主数据管理和实施
主数据的实施步骤
主数据的实施步骤引言主数据管理是现代企业中至关重要的一部分。
正确实施主数据管理可以带来许多好处，如数据一致性、准确性和可靠性的提高，以及更好的业务流程控制和决策支持。
本文将介绍主数据管理的实施步骤，以帮助企业进行有效的主数据管理。
步骤一：明确业务需求在开始实施主数据管理之前，首先需要明确业务需求。
明确业务需求意味着了解主数据在企业中的重要性和应用场景。
只有明确了业务需求，才能制定出符合企业实际情况的主数据管理方案。
在明确业务需求的过程中，建议进行以下操作： - 与业务部门和关键利益相关者进行沟通，了解他们对主数据的期望和需求。
- 进行一些现有数据的分析，以了解当前数据质量状况和问题。
- 研究业界最佳实践，并考虑如何应用于企业的情况。
步骤二：制定数据治理策略制定数据治理策略是主数据管理实施的关键步骤。
数据治理策略包括定义数据质量标准、数据访问权限、数据所有权和数据管理流程等方面。
制定数据治理策略需要全面考虑企业的需求和实际情况。
在制定数据治理策略的过程中，可以采取以下方法： - 定义数据质量标准，如准确性、完整性、一致性和可靠性等。
同时，制定相应的数据质量检查机制。
- 设计数据访问权限模型，明确谁可以访问和修改主数据。
这有助于确保数据的安全性和合规性。
- 确定数据的所有权和责任，明确主数据的维护和管理责任。
- 确定数据管理流程，包括数据收集、数据清洗、数据维护和数据更新等。
步骤三：选择合适的主数据管理工具选择合适的主数据管理工具对于主数据实施的成功至关重要。
主数据管理工具能够提供数据集成、数据校验、数据匹配和数据清洗等功能，以支持主数据的管理和维护。
在选择主数据管理工具时，需要考虑以下几个因素： - 工具的功能和特性是否满足企业的需求。
- 工具的易用性，是否需要额外的培训和支持。
- 工具的可扩展性，是否能够满足未来的需求。
- 工具的成本和性价比，是否符合企业的预算。
步骤四：数据清洗和整合数据清洗和整合是主数据管理实施过程中的核心环节。
主数据管理实施方案
主数据管理实施方案随着企业信息化程度的不断提高，数据管理变得愈发重要。
而主数据管理作为企业数据管理的核心，对于企业的发展至关重要。
本文将就主数据管理的实施方案进行探讨。
首先，主数据管理的实施需要明确目标和范围。
企业需要明确主数据管理的具体目标，例如提高数据质量、降低数据管理成本、支持业务创新等。
同时，确定主数据管理的范围，包括哪些数据被纳入主数据管理的范畴，哪些业务流程需要主数据管理的支持等。
其次，建立完善的数据治理机制。
数据治理是主数据管理的基础，它包括数据所有权、数据质量管理、数据安全等方面。
企业需要建立数据治理委员会，明确数据治理的责任人和流程，确保数据的合规性和安全性。
第三，选择合适的主数据管理技术和工具。
主数据管理涉及数据整合、数据清洗、数据标准化等多个方面，因此需要借助先进的技术和工具来支持。
企业可以选择成熟的主数据管理平台，也可以根据自身情况定制开发主数据管理系统。
第四，制定清晰的数据管理流程和规范。
主数据管理需要有清晰的流程和规范来支持，包括数据采集、数据存储、数据维护、数据使用等方面。
企业需要建立数据管理手册，明确各项数据管理的流程和规范，确保数据的一致性和准确性。
第五，加强组织和文化建设。
主数据管理需要全员参与，因此需要加强组织和文化建设。
企业需要加强数据管理意识的培训，建立数据管理的激励机制，营造良好的数据管理氛围。
最后，持续监控和优化主数据管理。
主数据管理是一个持续改进的过程，企业需要建立监控机制，定期对主数据管理进行评估和优化，确保主数据管理的持续有效性。
综上所述，主数据管理的实施需要明确目标和范围，建立完善的数据治理机制，选择合适的技术和工具，制定清晰的流程和规范，加强组织和文化建设，持续监控和优化主数据管理。
只有这样，企业才能有效地进行主数据管理，提高数据质量，降低管理成本，推动业务创新。
主数据管理
主数据管理1. 什么是主数据管理？主数据管理(Master Data Management，简称MDM)是指统一管理企业核心业务中的主数据，并确保数据准确、一致和完整，从而最大限度地提高数据质量和使用价值。
主要包括客户数据、供应商数据、产品数据、资产数据等。
在企业中，主数据通常为多个业务系统和部门所共享，而这些系统和部门又各自维护着一些部分的数据，容易造成数据之间的不一致和冲突。
主数据管理通过统一管理和控制主数据，使得不同部门和系统中的数据始终保持一致和准确，同时确保主数据质量的高度可信度。
2. 主数据管理的目标主数据管理在企业中主要实现以下几个方面的目标：（1）数据准确性和准确性提高在企业中，主数据是被广泛使用的，零散的数据容易导致数据错误和不准确性，主数据管理可以提高主数据质量，确保数据的准确性和准确性。
（2）数据共享性提高在传统的企业中，不同部门之间的数据是相互独立的，需要人工跨部门传递数据才能实现共享，而主数据管理可以实现数据的自动共享，减少手工作业，提高数据的共享性。
（3）数据一致性提高主数据的一致性对于企业的决策和管理是非常重要的，一致性可以避免决策错误和重复工作，并且节省时间和成本。
主数据管理可以实现数据的一致性，避免不同部门之间的数据冲突和不一致。
（4）数据集成性提高主数据管理可以实现数据集成，使不同的业务系统实现数据的共享和集成，从而实现数据的集成性和一致性。
（5）企业数据管理成本降低通过主数据管理的手段，企业能够实现数据的集中管理和一致性管理，减少数据冲突和重复工作，并且通过高效的数据管理方式降低管理成本。
3. 主数据管理架构主数据管理的架构是指主数据管理的核心元素和关键组成部分。
主数据管理架构通常包括以下几个方面的组成：（1）主数据中心主数据中心是主数据管理的核心系统，负责管理和维护企业的主数据，主要包括客户、供应商、产品等。
（2）数据集成层数据集成层主要是用于不同业务系统和部门之间数据的集成，包括ETL处理、数据清洗和转换等。
主数据管理流程
主数据管理流程主数据管理是指对企业内部所有重要数据的集中管理和维护，确保数据的准确性、完整性和一致性，从而支持企业的决策和业务运营。
本文将介绍主数据管理的流程。
一、需求分析首先需要明确主数据管理的目标和需求，根据企业的业务特点和发展战略确定需要管理哪些主数据，如客户、供应商、产品等。
同时需要收集用户反馈和建议，了解用户对主数据管理的期望和需求。
二、规划设计在明确需求后，需要进行规划设计。
首先确定主数据管理的组织结构和职责分工，包括主数据管理员、数据质量专员等角色。
其次制定主数据管理政策和流程，包括如何收集、存储、维护和使用主数据等方面。
最后选择合适的主数据管理系统，并进行系统配置与定制。
三、实施执行在规划设计完成后，开始实施执行。
首先进行培训与推广，在公司内部进行宣传推广，并对相关人员进行培训，使其能够熟悉并掌握相关工具与流程。
然后开始收集并录入主数据，并对其进行审核与清洗处理以保证其准确性与完整性。
接着对主数据进行分类与归档，并建立相应的数据字典和元数据，以便于日后使用和维护。
最后对主数据进行定期更新与维护，并进行监控与报告，及时发现并处理数据异常。
四、优化改进在实施执行过程中，需要不断对主数据管理流程进行优化改进。
首先需要收集用户反馈和建议，并进行分析总结，找出问题所在并加以解决。
其次需要不断优化主数据管理系统，增强其功能与性能，提高其可用性和易用性。
最后需要不断更新主数据管理政策和流程，以适应企业的变化和发展。
五、总结评估在实施执行一段时间后，需要对主数据管理流程进行总结评估。
首先需要评估流程的效果和成果，如准确性、完整性、一致性等方面。
其次需要评估流程的效率和质量，如处理速度、工作量等方面。
最后根据评估结果进行总结分析，并提出改进意见和建议。
以上就是主数据管理的全面详细流程，通过需求分析、规划设计、实施执行、优化改进和总结评估五个步骤来完成企业内部所有重要数据的集中管理与维护。
主数据 实施方案
主数据实施方案在当今信息化的时代，企业面临着海量数据的管理和利用问题。
而主数据管理作为企业数据管理的核心，对于企业的发展至关重要。
因此，制定一套科学的主数据实施方案，对于企业的发展具有重要意义。
本文将围绕主数据实施方案展开讨论，以期为企业提供一些有益的参考。
首先，主数据实施方案的制定需要明确的目标和规划。
企业需要明确主数据管理的目标是什么，是为了提高数据质量，还是为了提高业务流程的效率？同时，需要规划好整个实施过程，包括实施的时间节点、实施的范围和实施的资源投入等方面。
其次，主数据实施方案需要充分考虑到企业的实际情况。
不同的企业有着不同的业务需求和数据管理需求，因此制定实施方案时需要充分考虑到企业的实际情况，量身定制适合企业自身的主数据管理方案。
第三，主数据实施方案需要合理规划数据的整合和清洗过程。
在实施主数据管理时，企业往往需要整合来自不同业务系统的数据，并对数据进行清洗和去重。
因此，需要制定合理的数据整合和清洗方案，确保数据的准确性和完整性。
第四，主数据实施方案需要考虑到数据安全和隐私保护的问题。
随着信息化的发展，数据安全和隐私保护越来越受到重视。
在制定主数据实施方案时，需要充分考虑到数据的安全和隐私保护，确保数据不会被泄露或被非法使用。
最后，主数据实施方案需要考虑到持续改进和优化。
主数据管理是一个持续改进的过程，企业需要不断地对主数据管理的实施方案进行评估和优化，以适应不断变化的业务需求和市场环境。
综上所述，制定一套科学的主数据实施方案对于企业的发展至关重要。
企业在制定主数据实施方案时，需要明确目标和规划，充分考虑企业的实际情况，合理规划数据的整合和清洗过程，考虑到数据安全和隐私保护的问题，以及持续改进和优化。
只有这样，企业才能更好地管理和利用自己的数据资源，提升竞争力，实现可持续发展。
主数据实施方案
以我给的标题写文档，最低1503字，要求以Markdown 文本格式输出，不要带图片，标题为：主数据实施方案# 主数据实施方案## 1. 引言主数据是指在一个组织中被公认为所有应用程序共享的核心数据实体。
它包括了一组集中管理的基本数据，比如客户、产品、供应商等。
主数据管理的目标是确保企业内部各个业务系统中的主数据一致性，提高数据质量和业务运营效率。
本文档旨在提供一个主数据实施方案的概览，以帮助组织在实施主数据管理的过程中做出明智的决策。
## 2. 实施目标\t主数据实施的主要目标是：- 实现主数据一致性：确保在各个业务系统中的主数据保持一致，避免重复和冲突的数据。
- 提高数据质量：通过集中管理的方式降低数据错误和不准确性，提高数据质量。
- 优化业务流程：通过对主数据的集中管理，减少数据处理时间，提高业务流程效率。
## 3. 实施步骤主数据实施的基本步骤包括了规划、设计、开发和部署阶段。
### 3.1 规划阶段规划阶段是整个实施过程的起点，其主要任务包括：- 定义项目范围和目标：明确主数据管理的范围和目标，确定实施的重点。
- 分析企业需求：通过与业务部门沟通，了解业务需求，确定主数据实施的关键要素。
- 制定项目计划：根据需求分析和资源情况，制定详细的项目计划，明确项目的时间和资源限制。
### 3.2 设计阶段设计阶段是主数据实施的关键阶段，其主要任务包括：- 数据模型设计：根据业务需求，设计适合企业的数据模型，包括实体、属性和关系。
- 定义数据规则：根据业务规则，定义数据的验证规则和规范，确保数据的一致性和准确性。
- 制定数据迁移策略：根据现有数据和目标数据的差异，制定数据迁移的策略和计划。
### 3.3 开发阶段开发阶段是将设计转化为实际系统的过程，其主要任务包括：- 数据采集：根据设计阶段制定的数据规则，采集和清洗源数据，确保数据的准确性和一致性。
- 实施数据模型：根据设计阶段的数据模型，实施主数据管理系统，包括数据库和应用程序的开发和配置。
某某主数据管理系统_实施方案
编号：版本： 1.0主数据管理系统实施方案编写者： XX 2022年X月X日复核者： XX 2022年X月X日审核者： XX 2022年X月X日XX集团有限公司修改记录【注：变化状态：C-创建, A-追加,M-修改,D-删除】目录1 项目概述 (1)1.1 项目背景 (1)1.2 范围 (2)1.3 项目特点 (2)2 项目实施目标 (3)2.1 质量目标 (4)2.2 进度目标 (4)2.3 安全目标 (4)2.4 其它目标 (5)3 项目实施管理制度及体系 (5)3.1 项目实施管理制度 (6)3.2 项目实施管理体系 (7)4 项目实施资源配备 (8)5 项目实施进度计划 (9)5.1 系统部署阶段 (9)5.2 试运行阶段 (9)6 风险 (10)6.1 风险控制方案 (10)6.1.1 思路不一致 (10)6.1.2 规划外技术引入 (11)6.1.3 性能问题 (11)6.2 应急预案 (12)6.2.1 事件报警与确认 (13)6.2.2 对系统进行检查 (13)6.2.3 安全审计及事故分析 (13)6.2.4 安全报告、归档 (13)7 问题 (13)7.1 问题处理机制 (14)7.1.1 项目变更 (14)7.2 各项目组协调 (15)1项目概述1.1项目背景根据对XX集团的现状分析，目前系统层面存在系统独立、应用分散、数据孤岛的现象。
系统独立：按照业务板块需求独立建设，缺乏横向的业务集成贯通。
点对点接口，耦合度高。
系统间技术架构独立，缺乏统一的支撑平台。
业务系统各自独立，缺乏有效的业务数据沉淀。
应用分散：业务应用分散，职能用户访问不同系统处理业务，不能很好的关联业务，追溯数据。
业务流程未完全形成闭环，流程流转缺乏统一的协作、支撑，流转过程数据不透明，不便于管理。
数据孤岛：各业务板块独立的业务应用，缺乏统一主数据管理。
业务过程数据不一致、冗余，难以分析统计。
数据价值不能及时有效的挖掘和共享。
数据治理之主数据管理技术方案详解
数据治理之主数据管理技术方案详解数据治理是现代企业管理中的一项重要任务，而主数据管理技术方案则是实施数据治理的关键。
本文旨在详细介绍主数据管理技术方案的相关概念、功能和实施步骤，以帮助读者更好地了解和运用这一技术方案。
一、主数据管理技术方案概述主数据是企业中不同系统、部门和业务流程中被广泛使用的共享数据，如客户信息、产品信息、供应商信息等。
主数据管理技术方案旨在解决主数据的一致性、可靠性和安全性等问题，为企业提供准确、及时的主数据，并保证其在整个企业内部的传递和使用的一致性。
主数据管理技术方案通常包括数据建模、数据清洗、数据集成、数据质量控制、数据治理政策制定等多个方面的内容，下面将对主要的技术方案进行详细解析。
二、数据建模数据建模是指根据不同业务系统的需求，对主数据进行分类、抽象和描述的过程。
在数据建模阶段，需要对主数据进行分析，识别和定义不同的业务实体（如客户、产品等），以及它们之间的关系。
数据建模的核心目标是建立一个统一、标准的数据模型，以便在实施主数据管理技术方案时进行参考和使用。
三、数据清洗数据清洗是指对主数据中存在的错误、不一致或重复数据进行清理的过程。
通过数据清洗，可以消除数据中的冗余信息和错误，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗通常包括数据去重、数据标准化、数据校验等操作，可以通过自动化工具或人工审核的方式进行。
四、数据集成数据集成是将不同系统或部门的数据整合为一个完整的数据资源的过程。
主数据管理技术方案通过数据集成，将各个业务系统的主数据整合为一个统一的数据源，确保不同业务流程和部门使用的主数据一致。
数据集成可以通过ETL（抽取、转换、加载）工具、API接口等方式实现。
五、数据质量控制数据质量控制是指对主数据进行质量评估、监控和管理的过程。
通过数据质量控制，可以评估主数据的准确性、完整性、一致性和唯一性等指标，及时发现和纠正数据质量问题。
数据质量控制可以通过数据质量评估工具、数据审计和数据质量策略等方式实施。
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主数据管理和实施企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。
本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。
企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。
对于教育部门而言，学生、课程教学的各种信息可以形成主数据；对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。
数据管理的范畴和主数据管理的概念图 1. 数据管理的范畴如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。
交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。
主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。
元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。
主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性。
主数据管理的典型应用有客户数据管理和产品数据管理。
一般来说，主数据管理系统从IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库/ 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到ETL、EAI、EII 等多个方面。
一个典型的主数据管理的信息流为：某个业务系统触发对企业主数据的改动；主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据分发给所有有关的应用系统；主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。
因此对于主数据管理系统的建设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。
以客户主数据为例，常见的主数据域包括：Party：参与方。
参与方包含的范围是所有与企业发生了或者发生过正式业务关系的任何合法的实体，比如填写了投保单的参与方。
Party 是分类别的，可以是个人、机构和团体。
对于Party 来说，因为开展业务的需要，可能要对他们进行分级、分类，比如VIP，黑名单等。
个人包括个人基本属性、个人名称、职业、性别、教育等自然属性；机构是指在法律上有登记的组织实体，可以分为政府机构、商业机构、非盈利机构等类别；团体可以有多种形态，比如他们可以是家庭、兴趣小组、某个大机构中的一部分，或者通过某种数据分析技术得出的客户细分群体。
Party Role：参与方在业务中扮演的角色。
例如，对于保险行业而言，可以有：投保人，被保人，受益人，担保人，报案人，核保人，查勘员，核赔人等。
Relationship：Party 与Party 之间的关系, 例如可以是：夫妻关系、父子关系、母女关系、兄弟姐妹关系、总( 母) 公司分( 子) 公司关系、企业事业单位隶属、上下级关系等。
Account：帐户是客户使用企业服务的付费实体。
Location：Location 记录的是每个Party 可能拥有的所有联系地址，地址的类别包括邮寄地址、email 地址、电信联络地址等。
Contract：Party 与企业之间的契约。
主数据有几个鲜明的特点，其中包括：它是准确的、集成的，其次它是跨业务部门的，再有就是它是在各个业务部门被重复使用的。
主数据管理的意义集成、共享、数据质量、数据清理是主数据管理的四大要素，主数据管理要做的就是从企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的操作型应用和分析型应用，包括各个业务系统、业务流程和决策支持系统等。
主数据管理使得企业能够集中化管理数据，在分散的系统间保证主数据的一致性，改进数据合规性、快速部署新应用、充分了解客户、加速推出新产品的速度。
从IT 建设的角度，主数据管理可以增强IT 结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化。
以客户主数据为例，客户主数据是目前企业级客户普遍面临的一个问题，在大多数企业中，客户信息通常分散于CRM 等各个业务系统中，而每个业务系统中都只有客户信息的片断，即不完整的客户信息，但却缺乏企业级的完整、统一的单一客户视图，结果导致企业不能完全了解客户，无法协调统一的市场行为，导致客户满意度下降，市场份额减少。
因此，建立客户主数据系统的目的在于：1、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；2、为相关的应用系统提供联机交易支持，提供客户信息的唯一访问入口点，为所有应用系统提供及时和全面的客户信息；服务于OCRM 系统，充分利用数据的价值，在所有客户接触点上提供更多具有附加价值的服务；3、实现SOA 的体系结构：建立客户主数据系统之前，数据被锁定在每一个应用系统和流程中，建立主数据管理系统之后，数据从应用系统中被释放出来，并且被处理成为一组可重用的服务，被各个应用系统调用。
主数据管理系统与数据仓库系统的关系主数据管理系统与数据仓库系统是相辅相成的两个系统，但二者绝不是重复的，也不是互斥的。
它们有很多共同之处：首先二者对企业都具有相同的价值，可以减少数据冗余和不一致性、提升对数据的洞察力，二者都是跨部门的集中式系统；其次二者都依赖很多相同的技术手段，都会涉及到ETL 技术、都需要元数据管理、都强调数据质量；第三就是二者建设手段类似，都需要数据治理的规范作为指导、都需要不同系统、不同部门的协作、需要统一的安全策略。
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：处理类型不同：主数据管理(MDM) 系统是偏交易型的系统，它为各个业务系统提供联机交易服务，系统的服务对象是呼叫中心、B2C、CRM 等业务系统；而数据仓库是属于分析型的系统，面向的是分析型的应用，是在大量历史交易数据的基础上进行多维分析，系统的使用对象是各层领导和业务分析、市场销售预测人员等；实时性不同：与传统的数据仓库方案的批量ETL 方式不同，主数据管理系统在数据初始加载阶段要使用ETL，但在后续运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步；数据量不同：数据仓库存储的是大量的历史数据和各个维度的汇总数据，可能会是海量的，而MDM 存储的仅仅是客户和产品等信息。
虽然主数据管理系统和数据仓库系统异同共存，但是二者却有着紧密的联系，并且可以互为促进、互为补充。
举例而言，数据仓库系统的分析结果可以作为衍生数据输入到MDM 系统，从而使MDM 系统能够更好地为操作型CRM 系统服务。
以航空公司为例，客户的主数据模型大致可以分为三部分：首先包括客户基本信息和偏好信息。
客户基本信息：个人及公司信息消费者市场状况常旅客会员卡号，状态，及累计里程等客户间关系( 个体-个体，个体-公司)联系地址，包括电话，电子邮件等客户偏好信息：餐食偏好是否吸烟座位偏好机型偏好公务舱位偏好旅行舱位偏好休息室服务偏好除了这两部分之外，我们还可以从数据仓库系统中提取相关的信息，作为客户主数据的衍生信息部分，从而更好地、全方位地描述客户特征，这些可以包括：衍生信息：本月飞行里程年度飞行里程（最近12 个月内）提前预订倾向习惯预订模式使用自主服务倾向上次预订使用的信用卡号累计/ 本月转签/ 取消航班次数转签航班倾向取消航班倾向No Show 倾向等。
主数据管理系统和 ODS 的关系在某些情况下，主数据管理系统和ODS 系统可能容易被混淆，的确，从实时上来看，主数据管理系统和ODS 系统存储的都是实时数据，但是二者存储的数据内容是全然不同的，主数据管理系统中不存储交易数据，比如银行客户的交易流水信息是不应该放在主数据管理系统中进行管理的，这与MDM 与ODS 的一个很大区别。
举一个航空公司的例子，比如某个客户在电子商务网站上定了一张机票，产生一个订单，然后他又通过呼叫中心要求改签，这个场景中，两个系统之间要实现客户信息和订单信息的共享，其中客户信息共享通过MDM 系统来实现，而订单信息则需要采用ODS 或其它手段进行共享，我们是不推荐把此类信息交由MDM 系统来管理的。
主数据管理解决方案介绍目前业界比较常见的主数据管理解决方案主要可以分为三类：第一是依托专业套装软件来实现主数据管理，这类方案是作为套装软件的一部分，主要是为套装软件的其它模块提供服务的，因此，通常功能都缺乏完善性。
还有一类是侧重于分析型应用的主数据管理，这类方案在数据实时同步以及面向交易型应用时通常缺乏整体方案的完整性。
再有一类就是专注于主数据管理的中立的、完整的解决方案，这一类应用独立于套装软件，不仅具有整体架构的完整性和先进性，从功能上讲往往也最为完善，除了具有比较完整的数据模型(Data Model) 之外，还会提供广泛的集成性，具备先进的机制实现数据同步，并且可以对外提供多种预置的主数据服务被外部交易系统调用，从而使系统具有很强的实时操作性，同时还强调主数据管理、主数据质量控制以及主数据维护的手段和规范性。
企业主数据管理系统逻辑架构在一个完整的主数据管理解决方案中，除了主数据管理的核心服务组件之外通常还会涉及到企业元数据管理、企业信息集成、ETL、数据分析和数据仓库以及EAI/ESB 等其他各种技术和服务组件。
其中主数据管理服务又包括如下一些主要的服务组件：Interface Services：为企业中需要主数据的所有业务系统提供各种服务接口，通过实时的、批量的接口可以读取或者修改主数据，这些接口包括Batch, Web Services, XML Interface, Messaging Interface, Publish/Subscribe,Import/Export Services, Data Standardization Interface, Directory Integration 等。