主数据管理从哪着手?如何进行?

发布时间:2021.05.07来源:亿信数据治理知识库浏览量:523次标签:数据治理

一、主数据管理的范围

主数据管理.jpg

绝大部分企业都差不多,如客户、供应商、组织架构、人员、物料、库位、财务科目等。个别客户有一些特别的主数据,如我的一个客户是做工程项目,其主数据还有项目资料的分类、合同分类、工程跟踪的节点等等,这些都是工程项目管理中的核心数据。零售企业中的标签也是主数据,标签分静态标签和动态标签,客户性别、电话、城市、职业、健康状况等属于静态标签,期间内消费额、期间内消费次数、期间内某产品的购买次数、期间内联系次数、期间阅读(软文)次数、期间内阅读时长等都属于动态标签。智能制造企业中,工艺路线、工序、车间、班组、设备等都是主数据。此外、绩效KPI、假期、班次、人员级别、学历、岗位、工龄等等也属于主数据。


二、主数据管理的源头


只能是一个源头,但很多企业不是这样,最常见的就是人员组织架构存在于多个系统中,而且相互独立,ERP中有、HR系统中有、CRM中有、OA系统中也有,领导想知道公司目前员工总人数,每个系统拉出来的数据往往不同。一个源头就是数据录入其中某一系统,然后自动同步到其他相关系统,以哪一个系统为准呢?还是以人员组织架构为例,源头通常不是HR系统,而是OA系统,因为人员的入职、离职、升迁、调动都是从OA流程开始,OA中的数据最新,然后自动刷新ERP、HR、CRM等其他相关系统。物料主数据在很多企业也容易多源头,一般来说ERP是物料的源头,如果有PDM/PLM系统,则以PDM/PLM为源头,然后自动同步到MES、CRM等相关系统。


三、主数据管理的处理


分为两个方面:


一方面是技术,对规模较大的企业,数据中台、MDM系统都可以,对中小企业,方法也很多,无代码开发平台、RPA都可以。当然用原生开发也可以,就是效率低一些。


另一方面是逻辑,确定源头后,如何同步到相关系统,即同步采取什么样的逻辑,实时的、一天一次还是一天多次?通过系统接口、中间表还是直接读写数据库?这个比较复杂,需要根据实际情况(需求、性能、安全)而选择合适的处理逻辑。不管采用哪一种逻辑,都要同步建立自动校验机制,一旦出问题,系统自动报警,提醒相关责任人及时处理。


四、主数据管理的规范


也分为两个方面:


编码规范,所有主数据必须使用同一编码规则,如果编码不同,系统永远无法打通对接。如果有国标,尽量采用国标,未来也便于对接供应链体系中上下游的供应商和客户系统,前提是他们也使用国标。


操作规范,针对核心的主数据,必须有对应的规范流程,而且责任部门也必须唯一,比如物料主数据,要有新品发布流程、物料变更流程、产品下架流程等。比如人员主数据,要有招聘流程、新员工入职流程、员工变动流程、员工离职流程等。客户主数据和供应商主数据都有相应的流程。只有这样才能确保主数据的规范统一。很多公司系统刚刚上线时主数据做的很好,但一两年后主数据就乱了,关键就是缺乏操作规范。


此外,数据管理还要确保数据录入/采集的及时和准确,否则就会造成账实不符,只要企业从上到下,都以系统数据为准,不再接受手工报表,尤其要包括绩效考核的KPI,数据的及时性和准确性自然就会得到保证。


(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 预约演示
相关文章推荐
  • 数据质量在数据治理中的重要意义

    数据质量在数据治理中的重要意义

    数据的质量问题从一定的角度反映出组织当中存在的一些问题,而问题的来源可能是数据流动,可能业务流程也可能源于管理问题等等,数据质量问题的分……查看详情

    发布时间:2020.01.10来源:CSDN浏览量:597次

  • 数据治理&数据仓库

    数据治理&数据仓库

    亿信睿智数据治理管理平台提供数据治理&数据仓库一体化解决方案,协助企业:建立企业内一致的信息视图,建立操作型数据的集中存储与分发的基础平……查看详情

    发布时间:2018.12.05来源:数据治理浏览量:672次

  • 5可以通过数据治理解决的挑战-使用数据治理克服常见的业务障碍

    5可以通过数据治理解决的挑战-使用数据治理克服常见的业务障碍

    在快速发展的技术,大数据和高级分析的时代,数据治理在每个组织中都发挥着至关重要的作用,无论规模大小或行业如何。从定义元数据管理指南,到解……查看详情

    发布时间:2018.11.13来源:CHRIS REED浏览量:317次

  • 企业如何快速启动数据治理项目呢?

    企业如何快速启动数据治理项目呢?

    企业在运营的过程中通常都会产生各种各样的数据问题,例如各部门数据不一致,导致汇总部门工作效率低,数据错误从而导致做出错误的判断等等,因此……查看详情

    发布时间:2019.07.29来源:头条浏览量:408次

  • 构建金融大数据标准体系的意义和目标

    构建金融大数据标准体系的意义和目标

    随着政府职能的逐步简政放权,标准作为辅助行业管理、规范行业发展、形成规模化效应的重要手段,将在社会治理体系中发挥更重要的作用。为顺应形势……查看详情

    发布时间:2019.12.27来源:CSDN浏览量:406次

  • 为什么集成和治理对数据湖成功至关重要

    为什么集成和治理对数据湖成功至关重要

    这是一个由三部分组成的系列文章的最后一篇文章,探讨如何构建一个能够满足真正企业级数据管理平台所有要求的数据湖。虽然早期的专题文章侧重于H……查看详情

    发布时间:2019.02.28来源:亿信华辰浏览量:370次

  • 对于制药公司而言,数据治理不应成为吞下难以接受的药物

    对于制药公司而言,数据治理不应成为吞下难以接受的药物

    制药和生命科学公司面临着许多与其他行业相同的数字转型压力,例如我们之前探讨过的金融服务和医疗保健。作为回应,他们正在转向高级分析平台和基……查看详情

    发布时间:2018.12.06来源:迈克尔帕斯托雷浏览量:525次

  • 数据治理 VS 数据管理!

    数据治理 VS 数据管理!

    与早期的数字化原生企业相比,不进行数据管理或治理的企业将面临着严重的后果 。至于说到良好的数据管理和应用的实践,大多数人只会将这个词与那……查看详情

    发布时间:2022.06.15来源:互联网浏览量:625次

  • 数据治理准备的五大支柱:团队资源

    数据治理准备的五大支柱:团队资源

    Facebook丑闻突显了组织需要理解和应用数据治理准备的五大支柱。……查看详情

    发布时间:2019.01.24来源:亿信华辰浏览量:467次

  • 银行数据治理包括哪几个方面

    银行数据治理包括哪几个方面

    从《银行业金融机构数据治理指引》相应章节可看出, 数据治理/管理的核心是基础数据、衍生数据,以及产生与 应用这些数据的组织架构、运行机制……查看详情

    发布时间:2021.04.06来源:数据治理研究院浏览量:429次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议