當前有很多企業，迫于優化IT環境成本及企業效率的需要，急需更有效的方式用以管理和維護跨多個數據源的數據。同時，日益增加的公司治理費用，運營風險和法規制度，也迫使企業更加重視核心數據的管理。特別是近年來，隨著社交媒體的發展，為應對來自社交數據、大數據及云數據管理提出了挑戰，企業對開始將主數據管理（MDM，Master data Management）應用于企業中。

　　Gartner曾經過在近期做過一次調查，2012年全球主數據管理軟件的銷量將達到19億美元，較2011年增長21％。在未來5年里，主數據管理軟件的銷量將繼續強勁增長，在2015年達到32億美元。

　　不過，Gartner同時也指出，當前主數據管理的需求仍然是北美和歐洲地區最大，這兩個區域的MDM軟件銷量將穩步增長，并分別于2013年和2015年達到10億美元大關。在2013年，MDM軟件收入將在亞洲/太平洋地區實現較快增長，收入將較2012年增長30％，至2.09億美元。

　　主數據的定義

　　從Gartner的調查數據，我們發現國內對于主數據管理的價值還有待進一步提高。在這里，編者先大致地介紹一下主數據的定義。對于主數據的定義有很多不同的定義，綜合起來可以定義為：企業內能夠跨業務重復使用、并且需要共享的高價值數據。

　　那么，具體哪些數據才是主數據呢？例如，客戶、供應商、帳戶、組織單位、員工、合作伙伴、位置信息等都是主數據，而大部分的交易數據、帳單數據等都不是主數據。并且，有業界專家指出，主數據是企業的核心數據，是企業最權威、一致的一系列標識、擴展屬和層次關系，它在企業運營中擔當著關鍵角色的數據實體。

　　同時，企業有些人會將元數據和主數據混問一談。實際上，主數據和元數據是兩個完全不同的概念。元數據是指表示數據的相關信息，比如數據定義等，而主數據是指實例數據，比如產品目錄信息等。

　　主數據面臨的難題

　　那么，當前企業的主數據正面臨著什么樣的難題呢？具體來說，主要有四個方面，其中包括主數據的定義、流程、質量和共享等難題。

　　1、在定義方面，沒有統一的標準、沒有明確的定義和范圍。

　　2、在流程方面，數據創建、維護等管理流程不一致。

　　3、在質量方面，數據缺乏完整性、一致性、準確性，重復數據多，也導致主數據管理難。

　　4、在共享方面，不知以誰為"主"、共享途徑不暢及訪問控制困難等問題也讓主數據共享產生困難。

　　而且，這些問題的本質往往是因為多點維護以及缺乏信任規則造成的。精明的IT決策者們正在想方設法尋找技術來解決上述問題，而MDM就是恰當之選。MDM是一系列的工具和處理過程，確保企業主數據的高質量、統一定義和流通便利性，這就正好把主數據所面臨的定義、流程、質量和共享等四大難題給一一解決了。

主數據管理的三大要素

　　既然我們已經非常清楚主數據面臨的難題是什么，那么企業的主數據應該如何管理呢？主數據管理通過三大要素的處理，包括主數據模型、主數據整合手段和主數據服務等，幫助企業解決主數據面臨的四大難題。

　　首先，確定主數據模型。企業需要確定機構主數據的范圍，然后才是確定機構數據模型和標準，但幾乎沒有拿來就能用的模型，往往需要根據不同機構的業務需求來定義模型，所以主數據管理的定制能力很重要，需要支持模型的靈活定義，特別是對未來更多類型主數據的支持。

　　其次，確認主數據整合手段。在主數據的整合過程中，企業要選擇的是采用哪種模式進行整合。

　　一般情況下，整合手段有四種模式：第一種是注冊模式，適用于標示單一的客戶、病人、產品等；第二種是合并模式，用于支持DI/DW 報表和分析要求，以及法規遵從等；第三種是共存模式，面向銷售、市場、客戶服務支持操作型要求等；第四種是集中模式或交易模式，它同時支持分析型、操作型的需求等。不過，這四種模式并不是獨立存在的，往往是多種模式的一個組合，最后，通過SOA服務方式，將主數據管理信息服務化，供不同應用使用。

　　第三是，配置主數據服務。配置主數據服務是主數據管理的關鍵環節。其中，重復數據識別是主數據管理中的重要能力，根據配置的規則，標示在多個系統中存在的潛在的匹配對象，根據閾值定義，確定是否匹配，將有疑似的匹配結果，通過業務流程提交人工確認。另外，需要特別說明的是數據間的層次關系，它可以幫助企業全方位了解信息，其關鍵要素包括，跨系統、跨應用能力；為不同的商業目的， 創建、管理多種不同的層次關系；關聯不同的實體，構建360度視圖，并且可以保持所有實體關系歷史。

　　同時，我們發現，主數據的管理常常被誤解為是個單純的數據標準問題，而實際上在企業內部貫徹實施統一的標準需要愿景、制度、IT等全方位的配合，也就是說，主數據管理實質上是個管理問題。所以，為主數據管理而建立的獨立信息平臺，最好由業務方面的高層來負責，而不是IT部門負責人，因為，很多時候并不是技術的問題，而是業務部門之間的協調。

　　主數據管理與數據倉庫的區別

　　有企業用戶發出疑問，企業剛剛部署了數據倉庫，是否可以此基礎上進行主數據管理？這兩者有什么區別呢？

　　事實上，數據倉庫系統的分析結果可以作為衍生數據輸入到 MDM 系統。我們可以從目的、處理方式和數據量等三個方面來區分主數據和數據倉庫的區別。

　　主數據是經常需要維護的，需要確保其時效性和準確性。

　　首先，兩者的目的不同。主數據管理的目的是導出絕對真實的核心數據，即關鍵業務數據，同時還得提供主數據之間的關聯性，而這在數據倉庫里是難以找到的。

　　其次，兩者的處理方式上不同。主數據管理是一種偏交易型的系統，系統的服務對象是呼叫中心、B2C、CRM等業務系統；而數據倉庫是屬于分析型的系統，面向的是分析型的應用，在大量歷史交易數據的基礎上進行多維分析。

　　最后，兩者的數據量上不同。主數據管理存儲的僅僅是客戶和產品等核心數據的信息；而數據倉庫存儲的是來自歷史數據和各個維度的匯總數據，可能是海量數據。

盡管主數據管理牽涉到多個業務系統的數據平臺，可以與CRM以及ERP系統進行集成在一起協同工作。不過，主數據管理最好是一個獨立的企業級信息平臺，可以統一管理企業主數據。一個主數據管理解決方案不僅僅是一個軟件平臺，往往還包括一系列的最佳實踐和方法，一些相關的業務團隊以及特定的數據處理功能。

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