关键性(Criticality):主数据包含组织内最关键的业务实体信息,如客户、产品、供应商等。这些数据对业务运营和决策过程至关重要。
共享性(Shareability):主数据通常需要在组织内的多个部门、系统和业务过程中共享和使用。这要求主数据在不同的应用和业务场景中保持一致性和准确性。
持久性(Persistence):主数据通常具有较长的生命周期,需要在一定时期内保持稳定。与其他类型的数据(如交易数据)相比,主数据的变更频率较低。
超越部门。主数据不是那种局限于某个具体职能部门的数据库。主数据是满足跨部门业务协同需要的,是各个职能部门在开展业务过程中都需要的数据,是所有职能部门及其业务过程的“最大公约数据”。
超越流程。主数据不依赖于某个具体的业务流程,但却是主要业务流程都需要的。主数据的核心是反映对象的状态属性,它不随某个具体流程而发生改变,而是作为其完整流程的不变要素。
超越主题。与信息工程方法论中通过聚类方法选择主题数据不同,主数据是不依赖于特定业务主题却又服务于所有业务主题的有关业务实体的核心信息。
超越系统。主数据管理系统是信息系统建设的基础,应该保持相对独立,它服务于但是高于其它业务信息系统,因此对主数据的管理要集中化、系统化、规范化。
超越技术。由于主数据要满足跨部门的业务协同,因而必须适应采用不同技术规范的不同业务系统,所以主数据必须应用一种能够为各类异构系统所兼容的技术条件。从这个意义上讲,面向微服务架构为主数据的实施提供了有效的工具。
交易数据(Transactional Data):交易数据是指记录业务活动(如销售订单、采购订单、发票等)的数据。交易数据通常与主数据密切相关,因为它们包含了与主数据实体(如客户、产品、供应商等)相关的信息。例如,销售订单可能包含客户信息、产品信息以及价格等主数据。主数据为交易数据提供了基础信息和上下文,有助于实现业务过程的有效执行和监控。
元数据(Metadata):元数据是描述其他数据的数据,例如数据的结构、格式、定义、来源等。元数据在主数据管理过程中起着重要作用,因为它有助于识别、整合、清洗和标准化来自不同来源的主数据。通过使用元数据,组织可以确保主数据的一致性、准确性和可靠性。
参照数据(Reference Data):参照数据是一种用于支持其他数据的标准化和分类的数据,例如固定值列表、代码表、行业标准、度量单位等。参照数据在主数据管理过程中具有重要作用,因为它们有助于实现主数据的一致性和标准化。通过使用参照数据,组织可以确保主数据在不同系统和业务过程中保持一致。
分析数据(Analytical Data):分析数据是用于支持决策和分析的数据,通常是通过对原始数据(如主数据和交易数据)进行汇总、转换和加工生成的。主数据为分析数据提供了关键的基础信息,确保分析结果的准确性和可靠性。例如,在进行销售分析时,需要使用客户数据、产品数据等主数据来对销售数据进行分组和归类。
数据质量:确保主数据的准确性、完整性、一致性和及时性是一个重要挑战。数据质量问题可能源于数据输入错误、重复记录、不一致的数据表示等。解决这些问题需要实施有效的数据治理和数据质量管理策略。
数据整合:组织内可能存在多个数据来源和系统,它们存储了不同格式和结构的主数据。将这些数据整合为一个统一、标准化的视图是一个关键挑战。解决这个问题需要实施数据整合和数据转换技术,以便在组织内实现数据的一致性和可访问性。
数据标准化:不同系统和业务部门可能采用不同的数据表示和编码方式。在主数据管理过程中,需要将这些不同表示和编码统一为一个组织内的标准。数据标准化是一个关键挑战,需要实施元数据和参照数据管理策略以解决。
数据安全和隐私:保护主数据的安全和隐私是一个重要挑战,特别是涉及敏感信息(如客户个人信息)时。组织需要遵循数据保护法规,实施适当的数据安全措施,如加密、访问控制和数据脱敏等。
组织变革管理:实施主数据管理往往涉及到组织内的业务流程、系统和文化的变革。成功推动这些变革需要强大的领导力、合作和沟通。组织需要确保员工对主数据管理的重要性有充分的认识,并获得必要的培训和支持。
技术和工具选择:选择合适的技术和工具来支持主数据管理是一个关键挑战。组织需要根据自身的业务需求、数据结构和资源来评估和选择适当的主数据管理解决方案。
持续维护和更新:主数据管理是一个持续的过程,需要不断地维护和更新数据,以适应组织内的业务变化。这需要投入时间、资源和人力来确保数据的质量和一致性。