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:305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 免费试用
相关文章推荐
  • 数据中台和业务中台的区别

    数据中台和业务中台的区别

    数据中台是什么?数据中使前台更智慧。当然它也可以加快前台的开发速度,但它更重要的是使前台更智慧。业务系统,原来是跨类的,是分领域的财务系……查看详情

    发布时间:2021.01.23来源:头条浏览量:210次

  • 侃侃什么是数据资产管理,数据资产到底是什么

    侃侃什么是数据资产管理,数据资产到底是什么

    近几年来,“数据就是资产”的观念已成为共识,大家对数据价值的重视程度与日俱增,数据资产管理也已被众多企业提上日程……查看详情

    发布时间:2020.08.19来源:微信浏览量:204次

  • 数据湖与数据仓库之间的桥梁

    数据湖与数据仓库之间的桥梁

    数据湖的吸引力和新颖的功能对传统的数据仓库(DWH)系统构成了巨大的威胁。DWH的主要缺点包括与不适应不断发展的数据环境的刚性内部结构相……查看详情

    发布时间:2021.07.26来源:亿信华辰数据治理知识库浏览量:202次

  • 企业数据治理的九大要素

    企业数据治理的九大要素

    元数据管理致力于处理技术元数据、业务元数据、管理元数据,通过丰富的元数据分析和检核,帮助各行各业用户获得更多的数据洞察力,进而挖掘出隐藏……查看详情

    发布时间:2020.07.10来源:知乎浏览量:301次

  • 大数据时代 这样炼钢——亿信华辰

    大数据时代 这样炼钢——亿信华辰

    铁流滚滚,四溅迸射出绚丽的火花。经过1个多小时的高温淬炼,高达1500摄氏度的铁水从出铁口喷涌而出,像一条火龙沿着沟槽蜿蜒流动。……查看详情

    发布时间:2019.02.12来源:亿信华辰浏览量:208次

  • 2021数据治理如何让数据产生价值

    2021数据治理如何让数据产生价值

    众所周知,2020年新冠疫情爆发以来,“健康码”已常态化的出现在大家的日常生活中,这个全民参与其中的数字化疫情防控手段背后正是“数据治理……查看详情

    发布时间:2021.04.14来源:亿信数据治理知识库浏览量:222次

  • 治理,管理和质量角色和责任

    治理,管理和质量角色和责任

    最好的数据治理计划通过减少模糊性,建立明确的问责制以及向所有数据利益相关者传播与数据相关的信息,积极主动地在数据相关问题开始之前采取措施……查看详情

    发布时间:2019.03.18来源:亿信华辰浏览量:199次

  • 大数据时代,我们将面临数据治理的新阶段

    大数据时代,我们将面临数据治理的新阶段

    目前业界并没有对其概念的统一标准定义,我们可以这么认为,数据治理从本质上看就是对一个机构(企业或政府部门)的数据从收集融合到分析管理和利……查看详情

    发布时间:2020.03.26来源:知乎浏览量:149次

  • 数据质量对数据治理的重要性!

    数据质量对数据治理的重要性!

    人常说“失之毫厘,差之千里”,在数据来源多样化的情况下,数据的可靠性和实用性,直接影响到统计分析是否得到正确的结论,所以说数据的质量尤为……查看详情

    发布时间:2019.11.01来源:知乎浏览量:190次

  • 数据质量管理趋势

    数据质量管理趋势

    进一步信息又可分为物理信息和语义信息两类,其中物理层面的信息反映基础的数据结构;语义信息属于进阶有含义的语义数据结构,反映人类的视角。……查看详情

    发布时间:2019.11.15来源:知乎浏览量:194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