如何做好主数据管理实践？教你避开主数据管理常见的”坑“！

随着企业规模的扩大和业务流程的日益复杂，如何有效管理那些关键的、在整个企业范围内被重复使用的数据，成为了一个至关重要的课题。这些数据，通常被称为主数据，包括客户信息、产品信息、供应商信息等，它们是企业决策和操作的基石。

有效的主数据管理不仅能够提高数据的质量和一致性，降低运营成本，还能增强企业的市场响应速度和客户满意度。然而，实施成功的主数据管理并非易事，它需要精心的规划、明确的战略、合适的工具和持续的维护。

本文将深入探讨如何做好主数据管理实践，助您绕开主数据管理过程中常遇到的难题。

一、分阶段、分批次进行管理

在实施主数据项目时，企业可能会步入一个常见的陷阱：试图一次性解决所有长期积累的数据问题，这种“贪大求全”的心态往往会导致数字化转型的努力变得复杂而低效。这种做法可能会导致企业投入巨大的资源——包括人力、物力和财力——却难以看到实质性的成效。即使项目在初期取得了一些进展，但随着时间的推移，可能会发现问题依旧存在，或者情况又回到了起点。

为了避免这种情况，企业应该采取分阶段的方法，优先解决最关键的数据问题，并逐步扩展和深化主数据管理项目的覆盖范围和应用深度。通过持续的迭代和优化，企业可以更有效地管理和利用其主数据，从而支持企业的长期发展和数字化转型的目标。

企业在管理大量主数据时面临着庞大的工作量和漫长的周期，因此，采取分阶段、分批次的方法进行管理会更加高效和实际。遵循“总体规划，分步实施”的策略，可以确保项目的总体目标与企业的发展战略保持一致，同时实施步骤也与企业的实际运营情况相匹配。

1、总体规划

通过全面的业务需求调研，结合统一的主数据识别方法，参考企业当前状况及行业内的最佳实践，制定出企业主数据管理的全面规划蓝图。

2、分步实施

根据企业的具体业务需求和主数据管理的难易程度，对各个主数据的管理优先级进行合理排序。在此基础上，设计出主数据管理的详细行动路线图，并按照既定的阶段目标逐步推进实施。

“小步快跑，快速迭代”是主数据管理项目实施中推崇的一种方法，它允许企业通过连续的小步进展，逐步解决主数据管理中的复杂问题，从而加速整个项目的进展并提高实施效率。

二、业务驱动与技术引领并重 

主数据管理的实施不应仅仅为了管理数据本身，而应超越这一层面，致力于支持企业的业务目标和战略。主数据项目的建设是一个跨部门的协作任务，它要求技术和业务的紧密结合，共同推动企业业务目标的实现。这一过程需要业务驱动和技术引领的双重动力。

业务驱动源自于企业的具体业务需求，这些需求由各个生产单位提出，并由单位的高层领导推动实施。在主数据建设的全过程中，从需求规划、标准设计、管理流程到平台建设，都需要业务部门的积极参与和深入合作。

业务部门应主导主数据的分类、编码和属性模型的制定，并将业务管理人员纳入主数据管理的管理组织，以确保业务的连贯性以及数据的一致性、完整性和准确性。这样的过程确保了主数据不仅源于业务，也服务于业务，实现数据管理的“自治”。

技术引领则涉及将最新技术和创新思维融入到主数据管理实践中。通过结合新技术，主数据管理的模式和业务形态可以得到显著改进：

• 主数据+大数据：通过大数据分析的结果动态更新主数据标签，同时利用主数据体系来提升大数据分析的质量。
• 主数据+云计算：实现企业内部数据与云数据的无缝融合，支持混合云模式下的数据管理。
• 主数据+人工智能：AI技术在主数据管理中的清洗、转换、集成、共享等环节的应用，增强数据管理的智能化。
• 主数据+微服务：将每个主数据项作为一个独立部署和运行的微服务，提高性能，适应混合云环境，促进前端业务的创新。

企业的目标是实现业务与技术的协同效应，利用业务需求指导主数据管理，同时用技术引领业务创新。通过业务驱动和技术引领，主数据管理能够管理主数据全生命周期中的关键数据要素，制定数据标准，建立主数据管理平台，从而提升企业的数据管控能力，提高数据质量，并为数据集成和数据分析系统提供坚实的基础。

三、注重主数据编码的设计 

主数据编码是确保数据唯一性和一致性的关键要素。其设计宗旨是简化数据的表示，以便于更高效的主数据管理。如果编码系统过于复杂，则违背了这一初衷。通常，为了便于机器识别并解决不同系统之间的数据映射问题，会采用系统自动生成的序列码作为主数据的编码。

在实际操作中，主数据编码的设计和应用并非没有挑战。以物料主数据为例，可能会遇到以下问题：

1、同一物料不同供应商

面对同一物料但不同供应商的情况，在主数据管理中应如何设置编码？一般而言，设计和生产环节可能只需一个统一的物料码，而财务核算可能需要区分不同供应商。建议如下：

• 如果仓库对不同供应商的物料进行区分存放和管理，并且价格波动显著，影响成本计算，则应为每个供应商设置不同的编码。
• 如果仓库未进行区分管理，且价格波动较小，则可以使用单一编码。

2、是否应该分别编码

对于型号和规格相同但颜色不同的物料，是否应分配不同的编码？

这取决于企业的管理精细度和市场细分需求。

• 对于实行精细化管理的企业，颜色差异可能影响市场定位和定价，因此应分别编码。
• 如果颜色对市场和销售影响不大，则可以使用统一编码。

3、有含义的编码VS无含义的编码

物料编码应该采用无含义的编码还是有特定含义的编码？对此，不同人有不同的看法：

• 一些人认为，传统上按分类或特性逐段编码的方法在手工操作时代有利于提高检索效率，但在计算机处理时代，由于计算机能够准确记忆和检索，因此不需要复杂的分类编码，只需确保编码的唯一性。
• 另一些人则认为，对于日常用户如物料发放员而言，有含义的编码更加方便，BOM编制人员在处理有含义和无含义的编码时也会感受到明显的差异。

物料编码是否需要内含特定含义，应根据具体情况决定。

• 如果物料被频繁重复使用，那么有含义的编码可能更为合适。
• 然而，如果物料编码数量庞大，且业务部门不依赖编码进行管理，则无含义的编码可能更为适宜。

无论是有含义还是无含义的编码，关键在于确定物料管理的精细程度，即明确哪些物料特征应纳入编码，哪些属性应作为业务属性单独管理。这与企业管理的精细程度紧密相关，应根据企业实际情况定制，追求的是最适宜而非一刀切的解决方案。

在信息化建设中，主数据编码作为一种重要的数据资产，对于确保现有信息系统的协调运作和未来新系统的成功构建起着至关重要的作用。它直接关系到系统中信息的一致性和准确性。

四、注重数据清洗关键的作用

数据清洗，顾名思义，是指识别并修正数据集中存在的质量问题，如重复、不一致、不完整或不准确的数据。这项工作是确保数据唯一性和一致性，处理重复记录和缺失值的重要环节。

从本质上讲，数据清洗是一项基础而繁琐的任务。企业中主数据的规模各不相同，即便是中小型企业，其物料主数据也可能包含数十万条记录。对企业而言，处理这样庞大的数据集无疑是一项耗时且劳累的工作。

然而，我们必须认识到，主数据的质量直接影响到业务流程的效率和决策制定的准确性。因此，数据清洗不仅是一项责任重大的任务，也是数据治理中不可或缺的一环。

那么，如何将这项繁琐的工作转变为一项更受欢迎、更具吸引力的任务，需要做到以下三点：

1、培养员工数据意识

企业应当致力于培养员工对数据重要性的认识，树立数据思维。通过教育和培训，让员工理解到虽然数据清洗过程可能辛苦，但它对企业有着重要的意义。数据质量的优劣不仅关系到日常业务的运行效率，也可能影响到企业的战略决策。

2、提供政策支持与激励

企业需要将数据管理上升到战略层面，对数据清洗工作给予足够的重视和支持。通过建立激励和考核机制，采用奖惩结合的方式，激发数据清洗团队的积极性。目前，许多企业已经开始意识到主数据的价值，不仅投入核心团队进行数据清洗，还对表现优异的个人给予奖励。

3、结合人工智能与人工操作

在数据清洗过程中，结合人工智能和人工操作可以提高效率并保证质量。

• 智能清洗：利用先进的数据清洗工具和算法模型自动识别并处理脏数据，这种方法效率高，但需注意避免误删有效数据。
• 人工清洗：通过核对原始记录、参考标准文件或咨询专家来补充缺失信息、去除重复项和纠正错误数据，虽然效率较低，但可以确保数据的准确性。

在实际操作中，通常需要将两种方法结合起来使用：首先利用智能技术快速定位潜在的脏数据，然后通过人工审核和修正，以确保数据清洗的准确性和有效性。这种结合使用的方法既提高了清洗效率，又确保了数据的可靠性。

五、实现主数据标准的有效落地 

在实施主数据项目时，将主数据标准落实到现有系统中是一个颇具挑战性的任务。

1、对于信息化建设较早的企业

对于那些信息化建设较早、已部署多个系统的企业来说，由于这些系统可能是基于不同的数据库、开发语言和系统架构的商业套装软件，使得在这些异构系统中实施统一的主数据标准变得复杂。

在落地主数据标准的过程中，需要特别关注以下几个关键点：

• 新旧标准的兼容：在不影响现有业务操作的前提下，需要设计一种机制，使得新旧数据标准能够并存并最终平滑过渡到新标准。这可能涉及到复杂的数据迁移和转换策略。

• 历史数据的处理：历史数据的清洗、迁移和验证是实施过程中最为耗时且易出错的部分。企业需要开发或采用高效的数据清洗工具，并建立严格的数据质量检查和验证流程，确保历史数据的准确性和可用性。

• 系统间的接口和集成：需要对现有的系统接口进行升级或重新设计，以确保它们能够支持新的主数据标准。这可能涉及到复杂的集成工作，以及对现有系统的修改和测试。

2、对于新建系统

对于新建系统，可以直接采用经过清洗和标准化的主数据，这一过程相对简单。然而，对于已经运行的系统，落地主数据标准可以采取以下几种策略：

（1）强制推行模式

企业可以采取强制性措施，要求所有业务系统遵循主数据标准进行全面整改，以期一次性解决遗留系统的主数据问题。这种方法虽然直接，但实施起来并不简单，尤其是考虑到遗留系统长期依赖旧编码体系，要彻底转换为新体系，除了建立映射关系外，可能没有更简便的解决方案。

（2）断点切换策略

选择一个合适的时间节点作为断点，决定在此时间点之前的历史数据不再进行处理，而在此时间点之后的数据则进行清洗、转换和映射，以符合新的主数据标准。这种方法的优点在于操作简单，对遗留系统的改造要求较低。然而，缺点在于，对于历史数据的查询仍需使用旧标准，这可能导致企业在整体数据分析时出现断层，无法充分利用历史数据，影响分析的完整性。

（3）平滑过渡方法

所有数据在引入时都应符合新的主数据标准，并与现有数据建立映射关系。新产生的数据直接按照新标准进行管理，而历史数据可以继续使用旧标准。通过在新旧体系之间建立映射，企业可以保持数据统计分析的连续性。

然而，这种方法也有其局限性，它要求已运行系统中的历史数据质量必须达到一定标准。如果遗留系统中的主数据质量较差，无法与新的主数据标准体系建立映射关系，那么企业可能需要投入大量时间和精力来清洗和处理历史数据，以确保数据的一致性和准确性。

总之，主数据标准的落地是一个需要细致规划和逐步实施的过程。企业应根据自身的实际情况，选择最合适的策略，以确保数据治理的成功和数据资产的长期价值。

六、整合企业内部数据与社会大数据

将企业内部的“小数据”与社会化的“大数据”相融合，实际上是通过整合外部数据服务来提升企业主数据管理的能力。例如，在客户或供应商主数据管理中，可以利用外部企业信息资源，优化传统的主数据更新和变更流程。国内众多数据服务平台（例如天眼查、启信宝等）通过与工商局、法院等官方机构的数据接口，能够提供及时且可信的企业信息。企业可以通过调用这些平台提供的DaaS（数据即服务）轻松获取高质量的数据。

1、改变传统主数据管理和清洗方式

这种模式能够改变传统的人工主数据管理和清洗方式，直接在管理过程中引入社会化数据服务，辅助企业实现智能化的数据治理。例如，自动填充新增客户或供应商的数据、自动清洗和动态更新数据，这有助于降低企业的人力成本并提高数据质量。

2、有助于建立社会化主数据标准体系和管理规范

此外，企业内部数据与社会大数据的融合还能提供主数据清洗、补全和初始化服务，建立社会化主数据标准体系和管理规范，向社会应用提供数据智能服务，包括基于知识图谱的数据分析服务。这有助于企业在供应链风险控制、投融资风险管理等方面增强风险控制能力。

随着DaaS服务的不断丰富和完善，传统的企业主数据管理模式将面临新的挑战。目前，国内一些前瞻性的数据产品供应商已经开始在这一领域布局，并取得了初步成效。

七、主数据运营：一项基础却关键的任务

尽管主数据管理在IT架构中属于基础层面，不像业务应用那样直接被业务人员使用，也不像数据分析那样具有直观的可视化效果，但主数据管理员往往是企业信息化工作中默默无闻的英雄。他们的工作往往不为人所及时察觉，甚至管理层也不完全了解他们的日常工作内容。

许多企业对主数据运维的重视不足，将其视为一项基础且简单的任务，安排的运维人员多数不是核心团队成员，有些企业甚至没有专职的主数据管理员。

1、什么情况下会忽视主数据运营

存在这种情况的企业通常有两个极端：

• 一是主数据标准化程度高，企业对主数据标准有共识，数据质量较好；
• 二是管理层未充分认识到主数据管理的重要性，导致数据管理随意，数据质量差。

2、怎样才能做好主数据运营

为此，建议企业从以下两方面着手：

（1）企业加强对相关人员的业务培训

企业必须意识到主数据是最重要的数据资产，应高度重视其管理。主数据管理员需要对相关业务领域有深入了解，企业应安排业务骨干或对相关岗位人员进行充分培训。

例如，物料管理员不仅要能识别各类物料，还要了解其来源、用途、价值和关键特征，以及在不同业务环节的管理要求，这样才能有效地进行物料分类和编码，更好地支持业务协同。

（2）主数据管理员要意识到自身岗位的重要性

主数据管理员应认识到自身角色的重要性，将主数据管理作为核心任务认真对待，不能有丝毫懈怠。主数据的质量直接关系到业务运营的效率和管理决策的质量。

八、总结

在数字化时代，主数据管理的重要性不言而喻。它不仅是企业信息化建设的基石，更是推动企业数字化转型、提升竞争力的关键因素。通过本文的探讨，我们可以看到，从避免“贪大求全”的陷阱、强调业务与技术的双轮驱动，到重视主数据编码的设计、数据清洗的关键作用，再到实现主数据标准的有效落地以及融合企业内外数据，每一步都至关重要。

同时，我们也认识到，主数据运营虽然看似平凡，却是确保企业数据资产健康运转的核心。它需要企业领导层的重视、专业人员的精耕细作以及全员的数据意识提升。一个优秀的主数据管理不仅能够提升数据质量，还能促进业务流程的高效运作，为企业提供决策支持，成为企业持续创新和成长的动力源泉。

总之，主数据管理是一个系统性工程，它要求我们在战略上高度重视，在执行上细致入微。随着技术的不断进步和企业需求的日益增长，主数据管理的理念和实践也必将不断演进。让我们携手并进，共同开启企业数据管理的新篇章，为企业的长远发展奠定坚实的数据基础。

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