主数据管理的参考流程模型
大数据治理系列,第一部分大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略
大数据治理系列，第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。
大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。
本文主要介绍大数据治理的基本概念和大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”。
大数据治理概述（狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。
而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。
（广义）大数据可以分为五个类型：Web和社交媒体数据、机器对机器（M2M ）数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。
•Web和社交媒体数据：比如各种微博、博客、社交网站、购物网站中的数据和内容。
*M2M数据：也就是机器对机器的数据，比如RFID数据、GPS数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。
•海量交易数据：是各种海量的交易记录以及交易相关的半结构化和非结构化数据，比如电信行业的CDR、3G上网记录等，金融行业的网上交易记录、corebanking记录、理财记录等，保险行业的各种理赔等。
•生物计量学数据：是指和人体识别相关的生物识别信息，如指纹、DNA、虹膜、视网膜、人脸、声音模式、笔迹等。
•人工生成的数据：比如各种调查问卷、电子邮件、纸质文件、扫描件、录音和电子病历等。
在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。
在传统系统中，数据需要先存储到关系型数据库/数据仓库后再进行各种查询和分析，这些数据我们称之为静态数据。
而在大数据时代，除了静态数据以外，还有很多数据对实时性要求非常高，需要在采集数据时就进行相应的处理，处理结果存入到关系型数据库/数据仓库、MPP数据库、Hadoop平台、各种NoSQL数据库等，这些数据我们称之为动态数据。
供应商主数据管理流程
供应商主数据管理流程Managing supplier master data is a critical process for organizations in ensuring the accuracy and integrity of supplier information. 供应商主数据管理是组织确保供应商信息的准确性和完整性的关键流程。
Effective management of supplier master data involves various steps such as data collection, validation, maintenance, and governance. 有效管理供应商主数据涉及数据收集、验证、维护和治理等多个步骤。
The process begins with the collection of supplier information, including their contact details, financial information, and performance metrics. 流程始于收集供应商信息，包括他们的联系方式、财务信息和绩效指标。
This data is then validated against various sources to ensure its accuracy and completeness. 这些数据随后经过各种来源的验证，以确保其准确性和完整性。
Once validated, the data needs to be regularly maintained and updated to reflect any changes or additions. 一旦验证完成，需要定期维护和更新数据，以反映任何更改或新增内容。
Additionally, governance processes need to be in place to ensure that the data is being used and managed in compliance with organizational policies and regulations. 此外，需要建立治理流程，以确保数据在遵守组织政策和法规的情况下得到使用和管理。
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。
主数据管理方案
主数据管理方案概述主数据是组织中核心、共享的数据，它对于组织的运营和决策至关重要。
主数据管理方案是指通过一系列策略、流程和技术来管理和维护主数据的方法。
本文档将介绍一个高效的主数据管理方案，以帮助组织更好地管理其核心数据。
方案目标•统一主数据：通过建立统一的主数据模型和定义，确保不同业务部门使用的数据一致性。
•管理数据质量：通过数据质量管理流程和工具，提高数据的准确性、完整性和一致性。
•优化数据生命周期：定义数据的生命周期，从创建到删除，确保数据的有效管理和使用。
•提高数据访问效率：通过建立数据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
方案组成主数据管理方案主要由以下几个组成部分构成：1. 主数据模型建立一个统一的主数据模型，定义组织中核心数据的结构和关系。
主数据模型应包含所有关键业务实体和属性，并确保与业务流程的整合。
通过定义统一的主数据模型，可以消除数据重复和冗余，提高数据质量和一致性。
2. 数据质量管理数据质量是主数据管理的核心问题之一。
建立数据质量管理流程和标准，通过数据清洗、验证、修复等手段提高数据的准确性、完整性和一致性。
定期进行数据质量检查，及时发现和解决数据质量问题。
3. 数据生命周期管理通过定义数据的生命周期，明确数据的创建、更新、删除等操作规则。
建立数据管理流程，确保数据按照规定的生命周期进行管理。
同时，制定数据归档和备份策略，保证数据的安全性和可用性。
4. 数据访问权限控制建立数据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
通过角色和权限管理，细化数据的访问权限。
同时，建立审计机制，追踪和记录数据访问和修改的操作，确保数据的安全性和可追溯性。
方案实施步骤1. 确定主数据范围和需求首先，明确组织中的主数据范围和需求。
与业务部门沟通，了解他们的主数据需求，明确需要管理的主数据对象和属性。
2. 建立主数据模型基于需求分析的结果，建立统一的主数据模型。
模型应包含主数据对象、属性和关系定义。
参考数据和主数据管理制度
参考数据和主数据管理制度参考数据和主数据是组织中至关重要的信息资产，对于实现高效的业务运营和决策至关重要。
参考数据是指在业务流程中用于判断、衡量和识别的数据，如国家、城市、产业分类等。
主数据则是组织中最重要、最基础的数据，如客户、产品、供应商等。
本制度旨在确保参考数据和主数据的准确性、一致性和可靠性，有效提升组织数据管理的水平。
2. 责任与权限2.1 数据管理部门负责参考数据和主数据的定义、维护和管理工作，在组织内部拥有相应的权限和责任。
2.2 各业务部门负责在自己的业务环节中正确使用参考数据和主数据，并及时报告任何数据不准确或有冲突的情况。
3. 参考数据的管理3.1 参考数据的分类参考数据根据其用途和管理方式可分为多个分类，如地理数据、行业数据、产品分类数据等。
每个分类的参考数据都需要进行严格的管理和维护，以确保数据的准确性和时效性。
3.2 参考数据的维护参考数据的维护包括新增、修改和删除等操作。
新增参考数据需要经过相关部门的申请和审核流程，并确保数据的准确性和规范性。
修改和删除参考数据需要经过相应的流程和审批，避免对业务流程造成不必要的影响。
4. 主数据的管理4.1 主数据的定义主数据是组织中具有唯一性、稳定性和重要性的数据，对于组织的业务运营和决策具有重要的支撑作用。
主数据包括客户数据、供应商数据、产品数据等。
每个类型的主数据都需经过准确定义和标准化的流程，确保数据的一致性和准确性。
4.2 主数据的采集和录入主数据的采集和录入要求按照标准化的流程进行，确保数据的准确性和完整性。
相关人员应严格按照规定的字段和格式录入数据，并进行必要的校验和审批，避免错误和冲突的发生。
4.3 主数据的维护和更新主数据的维护和更新是保证数据质量的重要环节。
有关人员应及时更新主数据，及时处理数据更新、变更和删除的请求，确保数据的及时性和一致性。
5. 数据管理工具和系统为了更好地管理和维护参考数据和主数据，组织可以采用相应的数据管理工具和系统。
主数据管理和数据交互平台
主数据管理和数据交互平台主数据是企业客户、产品、物料、供应商等的基础数据,是企业关键的支持交易和分析操作的重要参考数据。
主数据管理是管理主数据的应用系统，是一些应用、技术和流程的组合，进行定义、管理、治理和共享主数据信息，持续地确保主数据的质量、完整性和对业务的支持, 并协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录和系统登录中的数据和元数据。
主数据管理平台架构：实现功能：1、主数据核心模型包括预置的、专业的主数据模型；主数据模型、主数据的属性设置和主数据模型的扩展；为员工、单位机构、客户、供应商、产品、物料、地点等主数据建立模型；描述主数据的层次关系、矩阵关系和分类关系；提取分散在各个应用系统中的主数据集中到主数据存储库，合并和维护唯一、完整、准确的主数据信息。
2、主数据核心功能实现主数据整合、主数据清洗、主数据共享、主数据治理等功能。
根据企业业务规则和企业数据质量标准对收集到的主数据进行加工、清洗、治理，包括数据清洗规则制定、查重规则定义、查重参与属性及权重、主数据属性预处理、匹配阈值设定、定制匹配字典、合并规则制定、源系统定义和接口定义等，实现数据的查重、排重、匹配、清洗、搜索、校验、增强；支持工作流集成，设置主数据变更的流程审批工作流，保证主数据修改的一致性和稳定性；并按需发送到所需业务系统，实现主数据的数据同步，保证每个系统使用的主数据相同。
3、主数据业务功能实现对员工、客户供应商、产品、物料地点等主数据的操作维护，包括主数据实例创建、修改、丰富；主数据关系管理，包括主数据关系类型定义与维护，主数据实例间关系创建与维护，主数据及关系图形展现；对主数据的操作性报表和分析；主数据搜索功能和内置搜索引擎；对源系统管理等。
4、主数据分析实现对主数据的操作型报表和分析功能。
为主数据管理员、主数据维护用户和主数据系统管理员提供对主数据业务进行分析、优化、统计、比较等功能。
5、主数据基础功能包括主数据操作流程管理、主数据权限及安全管理、主数据系统管理和维护、主数据系统配置参数管理、主数据功能组织和管理、接口定义与管理、主数据业务事件预警和主数据功能个性化及功能扩展。
主数据管理方案
主数据管理方案1. 引言主数据是指在一个组织内被广泛共享和作为参考标准用于各个业务领域的基本业务数据。
主数据管理是管理与组织的业务流程和决策相关的核心数据的过程。
主数据管理方案是组织为管理主数据而制定的一套规划和策略。
本文将介绍一个有效的主数据管理方案，以便组织能够更好地管理和维护其主数据。
2. 方案概述主数据管理方案包括数据质量管理、数据标准化、数据集成和数据安全等方面。
通过采用一系列的数据管理策略和技术工具，有效地管理和维护主数据，可以提高数据的准确性、一致性和完整性，为组织提供更好的决策依据。
3. 数据质量管理数据质量是主数据管理中至关重要的一环。
为了保证数据质量，我们可以采取以下措施：•数据清洗：通过数据清洗技术，检测和纠正数据中的错误、重复或不一致之处，提高数据的准确性和一致性。
•数据验证：在数据录入和数据修改的过程中，使用数据验证规则确保数据的合法性和有效性。
•数据监控：通过定期的数据监控和异常检测，及时发现和纠正数据质量问题，保证数据始终保持在良好的状态。
4. 数据标准化数据标准化是确保主数据一致性的重要手段。
在主数据管理方案中，我们应该制定一套数据标准化规范，包括数据命名规则、数据格式规范、数据单位规范等。
通过数据标准化，可以减少数据的混乱和错误，提高数据的可比性和可查询性。
5. 数据集成数据集成是将不同来源的数据整合到一个统一的数据集中的过程。
在主数据管理方案中，我们需要考虑如何实现数据集成，以便获取全面的主数据视图。
•数据集成工具：选择适合的数据集成工具，实现数据的抽取、转换和加载。
•数据源管理：建立数据源管理机制，明确数据来源和数据质量要求，确保数据源的准确性和可靠性。
•数据匹配与合并：采用数据匹配算法和技术，将不同数据源中的相同数据进行匹配和合并，确保数据的一致性。
6. 数据安全数据安全是主数据管理方案中不可忽视的一部分。
为了保护主数据的安全性和隐私性，我们可以采取以下措施：•数据访问控制：建立完善的数据访问权限控制机制，确保只有经过授权的用户才能访问和修改主数据。
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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quality improvements
2.3.5
Data Model
2.4
data requirements
2.4.1
Model data
Analyze implications
Roll out data model changes
2.4.6
Data Architecture
3 3.1
3.1.1
Identify requirements
How to design master data management processes?
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 5
1.4 Enterprises are in need of support in this matter
Empirical analysis regarding the positioning of master data management within an organization (Otto & Reichert 2009) Master data governance design (Otto 2011)
A
2. Define objectives of a solution
2.1 Focus group A (2009-12-01) 2.2 Principles of orderly reference modeling
3. Design & development
B
3.1 Literature review 3.2 Principles of orderly reference modelling 3.3 Process map techniques 3.4 Focus groups B (2010-11-26), C (2011-11-24)
Company
Main Challenges Establishing a central master data Shared Service Center for governance and operational tasks Support of high quality master data for online sales channels Central governance for new data processes Set up of a central master data organization for material, customer, and vendor master data due to changing business model, and hence, processes New organization of medical and safety division Design of data governance processes for material master data
1.3 Master Data Management must be organized
Master data management is an application-independent function (Smith & McKeen 2008) The organizational structure of master data management has been research to some extent
Role models related to master data management Model (Dyché & Levy 2006) (English 1999): (Loshin 2007) (Weber 2009) Focus Customer data integration Total Quality data Management (TQdM) No focus on activities Data governance Data governance reference model Assessment
1.2 Difficulties in practice when it comes to managing master data quality
Case of Bayer CropScience (cf. Brauer 2006)
Master Data Quality
Time Project 1
C
4. Demonstration
4.1 Three participative case studies
5. Evaluation
C
5.1 Focus group C (2011-11-24) 5.2 Three participative case studies 5.3 Multi-perspective evaluation of reference models
6. Communication
6.1 Scientific paper at hand
2009
2010
2011
2012
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 8
4.1 Overview of the Reference Process Model for Master Data Management
Legend:
Project 2
Project 3
Data quality pitfalls (e. g. migrations, process touch points, poor corporate reporting.
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 4
A Reference Process Model for Master Data Management
Andreas Reichert, PD Dr.-Ing. Boris Otto, Prof. Dr. Hubert Österle Leipzig February 28, 2013
Agenda
1. Introduction 2. Related Work 3. Research Methodology 4. Results Presentation 5. Conclusion and Outlook
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 2
2.2.2 Adapt
2.1.3 Adapt
2.1.4 Adapt
standards & guidelines
2.2.3 Adapt
authorization concept
2.2.4 Define
2.1.5 Adapt
2.1.6
support processes
2.2.5 Initiate
.2
2.4.3
Model data architecture
3.1.2
Model workflows / UIs
2.4.4
Analyze implications on change
2.4.5
Test & implement
3.1.5
Roll out data architecture
3.1.3
Data Quality Assurance Governance
2.3
business issues
2.3.1 Identify
measurement metrics
2.3.2
reporting structures
2.3.3 2.3.4
quality targets Test & implement changes
Process Area
1
Main Process
1.1
Process
1.1.1
Strategy
2 2.1
Strategic Functions
Develop and adapt vision
1.1.2
Align w/ business & IT strategy
1.1.3
Define strategic targets
* Source: Workshop presentations at the CC CDQ Workshops by companies
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 6
2.1 Related Work in Research and Practice
3.1.4
3.1.6
Data Life Cycle
3.2
3.2.1
Manage requests
Create data
Update data