什么是主数据管理？数据从业者需要了解的一切

什么是主数据管理？

主数据管理的组成部分。来源：STIBO Systems

主数据管理是指从不同的内部与外部数据源及应用中，为每个业务实体（如客户、门店或产品）创建一条唯一记录的过程。通过主记录，可准确地查看组织的数据。

假设您在一家公司负责分析客户数据。您发现某位特定客户——比如 Joseph——的数据分散在多个来源和系统中。然而，这些数据存在一些问题和不一致之处：

• 命名规则不一致：不同系统和部门为同一位客户记录了不同的姓名写法（Josef、Joe、Joey）。
• 多个标识符：Joseph 使用了多个电子邮箱地址进行购买，容易导致记录分裂和重复。
• 数据差异：各系统中的产品 ID 存在细微差别，难以准确追踪客户交易与行为。

由于这些差异，可能会出现重复条目，导致难以勾勒出 Joseph 的清晰画像。

但如果您的组织遵循主数据管理的最佳实践，您会发现关于 Joseph 的所有关键信息都会关联到一个“单一事实来源”或共同参照点，也就是我们所说的主记录。这有助于您在数据集中快速识别这位客户。

主数据管理的关键组成部分有哪些？

MDM 的常见关键组成部分包括语义一致性、同步、数据托管、数据质量等。下面一一介绍。

1. 语义一致性

语义一致性为数据处理与分析设定并强制执行统一的数据格式与解释标准，以实现无缝衔接。比如，您在一家 XYZ 零售公司，使用主数据管理系统。

当您查看电商店铺的销售数据时，会看到“客户折扣”一词，指的是结账时价格的百分比减免。

但这里有个转折。

当您查看忠诚度项目数据时，“客户折扣”指的是从过往消费中获得、可在未来兑换的奖励积分。

实现语义一致性的一种方法是识别同形异义词（同一词，不同含义），并在各自语境下为“客户数据”等术语建立业务规则。

2. 数据同步

跨不同系统的数据同步。来源

数据同步确保所有数据保持最新，且任何变更都能在整个主数据存储库中被准确反映。

例如，新客户注册订阅服务时，会在在线注册流程中填写信息。完成后，主数据同步会执行以下操作：

• 识别新增客户记录：识别有新客户注册并已创建新记录。
• 数据转换：将新客户数据转换为与计费系统要求一致的标准化格式与结构。此步骤对维持跨系统一致性至关重要。
• 数据传送：将转换后的客户数据发送至所有相关联系统，如计费系统和客户门户。
• 数据集成：各关联系统将接收的客户数据集成到各自数据库中，确保所有系统都拥有最新且一致的信息。

3. 数据托管

数据托管是指将主数据存储库中某些特定数据域的责任与所有权分配给相应部门或个人。

假设您作为一名数据科学家，被要求清洗 MDM 系统中的客户数据。在这种情况下，市场团队就是数据托管方，他们可就数据质量标准（例如邮箱格式的有效性）对您进行指导。

这种协作将提升数据质量，并确保您的清洗工作与数据治理基础保持一致。若想掌握数据治理基础，可获取速查表。

4. 数据质量

高质量数据的定性特征。来源

数据质量确保 MDM 系统中的主数据有效、完整且一致。这意味着主记录的所有重要数据要素都应齐全。例如，客户记录中不应缺少电子邮箱地址或其他客户信息。

MDM 也会使用数据清洗和数据剖析技术来维护数据质量。这些技术用于清理重复主记录，并纠正错误与无效格式。

5. 主数据存储库

主数据存储库用于以良好组织和标准化的方式存储并管理所有业务实体的关键信息。它保存着产品、供应商、客户、员工、地点等实体的所有数据记录。

在这里，每个实体都有一条包含完整信息的主记录。此外，存储库还包含这些实体的所有数据要素、数据点以及其他属性与细节。

6. 数据安全

主数据管理会部署多种安全措施，以防止数据遭到未授权访问与篡改。这些措施包括：

• 细粒度访问控制：限制谁可以在主数据存储库中查看和编辑数据，确保只有被授权人员才能访问敏感信息。
• 数据加密与审计追踪：加密可保护静态与传输中的数据，而审计追踪会记录用户活动，以监控并追踪在主数据存储库内所做的任何更改。这有助于检测和防止未授权访问与修改。
• 合规性执行：MDM 系统通过实施预定义控制来保护敏感数据并界定用户权利，从而确保遵守相关数据隐私法规（如GDPR）。这可确保组织遵循法律与监管要求。

7. 数据映射

数据映射是主数据管理中的另一项关键组成部分。它将来自多个来源的数据整合为存储库内一致而完整的视图。

它把跨域和跨系统的数据要素与存储库中对应的字段相连接，确保所有数据值都与 MDR 中定义的格式与结构保持一致。

主数据管理有哪些优势？

主数据管理可以提升组织整体的数据管理实践。其主要优势包括：

更高的数据质量

MDM 在组织内所有关联系统间保持一致性与准确性。这意味着您将拥有更干净、更可靠的数据用于分析与决策。

效率提升

MDM 精简数据管理，并为关键数据要素维护单一的集中式事实来源。因此，在多个系统与部门中，对账、录入与维护数据所需的时间与精力将大幅降低。

合规性

大多数行业都受到严格的数据隐私、安全与治理规定约束。MDM 通过维护完整、准确的数据以符合保密规则，帮助组织实现合规。

它还帮助组织建立一致的数据管理实践，以确保符合法规。例如，确保客户记录在 CRM、计费与营销系统中保持一致且准确，有助于遵守要求精确记录保存的法规。

运营更顺畅

MDM 将先前分散的数据类型、格式与整体结构整合为一体化视图，从而简化复杂的数据语境。这一单一视图有助于无缝促进跨职能协作、更好地协调各部门，并顺畅支持业务流程。

减少额外成本

MDM 通过优化数据质量来降低不必要的数据管理成本，例如人工录入成本、数据错误与不一致带来的成本、对账成本、合规罚款，以及因数据孤岛导致的低效。

归根结底，MDM 使组织能够合理配置资源，实现数据投资的预期回报。

主数据管理的策略与最佳实践有哪些？

在组织中实施主数据管理系统时，您需要进行战略性规划，以增强其功能并最大化其潜力。

明确目标与范围

首先，明确您希望通过主数据管理实现哪些目标。您可能希望解决一些特定挑战。还需列出对您的业务而言具体且关键的主数据实体（如客户、产品、地点）。

这将帮助您合理安排资源，确保主数据管理系统聚焦于影响最大的那部分数据。

投资合适的技术

市面上有许多主数据管理平台。选择合适的平台需要基于若干关键特性进行评估。自问其优势所在——是更侧重深度的数据清洗与标准化，还是更强调数据治理。

此外，还要检查其集成能力。它应能与您现有的 ERP、CMS 或其他数据仓库系统良好对接，为您提供数据的完整视图。

建立数据治理框架

数据治理框架规定了谁可以访问数据，以及在整个组织中应遵循哪些数据质量标准。

您选择的主数据管理服务会遵循这一数据治理框架来强制执行一致的数据格式。因此，建立恰当的数据治理框架至关重要，这将促进各部门之间的统一性。想进一步了解如何通过数据治理建立对数据的信任，您可以收听我们的播客节目Building Trust in Data with Data Governance。

实施数据标准化

您的组织必须为所有主数据实体制定清晰的数据标准。这包括定义数据格式，例如客户地址应如何在 MDR 中存储。

组织内部会有一些通用术语；也可能存在一套独特于您组织的标准编码方案，希望在所有部门中统一维持。

这些都属于数据标准化的范畴，确保组织在 MDR 中的所有数据都遵循相同的数据定义进行存储。

持续监测与改进

在组织中实施 MDM 之后，您需要定期监测用户采用率（积极使用 MDM 及其功能的人数）、数据质量指标与系统性能。

这样，您就能识别改进空间，并根据业务需求与数据管理实践调整主数据管理策略。

提升团队技能 

有效实施主数据管理不仅需要合适的工具，也需要相匹配的技能。面对对数据准确性、治理与集成日益增长的需求，确保您的团队具备管理与优化数据的知识至关重要。

DataCamp for Business 提供全面的学习路径，旨在提升您团队在数据管理、治理与分析方面的能力。课程涵盖数据质量、集成与安全等关键概念，帮助您的团队高效且自信地管理主数据。

立即申请演示，通过投资兼顾个人成长与业务目标的培训，助力您的组织充分释放 MDM 的潜能。

主数据管理面临哪些挑战？

主数据管理存在一些挑战，但可以通过提前准备并了解如何应对来加以解决。 

可扩展性与灵活性

不具备可扩展性的 MDM 系统无法在业务需求演变时容纳不断增长的数据量。要实现长期成功，您必须选择能够适应数据量增长并与新应用集成的 MDM 系统。

用户采用与变更管理

如果员工抗拒变更，让他们接受并适应主数据管理可能具有挑战性。要鼓励他们在组织内使用 MDM，您需要开展全面培训、增强信心并解决相关顾虑。

您也可以通过周密规划与采取相应对策来应对这些挑战，确保在组织内顺利实施主数据管理。

主数据管理有哪些职位？

MDM 在市场上催生了大量岗位，为具备数据管理技能的专业人士提供了广阔的职业机会。以下是一些常见的 MDM 岗位与角色：

初级岗位 

• 主数据管理专员/分析师
• 数据托管专员（Data Steward）
• 数据质量分析师
• 数据集成专员
• MDM 系统管理员

高级岗位

• 数据治理专员/经理
• 数据架构师/MDM 架构师
• MDM 解决方案顾问
• 数据质量经理
• 业务分析师（MDM）
• 数据安全分析师（MDM）
• 数据仓库分析师（侧重 MDM）

常见的主数据管理工具有哪些？

来看几款业界最常用的主数据管理工具：

市面上有众多主数据管理解决方案。要选择最佳的 MDM 方案，请根据组织的业务需求、预算与现有 IT 基础设施进行评估。

结语

主数据管理在全组织范围内强化了对数据的可靠与统一视图，使数据科学家与数据托管专员能够围绕完整且一致的数据集紧密协作。

如果您希望加深对这些及相关概念的理解，可以学习一门数据管理概念课程，深入了解支撑 MDM 的框架与方法论。

此外，理解数据治理原则也有助于成功实施 MDM。报名参加数据治理概念课程，将帮助您确保组织内数据的准确性、一致性与安全性。

学习愉快，愿您的数据井然有序！