主数据管理和产品信息管理的商业价值
主数据管理原则
主数据管理原则主数据管理（Master Data Management，MDM）是指组织在整个企业范围内，对于核心业务实体（如产品、客户、供应商等）的数据进行集中、一致、准确地管理的一种方法和策略。
在当今信息化的时代，数据被认为是企业最重要的资产之一，而主数据则是构成企业决策和运营的基础。
因此，主数据管理的重要性不言而喻。
本文将介绍主数据管理的原则，以帮助企业更好地进行数据管理。
主数据管理的原则之一是数据一致性。
数据一致性是指在整个企业范围内，各个系统和业务流程中使用的数据保持一致。
这意味着无论是在销售系统、采购系统还是财务系统中，对于同一个实体的数据应该是一致的。
通过建立统一的数据模型和数据规范，可以确保数据在各个系统中的一致性，避免数据的冗余和不一致。
主数据管理的原则还包括数据准确性。
数据准确性是指数据的真实性和正确性。
在主数据管理中，需要对数据进行验证和审查，确保数据的准确性。
通过建立数据质量控制机制，可以对数据进行清洗、校验和修复，提高数据的准确性和可靠性。
主数据管理的原则还包括数据完整性。
数据完整性是指数据的完整程度和完备性。
在主数据管理中，需要确保数据的完整性，即数据的完全性和可用性。
通过建立数据采集、录入和更新的规范和标准，可以避免数据的遗漏和缺失，保证数据的完整性。
主数据管理的原则还包括数据安全性。
数据安全性是指对数据的保护和安全控制。
在主数据管理中，需要采取适当的安全措施，保护数据的机密性、完整性和可用性。
通过建立数据权限和访问控制机制，可以保护数据的安全，防止数据的泄露和滥用。
主数据管理的原则还包括数据可持续性。
数据可持续性是指数据的长期存储和使用。
在主数据管理中，需要考虑数据的长期存储和保护，以确保数据的可持续性。
通过建立数据备份和恢复机制，可以保证数据的持久性和可靠性。
主数据管理是企业进行数据管理的重要方法和策略。
在主数据管理中，需要遵循一系列的原则，包括数据一致性、数据准确性、数据完整性、数据安全性和数据可持续性。
谈谈主数据管理的九个问题
谈谈主数据管理的九个问题前⾔根据Gartner的定义，“主数据管理是⼀种技术⽀持的规程，业务部门和IT部门共同⼯作，以确保企业共享主数据资产的⼀致性、准确性、管理性、语义⼀致性和可靠性……”下⾯将谈谈关于主数据管理的9个问题。
1. 主数据管理的起点2. 主数据管理的需求3. 主数据管理是什么4. 主数据需要的时机5. 多域主数据是什么6. 谁需要主数据管理7. 什么是主数据治理8. 主数据管理的好处9. 如何制定正确的主数据管理策略1. 数据管理的起点企业资源计划(ERP)软件是数据管理的早期推动者之⼀，它的起源可以追溯到20世纪60年代。
在上世纪90年代后期，Gartner将其命名为ERP。
为了提⾼企业管理的效率，ERP包括⼀套集成的应⽤程序，⽤于收集、储存、管理和分析来⾃众多业务活动的数据。
它推动了后台和前台功能的⾃动化需求，并⽀持协作计划，如供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)、商业智能(BI)和电⼦商务技术。
随着⼯业系统的发展，信息系统也不断发展，信息和数据的价值变得⾄关重要。
随着数据呈指数级增长，处理⼤量信息的IT领导者意识到ERP是不够的。
由于销售、市场和客户服务技术的巨⼤进步，客户数据管理被归⼊IT部门的范畴，它们演变成⼀股重要的⼒量，并提供了客户的“主”记录。
2. 主数据管理的需求企业主数据管理着眼于通过将数据质量问题扼杀在萌芽状态来修复由于使⽤不同的应⽤程序、技术和系统⽽导致的IT领域的复杂性。
企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、订单管理系统(OMS)甚⾄供应链管理(SCM)等系统拥有⾃⼰的⼀套孤⽴的主数据，可能会危及运营、危及分析、让企业付出⾼昂的成本、让利润率陷⼊混乱。
企业主数据管理是为了解决企业的数据质量和⼀致性问题⽽出现的，因为它创建了⼀个数据的“黄⾦记录”，可以从多个数据输⼊点积累数据。
它是通过结合业务的操作⽅⾯，以及数据仓库和业务分析来实现的。
3. 主数据管理是什么根据Gartner的说法，“主数据管理是⼀种⽀持技术的规程，业务部门和IT部门共同⼯作，以确保企业共享主数据资产的⼀致性、准确性、管理性、语义⼀致性和可靠性。
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2022-2023年初级银行从业资格《初级风险管理》预测试题15(答案解析)
2022-2023年初级银行从业资格《初级风险管理》预测试题（答案解析）全文为Word可编辑，若为PDF皆为盗版，请谨慎购买！第壹卷一.综合考点题库(共50题)1. 对国别风险应实行限额管理，综合考虑（）等因素。
A.跨境业务发展战略B.自身风险偏好C.国别风险评级D.自身风险承受能力E.跨境业务发展规模正确答案：A、B、C本题解析：对国别风险应实行限额管理，在综合考虑跨境业务发展战略、国别风险评级和自身风险偏好等因素的2.下列关于商业银行流动性监管核心指标的说法不正确的是（）。
A.流动性比例=流动性资产余额／流动性负债余额×100％B.人民币超额准备金存款是指银行存入中央银行的各种存款中高于法定准备金要求的部分C.核心负债比率不得低于60％D.流动性缺口为60天内到期的流动性资产减去60天内到期的流动性负债的差额正确答案：D本题解析：流动性比例=流动性资产余额／流动性负债余额×100％，所以A项正确；人民币超额准备金存款是指银行存入中央银行的各种存款中高于法定准备金要求的部分，所以B项正确；核心负债比率不得低于60％，所以C项正确；流动性缺口为90天内到期的流动性资产减去90天内到期的流动性负债的差额。
3.某银行为争取客户资源开发了一种新的理财产品，但该理财产品存在的设计缺陷可能给银行带来巨大损失，该情况对应的操作风险成因属于（）类别。
A.内部流程B.外部事件D.系统缺陷正确答案：A本题解析：操作风险可分为人员因素、内部流程、系统缺陷和外部事件四大类别。
其中，内部流程方面表现为流程不健全、流程执行失败、控制和报告不力、文件或合同缺陷、担保品管理不当、产品服务缺陷、泄密、与客户纠纷等。
题中描述的情形属于内部流程中产品服务缺陷引起的操作风险。
4.为了避免风险在地区、产品、行业和客户群的过度集中，商业银行可以采取（）等一系列全新的风险管理技术和方法，防范和转移此类风险。
A.人员培训B.总体组合限额C.资产证券化D.信用衍生产品E.授信集中度限额正确答案：B、C、D、E本题解析：通过设定组合限额，可以防止信贷风险过于集中在组合层面的某些方面（如过度集中于某行业、某地区、某些产品、某类客户等），从而有效控制组合信用风险。
大数据的分析与商业价值
大数据的分析与商业价值随着数字化时代的到来，数据成为商业竞争的重要战略资源。
大数据作为一种存储、处理和分析海量数据的技术，应用在商业领域中，拥有巨大的商业价值。
本文将从大数据的概念、分析方法和商业应用三个方面，探讨大数据的分析与商业价值。
一、大数据的概念大数据是指在无法通过传统数据处理工具进行处理和管理的海量数据，它通常包括三个方面的特征：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
数据量大指的是数据规模超过传统技术所能处理的范围，数据类型多样指的是数据来源广泛、类别多样化，数据处理速度快指的是数据需求快速响应处理的能力。
二、大数据的分析方法大数据分析是从大数据中发现关联、趋势、模式并进行预测的过程。
大数据分析主要分为以下五个步骤：1.数据采集：通过多种手段，例如网络爬虫、传感器等，采集大量的数据。
2.数据处理：数据采集完成后，需要进行清洗、筛选、分类、整合等处理操作。
3.数据分析：在数据处理的基础上，利用数据挖掘、机器学习等统计学方法，进行数据分析，以获取更深入的信息。
4.数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式进行可视化，便于快速准确地理解。
5.预测和决策：基于分析结果，进行预测和决策，以实现商业价值。
三、大数据对商业的应用价值大数据分析对商业的应用价值主要体现在以下几个方面：1.精准营销：通过分析客户的购买习惯、兴趣爱好，实现对客户进行个性化营销，提高市场推广的效率。
2.风险管理：通过对海量数据的监控和分析，提前预警可能出现的风险，为企业决策提供参考依据。
3.服务优化：通过对海量数据的分析，提高服务的效率和质量，让客户得到更好的服务体验。
4.产品创新：通过对市场需求的分析和产品使用数据的挖掘，实现产品创新，满足市场的需求。
5.效率提升：通过对业务流程的分析和数据管理的优化，提高业务流程的效率，降低企业的成本。
综上所述，大数据的分析与商业价值具有不可忽视的重要性。
随着技术的不断进步和数据源的不断增加，大数据分析对商业发展的推动作用将会越来越明显。
商业银行数据资产价值评估的问题研究
商业银行数据资产价值评估的问题研究一、商业银行数据资产的特点和意义数据量大：商业银行在日常业务中产生了大量的数据，包括客户信息、交易记录、风险评估等各个方面。
这些数据量庞大且多样化，为商业银行提供了丰富的信息资源。
数据来源多样：商业银行数据来源于多个渠道，如柜台、网银、移动银行、自助设备等。
这些渠道产生的数据类型和质量各异，需要商业银行进行整合和分析。
数据价值高：商业银行数据资产的价值主要体现在以下几个方面：提高决策效率、优化产品和服务、降低风险成本、发现潜在市场机会等。
通过对数据的深入挖掘和分析，商业银行可以实现业务创新和持续增长。
数据安全性要求高：商业银行数据资产涉及到客户的隐私信息和商业秘密，因此对数据的安全性要求非常高。
商业银行需要采取严格的技术和管理措施，确保数据的安全存储和传输。
数据价值评估难度大：商业银行数据资产的价值评估涉及多个因素，如数据质量、数据完整性、数据时效性等。
数据价值的评估方法和标准尚不完善，给商业银行的数据资产管理带来了一定的挑战。
提高竞争力：充分利用商业银行数据资产，可以帮助银行更好地了解客户需求、优化产品和服务、发现市场机会，从而提高市场竞争力。
促进创新：通过对商业银行数据资产的深入挖掘和分析，可以激发银行的创新能力，推动业务模式和技术的不断升级。
降低风险成本：通过对商业银行数据资产的风险评估和管理，可以有效降低银行在信贷、投资等方面的风险成本，提高资本利用效率。
提升服务水平：商业银行可以通过对数据资产的分析，为客户提供更加个性化、精准的服务，提升客户满意度和忠诚度。
支持战略规划：商业银行可以根据对数据资产的分析，制定更加科学、合理的战略规划，实现业务的可持续发展。
1. 商业银行数据资产的概念和定义随着信息技术的快速发展，数据已经成为了现代商业银行竞争的核心资源。
数据资产作为一种新型的资产类型，已经引起了学术界和实践界的广泛关注。
商业银行数据资产是指商业银行在业务运营过程中所产生的、具有价值的、可以为商业银行带来经济利益的数据资源。
主数据管理的内容
主数据管理的内容主数据管理（Master Data Management，简称MDM）是一种管理企业中关键数据的方法和工具。
它旨在确保企业的核心数据集准确、一致和完整，从而提高数据质量、数据可信度和决策的准确性。
主数据是指企业中使用广泛、共享和重复使用的核心数据，如客户、产品、员工等。
在企业中，不同部门和业务系统往往会维护各自的数据，导致数据的冗余、不一致和重复，给企业的运营和决策带来很大的困扰和风险。
主数据管理的目标就是通过建立一套规范的数据管理流程和技术手段，统一管理企业的主数据，提高数据的一致性、完整性和准确性。
主数据管理的核心是建立一个中央的主数据存储库，将企业中的所有主数据集中管理。
这个存储库包含了企业的所有主数据对象，如客户、产品、供应商等，每个主数据对象都有唯一的标识符，以便在不同的业务系统中进行引用和关联。
通过这个中央存储库，企业可以确保各个部门和业务系统使用的是同一份准确的主数据，避免了数据的不一致和重复。
同时，主数据管理还提供了一套数据质量管理的方法和工具，可以对主数据进行清洗、验证和纠错，提高数据的质量和可信度。
主数据管理不仅仅是一个技术问题，更是一个涉及组织、流程和人员的综合性管理问题。
首先，企业需要建立一个跨部门的主数据管理团队，负责制定和执行主数据管理策略，协调各个部门和业务系统之间的数据交换和共享。
其次，企业需要建立一套规范的数据管理流程，包括数据的采集、录入、清洗、验证、更新和发布等环节，确保数据的一致性和完整性。
最后，企业需要培训和管理好相关的人员，提高他们对主数据管理的认识和能力，确保主数据管理的顺利实施和持续改进。
主数据管理对企业的价值不言而喻。
首先，它可以提高数据的质量和可信度，减少数据错误和冗余，提高数据分析和决策的准确性。
其次，它可以提高企业的运营效率，避免重复录入和处理数据的工作，减少人力和时间成本。
再次，它可以增强企业的风险管理能力，确保企业的核心数据安全和合规，降低数据泄露和违规的风险。
产品数据管理概述
产品数据管理概述产品数据管理（Product Data Management，简称PDM）是指对企业产品相关数据进行有效管理的一种系统化方法和流程。
它包括对产品所有生命周期阶段的数据进行收集、组织、存储、更新和共享，以确保企业中各个相关部门在设计、制造、销售和售后等环节中都能够使用准确、一致和可靠的产品数据。
产品数据管理的目标是提高产品创新速度、降低产品开发和制造成本、提高产品质量、增加市场竞争力和满足客户需求。
通过统一的数据管理系统，企业可以实现产品数据的一致性和准确性，避免信息的重复录入和错误传递，减少返工和重复劳动。
同时，产品数据管理还可以促进跨部门、跨地理位置的协作和信息共享，提高企业内部的协同效率和灵活性。
产品数据管理的基本原则是建立统一的数据模型和标准，确保所有的产品数据都能够按照一致的标准进行存储、查询和使用。
这些数据包括产品的设计图纸、材料清单、工艺路线、质量标准、测试结果、供应商信息、市场需求等。
通过规范化的数据管理，企业可以实现产品的快速和定位，提高设计和制造过程的效率和准确性。
在实施产品数据管理系统时，企业需要考虑以下几个方面的因素。
首先，需要明确产品数据的范围和内容，确定哪些数据是需要进行管理的，并且对数据进行分类和归类。
其次，需要选择适合企业需求的产品数据管理系统，包括软件的选型和硬件的部署。
同时，应考虑与其他系统的集成，确保产品数据能够与其他系统进行数据交换和共享。
最后，应组织相关人员进行培训和指导，确保他们能够正确地使用产品数据管理系统，并且按照公司的标准进行数据管理和维护。
总之，产品数据管理是企业提高产品质量和竞争力的重要手段之一、通过规范化的数据管理和共享，企业可以提高设计和制造效率，减少错误和重复劳动，实现更快速、更准确、更可靠的产品开发和制造过程。
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IBM 软件团队，信息管理2006 年 8 月主数据管理和产品信息管理的商业价值作者：高级营销经理 Gaurav Deshpande 和行业市场营销经理 Prem D'Cruz2 介绍3 什么是主数据管理？6 制造业公司为什么应该考虑MDM？10 产品信息管理解决方案11 总结11 如需更多信息介绍Chris 是一名赛车爱好者，他正在浏览 Web 网站，寻找一个进气口系统，以大幅度提高他的赛车的动力。
他找到了一个称为 Typhoon 的产品，但是制造商的 Web 网站让他很失望——上面只有基本的信息：部件号码、尺寸和说明，但是没有订购细节。
在打过无数次电话之后，他发现，他的特许经销商和本地汽车零件零售商都没有这种部件的库存，这迫使他转向了一家在线分销商。
Chris 焦急地等待着他的新部件；现在，从他订购它起已经过去了 10 天，而那家分销商则指责制造商发出了错误的部件。
因此，Chris 放弃了它的采购，并转向一家竞争对手的产品。
这个故事听起来熟悉吗？在制造业（汽车、航空与航天、电子和工业公司）中，管理产品和客户信息是一项巨大的挑战。
今天，糟糕的信息和断裂的流程是行业中隐藏的危机。
这种在运营效率方面的矛盾导致客户不满意或损失无数的机会。
无论是产品号码、项目关系、服务代码、保障信息或是客户身份，只应有单一条目的信息却可能拥有多个值，分散在多个位置。
这些问题使它们自己在各个组织如今面临的无数挑战之中脱颖而出：• 实时访问产品和部件信息及可用性；•销售工具（如配置程序）和产品指南缺少最新信息；• 在上下文中访问非结构化信息——技术手册、服务公告、铃音、图像、数据表、计算机辅助设计 (CAD) 图纸和指导视频；• 重复使用部件和组件以降低设计和采购成本；• 能够将产品数据和供应商与客户数据联系起来，形成更有意义的商业洞察；• 顺畅新产品推出、保修和返还的流程；• 缺乏全方位的客户视图，不能改善并开展差异化服务。
今天，各个组织都正在寻求提高利润、获取市场份额、限制成本、并使自己的产品与众不同。
在正确的时间，使用正确的上下文，通过正确的流程，从正确的人员获取正确的信息，就可以实现此目标。
这就要通过整合、分析和优化整个生命周期中所有类型、所有来源的信息，创造商业价值。
超过 60% 的 CEO 和商务运营 (LOB) 执行官称，在改进业务流程、员工生产力和客户满意度方面，高质量的信息是他们优先级最高的任务。
1什么是主数据管理 MDM？主数据管理(Master Data Management, MDM) 是一个全面的战略，用于决定和建立单一、准确、权威的事实来源、以了解有关您公司的信息资产，并在需要时以服务的形式提供它。
主数据是统一定义对象所需的核心数据，这些对象包括：各方（客户、厂商、供应商、贸易合作伙伴或员工）、场所（位置或地理）、和事物（产品、服务或账户）。
它不会像事务型数据那样频繁变化，业务流程和其他应用都要引用它。
今天，这些数据位于多个应用中，常常不能及时同步，也就没有真正的“黄金”来源。
既然统一管理相同的数据并向各个应用系统提供它们会更加便宜、更加高效，为什么还要在不同的应用中保持这些数据呢？当组织在整个企业层面上使用主数据管理时，它就会消除对分散、分部门维护的“各个版本的事实”的需求。
今天，在绝大多数组织中，两个不同的部门都能够随便对具体产品或客户赋予他们各自的名字。
例如，在某公司的某个系统（原始设备目录）中，一种产品可能称为“Mini Van Alternator — Sports Model”，而另一个系统（服务部件目录）中，它可能称为“105 amp Alternator — Mini Van”，而且二者不能相互比对。
这些系统没有聪明到能够知道它们是同一种产品。
随着时间的推移，工程师可能会设计出两种不同的产品，并从同一家供应商为两种不同的产品进行采购。
这里需要的是一个能够帮助标明这些问题的系统，形成正确的结论，清理主数据，并获得一个完整、一致、干净的主数据视图。
MDM 是工具、流程、技术和管理的组合。
它使各个组织能够通过针对特定行业的加速器启动项目，集成、管理和发布有关产品、客户和其他核心业务实体的主信息。
和很多人的想象不同，MDM 不是一个开盒即用的产品，而是一个解决您的业务问题的能力组合。
您应该从战略高度考虑MDM，但在您认为问题最大的、重要的数据实体（如客户或产品信息）上采取局部行动。
一个 MDM 解决方案通常拥有三个主要组件：MDM 系统——组成软件基础设施，使用业务服务管理参考数据的知识库。
这些服务可以包含管理和用户面板、知识库管理功能、工作流和事件，以定义和维护数据层次和关系，以及与数据元素相关的属性。
MDM 系统的一种形式通常称为产品数据管理 (PIM)，以管理部件号码、说明、价格、图像和包装细节。
客户数据整合 (CDI) 是另一种类型的 MDM 系统，用于管理一方的财务档案、位置、统计数据、计费和账户信息。
由于对产品和客户数据对象的需求是如此不同，您应在做出最终决策之前检视您的需求。
例如，产品数据需要属性继承，而客户层次则不需要。
在不同数据集散中心的功能中还有相当数量的交叠。
主数据整合——提供单一整合基础设施，以管理主数据业务事务并确保整个企业的数据都得到了同步。
此外，各种联合中间件还使 MDM 系统能够动态访问外部数据源寻找内容，如与 MDM 系统管理的实体相关的图像和文档。
主数据加速器——包含特定行业的数据模型、工作流和业务流程，确保能够快速定制 MDM 系统。
这还可以包含可重用的整合模版，以帮助在初始载入 MDM 知识库期间，从各个来源（如企业资源规划 [ERP]、客户关系管理 [CRM] 和供应链管理 [SCM]）快速移动和清理数据。
今天，各个组织以不同的方式使用 MDM 解决方案——记录系统、参考系统或更为常见的混合模式。
记录系统是：由 MDM 物理存储并管理数据，所有外部系统实时调用这些数据。
参考系统是：远程存储物理数据记录，MDM 解决方案保存交叉参考，所有系统都通过 MDM 解决方案进行调用。
MDM 解决方案仅管理元数据。
根据组织需求和最佳实践，我们看到，绝大多数组织都使用混合模式方式作为自己的实施策略。
MDM 的成功取决于技术、数据质量、管理、维护工作和变更管理。
像有关数据是否正确、Typhoon 进气口系统正确的部件号码是什么这样的争论往往永无止尽且耗时，采用 MDM 的组织将消除这些争论。
面向服务架构(SOA) 是一个 Web Services、标准驱动、模块化的架构，用于提供普遍深入的与实时业务灵敏性的集成，它是建立下一代应用的新兴领域。
MDM 是任何 SOA 实施的一个完整部分，用于应对数据质量、多版本事实和管理可重用的元数据资产等问题。
相同数据资源的冲突是成功迁移到 SOA 的障碍。
有时，数据仓库与 MDM 系统会相互混淆，它也能够解决一部分主数据管理的问题。
它们缺乏更新源系统所需的操作能力，且不能成为中央控制点对数据进行管理。
数据仓库是所有数据（无论是主数据还是事务数据）的采集点，不能解读数据良好与否，也不能分辨单一版本的事实。
通常，MDM 系统用作数据仓库系统的输入，以为它们提供正确的数据和合理的修正，满足商业智能的需求。
如果使用质量低下的数据作为输入，则数据仓库项目将会失败。
制造业公司为何应该考虑 MDM？那么，MDM 对制造业公司有哪些价值？制造业公司拥有无数的产品数据和内容系统，需要其数据和流程的单一视图。
各个企业都拥有多种业务流程，运行在多个应用软件、中间件、数据库、服务器和操作系统上，虽然它们彼此通信，但是，要跨越这些系统，获得全面、统一的信息视图常常是不可能的。
接近 80% 的组织拥有两个或更多的数据知识库，每四个公司中就有一个拥有超过 15 个数据知识库。
一般10亿美元规模的公司就运行着不少于 48 个离散的制造业系统和 2.7 个 ERP 系统。
2如此多的不同版本的事实减慢了决策、灵敏性和追赶新商业机会或对市场变化做出响应的能力。
在这样一个环境中，可信赖的信息常常不可用，压制了优化流程、改善客户服务和提高员工生产力的机会。
产品信息管理(Product Information Management, PIM) 是中央控制点，用于跨越所有业务应用软件（产品生命周期管理 [PLM]、ERP、电子商务和供应链）同步主数据和流程，并能够处理产品和部件数据，向内部和外部用户提供相应的视图（见图）。
采取 MDM 行动是一项很大的任务并具有风险，但是，将 PIM 作为通向目标的第一步可以带来显著的收益。
PIM 解决方案有助于确保数据清洁、实时并与最佳工作流一致。
PIM 解决方案很可能会产生很好的投资回报 (ROI)。
通过缩短面市时间实现提高收入，通过确保高质量的数据提高客户满意度，并实现与贸易合作伙伴的协作（供应商和零售商）。
在降低成本方面，PIM 解决方案有助于改进用户生产力，并使新项目推出、保修和返还管理的流程顺畅、自动化。
例如，仅在汽车售后市场，由于产品和价格数据的不同步，每年会损失1.75% 的销售额。
另外，研究还显示，在客户保持方面每提高 5%，就会带来单个客户聚合生命时间利润提高 75%。
寻求 PIM 解决方案的公司可以为其产品创建“单一版本的事实”，这既可以在企业中使用，也可以通过下列方式与贸易合作伙伴和客户共同使用：•新产品推出——从工程到销售，组织中的每个人都能够看到流程各个阶段的完成情况；•企业对企业 (B2B) 和企业对消费者 (B2C) 电子商务——中央目录和个性化的视图，供不同的最终用户使用；•与供应商和零售商的贸易合作伙伴协作——与供应商进行所采购产品方面的数据同步，与零售商进行销售和服务信息方面的数据同步；•销售实现工具——供配置表、销售指导和价格手册使用的最新信息，以形成准确的订单，解放产品经理，使他们能够从事其它的增值活动；•在工程和采购中重复使用部件——缩短在搜索信息上花费的时间，并避免重新设计部件的成本；•达标和法规——支持美国汽车工业协会标准 (AAIA)、运输工具召回、责任和文档 (THREAD) 法案、有害物质限制条例 (RoHS)、废弃电子电器设备 (WEEE) 回收和报废车辆 (ELV) 指令；•随需应变的印刷和出版——快速生产手册、文献和文档，为不同的渠道使用不同的语言和不同的地区特性；•无线射频识别系统 (RFID)——产品和部件数据的中央视图，用于工作进度和库存控制。
长期的 PIM 策略需要与其他系统、工作流、可扩展的信息知识库整合，并需要能够以多种格式对多种目标同步和组合信息。
在选择 PIM 合作伙伴之前，组织必须深入检视解决方案的下列元素：•数据模型——应支持项目、位置、组织、贸易合作伙伴、贸易条款、价格和复杂关系，还必须可定制、可配置、可扩展和可升级，并提供编辑产品信息的能力；•信息质量——必须提供强大的数据处理、质量保障和清理工具；•整合与同步——必须利用中间件工具以理解、转换、同步和联合结构化与非结构化信息；•业务流程与服务——必须带有强大的工作流工具，拥有安全性、审核线索、访问控制和转换能力，并能够提供 Web Services 以实施 SOA；•性能与扩展能力——必须在极短的相应时间内适应数据量和流程；最后，选择的厂商必须拥有行业和 PIM 专家，并且是您信任的合作伙伴。