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　　在数字化转型的大布景下，企业主数据办理作业的展开，总是面对“雷声大，雨点小”，“说得多，做得少”的窘境。总希望先看到别人的完结作用，再考虑自己着手施行。许多企业之所以主数据办理推动进展慢，首要是仍是因为对主数据办理认知缺乏。

　　本文将根据得帆团队多年主数据办理和主数据办理渠道施行的经历，从不同的视角剖析企业主数据办理的动因。

　　跟着近年来数字化转型的深化，人们现已意识到数据是企业重要的资源，企业的数据剖析作业也进入了更深的层次。

　　曩昔的单事务体系数据计算剖析，现在现已过渡到对事务体系数据的聚合；曩昔的单体商务智能（BI）体系，现已过渡到企业级大数据办理渠道。大数据办理渠道供给更丰厚的数据类型、数据维度、数据剖析办法，以及更多样化的数据展现和剖析东西。

　　可是，跟着企业可剖析的数据规划不断扩大，先进的数据剖析东西不断呈现并投入运用，数据质量和数据剖析的功率和作用却没得到真实的进步。数据仍以人工处理为主，在初级其他数据清洗、兼并、映射等方面需求投入巨大的时刻和精力，而数据剖析、事务洞悉等高级其他数据剖析和数据运用作业改善收效甚微，仍处于低质量、低功率、低产出的状况。究其原因，是因为企业的数据质量不高。

　　输入决议输出，高水平的数据质量是进步数据剖析作用的必要条件。高质量的数据结合先进的数据剖析东西和数据剖析办法，才会发生高质量的数据剖析作用。

　　数据质量凹凸的衡量规范在不同的语境下是不同的，不同类型数据质量凹凸的衡量规范也是不同的，但根本能够从及时性、完整性、共同性、精确性等几个方面进行判别。

　　就事务数据而言，首要重视及时性、完整性和共同性，确保能够在最短的时刻获取最新的数据进行剖析，确保取得剖析目标数据的全维度信息，以及数据颗粒度的共同性，以确保数据能够在不同的维度上进行聚合和拆分。

　　一切的剖析目标和维度其实便是主数据，咱们以收入目标为例，需求剖析客户收入、产品收入、部分收入、人员收入（出售人员的成绩）等等，实践的剖析目标和维度便是客户、产品、部分、人员等。

　　在剖析进程中，集团型企业的多个分子公司兼并同一客户的出售收入时，假如判别不同分子公司的客户之间的联系（首要是同一客户的兼并计算），会影响到数据剖析的及时性，当有天然的相相联系时，能够主动、快速、高效地进行兼并；当没有天然的相相联系时，每次都需求经过人工树立数据之间的映射联系，消耗许多的时刻，也影响数据剖析的及时性。

　　因而，关于数据中的剖析目标和维度作为主数据和参阅数据进行办理，咱们能够经过树立主数据办理机制，构建主数据办理渠道，来进步数据的规范性、进步主数据的质量，和数据剖析的功率和精确性等。

　　将集团型企业的客户信息、供货商信息、产品信息、安排信息、人员信息等经过主数据办理渠道统一办理，一起构建主数据办理的安排、人员、流程、准则和查核机制，不仅能确保继续的高质量的主数据办理，还能确保高效、精确的数据剖析作用输出。

　　近几年，无论是施行主数据办理咨询和渠道施行项目进程中，仍是对流程制作职业、离散制作职业、修建施工和地产职业的CIO/CDO进行调研时，咱们发现，企业主数据办理和主数据办理渠道构建的动因首要分为两种。

　　第一种是企业的CIO/CDO具有丰厚的数据办理布景和常识，现已充沛认识到主数据办理的水平关于数据剖析方面的重要性，而且能够引导企业的决议计划层和事务部分认识到主数据的重要性，然后优先树立主数据办理机制和主数据办理渠道，为数据剖析打下杰出的根底。

　　第二种是企业在进行数据剖析的时分，不论是构建单体的商务智能（BI）体系，仍是企业级大数据渠道和数据湖，进行大型数据剖析渠道的建造时，因为主数据的质量问题导致数据剖析渠道建造和数据剖析输出作用质量不高，乃至无法得到希望的作用，才回过头来构建主数据办理和主数据办理渠道。

　　以上两种状况尽管不同，但根因都是共同的：没有高质量的主数据办理，就没有高质量、高功率的数据剖析。

　　开端构建企业数据办理体系，是完结数据剖析的有用确保。在许多企业数据剖析进程中，大都选用的是“头痛医头，脚痛医脚”的战略，呈现问题暂时找人处理，只能处理眼前的问题，而不能从根本上处理。

　　主数据办理体系不能一蹴即至，也不是“大而全”，而是一种主数据的办理思想办法。企业的决议计划层和办理层有必要要有体系思想，从体系实质定位动身，去规划和构建主数据办理体系，首要构建体系的结构，了解主数据办理体系需求包含什么内容，然后根据实践状况逐渐构建和完善，构建和完善进程不是暂时的，一旦开端就要继续进行，其中人能够换，可是体系架构不能变。

　　首要要确认主数据办理的安排，实践便是主数据办理的官方安排和安排的定位。安排的规划可大可小，能够是一个人，也能够是一个团队，定位能够跟着事务需求不断完善，比方初期能够只要一个人担任协谐和交流，未来逐渐开展成为在CDO领导下的主数据办理团队、部分、委员会等。

　　流程是人员作业的根据，包含一个事务在什么时刻呈现，谁来担任，根据的办法，发生的作用等内容，都需求在流程中约好。

　　准则是束缚主数据办理相关的作业和人员行为的规矩，且要发布给相关的人员；人员要知晓准则的存在，要知晓准则方位和影响规划。

　　查核是定时的、根据准则对人员的作业作用、作业才能进行的针对性验证，经过查核能够逐渐完善准则、进步人员才能。

　　主数据办理渠道是主数据办理体系落地施行的必要条件和有力东西。渠道能够将准则固化到体系中，经过体系规矩的束缚，规范主数据办理操作，有用进步数据质量，然后进步数据剖析的作用和功率。

　　主数据天然生成便是同享的，主数据办理渠道更应该供给独立规范数据的同享才能，为企业中的事务运用体系、数据剖析渠道、流程办理渠道等企业级规范数据，然后确保不同的体系运用相同规范的数据进行事务办理和事务数据剖析，从源头供给规范的主数据，根本上处理事务数据质量的问题。

　　主数据在企业事务运营之初就存在了，可是主数据办理渠道未必在第一时刻布置。（前面提到了许多有先见之明的CIO/CDO在事务运营前或初期就构建主数据办理渠道，使数据办理的前史包袱没有，或很小。）可是，关于大都企业来说，前史数据是企业的高价值资源，也是沉重的前史包袱。

　　主数据办理渠道能够供给当时的数据规范与前史数据映射联系，经过相关、兼并等办法，树立前史与现在的联系，支撑数据剖析构成中前史数据与当时数据的比照剖析，然后确保数据的完整性、共同性和精确性，为数据剖析和运营决议计划供给要害的数据支撑。

　　终究影响企业数据剖析的是数据剖析的目标和维度是否规范。一旦在企业规划内具有规范的主数据体系，即可无需忧虑规范问题，数据剖析作业将十分顺畅，只需求重视剖析的办法、剖析的场景、剖析的视角、剖析的问题等事务层面的问题，而无需在数据规范、数据质量、数据清洗等方面消耗太多的精力和时刻。

　　企业规范主数据的规划，跟着事务的开展和安排的重组，会不断扩大并弥补完善。可是这些规范数据是安稳的，企业能够根据规范数据，进行多维度、长周期的数据剖析，并运用大数据渠道构建数据湖，进行数据建模和开发，根据事务特定事务场景的数据剖析和验证。一起，企业的规范数据能够同享给产业链上合作伙伴（如，供货商、渠道商、承运商等），让企业与合作伙伴在事务数据剖析上到达共同，下降企业的全体运营本钱。

　　主数据办理推动的办法有两种，第一种是自上而下，战略导向，由企业的决议计划层直接提出并推动，从咨询规划、安排建造、施行推行、运营办理等，都是自上而下的。这种办法的特色是资源投入足够，影响力大，支撑时刻长，但在数据层面，起效周期比较长，主数据办理作业的策划和发动的周期也比较长，合适大型集团型企业的数据战略规划。

　　第二种是自下而上，问题导向，由企业数据办理部分或信息办理部分主导，和谐相关事务部分一起进行，聚集详细的数据事务场景，以问题为导向，在相对较短的周期内完结一个主数据办理的循环。这种办法有限投入资源，在已有的信息架构和数据架构的根底上，快速迭代，继续处理问题，能够在短周期內到达希望的事务作用，直接对数据质量发生影响，进步特定事务场景的数据剖析的质量和功率。

　　专业的主数据办理的办法和问题导向的主数据办理办法，具有在短周期收效、资源投入少、推动功率高、办理危险小的特色，合适当时大都企业。这种办法中，主数据办理渠道是必备东西。

　　将主数据办理渠道建造作为主数据办理的切断，经过主数据办理渠道建造将办理的重视点聚集在事务问题和渠道建造，一起逐渐完结主数据办理的安排、人员、流程、准则和查核的办理体系建造；

　　经过主数据办理渠道，将主数据域逐渐在渠道中落地施行，并供给与数据剖析渠道、事务办理体系的主数据规范数据的集成和同享，快速进步数据质量，可协助企业一举处理数据剖析中的数据规范问题、数据质量问题和数据来历问题。

　　得帆云DeMDM新一代主数据办理渠道是业界首家根据低代码技能构建的主数据办理渠道。

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