主数据管理研究报告
数据分析专项研究报告(3篇)
第1篇一、摘要随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业、政府及各类组织决策的重要依据。
本报告针对某企业销售数据进行分析，旨在通过数据挖掘，揭示销售趋势、客户特征、产品表现等方面的问题，为企业制定销售策略提供数据支持。
二、研究背景某企业作为一家生产家电产品的公司，近年来市场竞争日益激烈，企业面临销售业绩下滑的困境。
为了提高销售业绩，企业决定开展数据分析专项研究，通过对销售数据的深入挖掘，找出影响销售业绩的关键因素，为企业的决策提供有力支持。
三、研究方法1. 数据收集：收集某企业近三年的销售数据，包括销售额、销售量、客户信息、产品信息等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、异常等无效数据。
3. 数据分析：运用统计学、数据挖掘等方法对清洗后的数据进行深入分析。
4. 结果展示：采用图表、文字等形式展示分析结果。
四、数据分析1. 销售趋势分析（1）销售额趋势通过对销售额的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售额较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。
- 2019年销售额较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。
- 2020年销售额较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。
（2）销售量趋势通过对销售量的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售量较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。
- 2019年销售量较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。
- 2020年销售量较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。
2. 客户特征分析（1）客户地域分布通过对客户地域分布的分析，可以发现以下特征：- 该企业产品在东部沿海地区销售较好，主要原因是该地区经济发达，消费水平较高。
- 中部地区销售一般，主要原因是该地区消费水平相对较低，市场竞争较为激烈。
- 西部地区销售较差，主要原因是该地区消费水平较低，市场竞争较为激烈。
数据治理 研究报告
数据治理研究报告1. 引言数据作为企业最重要的资产之一，在今天的信息时代扮演着至关重要的角色。
然而，随着数据的不断增长和复杂性的提高，有效地管理和治理数据变得尤为重要。
数据治理成为了一个引人注目的话题，许多组织开始认识到数据治理的价值，并积极探索方法来实施数据治理。
本报告旨在研究数据治理的概念、挑战以及最佳实践，以帮助企业更好地理解并实施数据治理。
2. 数据治理的概念2.1 数据治理定义数据治理是一个涉及数据质量、合规性、安全性和可用性的综合性活动和过程。
它包括制定数据策略、规范数据规则、确保数据质量并监督数据使用的实践。
数据治理的目标是确保数据能够被正确地管理和使用，以满足企业的需求。
2.2 数据治理的重要性数据治理可以帮助企业实现以下目标：•提高数据质量：通过制定数据质量标准和规则，数据治理可以帮助企业提高数据的准确性、一致性和完整性。
•降低风险：数据治理可以确保数据合规性，减少违规风险，并提供对数据访问和使用的审计跟踪能力。
•提高决策质量：通过确保数据的准确性和可靠性，数据治理可以帮助企业基于数据驱动的决策，提高决策的质量和准确性。
•实现数据共享和协作：数据治理可以促进数据共享和协作，提高信息流动和团队协作的效率。
•提高数据价值：通过有效地管理和治理数据，企业可以最大化数据的价值，为业务创造更多机会和价值。
3. 数据治理的挑战数据治理面临着一些挑战，以下是一些常见的挑战：3.1 数据管道复杂性现代企业的数据管道通常非常复杂，在不同的系统和应用程序之间进行数据传输和转换。
数据治理需要管理和监控这些数据管道的健康状况，确保数据能够流动和转换，从而保证数据的准确性和一致性。
3.2 数据质量问题数据质量是数据治理的一个关键方面。
企业常常面临着数据质量问题，如数据缺失、数据冗余、数据错误等。
数据治理需要制定数据质量标准和规则，并通过数据质量检查和修复措施提高数据的质量。
3.3 数据安全和隐私随着数据泄露和数据安全事件的增加，数据安全和隐私成为了数据治理的一项重要挑战。
企业人力资源主数据管理系统的分析与设计的开题报告
企业人力资源主数据管理系统的分析与设计的开题报告一、选题背景随着信息化、数字化时代的到来，企业的管理模式也在发生着变化。
在现代企业中，人力资源管理被越来越重视，企业需要更有效地管理和利用人力资源，以实现企业的长期发展目标。
而人力资源主数据的完整、准确和可靠无疑是企业有效管理人力资源的前提。
因此，建立一套企业人力资源主数据管理系统是现代企业管理的一项重要任务。
二、研究目标本论文拟设计一套企业人力资源主数据管理系统，通过对企业人力资源管理的分析和研究，实现对人力资源主数据的有效管理和应用。
该系统将包括人力资源基本信息、招聘信息、国家政策信息、薪酬管理、绩效评估等功能模块，以满足企业人力资源管理的需求。
三、研究内容本论文将围绕企业人力资源管理系统的设计展开研究，具体内容如下：1. 了解企业人力资源管理现状及其存在的问题，分析企业人力资源管理的需求和瓶颈。
2. 探究人力资源主数据的定义、分类和管理规范，建立起人力资源主数据的管理模型。
3. 在理解人力资源主数据的基础上，分析和总结相关系统建设的规划和方法，形成有效的系统设计方案。
4. 实现设计方案，开发并应用企业人力资源主数据管理系统，测试系统功能的完整性和准确性。
5. 对系统的使用情况进行定期监测和评估，进行问题诊断和改进，保证系统能够适应不断变化的企业需求。
四、研究意义人力资源是企业的重要资源之一，是企业发展的核心动力。
而人力资源主数据则是人力资源管理过程中的核心，人力资源主数据的完整、准确和可靠性直接影响到企业管理决策的准确性和成功率。
本论文的研究内容将从分析企业人力资源管理需求、建立人力资源管理模型、设计人力资源主数据管理系统和实现系统平台应用等方面入手，为企业提供了一套可行性的企业人力资源管理系统设计方案，从而提高企业的人力资源管理水平和管理效率，更好地推进企业的可持续发展。
五、研究方法本论文采用建立人力资源管理模型、分析研究企业人力资源管理需求、市场调研、实地考察等多种研究方法，综合运用理论与实践相结合，选择适当的数据和方法，通过信息系统开发技术，开发具有实际应用价值的企业人力资源主数据管理系统。
企业高效的主数据治理研究
企业高效的主数据治理研究摘要本论文对企业高效的主数据治理进行了深入研究。
主数据是企业中最重要的数据类型，包括客户、产品、员工等关键信息。
良好的主数据治理能够提高数据质量、增强数据可信度，并为企业决策提供准确的基础。
本研究从四个方面进行了分析和探讨。
通过对主数据治理的定义和流程进行梳理，建立了一套完整的主数据治理模型。
提出了一系列主数据质量评估指标，以评估和改进企业的主数据质量。
以真实案例为基础，介绍了主数据治理在实践中的应用和效果。
分析了当前主数据治理存在的挑战和问题，并提出了相应的解决方案和建议。
通过对企业高效主数据治理的研究，本论文为企业提供了一系列可行的方法和策略，以提升主数据的管理和利用能力，实现数据驱动的企业决策。
关键词：主数据治理、数据质量、企业决策、主数据质量评估一、引言1.1 研究背景企业高效的主数据治理是当前信息化时代中企业数据管理面临的一个重要问题。
随着信息技术的迅猛发展，企业所面临的数据量不断增加，并且这些数据来自于各个部门和系统。
这些数据的准确性、一致性以及完整性对于企业的决策和运营非常重要。
然而，由于数据来源的多样性和复杂性，难以确保数据的质量，并且不同部门或系统中的数据可能存在冲突和不一致的问题。
同时，现代企业通常拥有多个业务系统，每个系统都有自己独立的数据存储和管理方式。
这些系统之间的数据难以共享和整合，导致了数据的冗余和重复。
这不仅增加了数据管理的复杂性，还给企业带来了额外的成本和风险。
因此，为了解决这些问题，企业需要建立高效的主数据治理策略和实施方法。
主数据治理是通过制定一套规范和流程，确保企业的主数据 如客户、产品、供应商等核心数据）的准确性、一致性和可靠性。
通过统一管理和控制主数据，企业可以提高数据的质量，减少数据冲突和不一致问题，实现数据的集中管理和共享，提高决策的准确性和效率，降低企业的运营风险。
1.2 研究目的研究目的是为了探索和解决企业在主数据治理方面遇到的问题，实现企业的高效运营和管理。
主数据管理在企业信息化中的研究和应用
主数据管理在企业信息化中的研究和应用随着信息技术的迅猛发展以及全球化经济的不断深入，企业对于数据管理的需求越来越迫切。
主数据管理（Master Data Management，MDM）作为一种重要的数据管理方法，在企业信息化中发挥着重要的作用。
本文将从研究和应用的角度探讨主数据管理在企业信息化中的意义和作用，并阐述其对企业运营效率和决策能力的提升。
一、主数据管理的概念与特点主数据是指在企业中具有跨部门、跨应用的共享价值，包括客户数据、产品数据、供应商数据等具有核心意义的数据。
主数据管理是指通过对主数据的集中管理和一致性维护，保证整个企业的数据一致性和准确性。
主数据管理具有以下几个特点。
首先，主数据具有全局性，涉及到多个系统、多个业务单元。
其次，主数据的变更频率较低，相对稳定。
再次，主数据管理要求数据的完整性、一致性和专业性。
二、主数据管理的研究现状主数据管理的研究主要集中在以下几个方面。
1. 数据模型与应用主数据管理的基础是数据模型的构建和应用。
当前的研究主要关注主数据的标准化和一致性的建立，以及模型和应用的有效性和适应性。
2. 数据质量管理数据质量是主数据管理的核心问题之一。
研究者们通常通过数据清洗、验证、纠错等手段来提高数据质量。
3. 数据集成与共享主数据管理需要实现数据在企业内部的集成与共享，解决数据孤岛和冗余的问题。
相关研究主要关注数据集成的方法和技术，如数据同步、数据转换等。
4. 数据安全与隐私保护随着企业数据的重要性不断上升，主数据管理也面临着越来越多的安全和隐私保护挑战。
研究人员致力于解决数据泄露、数据篡改等问题。
三、主数据管理的应用实践主数据管理在企业的信息化建设中有着广泛的应用。
以下列举几个主要的应用领域。
1. 企业业务流程优化主数据管理通过整合和清洗数据，为企业提供准确、一致的数据支持，提高了业务流程的可追溯性和执行效率。
例如，通过统一客户数据，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的服务。
数据质量管理报告
数据质量管理报告一、引言数据作为企业决策和运营的基础，其质量对企业的发展至关重要。
本报告对我们公司的数据质量管理进行了全面的评估和分析，旨在提供有效的数据质量管理建议。
二、数据质量概述1. 数据质量定义数据质量是指数据在满足特定用途时的适用性和可信度。
数据质量的标准通常包括准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性等方面。
2. 数据质量评估指标为了评估数据质量，我们采用了以下指标：准确性、完整性、一致性、唯一性、时效性和规范性等。
三、数据质量评估结果1. 准确性评估通过对数据的比对和验证，我们发现数据的准确性相对较高，准确率达到了95%以上。
尽管如此，我们还是发现了一些不准确的数据，主要集中在输入错误和更新不及时等方面。
2. 完整性评估就数据的完整性而言，我们发现了一些缺失的数据。
这些缺失可能是由于数据采集不完整或者部分数据丢失等原因造成的。
为了提高数据的完整性，我们建议在数据采集和存储过程中加强管控。
3. 一致性评估数据的一致性是指数据在不同环节和不同系统中的一致性和相互关联性。
我们的一致性评估结果表明，数据的一致性较好，基本上符合预期的一致性要求。
4. 唯一性评估唯一性是指数据中不存在重复记录或重复数据的情况。
我们的唯一性评估结果显示，存在一些重复数据和重复记录的问题，这会对后续分析和决策产生一定的干扰。
5. 时效性评估时效性是指数据与采集时间的对应关系，也即数据的实时性和延迟程度。
我们的时效性评估结果表明，数据的时效性较好，基本上能够满足业务需要。
6. 规范性评估规范性是指数据符合规范和标准的程度。
我们的规范性评估结果显示，数据的规范性存在一些问题，包括数据命名不统一、字段定义混乱等，这会对数据管理和维护带来一定的困扰。
四、数据质量管理建议基于对数据质量的评估结果，我们提出以下数据质量管理建议：1. 强化数据准确性管理，加强数据验证和审查环节，减少输入错误和不准确数据的产生。
2. 加强数据完整性管理，建立完善的数据采集和存储流程，确保数据的完整性。
公司数据管理情况汇报
公司数据管理情况汇报
尊敬的领导：
我在此向大家汇报公司数据管理情况。
数据作为公司重要的资产之一，对于公司的发展和运营起着至关重要的作用。
因此，我们对数据管理工作一直以来都非常重视，不断加强数据管理和保护工作，力求确保数据的安全和可靠性。
首先，我们对公司数据进行了分类和整理，建立了完善的数据管理体系。
我们将数据分为核心数据、业务数据和临时数据三类，根据数据的重要程度和敏感程度，采取不同的管理措施。
同时，我们建立了数据管理规范和流程，明确了数据的采集、存储、处理和使用的各项规定，确保数据的合规性和安全性。
其次，我们加强了对数据的保护和备份工作。
我们建立了完善的数据备份系统，定期对公司重要数据进行备份和存档，确保数据不会因为意外事件而丢失。
同时，我们加强了对数据的权限管理，对不同级别的员工进行了不同的数据访问权限设置，防止数据被未经授权的人员获取和篡改。
另外，我们还加强了对数据质量的管理和监控。
我们建立了数
据质量监控系统，对数据的完整性、准确性和一致性进行了监测和
评估，及时发现和解决数据质量问题，确保数据的可靠性和有效性。
最后，我们还不断加强对员工的数据管理意识和能力的培训。
我们定期开展数据管理培训，提高员工对数据管理的重视和认识，
增强他们的数据管理技能，确保每个员工都能够按照规定的流程和
标准进行数据管理工作。
总的来说，公司数据管理工作取得了一定的成效，但也存在一
些问题和不足。
我们将继续加强对数据管理工作的监督和改进，不
断提升数据管理水平，确保公司数据的安全和可靠性。
谢谢！。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告
大数据管理信息化的研究与探索实践报告随着科技的不断发展，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告，就是要对大数据管理信息化的理论与实践进行深入研究，以期为我国大数据产业的发展提供有益的参考。
一、大数据管理信息化的理论基础1.1 大数据的概念与特点大数据，顾名思义，就是数据量巨大、类型繁多的数据集合。
与传统的数据处理方式相比，大数据具有四个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快、数据价值密度低。
这些特点使得大数据的管理与信息化成为了一项极具挑战性的工作。
1.2 大数据管理信息化的内涵与外延大数据管理信息化是指通过运用现代信息技术手段，对大数据进行有效、高效的管理与利用，实现大数据的价值最大化。
大数据管理信息化的内涵主要包括数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘等方面；而其外延则涵盖了政策制定、技术研发、产业发展等多个领域。
二、大数据管理信息化的实践探索2.1 数据采集与整合数据采集是大数据管理的第一步，也是最为关键的一步。
通过对各种数据源进行整合，可以获取到全面、准确的数据信息。
目前，我国在数据采集方面已经取得了一定的成果，如国家统计局、中国互联网络信息中心等机构都在积极开展数据采集工作。
2.2 数据存储与管理数据存储与管理是大数据管理的核心环节。
随着技术的不断进步，我国已经在数据存储技术方面取得了长足的进步，如阿里云、腾讯云等知名企业都在积极开发新型的数据存储技术。
我国还在积极推进数据安全管理，以保障数据的安全性和可靠性。
2.3 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据管理信息化的重要环节。
通过对大量数据的分析与挖掘，可以发现其中的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
目前，我国在数据分析与挖掘方面已经取得了一定的成果，如百度、阿里巴巴等企业在人工智能领域的研究与应用都取得了世界领先的成果。
三、大数据管理信息化的发展趋势3.1 技术创新与发展随着科技的不断进步，大数据管理信息化将会迎来更多的技术创新与发展。
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主数据管理研究报告作者：TDWI Wayne W. Eckerson1 译者：ChinaBI 焦有章摘要主数据由一系列的定义了业务实体的事实组成，事实可能用于对一个实体建立多个定义或视图。
主数据中的实体提供多个IT系统交互过程中的业务连贯性和数据的完整性。
在2006年TDWI的网络调查中，主数据中最常界定的业务实体是客户（74％），其次是产品（54％）和会计科目（56％）。
其他实体，包括商业伙伴（49％），雇员（45％），地区（41％），销售联系（25％），和固定资产（21％）。
根据实际情况，MDM解决方案分为三种。
操作型MDM被集成到操作型应用ERP、CRM、财务等。
分析型MDM主要应用在数据仓库中，因为数据的变迁和目的而创建新的数据结构。
企业级MDM 包括操作型MDM和分析型MDM，并且是比它们更广泛的概念，MDM已经在大型应用中实践过，如数据仓库中的分析型MDM和ERP中的操作型MDM。
目前的趋势是将MDM独立出来，作为一个单独的解决方案，因此它能够实现企业更大范围内集成主数据和更多系统的相关定义。
今天，很少机构(20%)单独实施MDM，尽管大部分(76%)部署了企业范围内的MDM。
在TDWI关于MDM的调查中，83%的受访者认为企业面临着没有主数据的困窘，54%的人认为他们从良好的主数据中获得了收益。
MDM对数据仓库和商业智能有更深的影响，报告(81%)和BI(54%)功能都基于主数据的质量。
例如，汇报数据时，主数据能够帮助得到精确的报表，回答关于数据的变迁问题。
但是主数据也影响其它的业务功能，像客户服务、市场、采购、生产计划和供应链。
并且它帮助解决企业整合的问题，像合并、收购和重构。
设计MDM软件方案的第一步是决定业务实体和它们的存储模型，是层次、多维、面向对象、关系型或者是平面数据。
早期的MDM有一个常见的数据同步的争议，已经开始寻找机会改进。
成功的关键因素是，需要机构中的业务人员参与业务实体的定义，定义才是有效和有用的。
同样，主数据实现它的目标-共识的定义和应用的一致性，必须完全的公开共享，它要求一个集中的机构执行这项任务，例如数据民主委员会。
这些如何管理数据的正确措施对于机构和人员配置有重要影响。
主数据管理概览对于IT业的许多人，最近十年就是关于整合的十年。
整合客户数据，整合应用，为BI整合数据，与合作伙伴整合，通过Web services与政府整合。
实际工作中越来越多的人称之为主数据管理(master data management ,MDM)。
因此，很多主数据管理专家和它们的业务商业伙伴都在问：“什么是主数据管理？为什么要关注1本报告版权归属TDWI，是TDWI免费公开的报告。
为了促进商业智能在国内的传播，ChinaBI（中国商业智能网）将之翻译成中文。
如果文中有表达不准确的请参考原文，欢迎大家来信批评指正，译者email： jiaoyouzhang@同时，也欢迎大家到 下载频道 或者 论坛资料中心 下载其他资料。
它？为什么说是势在必行？”。
本报告将会告诉你这些问题的答案。
什么是主数据管理?我们回答这个问题需要先描述主数据管理的组成技术：• 主数据. 主数据(有时候成为参照数据)由定义业务实体的事实构成，事实可能被用于对一个实体建立多个定义或视图。
当一个机构中有多个IT系统交互时相同的实体会有区别，基于主数据的实体定义提供了业务的一致性和数据的完整性。
• 业务实体定义. 现在，业务实体模型通常是客户、产品或者会计科目。
但是主数据可以定义任何实体，像员工、供应商、地区、资产、负债、政策、患者、公民、账户图表等等。
• 记录系统. 常见的实现MDM的方法是建立(选择)记录系统(有时候称为可信源)。
这就是建立一个认证的集中主实体定义，通过MDM将它们传播到所有整合的IT系统。
• 主数据管理中心. 记录系统可以采取多种形式。
许多用户建立集中数据库（像数据仓库或者操作数据存储）作为主数据、元数据和物理数据同步的中心。
有些主数据中心只是简单的收集记录的文件或者表。
有时候，现有的系统(典型的如ERP、CRM)已经定义了需要的数据，因此选择一个作为记录系统和实体模型的基础。
• 主数据集成. 不管实现技术，记录系统的目标是提供一个收集和共享一致定义的集中机制，通常涉及到无关的IT系统。
显然，这需要技术和最好的系统整合、数据整合和应用整合的经验。
因此，许多技术人员认为MDM是一个整合应用，通过ETL、EAI、EII和复制方面的整合工具和技术完成。
当记录系统作为中心连接到许多系统，就需要多种整合技术，包括最新的像Web services和面向服务的架构(SOA)。
• 主数据管理. 通过上面定义的描述，我们可以说MDM定义和维护企业实体一致性，并且通过整合技术在企业的多个IT系统间共享它们，有时候甚至是向合作伙伴或者客户共享。
更简单的定义：MDM是获取、改进和共享主数据的应用。
主数据管理的类型. 在大部分机构中MDM解决方案是建立在一个大型的系统中，或者与大系统关系密切。
基于这些关联，MDM系统可以分成三种类型(见图1)：• 操作型MDM. 数据流的上游,ERP、CRM、SCM、财务等系统建立一个或者多个MDM方案。
因为系统不会频繁改变，主数据和实体定义也不会。
此外，这些应用和它们的业务流程支持事务处理和一些实时操作，因此操作型MDM也必须支持。
• 分析型MDM. 数据流的下游，数据仓库系统包括了MDM的一些形式，因为跟踪数据变迁和目的变更创建新的结构。
实体定义随着数据发现、分析业务建模和其他迭代做法而改变。
分析型MDM类似数据仓库，例如：客户数据整合(CDI)和财务绩效管理(FPM).• 企业级MDM. 现在大部分MDM与其他应用一起建立，基本上是操作型MDM或分析型MDM。
然而，一些机构已经开始下一个阶段的企业级MDM，这是一个自主的基础设施，能够整合多个IT系统的主数据。
跨越整个数据流是艰巨的，因为企业级MDM必须满足操作型MDM和分析型MDM的多种需求。
然而，企业级MDM是一个有价值的目标，因为它超越了IT功能的困境获得了收益：精心设计的实体定义的应用一致性。
“虽然我们没使用主数据的概念，但是我们管理公司数据都参考了主数据管理。
我们只是确保所有数据的定义是恰当的，并且让每个人都明白数据是什么以及如何使用。
”，一个企业数据管理团队的技术经理说。
为什么关注主数据管理?技术和业务人士关注MDM的原因是遇到了很多忽略的问题。
在提高主数据和IT系统整合上有很多令人信服的好处。
缺少主数据的问题. 2006年TDWI进行了一项基于互联网的调查，大约83%的受访者认为机构缺少主数据将会遇到很多问题(见图2)。
因为，多数人证实MDM的问题真实存在而且很多。
质量差的主数据导致的问题不仅在数据仓库和BI内部出现，而且会影响外部(见图3)。
最重要的三个问题直接影响到数据仓库，不准确的报告(81%)，争论哪些数据是适当的(78%)，基于错误定义的错误决策(54%)。
其他常见的数据管理问题也会影响到数据仓库，像数据治理和管理的局限性(53%)，数据变迁的可追踪性(52%)，主数据同义词的不同理解(46%)。
调查者提及的其他问题是业务问题，像很差的客户服务(35%)、无效营销(32%)、采购(18%)和新产品推迟(17%)。
高质量数据的好处. T大量的受访者认为差的主数据将会遇到很多问题，同时大部分人(54%)认为从良好的主数据中获得了收益(见图4)。
这代表着收益显然是可以的。
在数据仓库和相关数据管理实践中，良好的主数据会有很多好处，再通常的业务问题中也会有很多好处(见图5)。
排名靠前的数据仓库和BI问题，像准确的报告(75%)、更好的市场决策(69%)、更易审计信息来源(47%)。
还有一些常见的数据管理问题，像数据质量(76%)、定义一致性(65%)、数据治理(39%)。
后面还与一些业务方面的好处，像降低风险(33%)、优化客户服务(21%)、优化供应链(15%)。
良好的MDM产生良好的报告. 用户可以清楚地看到MDM对信息管理的影响，包括积极的和消极的，尤其是对各种类型的报告。
例如，在TDWI调查中，不准确的报告是最大的问题，准确地报告是排行第二的收益。
大部分受访者指出，无论是技术人士还是业务人士都透过MDM看到了进步。
尽管所有的报告都受益于MDM的改善，但是监管和财务报告是一个热点，因为今天是认真地审议，可能发现不符引起可怕的后果。
事实上，许多受访者承认，他们和他们的同事生活在审计的恐惧中，他们感觉MDM可以帮助他们避免或准备这样的事情。
例如，MDM定义的一致性保证了报告的数据正确，MDM的数据迁移回答了在审计过程中的问题。
调查中同样关心这方面的问题，半数的受访者认为“有限的可见性”作为一个问题，“预见信息来源的审计”是一个收益。
为什么现在主数据管理势在必行?本世纪前十年走到台前的MDM具有独特的趋势：• 技术趋势. 作为一项数据整合实践，MDM姗姗来迟，但它仍然是数据整合的一部分。
对于许多技术人员来讲，MDM是其他实践的发展延伸，像数据仓库、BI、数据质量和元数据管理。
MDM的集中定义是IT集中的趋势之一。
• 业务趋势。
安然和世通事件之后，许多公司都引入了问责制，当管理是由审计驱动时，MDM是一剂良药。
在一些行业市场整合非常频繁，在整合客户、产品线合并、收购或者企业重构方面，MDM是一个很有用的组件。
• MDM趋势.。
尽管MDM经历了很长时间的瓶颈，现在很多应用都在使用MDM。
预计更多公司会建立企业级MDM，它在许多业务应用中越来越多。
正如许多数据管理应用一样，MDM的趋势也是在企业整合中应用越来越广。
主数据管理的现状主数据项目的现状和范围MDM超越瓶颈拓展到企业范围，TDWI调查了MDM作为独立解决方案的现状(见图6)。
11%的受访者认为他们正在实施企业级MDM，9%的已经部署了企业级MDM。
合起来占20%，也就是说很少组织将企业级MDM作为独立的解决方案来投资。
造成这个结果的原因可能是因为MDM太新了，处于其他更大应用的焦点之外。
21%没有计划可能是因为操作型MDM或分析型MDM已经能满足他们的要求了。
46%的受访者认为他们处于探索阶段，另外13%处于设计阶段，这意味着在接下来几年中将会有越来越多的企业级MDM独立解决方案。
主数据在业务创新和技术方案中的应用假定MDM是更大解决方案的一部分，TDWI调查了受访者已确定MDM支持的业务创新和技术方案。
他们列出了MDM的用法的优先顺序：•商业智能和数据仓库. 在本次调查中，分析型MDM作为商业智能（82％,在图8）和数据仓库（85％,在图9）名单的首位，MDM能方便业务创新计划和软件解决方案。
毫不奇怪，TDWI受访者包括许多数据仓库专业人才。