主数据作为企业的核心数据资产,是指那些满足跨部门业务协同需求、反映核心业务实体状态属性的基础信息,具有全局性(涵盖各部门)、共享性(为所有业务所需)、稳定性等特点,独立于特定流程与系统,是支撑企业业务协同运作的重要基石。随着数字化转型的深入推进,“主数据”作为关键要素在企业的运营管理中发挥着日益重要的作用。
举例而言,客户即为一类典型的主数据对象,客户的名称、银行账户等信息通常需要在多个系统中进行使用,此时就必须保证多个系统间共用的客户信息是一致的。如图1所示,需要明确各类客户在不同业务范围内的统一描述,即主数据描述。
图 1 客户主数据示意图
在主数据的应用上,主数据一般通过主数据管理系统集成到各个业务系统中使用,如图2所示为某制造企业的主数据集成关系示意图。
图 2主数据集成关系示意图
主数据管理的核心内容在于对组织拥有的核心共享信息进行科学、高效的组织和维护。这一管理活动主要聚焦于跨部门、跨业务、跨系统的共享需求,旨在提升业务协同效率并确保数据一致性。在实际操作中,组织需明确主数据管理的对象及其包含的属性,构建合理的编码规则、分类体系、数据项描述及表达规范,并设定组织架构、职责分工以及工作流程和考核机制,最终形成主数据标准和管理制度。主数据标准和管理制度构建完成后,企业就具备了搭建主数据管理平台的能力,通过平台进行标准和制度的落地,并进行主数据应用集成与开发,驱动主数据的全生命周期管理,从而确保主数据在组织内的准确性和一致性。完整的主数据管理建设过程如图3所示。
图 3主数据管理工作主要内容
主数据的应用模式通常分为集中式、联邦式和分析式三大类:
集中式应用通过单一中心化平台管控所有主数据,尽管管理便捷且能有效保障数据一致性,但可能不适用于分散复杂的业务场景(见图4集中式主数据管理示意图);
联邦式应用则允许多个系统协作共享并维护主数据,有利于跨业务单元的信息流通,但管理复杂度较高,可能会面临主数据质量问题(见图5联邦式主数据管理示意图);
分析式应用则是依托数据分析手段来把控主数据质量,然后将处理后的主数据反馈至源端系统,各业务单元可根据自身需求自主管理,但这种模式难以达成全局性的数据协同和共享(见图6分析式主数据管理示意图)。
图 4集中式主数据管理示意图
图 5联邦式主数据管理示意图
图 6分析式主数据管理示意图
◆ 主数据管理无法贯穿源头系统
◆ 混淆业务实体数据和主数据的范围
◆ 同时维护多套主数据编码体系
◆ 组织内主数据编码直接用外部编码
◆ 将主数据管理作为孤立项目推行
◆ 高层领导的支持和参与
◆ 业务方的深度参与和责任落实
◆ 选择适宜的管理模式
◆ 合理运用技术工具
◆ 持续的度量与评估
展望未来,主数据管理的发展趋势显现出更为广阔的前景。一方面,主数据管理的数据范围和组织范围将进一步扩大,如非结构化主数据管理和行业级主数据管理等领域;另一方面,在AI、RPA等技术的驱动下,主数据管理将更趋近于智能化。此外,在架构技术的演进过程中,主数据有可能逐渐融入全域数据管理过程,实现更高层次的整合与优化。
相关内容节选自CCSA TC601发布的《主数据管理实践白皮书2.0》,旨在为企业提供一套全面且实用的主数据管理解决方案和最佳实践指南。
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中国信通院云计算与大数据研究所在数据资产管理领域深耕多年,建立了覆盖基础理论研究、产业创新发展平台、大数据综合评测和咨询服务的能力体系,牵头编写《数据要素白皮书》《数据运营实践白皮书》《大数据白皮书》《数据资产管理实践白皮书》(1.0-6.0)《数据治理标准化白皮书》《主数据管理实践白皮书》《数据标准管理实践白皮书》《商业银行数据资产管理体系建设实践报告》等一系列成果,为业界数据资产管理实践提供了基础理论指导。
中国信通院云计算与大数据研究所数据资产管理团队基于数据管理系统化性的理论方法,结合全面前沿的大数据技术研究,先后参与多地政府和大数据主管部门的政务数据管理相关项目,并为企业针对性地提供数据资产管理和运营咨询,覆盖通信、工业、能源、交通、金融等行业。
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