主数据管理(MDM)应用指南

主数据管理详解主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共享的数据， 比如，可以是与客户 (customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单位(organizational units) 相关的数据。

主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标， 就需要进行主数据管理 (MasterData Management ，MDM) 。

什么是主数据管理 (Master Data Management ， MDM)主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共享的数据， 比如，可以是与客户(customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单 位 (organizational units) 相关的数据。

主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性nt) 、完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理 (M aster Data Management ， MDM) 。

需要注意的是，主数据不是企业内所有的业务数据，只(consistent) 、(consiste是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据，比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是主数据，而像描述核心业务实体的数据，而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作伙伴、位置信息等都是主数据。

主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。

这些主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。

主数据管理(Master Data Management ，MDM) 是指一组约束和方法用来保证一个企业内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。

谈谈主数据管理的概念、原则、标准和指南1主数据的定义和关键概念1.1什么是主数据主数据是不同业务领域的公共信息，并在多个业务流程中使用。

主数据通常描述参与事务或事件的事物。

示例包括有关课程、学生或雇员的信息。

参考数据通常用于对其他数据(如状态代码)进行分类，或与组织边界以外的信息(如国家列表)相关的信息。

相比之下，事务数据描述一个事件。

事件发生后，关于事件的信息不会改变。

然而，主数据很容易随着时间的推移而改变。

例如，工作人员可能改变他们的姓氏，或者学生可能搬到不同的地址。

在不同的流程中重用主数据，以及数据本身缓慢变化的性质，给主数据的管理带来了挑战。

主数据管理(MDM)是一种方法，用于确保以一致、统一和准确的状态捕获、维护和引用组织的主数据，并在需要的所有流程和系统中提供这些数据。

并非所有数据都需要掌握。

这些努力首先集中在广泛共享的数据上，这些数据往往源自组织外部，而非内部的概念。

上图中的客户数据在不同的数据层有不同的重点，比如核心属性有姓名、生日、身份证号，扩展属性有职业、电话号码、邮箱、住址，派生属性有收益率、客户ID、群体价值、客户价值，相关数据有导师、所修课程，社会数据有爱好、博客、动态等。

1.2主数据管理的关键概念主数据管理依赖于识别需要掌握的关键数据领域的能力，以及围绕这些领域已建立的“主”信息源声明和维护规程的能力。

通常，使用数据模型和业务术语表描述这些关键的数据领域。

唯一性指的是对于我们想要掌握的每个现实世界“事物”都有一个单一记录的状态。

这意味着要使数据与现实世界保持一致。

使用唯一标识符支持唯一性。

唯一标识符是一个数字，用来在一组数据中唯一地表示现实世界中的事物。

例如，教职员编号或学生编号。

发布唯一标识符的行为成为主数据管理的一个关键治理点。

创建(或发布)唯一标识符的过程称为起源点或注册机构。

重要的是，这指的是创建信息的过程，而不是该过程产生的记录或数据，也不是支持该过程的IT系统。

主数据编码的应用场景1. 应用背景随着信息化的快速发展，企业面临着海量数据的管理和利用问题。

在企业中，数据分散在各个系统和部门中，且存在重复、冗余、不一致等问题，造成了数据的低效利用和管理困难。

为了解决这些问题，企业开始引入主数据管理（Master Data Management，简称MDM）的概念和技术。

主数据是指在企业中广泛应用的、具有重要价值和长期使用周期的核心数据，如客户、产品、供应商等数据。

主数据编码是主数据管理的重要环节，通过为主数据赋予唯一的、标准化的编码，实现对主数据的统一管理和高效利用。

2. 应用过程主数据编码的应用过程主要包括以下几个步骤：2.1 确定主数据编码规则在应用主数据编码之前，企业需要制定一套统一的主数据编码规则。

编码规则需要考虑主数据的特点和业务需求，保证编码的唯一性、可读性和可管理性。

常见的编码规则包括序列号编码、层次编码、组合编码等。

2.2 分析主数据在制定编码规则之后，企业需要对主数据进行全面的分析和清洗。

首先，对主数据进行去重操作，消除重复数据。

然后，对主数据进行归类和整理，建立主数据的层次结构和关联关系。

最后，对主数据进行质量检查，修复错误和不一致的数据。

2.3 设计主数据编码方案根据主数据的特点和业务需求，设计主数据编码方案。

方案需要考虑主数据的层次结构、关联关系和编码规则，确保编码的唯一性和可读性。

同时，还需要考虑主数据的扩展性和可维护性，以便满足未来的业务需求和变化。

2.4 实施主数据编码在设计主数据编码方案之后，按照方案实施主数据编码。

根据编码规则和方案，为主数据赋予唯一的编码。

对于已有的主数据，需要进行编码转换和更新。

同时，还需要对主数据进行版本管理和变更控制，确保主数据的一致性和完整性。

2.5 集成主数据编码主数据编码需要与企业的其他系统和业务流程进行集成。

通过接口和数据同步，将主数据编码应用到其他系统中，实现主数据的共享和共用。

同时，还需要对主数据进行访问控制和权限管理，保护主数据的安全性和隐私性。

主数据管理概述(MDM)主数据管理概述（MDM）主数据管理（MDM）是一种战略性的数据管理方法，用于统一和集中管理组织中的核心数据。

它可以帮助组织提高数据质量、降低数据冗余、减少数据不一致性，并在不同系统之间实现数据的一致性和互操作性。

MDM的重要性- 防止数据冗余：通过将核心数据集中存储和管理，可以避免重复和冗余的数据存储，提高数据质量。

- 提高数据一致性：MDM确保不同系统中的数据保持一致，避免了由于数据不一致性导致的错误决策和业务问题。

- 支持数据集成：MDM使不同系统之间的数据集成和交互更加容易和可靠，支持数据驱动的业务流程。

MDM的关键组成部分1. 数据清洗和整合：通过识别和修复数据质量问题，MDM确保核心数据的准确性，完整性和一致性。

2. 数据标准化和统一：MDM通过定义和应用统一的数据模型和规范，实现不同数据源间的数据标准化和整合。

3. 数据共享和分发：MDM能够实现将核心数据分发给不同系统和应用程序的能力，确保数据的一致性和有效性。

4. 数据安全和隐私：MDM采取合适的措施来保护核心数据的安全和隐私，包括访问控制、加密和合规性等方面。

MDM的实施过程1. 确定主数据：识别组织的核心数据对象和数据域，制定明确的主数据目标和范围。

2. 数据清洗和整合：对主数据进行清洗、去重和整合，确保数据准确性和完整性。

3. 数据模型设计：设计和定义统一的数据模型和规范，为主数据建立一个一致的结构。

4. 数据共享和分发：确定数据共享和分发的策略和方法，并实施相应的技术解决方案。

5. 数据安全和隐私：制定数据安全和隐私保护措施，确保主数据的安全性和合规性。

MDM的益处- 业务流程改进：MDM可以提高业务流程的效率和准确性，减少时间和资源的浪费。

- 数据驱动的决策：通过提供一致、准确的数据，MDM可以支持数据驱动的决策制定，提高组织的决策能力。

- 支持数字化转型：MDM是数字化转型的关键组成部分，可以为组织的数字化转型提供支持和基础。

基于大数据分析的MDM系统构建与应用随着信息化时代的到来，企业竞争已经发生了很大的变化。

传统的生产力依赖于汇集分散的劳动力和资本投入，现代企业则更加需要数字化和信息化的支撑。

数据的使用越来越重要，企业需要高效而精确地管理海量数据，才能在竞争中保持优势。

因此，基于大数据分析的MDM系统构建和应用已成为现代企业不可或缺的一项技术。

一、什么是MDM系统MDM全称为Master Data Management，翻译成中文就是“主数据管理”。

简单来说，MDM系统就是帮助企业高效管理主数据的一种技术方案。

主数据包括客户、产品、供应商、员工等核心数据，这些数据对业务流程的正确性和效率至关重要。

MDM系统能够将分散在各个业务系统中的主数据收集、整合、去重、清洗，并将标准化的数据分发到各个系统中，以保证企业内各部门的数据同步性和数据准确性。

二、为什么需要MDM系统在传统的业务系统中，管理主数据通常是通过单独的应用程序进行的，而且每个应用程序之间都使用不同的分类方式和命名规则。

这样就会导致主数据在不同的系统中存在大量重复，且难以同步，影响了业务的流程和分析精度，增加了企业的运营成本。

同时，由于主数据更新和修正的繁琐和复杂，业务系统中的数据质量、准确性、实效性很难得到保证。

因此，企业需要MDM系统帮助其实现主数据的统一管理和优化，以提高业务流程和大数据分析的质量和效率。

三、MDM系统的构建MDM系统的构建需要借助数据规范化、数据治理、数据质量管理等技术，并以数据的标准化作为前提。

构建MDM系统需要以下步骤：1、分析当前系统的主数据质量。

需要进行数据收集和挖掘分析，例如验证数据的正确性、完整性和一致性等。

2、制定数据治理规范。

对于MDM系统中的主数据，需要确定数据的品质规范，包括业务分类、数据类型、数据格式、数据处理等。

3、选择合适的MDM系统。

选择适合企业业务的MDM系统并进行安装和配置，主要包括系统的参数设置、数据交换接口的定义、数据关联规则的设置等。

主数据管理（MDM）应用指南主数据管理（MDM）应用指南随着业务发展以及监管的需要，企业对主数据的实时性、准确性、一致性有了更高的要求，主数据管理(Master Data Management ，MDM)也应运而生，它是指一组约束和方法用来保证一个企业内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。

本次的技术手册对主数据管理（MDM）进行了一个比较系统的介绍，从基本定义概念，到实施主数据管理的最佳实践，我们将带您领略更多MDM的知识。

主数据管理基础知识简单而言，主数据管理（MDM）是公司权衡和重用常见、和准确业务数据的一种全面的方法。

不管你是否考虑实现新的MDM系统还是评估可能的工具和软件来帮助你目前的数据管理和数据整合主动性，了解基础的知识都是十分必要的。

主数据管理详解（一）主数据管理详解（二）主数据管理详解（三）最常见的13种主数据管理（MDM）词汇和定义主数据管理最佳实践在考虑像主数据管理（MDM，Master Data Management）这样的学科时，寻找已经经历过或做过主数据管理的过来人咨询是唯一自然的途径。

因此在本部分中，我们将请相关人员讲述主数据管理的最佳实践。

主数据管理（MDM）的七个最佳实践（上）主数据管理（MDM）的七个最佳实践（下）SQL Server 2008 R2：主数据服务Master Data Services，也称为 MDS，是 SQL Server 2008 R2 增加的关键商业智能特性之一。

Master Data Services 的基本目标是为企业信息提供单个权威来源。

然后这个信息可以被其它应用和数据使用，这样您的环境中每一个应用便都是使用相同信息的同一份权威副本。

SQL Server 2008 R2最新功能：主数据服务Master Data Services的潜在问题主数据服务的相关业务案例Master Data Services存在可提升的空间Master Data Services 入门：配置MDSMaster Data Services 入门：创建数据模型Master Data Services进阶指导：加载数据Master Data Services进阶指导：处理和验证数据MDM专家指导利用现有的数据质量工具，你也许可以进行数据标准化的工作，但是数据质量工具不可能满足所有MDM项目的需求。

SAP主数据管理MDM详细介绍SAP主数据管理（Master Data Management，简称MDM）是一种综合性的解决方案，旨在协调和管理组织中的所有主数据，包括客户、供应商、产品等。

这些主数据是组织中所有业务流程的核心数据，对于组织的决策和运营至关重要。

SAP MDM提供了一个统一和集中的平台，用于创建、维护和共享主数据，确保数据一致性、准确性和可靠性，以及提高信息共享和业务流程的效率。

SAPMDM的核心功能包括数据建模、数据集成、数据质量管理、数据分发和数据共享。

数据建模是指根据组织的业务需求定义主数据的结构和关系，包括属性、关联关系、层级等。

数据集成是指将分散在不同系统和业务单元中的主数据集中在一起，确保数据的一致性和可靠性。

数据质量管理是指对主数据进行清洗、校验和标准化，以确保数据的准确性和完整性。

数据分发是指将主数据分发到各个相关系统，使其能够在业务流程中得到正确和及时的应用。

数据共享是指通过共享主数据，增强不同部门之间的合作和协同。

SAPMDM的优势包括：1.数据一致性和准确性：通过统一和集中管理主数据，确保数据的一致性和准确性，减少重复数据和错误数据的出现。

2.业务流程的集成和优化：通过将主数据与业务流程集成，提高业务流程的效率和准确性，减少重复工作和错误。

3.决策支持：通过提供准确、及时和全面的主数据，帮助组织做出更好的决策，提高业务的竞争力和创新能力。

4.数据安全和权限控制：通过细粒度的权限控制和安全策略，保护主数据的安全性和机密性，防止数据的滥用和泄露。

5.灵活性和扩展性：SAPMDM具有高度的灵活性和可扩展性，可以根据组织的需求进行定制和扩展，满足不同业务的要求。

6.与SAP生态系统的集成：SAPMDM与SAP的其他解决方案和应用紧密集成，能够无缝地与这些系统进行数据交换和共享。

总之，SAP主数据管理是一个综合性的解决方案，帮助组织管理和协调所有主数据，提高数据的一致性、准确性和可靠性，优化业务流程和决策支持，提高组织的竞争力和创新能力。

MDM介绍四主数据管理方法论主数据管理（Master Data Management，MDM）是一种方法论，旨在通过确保组织中所有关键数据的准确性、一致性和完整性，提供高质量的主数据供应。

以下将介绍四种主数据管理的方法论。

1. 数据质量管理（Data Quality Management）：数据质量管理是确保主数据的准确性和完整性的一种方法。

它包括数据清洗、数据匹配和数据去重等步骤，以确保数据在整个组织中的一致性和准确性。

数据质量管理还涉及数据质量规则的定义和应用，以对数据进行自动化的监控和修复。

2. 数据整合（Data Integration）：数据整合是将不同的数据源整合为一个一致的视图的过程。

该方法论涉及数据的提取、转换和加载（ETL）步骤，以确保数据的整合和一致性。

通过数据整合，组织可以消除数据冗余和不一致性，提高数据的可靠性和可用性。

3. 数据标准化（Data Standardization）：数据标准化是一个关键的主数据管理方法论，旨在确保主数据中的数据元素的一致性和规范性。

它包括对数据元素进行分类、定义和映射，以确保数据的一致性和可比性。

数据标准化还包括对数据命名、格式和语法进行规范化，以便在整个组织中实现一致的数据处理和分析。

4. 数据治理（Data Governance）：数据治理是指制定和执行有关主数据管理的政策和规程的过程。

它涉及管理主数据的组织结构、角色和责任，以确保数据的一致性和合规性。

数据治理还包括数据所有权的定义、数据访问控制和数据安全性的保护等方面。

数据治理是一个跨功能的过程，需要组织中各个部门的协作和参与。

综上所述，主数据管理涵盖了数据质量管理、数据整合、数据标准化和数据治理等方法论。

通过应用这些方法论，组织可以确保主数据的准确性、一致性和完整性，提高数据的质量和可用性，为业务决策提供更准确、可靠的数据基础。

主数据管理解决方案主数据管理（Master Data Management，MDM）是一种业务和科技解决方案，用于集中管理组织中的关键数据实体，例如客户、产品、供应商等。

通过实施MDM解决方案，组织能够确保数据质量、一致性和可信度，从而提高业务决策的准确性和效率。

MDM解决方案通常包括以下关键组成部分：1.数据整合：MDM解决方案旨在整合来自不同系统和业务单位的数据。

这些系统可能包括企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等。

通过整合与存储数据的唯一源，MDM确保了数据的一致性和可信度。

2.数据质量管理：MDM解决方案通过数据质量管理来确保数据的准确性、完整性和一致性。

数据质量管理包括数据清洗、去重、标准化和验证等步骤，以消除或修复数据中的错误和不一致性。

3.数据存储和访问：MDM解决方案通常包括一个中心化的数据存储库，用于存储和管理主数据。

该存储库可以实现数据的实时更新和访问，以满足业务需求和决策。

4.数据治理和安全性：MDM解决方案通过数据治理来确保数据的合规性和可信度。

数据治理包括定义数据所有权、访问权限、数据安全性和隐私等策略和规则。

此外，MDM解决方案还应具备防止数据泄露和滥用的安全措施，以保护组织的关键数据。

MDM解决方案的使用带来了多项价值和好处，包括：1.数据一致性：通过MDM解决方案，组织能够确保不同业务系统中的数据一致性，消除重复、冲突和不一致的数据。

2.数据质量和准确性：MDM解决方案通过数据清洗、标准化和验证等措施，提高数据的质量和准确性。

这有助于组织做出更准确的业务决策。

3.业务流程效率：通过集中管理和整合数据，MDM解决方案提高了业务流程的效率。

员工可以更快速、更准确地获取所需数据，从而加速业务流程。

4.全局数据视图：通过MDM解决方案，组织能够实现对全局数据的综合视图。

这有助于更好地了解客户、产品和供应商等关键数据实体。

5.业务创新：MDM解决方案通过提供准确、一致和可信的数据，为组织的业务创新提供了基础。

主数据管理在企业信息化中的研究和应用随着信息技术的迅猛发展以及全球化经济的不断深入，企业对于数据管理的需求越来越迫切。

主数据管理（Master Data Management，MDM）作为一种重要的数据管理方法，在企业信息化中发挥着重要的作用。

本文将从研究和应用的角度探讨主数据管理在企业信息化中的意义和作用，并阐述其对企业运营效率和决策能力的提升。

一、主数据管理的概念与特点主数据是指在企业中具有跨部门、跨应用的共享价值，包括客户数据、产品数据、供应商数据等具有核心意义的数据。

主数据管理是指通过对主数据的集中管理和一致性维护，保证整个企业的数据一致性和准确性。

主数据管理具有以下几个特点。

首先，主数据具有全局性，涉及到多个系统、多个业务单元。

其次，主数据的变更频率较低，相对稳定。

再次，主数据管理要求数据的完整性、一致性和专业性。

二、主数据管理的研究现状主数据管理的研究主要集中在以下几个方面。

1. 数据模型与应用主数据管理的基础是数据模型的构建和应用。

当前的研究主要关注主数据的标准化和一致性的建立，以及模型和应用的有效性和适应性。

2. 数据质量管理数据质量是主数据管理的核心问题之一。

研究者们通常通过数据清洗、验证、纠错等手段来提高数据质量。

3. 数据集成与共享主数据管理需要实现数据在企业内部的集成与共享，解决数据孤岛和冗余的问题。

相关研究主要关注数据集成的方法和技术，如数据同步、数据转换等。

4. 数据安全与隐私保护随着企业数据的重要性不断上升，主数据管理也面临着越来越多的安全和隐私保护挑战。

研究人员致力于解决数据泄露、数据篡改等问题。

三、主数据管理的应用实践主数据管理在企业的信息化建设中有着广泛的应用。

以下列举几个主要的应用领域。

1. 企业业务流程优化主数据管理通过整合和清洗数据，为企业提供准确、一致的数据支持，提高了业务流程的可追溯性和执行效率。

例如，通过统一客户数据，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的服务。