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本文主要介紹了何為主數據及其管理的重要性，同時也列出了主數據管理中常見的誤解和誤區，包括領導不重視、標準不統一等問題，以及如何有效地進行主數據管理工作。

一、 什么是主數據

主數據（MD Master Data）指系統間共享數據，例如客戶、供應商、賬戶和組織部門相關數據。與記錄業務活動、波動較大的交易數據相比，主數據（也稱基準數據）變化緩慢。在正規的關系數據模型中，交易記錄（如訂單行項）可通過關鍵字（如訂單頭或發票編號和產品代碼）調出主數據。之所以稱之為主數據，是因為數據記錄的實體信息在企業內各系統流轉時，需要保證能夠準確匹配。比如同一個用戶不能在A系統ID是123，到了B系統就變成了346。

二、為什么要管理主數據

提高數據質量：主數據管理工具通過集中管理關鍵業務實體的數據，確保數據的準確性、一致性和完整性，從而提高企業數據的整體質量。

增強決策效率：準確的主數據為決策者提供了可靠的信息基礎，使他們能夠做出更明智、更迅速的業務決策。

優化業務流程：主數據管理工具支持跨部門和系統的數據共享，有助于簡化業務流程，提高運營效率。

降低運營成本：通過減少數據冗余和消除數據不一致性帶來的錯誤，主數據管理工具有助于降低企業的運營成本。

三、主數據管理常見問題

認識不統一，領導不重視：許多企業對主數據管理認知不足，領導層對其重要性認知不足，缺乏頂層設計支持。

各自為政，標準不統一：企業內部難以就標準和規則達成一致，主數據編碼難以統一。

歷史包袱重，落地實施難：企業信息系統龐雜，建設年代跨度大，一些早期系統的數據標準化程度不高，導致數據清洗難度大、改造成本高，給主數據應用集成帶來困難。

通用基礎主數據開放性差，獲取困難：通用基礎主數據如行政區劃、城市代碼等缺乏高質量的數據來源和便捷可靠的獲取途徑。

四、主數據管理項目常見誤區

1. 誤區一：同時維護多套主數據編碼體系

在主數據管理中，一個基本原則是“一實體一編碼”，即每個實體應只有一個編碼。遵循這一原則，各應用系統應優先使用主數據編碼作為其內部數據的標識。這樣，當系統間進行直接數據交互時，無需進行額外的翻譯或轉換，簡化了流程。

然而，現實中一些企業并未嚴格遵循這一原則。它們在應用系統中繼續使用自己的編碼，并在系統中為數據設置一個主數據編碼字段。只有在對外交互數據時，才會使用主數據編碼。這種方式為同一個實體提供了多個編碼，增加了數據維護和交互的復雜性，也增加了不必要的成本。只有在特定情況下，如應用系統必須使用自有編碼且不能被外部賦碼時，才考慮在系統中額外存儲主數據編碼字段。

2. 誤區二：主數據管理無法貫穿源頭系統

主數據管理的真正有效性需要在數據產生的源頭就開始實施，即確保數據在最初階段就是標準化和唯一的。忽視源頭管理，僅依賴系統間的映射表或后期數據清洗整合，會增加復雜性和成本，降低數據質量。

3. 誤區三：混淆業務實體數據與主數據范圍

業務實體數據可能包含多個字段，但并非所有字段都需要納入主數據管理范圍。特別是那些僅用于描述特定業務、無需其他系統引用的字段，以及大量用于查詢和統計的字段，通常不應納入主數據管理。

4. 誤區四：主數據管理僅針對單個應用程序

主數據管理不應局限于單個應用程序或主題領域。它應該支持多個應用程序，并在某種程度上成為企業的核心數據管理平臺。將主數據管理局限在單個應用程序內，會限制其效益和潛力。

5. 誤區五：沒有投資回報（ROI）

有些人認為主數據管理項目沒有明確的投資回報。然而，從長期來看，主數據管理可以提高數據質量、降低數據冗余和錯誤率、優化業務流程和決策效率，從而為企業帶來顯著的經濟效益。因此，評估主數據管理的投資回報時，需要綜合考慮其長期效益。

主數據管理項目作為數據治理的一環，要考慮到組織、人員、流程、制度和考核五個方面，明確職能和責任，只有這樣主數據管理的“大船”才能開動。在企業內部應多多宣導、推廣數據治理，讓相關人員了解到數據治理的必要性。在技術層面，需要根據實際情況，組織規模、人員數量、職責范圍都要因地制宜，設計適合的解決方案，不要增加管理成本，降低流程效率。

一個主數據管理項目不僅需要高層領導支持和參與，業務方深度參與和認責，選擇合適的主數據管理模式和技術工具也至關重要。像億信華辰睿碼主數據管理平臺，除了支持與業務系統集成，還應支持與企業其他的數據管理平臺深度集成。而且億信華辰作為具有專業知識和豐富行業經驗的主數據服務商，可以更好地發揮主數據價值并縮短解決方案實施周期。