主数据管理详解(MDM)
主数据管理方法论
主数据管理方法论主数据管理（Master Data Management，简称MDM）是一种组织内部数据管理的方法论。
它旨在通过确定和规范其核心数据，以实现数据的一致性、准确性和完整性。
主数据是指一个组织中用于支持其核心业务运营的关键数据。
MDM方法论的重要性在于其能够解决组织中的数据碎片化和数据冲突问题。
随着信息系统的发展，一个组织中的数据存储在不同的系统和应用程序中，导致数据冗余、数据不一致和数据质量低下等问题。
MDM方法论通过集中管理和控制数据，使组织能够更好地使用和分析数据，从而提高运营效率和决策质量。
MDM方法论的核心思想可以归纳为以下几个方面：1.确定主数据：MDM首先需要确定组织中的主数据。
主数据通常是指具有高重要性和高价值的数据，例如客户、产品、供应商等。
确定主数据可以帮助组织更好地理解其数据资产，避免对次要数据过度投入和管理。
2.数据质量管理：数据质量是MDM方法论的重要目标之一、数据质量管理包括数据清洗、数据标准化、数据匹配和数据去重等措施，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
通过数据质量管理，组织可以减少数据错误和冲突，提高数据的可信度和可用性。
3.数据整合与融合：MDM方法论旨在将分散的数据整合和融合成一个统一的数据源。
这涉及将来自不同系统和应用程序的数据进行映射和转换，以实现数据的一致性和可访问性。
数据整合和融合可以减少数据冗余和重复劳动，提高数据的价值和利用率。
4.数据权限和安全性：MDM方法论强调数据的权限和安全性管理。
组织应该根据角色和职责划分数据的访问权限，防止未经授权的人员访问敏感数据。
此外，MDM方法论还应该确保数据在传输和存储过程中的安全性，以防止数据泄露和滥用。
5.数据治理：MDM方法论需要建立适当的数据治理机制。
数据治理包括定义数据的所有权和责任、建立数据管理规则和流程、监督和审查数据管理活动等。
通过数据治理，组织可以确保数据的规范化和可持续性，减少数据管理过程中的混乱和冲突。
主数据管理详解(MDM)
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(consiste 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)。
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(con sistent)、完整性(complete)、可控性(controlled)，为7达成这一目标，就需要进行主数据管理(Master 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。
这是从深层次来说来说明主动主数据管理(MDM )的深度和复杂性，简单的说，主数据管理(MDM) 保证你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。
主数据管理概述(MDM)
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。
主数据管理介绍MDM
设计初始就应该对企业进行完整的分析，包括实施中一些流程的处理。例如当一个 客户的定义发生改变时，如添加客户的属性或者删除客户的记录等问题发生时，应该以什么样的流 程来进行处理。
• 3.制度
• 任何一个好的MDM一定会形成一个完整有效的制度，只有这样才能真正意义上叫做主数据管 理，否则即使再好的系统也将无意义
➢ 集成产品信息管理、客户关系管理、客户数据集成以及可对主数据进 行分析的其他解决方案。
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没有MDM会有什么问题
➢1．数据冗余
没有MDM功能，企业内的每一个系统、应用、甚至业务部门都会收集自己版本的核心业务实体数据。导致了 一个很严重的问题，数据冗余导致数据质量过差
➢2．数据不一
由于企业内主数据的不一致，导致企业大量的资源浪费，包括时间、金钱和人力资源等的浪费。判断企业内一 个客户的真正地址或姓名是到底什么并不能增加企业的收入。而且非常不幸的是，因为没有一个存储机制用来 保存比对过的客户数据，这种对客户数据进行一致处理的过程需要重复出现。
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发展成熟阶段
1. 没有实施任何主数据管理(MDM) 2. 提供列表方式 3. 同等访问(通过接口的方式，各个系统与主数据主机之间直接互联) 4. 集中总线处理 5. 业务规则和政策支持 6. 企业数据集中
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为什么使用MDM
• 作用
➢整合并存储所有业务系统和渠道的客户及潜在客户的信息：一方面从相关系统 中抽取客户信息，并完成客户信息的清洗和整合工作，建立企业级的客户统一 视图；另一方面，客户主数据管理系统将形成的统一客户信息以广播的形式同 步到其他各个系统，从而确保客户信息的一致；
但是，主数据管理系统和数据仓库 / 决策支持系统二者之间也存在很多不同：
主数据管理功能清单内容
主数据管理功能清单内容主数据管理（Master Data Management，MDM）是一种数据管理方法和技术，旨在集中和统一企业中的核心数据，确保数据的准确性、一致性和完整性。
主数据是指企业中共享的关键数据，如客户、产品、供应商等。
主数据管理功能清单是指主数据管理系统中所包含的各项功能模块和特性。
本文将详细介绍主数据管理功能清单的内容。
1. 数据建模和定义：主数据管理系统应具备强大的数据建模和定义功能，能够根据企业的需求创建和定义主数据实体，如客户、产品、供应商等。
用户可以根据实际情况定义实体的属性和关系，并进行数据模型的验证和优化。
2. 数据采集和集成：主数据管理系统应能够从多个数据源中采集和集成数据，包括内部系统、外部数据提供商等。
系统应支持多种数据格式和协议，并具备数据清洗和转换功能，确保数据的质量和一致性。
3. 数据质量管理：主数据管理系统应具备数据质量管理功能，能够对主数据进行质量评估和监控。
系统应能够检测和纠正数据中的错误和不一致性，并提供数据质量报告和指标，帮助用户改进数据质量。
4. 数据访问和查询：主数据管理系统应提供灵活的数据访问和查询功能，用户可以根据需求查询和检索主数据。
系统应支持多种查询方式，如关键字搜索、属性过滤等，并能够对查询结果进行排序和分页。
5. 数据维护和更新：主数据管理系统应支持主数据的维护和更新。
用户可以通过系统界面对主数据进行添加、修改和删除操作，系统应提供数据验证和冲突解决机制，确保数据的一致性和完整性。
6. 数据安全和权限管理：主数据管理系统应具备严格的数据安全和权限管理机制。
系统应支持用户角色和权限的定义，用户只能访问其具备权限的数据和功能，确保数据的安全和保密性。
7. 数据同步和复制：主数据管理系统应具备数据同步和复制功能，能够将主数据同步到不同的系统和环境中。
系统应支持实时同步和批量同步，确保不同系统中的主数据保持一致。
8. 数据版本管理：主数据管理系统应支持数据版本管理功能，能够跟踪和管理主数据的变更和历史记录。
SAP主数据管理MDM详细介绍
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
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
主数据管理主数据管理（Master Data Management，简称MDM）是指一种管理组织内部所有重要数据的方法和过程。
它的主要目标是确保数据的一致性、准确性和可靠性，从而提高业务决策的质量和效率。
在今天的信息化时代，企业面临着大量的数据，包括客户数据、产品数据、供应商数据等。
这些数据来自于不同的系统、部门和渠道，形式各异、分散存储，往往造成了数据的冗余、重复和不一致，导致了一系列业务问题。
为了解决这些问题，MDM应运而生。
MDM的核心思想是建立一个统一的、标准化的数据管理平台，使得各个部门和系统可以共享和访问同一份高质量的数据。
通过统一管理数据，消除冗余和重复，确保数据的一致性和准确性，MDM可以提供高质量的数据资料，为企业决策提供有力支持。
实施MDM需要从以下几个方面进行考虑：首先，建立一个全面的数据字典。
数据字典是MDM的基础，它定义了企业内部所有数据的结构、属性和意义。
通过建立数据字典，可以确保各个部门对数据的理解和使用是一致的，避免数据解读的混乱和错误。
其次，要进行数据清洗和整合。
数据清洗是指对数据进行检查、修复或删除，以消除冗余、重复和错误。
数据整合是指将来自不同系统和部门的数据统一起来，建立一个统一的数据视图。
这样可以确保数据的一致性和准确性，避免重复录入和数据冲突。
然后，建立数据管理流程和规范。
数据管理流程是指对数据进行创建、修改、发布和审批等操作的一系列规定和步骤。
建立数据管理规范是指制定数据管理的标准和规则，确保数据的质量和安全。
最后，培训和意识培养也很重要。
MDM是一个需要全员参与的工作，每个员工都需要理解和遵守数据管理的规范和流程。
培训可以提高员工对数据管理的理解和操作能力，意识培养可以增强员工对数据的重视和责任感。
MDM的实施可以带来一系列的好处。
首先，它可以提高数据的准确性和可靠性，避免了因为不一致的数据而导致的错误和损失。
其次，它可以提高数据的可用性和共享性，不同部门和系统可以共享同一份高质量的数据，提高工作效率和协作能力。
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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。
这是从深层次来说来说明主动主数据管理(MDM) 的深度和复杂性，简单的说，主数据管理(MDM) 保证你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。
通常，我们会把主数据管理作为应用流程的补充，通过从各个操作/ 事务型应用以及分析型应用中分离出主要的信息，使其成为一个集中的、独立于企业中各种其他应用核心资源，从而使得企业的核心信息得以重用并确保各个操作/ 事务型应用以及分析型应用间的核心数据的一致性。
通过主数据管理，改变企业数据利用的现状，从而更好地为企业信息集成做好铺垫。
主数据管理(MDM) 可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Si ngle View)，保证单一视图的准确性、一致性以及完整性，从而提供数据质量，统一商业实体的定义，简化改进商业流程并提供业务的响应速度。
从变化的频率来看，主数据和日常交易数据不一样，变化相对缓慢，另外，主数据由于跨各个系统，所以对数据的一致性、要求很高。
实时性以及版本控制主数据管理其实在很早之前就一直存在，只不过现在随着业务发展以及监管的需要，对主数据的实时性、准确性、一致性有了更高的要求，才被业界广泛接受，各个厂商相应的推出了一系列的主数据管理集成与基础套件以及特定领域的解决方案。
近年来最明显的变化是，客户在以前的时候经常问的问题是：主数据管理是什么”，而现在客户经常问的问题演变成了：“我们的业务的确存在一些问题，主数据管理正好可以解决这个问题，我们怎么开始”。
与以前相比，客户对主数据管理(MDM)的认识有了巨大的进步，并开始尝试用主数据管理(MDM)解决他们在整个企业范围内进行跨业务、跨主题域时遇上的各种挑战和问题：比如税务行业，税务局在按纳税人在一些分析统计时，就发现关于纳税人的基本信息分布在核心征收管理系统、发票管理系统、个人所得税系统、增值税管理系统等多达几十个系统中，使得统计分析变得困难起来，在比如在医疗设备公司，由于没有按照供应商进行产品层次的分类，各个产品的描述也很不一样，使得产品目录的维护十分困难。
随着业务的发展，对各行各业来说，生成并维护一个统一的主数据系统变的十分迫切和必要，特别是对一些跨国公司，如何在不同的地区(各个国家和地区)的业务系统之间维护关于客户、产品目录、供应商等信息的单一视图更是重要。
需要注意的是，主数据(Master Data)和元数据(Meta Data)是两个完全不同的概念。
元数据是指表示数据的相关信息，比如数据定义等，而主数据是指实例数据，比如产品目录信息等。
比如，某省地税开发了一套征收管理软件，以市为单位部署了17 套，每套征收管理软件中的元数据都是一样的，但是主数据还是需要进行管理的。
主数据管理和传统数据仓库解决方案不是一个概念，数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起在进行业务的分析，而主数据管理系统不会把所有数据都管理起来，只是把需要在各个系统间共享的主数据进行采集和发布。
相对于传统数据仓库解决方案的单向集成，主数据管理正注重将主数据的变化同步发布到各个关联的业务系统中(主数据管理数据是双向的)。
主数据管理问题存在的根源对于大多数的企业都存在主数据管理的问题，个人以为这是由于业务发展的渐进性以及IT 技术发展的渐进性造成的，正是由于这种渐进性，各大企业的业务系统从经历了从无到有，从简单到复杂，从而形成了一个又一个的业务竖井。
从根本上来说，不可能只使用一个业务系统就能覆盖企业的所有业务，即便对一些国际大型的公司提供的套件来说也是一个不可能完成的任务(即便对套件来说，经常也存在一个跨国企业在不同的国家或地区部署多个实例的现象，也就是没有集中部署该套件，而是在很多地方分散部署了该套件)。
对企业来说，业务系统的构建更多是以项目为中心，从下而上的构建系统，而不是至上而下的构建系统，必然缺乏整个企业范围内的统一规划，从而使得一些需要在各个业务中共享的数据(主数据) 被分散到了各个业务系统进行分别管理。
分散管理的主数据由于没有不具备一致性、准确性、完整性，使得各个企业普遍存在着产品管理不力、供应商管理不力、订单管理不力等现象。
解决这一问题的根本方法就是引入主数据管理(MDM) ，主数据不光指需要共享的数据，更包含需要共享的业务规则和策略。
主数据管理(MDM) 的成熟度根据主数据管理实施的复杂程度，参照Jill Dyche, Evan Levy 的观点大体可以把主数据管理可以分为五个层次，从低到高反映了主数据管理(MDM) 的不同成熟度。
下面我们简单介绍一下这五个层次：Level 0 ：没有实施任何主数据管理(MDM)在Level 0 的情况下，意味着企业的各个应用之间没有任何的数据共享，整个企业没有数据定义元素存在。
比如，一个公司销售很多产品，对这些产品的生产和销售由多个独立的系统来处理，各个系统独立处理产品数据并拥有自己独立的产品列表，各个系统之间不共享产品数据。
在Level 0, 每个独立的应用负责管理和维护自己的关键数据(比如产品列表、客户信息等)，各个系统间不共享这些信息，这些数据是不连通的。
Level 1 ：提供列表不管公司大还是小，列表管理是我们常用的一种方式。
在公司内部，会通过手工的方式维护一个逻辑或物理的列表。
当各个异构的系统和用户需要某些数据的时候，就可以索取该用来更新或刷新需要的数据。
当CRUD处理规则定义完成后，MDM Level 2需要客户或同列表了。
对于这个列表的维护，包括数据添加、删除、更新以及冲突处理，都是由各个部门的一致性, 当业务规则发生改变或者出现类似的情况时, 这样高度手工管理的流程容易发生 错误。
由于列表管理是通过手工管理的，其列表维护的质量取决于谁参加了变更管理流程， 一旦某人缺席，将会影响列表的维护。
MDM Level 1 比 MDM Level 0 的不同就是， 各个部门虽然还是独立维护各自的关键数 据,但会通过列表管理维护一个松散的主数据列表, 能够向其他各个部门提供其需要的数据。
在 MDM Level 1 中，数据变更决定以及数据变更操作都是由人来决定的，因此，只有人完 成数据变更决定后才会变更数据。
在实际情况中, 虽然数据变更流程有严格的规定, 但是由 于缺乏集中的、 基于规则的数据管理，当数据量比较大时，数据维护的成本会变的很高，效率也会很低。
当主数据， 比如客户信息、 产品目录信息等数量比较少时，列表管理的方式是 可行的， 但是当产品目录或客户列表出现爆炸式增长以后， 起来。
MDM Level 1 依赖于人的协作。
如果产品经理需要更新过后的产品价格列表，那需 要联系ERP 系统所有者，让其发送邮件给她。
在企业范围内实现客户或产品列表就如同维 护不同部门之间人们的关系一样。
如果客户或产品存在层次或分组, 列表将很难提供, 并且 通常在 Level 1 因为过于复杂难以被管理。
Level 2 ：同等访问 (通过接口的方式，各个系统与主数据主机之间直接互联MDM Level 2 与 MDM Level 1 相比，引入了对主数据的 (自动 )管理。
通过建立数据标准，定义对存储在中央知识库 (Central Repository)中详细数据的访问和共享，为各个系统间共享使用数据提供了严密的支持。
中央知识库(Central Repository)通常会被称为 主数据主机(Master Data Host) 。
”这个知识库可以是一个数据库或者一个应用系统，通过在线的方式支 持数据的访问和共享。
创建、读取、更新和删除 (CRUD)是处理基本功能的典型编程术语。
即便在 MDM 中，CRUD 处理也是基本功能。
你的数据库如果仅仅支持 CRUD 处理并不意味着你实现了 MDM Level 2引入了 同等访问”(peebased access),也就是说一个应用可以调用另一个应的工作人员通过一系列的讨论和会议进行处理的。
业务规则(Business Rules)是用来反映价值列表管理的变更流程将变得困难MDM 。
用来更新或刷新需要的数据。
当CRUD 处理规则定义完成后， MDM Level 2需要客户或 同等”应用格式化请求 （和数据 ），以便和 MDM 知识库保持一致。
MDM 知识库提供集中的数据 存储和供应（provisioning ） 。
在这个阶段，规则管理、数据质量和变更管理必须在企业范围内 作为附加功能定制构建。
比如，一个数据库或一个打包应用 （比如一个销售自动化系统 ）对外部应用提供数据访问 功能。
当一个外部应用 （比如呼叫中心应用 ）需要增加一个客户，这个外部应用将提交一个事 务，请求数据所有者增加一个客户条目。
主数据主机（Master Data Host ）将增加数据并告知外部应用。
CRUD 处理方式比纸上办公有了很大提高，其是基于会话的数据管理。