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:544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
  • 重新思考数据治理

    重新思考数据治理

    随着数据和分析技术的变化,它们带来了新的数据治理挑战。当然,数据治理有各种定义,具体取决于您询问的对象。出于本文的目的,我们将其定义为确……查看详情

    发布时间:2018.11.26来源:数据治理浏览量:456次

  • 数据驱动,高效的数据质量管理才是是重中之重

    数据驱动,高效的数据质量管理才是是重中之重

    给领导汇报工作时,你是否对报告的基础数据质量产生过担忧,担心质量不达标呢?大数据时代数据的核心不是“大”,而在于“有价值”,而有价值的关……查看详情

    发布时间:2019.05.06来源:亿信华辰浏览量:459次

  • 如何做好大数据的质量管理?

    如何做好大数据的质量管理?

    如今关于大数据的话题非常火热,关于但数据的质量问题也备受人们关注,有很多IT人士开始认为,在大数据的时代,只有对数据进行有效的管理,那么……查看详情

    发布时间:2019.07.26来源:知乎浏览量:448次

  • 如何改善企业中数据质量,成功落地数据治理?

    如何改善企业中数据质量,成功落地数据治理?

    保持数据安全且可访问,是业务成功的关键。一旦您开发了正确的数据治理框架,您就可以消除压力并使日常运营变得更加容易、安全有效且可提高您的数……查看详情

    发布时间:2021.08.04来源:亿信数据治理知识库浏览量:462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:418次

  • 大数据时代企业数据治理应该怎么做?

    大数据时代企业数据治理应该怎么做?

    大数据不是凭空而来的,1981年第一个数据仓库诞生,到现在已经有近40年的历史了,而国内的企业数据平台的建设是从90年代末才开始的,从第……查看详情

    发布时间:2019.08.01来源:知乎浏览量:568次

  • 数据中心基于政府数据治理的工作清单

    数据中心基于政府数据治理的工作清单

    随着信息社会不断向纵深发展,数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。人类社会正在进入数据时代,从关注网络、系统到注重数据,已成为当前……查看详情

    发布时间:2018.09.30来源:数据治理浏览量:689次

  • 元数据管理在数据仓库中的应用

    元数据管理在数据仓库中的应用

    随着业务系统每年收集和使用的数据飞速增长,数据体量日趋增长,数据形态多样化且不统一,多种数据源之间的采集、传播和共享遇到困难。元数据管理……查看详情

    发布时间:2022.05.06来源:小亿浏览量:610次

  • 为什么企业要实施数据治理?

    为什么企业要实施数据治理?

    目前,业界对这个概念没有统一的标准定义。从本质上来看,数据治理就是对一个机构(企业或政府部门)的数据,从收集融合到分析管理、进行评估、指……查看详情

    发布时间:2020.07.15来源:知乎浏览量:403次

  • 数据治理—各种规模银行的增长之路

    数据治理—各种规模银行的增长之路

    银行看到修复数据问题的成本显着上升。无论是建立集成能力以应对老化技术的直接费用,还是监管机构或审计师发现数据问题和评估民事罚款的间接费用……查看详情

    发布时间:2019.03.27来源:亿信华辰浏览量:397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