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關鍵詞：用友UAP，主數據，數據管理

摘  要：主數據是一個企業的命脈，尤其數據驅動的形勢下，如果企業在做信息化中只注重系統建設，忽略了主數據的管理，那么就等于撿了芝麻丟了西瓜。用友UAP主數據管理產品，能夠幫助企業實現：數據標準化；數據質量保障；數據共享；為BI或者集成應用提供可靠的基礎服務。

業務系統繁多，數據量大多樣？部門間數據共享不暢？很多數據分類標準不一？集團企業難以實時掌握分子公司運營數據？費勁心思收集上來的客戶信息卻被淪為電子垃圾？這些問題都離不開一個東西——主數據！主數據是一個企業的命脈，尤其數據驅動的形勢下，如果企業在做信息化中只注重系統建設，忽略了主數據的管理，那么就等于撿了芝麻丟了西瓜。

在前些年，很多企業不了解什么是主數據。確實“主數據”相較于ERP、CRM、HCM等系統來講，屬于比較窄的概念。在企業信息化中，終使用者不會關心主數據這個問題。但是作為信息化規劃者，CIO們必須要了解，而且要掌握主數據管理的具體方法。否則業務系統做的再好，也會因為數據一團糟而影響了整個信息化效果。

用友UAP作為支撐大型企業信息化的計算平臺，不僅包含了業務系統相關的開發、管理、運行等環節。還對業務系統中的各類數據進行整理、過濾、合并、分析。通過將數據合理利用，實現業務系統價值的大化。主數據管理，也是用友UAP平臺里的一個功能模塊。用友UAP主數據管理產品，能夠幫助企業實現：數據標準化；數據質量保障；數據共享；為BI或者集成應用提供可靠的基礎服務。

用友UAP主數據管理系統界面

近期，UAP發布了MDM V3.0，之前的2.1版本已經使MDM的主體功能完整化。在此基礎上，UAP MDM V3.0的功能主要是：脫離ESB，直接用EXCEL導入數據，主數據映射關系的裝載與維護等；主數據權限重構，數據版本對比；加強主數據日志，提高主數據監控能力；提供血緣關系分析，了解主數據生命軌跡；支持多數據庫支持，例如：MS-SQL數據庫等；支持多語，提高軟件易用性，增強主數據建模能力，改善一些操作方式，方便用戶交互。

用友UAP將分幾期，為大家介紹主數據管理的相關方法。今天先來說說，如何尋找主數據？

要管理主數據必須先知道這些數據在哪，有多少，如何分布的。在尋找主數據這件事情上上，尋找的過程其實比結果的價值更大。因為無論我們找到多少數據，能夠在第一階段納入主數據管理體系的往往還是那幾個主數據，反而是尋找的過程讓我們更加清晰的認知了主數據和主數據管理。

尋找主數據之前好先確定一個范圍，如果能夠事先找到一堆數據，然后利用適當的方法來辨別，那樣尋找主數據的工作就會輕松很多。在實踐的過程中，有兩個范圍是比較理想的。

第一種范圍，從一份完整的企業數據架構文檔中尋找。一份完整詳實的企業數據架構文檔可以較為全面的描述企業內的信息，在這個范圍內尋找主數據無疑是愉快和愜意的；第二種范圍，在所有應用系統的數據字典中尋找。如果企業沒有進行過IT規劃工作，那么UAP建議以所有應用系統的數據字典（每個系統的數據庫ER圖）為基礎進行主數據尋找。所有應用系統指當前使用的系統和未來規劃的系統。

有了這些數據作為基礎，主數據的尋找便已成功了一半。接下來我們會依靠幾種方法的結合來尋找主數據：

一，定義法。

根據主數據的定義來尋找，也許主數據的定義有很多，也許他們的描述很晦澀，但是沒有關系，找到一個你覺得能夠理解的主數據定義，依照定義找到可能存在的主數據（系統間的共享數據就是主數據）；

二，數據分類法。

這個分類的方法并不是源于百度或者是某些權威期刊，而是在我們長期與數據接觸的過程中，按照引用（生產和推導）層級歸類后的劃分。我們將企業中所有的數據大致歸類為以下幾種：

參照數據：有國標可以參照的，固定不變的，或者是用于企業內部數據分類的，基本固定不變的數據。前者如民族，行政區域，行業分類編碼，性別等，后者如，人員分類，崗位分類，職級分類等。如果按照主數據域的觀點來看，他們就是每個主數據域中不引人矚目的哪些基礎引用數據。
基礎數據：這些數據是每個應用系統中都會用到的，我們一想就要想起來的，人員數據，單位部門數據等；

業務系統核心基礎數據：每一個應用系統往往都會圍繞著一些基礎的核心數據展開，比如項目管理系統中的項目數據，客戶關系管理系統中的客戶數據，生產管理系統中的BOM或者工藝流程數據等。其實人員和組織機構數據也屬于HR系統中的核心基礎數據，僅僅是因為這兩種數據在大多數系統中都會被使用，所以才單獨羅列出來；

交易數據：只要是一個企業的管理生產在進行，就會產生的記錄生產管理過程的數據，比如入庫單，出庫單，生產計劃單，采購單等等；
統計，分析，預測數據：基于日常記錄數據進行計算得出的各種數據。

我們將前三種數據歸類于主數據范圍內。

三，目標價值法。

凡是能夠通過主數據管理體系獲取應用價值的數據也可以納入主數據管理系統中。在與客戶梳理主數據的成果時，我們主要遵循以下幾個原則：
90%原則，對于所確認的主數據有90%能夠達成一致，不一致部分可以盡量以客戶需求為準；價值原則，所有被梳理出的主數據都能夠納入將要建設的主數據管理體系，且納入體系后就能夠展現主數據管理的價值；柔性擴展原則，面對未知時，保留擴展和變動的準備。在靜止狀況下，預先考慮10%的變動，同時也可以承載由于經營管理變動所導致的窄幅變動。

通過以上一些確定數據范圍、為數據分類，以及辨別數據的方法，找到了哪些是有價值的主數據。但主數據梳理的終交付物應當是一堆的主數據羅列。這對于后期的數據再利用以及分析而言，還是差了幾步。至于如何描述并使用這些主數據，后續我們會在介紹主數據建模的相關文章中詳解。