什么是主数据，主数据管理有哪些常见误区？

        主要资料（MD master Data）是系统之间的共用资料，如与企业有关的资料，如顾客、供货商、帐户及机构等。相对于记录业务活动且波动剧烈的交易数据，主要数据（也称为参考数据）变动较慢。在规范的关联数据模式下，通过关键词（例如订单标题、发票号码、产品编码等）可以直接提取出交易记录（例如订单行数）。这就是所谓的“主数据”，就是要确保在企业内部各个系统之间流动时，能够精确地匹配。举个例子，同样的使用者， A系统的 ID不可能是123, B系统的 ID是346。
为什么要管理主数据
        改善资料品质：透过对主要商业单位的资料进行中央管理，保证资料的正确性、一致性及完整性，提升公司资料的总体品质。
        提高决策的有效性：精确的主资料为政策制定者提供了一个可信赖的资料库，帮助他们作出更明智和快速的商业决定。
        优化商业过程：通过主数据管理，实现了各单位、各系统间的数据共享，使企业的工作过程更加顺畅，工作效率更高。
        降低操作费用：通过减少资料的重复，排除因资料不一致而造成的误差，帮助企业节省运作成本。
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主数据管理常见问题
        认识上的差距，领导的重视程度不够：很多企业还没有意识到这一点，领导也没有意识到这一点，缺少顶层的设计支撑。
分散，标准不统一：在企业内很难形成统一的标准，也很难对主要数据进行编码。
历史包袱沉重，落地执行难度大：企业信息系统繁杂，时间跨度长，部分早期的系统数据规范度不高，造成了大量的数据清理和改造成本，也造成了主数据应用的整合难度。
        公共底层主数据开放度低，难以获得：行政区划、城市代码等一般性基本主数据缺少优质数据源，难以方便、可靠地获取。
主数据管理项目常见误区
        1. 误区一：同时维护多套主数据编码体系
主机资料的管理原则之一是「一物一码」，也就是一个实体只能有一个程式码。在这个原理的指导下，每个应用程序都应该以主控代码来识别自己的内部数据。通过这种方法，在两个系统之间直接进行数据交换时，不需要再做任何的转换和变换，从而大大简化了工作过程。
但是，在实际操作中，有些公司却没有严格地遵守这个原则。他们会在他们的应用程序中使用他们自己的代码，并且为他们的数据建立一个主要的编码域。主要的编码仅用于外部与外部的数据进行交互。此方法使得同一实体需要多种代码，从而导致数据的维护与交互更加复杂，同时也带来了额外的开销。只在某些特殊情形下，例如，如果应用系统需要自己的代码，而无法从外部进行代码编码，则可以考虑将主要的代码字段附加到系统中。
        2. 误区二：主数据管理无法贯穿源头系统
要想真正有效地管理主要数据，就必须从资料的来源处着手，也就是要保证资料在初始阶段的标准化与唯一性。忽略源头管理，只依靠系统之间的映射或者事后的数据清理与集成，不仅会导致复杂度、开销大，而且还会影响数据的质量。
        3. 误区三：混淆业务实体数据与主数据范围
一个商业实体资料可以包括一个以上的域，但是不是所有的域都必须被包括在主要的数据管理作用域中。尤其是一些只用来描述具体业务，而不需要其它系统参考，并且有很多的查询和统计信息，这些都不应该被包含在主要数据管理中。
        4. 误区四：主数据管理仅针对单个应用程序
主要的资料管理不应该被限制在一个单独的应用程式或者一个主题区域。它应当能够支持多种应用，并将其作为企业数据管理的核心平台。把主要的数据管理限制在一个单独的应用中，这样做的好处和潜能就会受到限制。
        5. 误区五：没有投资回报（ROI）
一些人相信，主数据管理计划并不能带来明显的收益。但从长远角度，通过有效的数据处理，可以改善数据质量，减少数据的冗余性和错误率，优化业务流程，提高决策效率，对企业具有重要的经济价值。所以，在对主要数据管理进行投资收益评价时，应将其长远利益结合起来。
做为数据治理的一部分，主数据管理工程应从组织、人、流程、制度、评估等五个层面进行统筹，将功能与职责划分清楚，使主数据管理这艘“大船”得以启动。在企业内要多宣传和宣传数据治理，使有关人员认识到数据治理的必要性。在技术层次上，要结合具体的情况，组织规模、人员人数、责任范围都要根据具体的情况，制定出一套合适的方案，既不会增加管理费用，也不会降低工作的效率。
        主数据源管理工程除了要有高层领导的支持与参与外，还要有业务主体的深度参与与认可，还必须选取恰当的主数据源管理模型与技术手段。例如亿信华辰睿码的主要数据管理平台，在实现与商业系统的整合的同时，也应该能够与其它企业的数据管理平台进行深入的整合。同时，亿信华辰也是一家拥有丰富产业经验的大数据提供商，能够更好的利用主机数据的价值，从而大大减少系统实现的时间。
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