主数据管理实践：如何解决一物多码

企业主数据（Master Data）是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。

企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。

以下以某企业主数据建设为案例，供各位参考。

01、业务挑战

经历了多年的信息化发展，集团已经拥有几十套 IT系统，各系统之间接口较多，“数据孤岛”严重。同时数据质量堪忧，数据流程急需优化。

在主数据管理方面存在以下4大问题：

第一：基础数据质量堪忧

举一个典型例子，物料主数据存在一物多码的问题。

比如有一个物料主数据叫做小米椒，然而由于操作疏漏及标准缺失，各系统中存在多个名称，包括小米椒、小米辣、小米辣椒，形成了3条主数据。

第二：多点维护、各自为政

这个问题在组织主数据上来讲相对比较突出。

比如要增加一个业务部门叫销售部，在OA里叫销售部，在CRM里叫销售管理部。其他系统里也存在同意不同词的问题，导致核心属性有个性、少共性等的问题。

第三：缺乏标准化规则

在部分企业的主数据系统里，会存在物料编码、物料名称、规格型号等比较常见的数据名称和属性，已经存在命名规范。但比如说客户、供应商、人员等更多属性里面缺乏统一规则和数据维护的口径。

第四：没有明确的责任部门

集团层面没有明确的负责主体对主数据内容和质量负责，比如说某个主数据出现质量问题，想去找到责任部门的话，可能涉及多个部门，并且这条属性维护也会存在多个部门在牵头维护，导致这个主数据的质量就没有责任部门。这个是集团主数据项目面临的一个主要问题。

02、解决方案

争取高层领导支持

主数据项目有一个重要特点：共享性、协同性。比如物料主数据的维护横跨五六个部门，覆盖从采购、研发、销售等各业务环节，每个部门负责的字段也不太一样。

而且在项目流程梳理时非常重要的一个工作，就是对制度和流程的优化。获得了高层支撑，在处理各个业务部门之间的协同问题时，可以给出一个高效且合理的解决方案。项目的难点不在于制度的建设与决策规划，而是在于制度的执行。

主数据体系框架

基于项目痛点，设计了一套主数据体系框架：

最底层是数据源层，打通和主数据相关的所有业务系统。在没上主数据系统之前，集团已经做了不同程度的主数据集成。比如申请物料，在OA提交物料申请，部分字段会推送至ERP，那么在这里就形成类似于像蜘蛛网的关联，导致接口稳定性也会存在问题。后来把数据系统都平铺过来，所有的系统和主数据系统进行对接。

第二层就是数据汇聚层、开发层、体系层和服务层，包括数据下载查询、数据交换、数据接口。最上面就是整个主数据服务平台，涵盖了各项重要功能，包括建模、数据导入、数据录入、数据流程、数据抽取等。

业务演进

业务演进大体经历三个过程：第一个过程就是模型和体系的架构，以主数据模型和流程梳理以及建立主数据管理制度为主。第二个阶段是主数据平台的建设以及同业务系统的数据集成，第三个阶段就是应用及推广主数据，保障持续优化运行。

项目建设的目标之一是建立主数据的运维体系，将主数据管理规范、制度建设、系统应用进行甲方交付培训。因为主数据会随着企业业务的发展会发生变化，不能一直依赖于乙方顾问团队长期服务，所以甲方团队建立一个专业团队进行持续支撑运营非常重要。

建设范围

实施范围涵盖了集团所有业务板块。

数据范围主要包括物料类、客户类、供应商类、组织人员类和财务类主数据。

服务对象涵盖整个集团，包括财务部、招商部、采购部、人力资源部和信息部等。

建设范围除了主数据平台建设，培训服务和项目维保也是非常重要的环节。

03、价值与成果

成果总结

此次该集团主数据项目的成果总结起来，包括以下6个方面：

第一：规范流程

在做这个项目之前，集团也建立了自己的一些流程，有OA系统、SRM系统等等这样的业务系统在运转。比如说供应商有集采供应商和零散供应商，流程也不一样，走的系统也不太一样，通过此次项目，主要规范统一的数据的申请、变更等等相应的流程。规范流程管理，降低了管理上的风险。

第二：建立主数据分发机制

上线前：主数据系统之前已实现数据集成，但未形成主数据分发的标准和规范，导致各业务系统之间的分发随意性比较大。

上线后：建立了主数据统一分发机制。并且在主数据系统上线之后，更新迭代了新的人力系统，依照新的标准，去接入一套新的系统之后，发现比之前没有主数据系统，大大提升工作效率。

第三：大量期初数据整理

截止到项目上线节点，梳理各类主数据将近有2万条。梳理工作尚未全部完成，上线后还需要分阶段完成。

第四：实现数据留痕，多版本对比

上线前：主数据变更是流程审批中的重要痛点，比如说整个物料的主数据梳理下来有50个字段，每次退回审批修改可能只会修改其中一个字段，而审批人员很难去发现改了哪个字段。

上线后：引入数据版本管理，实现了数据留痕、多版本对比，实现了各个版本的修改信息及内容，可以随时随地进行横向对比。比如把当前的版本和前期某个版本进行对比，能够很清晰观察出变更历史内容，每一步修改都有留痕的。

第五：主数据申请相似度检

上线前：在主数据申请时经常会存在一物多码的情况，没有特定工具去检索名字。或者随着时间推移，维护主数据的人员发生变更，他不知道是之前维护的物料名称是什么，拿到一个新的物料申请时，可能为了省事就会按照自己的习惯去填写。

上线后：此项目引入主数据相似度检测解决这个问题，把每个字段来进行权重的设置，比如说输入“杯子”，马上就会发现系统里已经有杯子，但规格型号不一样，那规格型号比如占权重50%、名称占50% ，相当于整体重复度有50%，系统就会提示主数据可能会存在重复，需要复核，并且会把所有和相似度相关的按照权重得出重复分值后进行排名展示。

第六：梳理整合了大量的数据规则

制度和人都很重要，但不能完全依赖于制度和人员。项目组整理了各类主数据规则，并固化到系统里面，进行统一约束，帮助减少数据质量问题。

效益体现