主数据的定义
主数据可以简单理解成，数据被一处以上的应用所使用到，此类数据就可以成为主数据
主数据管理系统
MDM 是在业务和 IT 协同工作下确保企业业务关键的主数据资产 (如员工、组织、地理信息等) 的权威、可靠、可持续、精确、安全的数据环境。
企业所面临的数据问题
企业都会使用不止一个系统（除非是非常小的企业），同一个现实实体的细节会出现在不止一个系统中，例：员工会被定义在财务系统、OA 系统等。因此就会带来如下问题：
可能需要在每个系统中重新存储数据
系统之间可能不同步（新数据，更新数据）
重复数据："ABC Ltd"和"ABC Limited"是同一个东西么？
报表或者分析：难以从多个系统去合并数据
制造商使用主数据管理解决方案的五点注意事项
01-提供一致的、高质量的在线数据
MDM不仅能够集成并改进ERP、CRM、电子商务和营销自动化系统；而且还能使用数据联合自动化技术为市场和业务伙伴提供数据。此外，它还能与内容管理系统（CMS解决方案）相集成，以便您能向客户发布适当的内容、图像和关键字，从而允许他们轻松地在线查找您的产品。许多企业均已开始使用MDM来管理来自多个业务部门的产品数据、数百个网站、数千万个产品和数亿名客户。MDM提供可扩展的结构化流程，允许您启动、清理并集成各种环境中的数据。
MDM允许您为输入数据的用户。如提供在线内容的用户设置数据治理规则，从而为您提供参数，如所需的数据类型、结构和值列表等。您可以在线创建干净的规范化数据，从而允许多人随时间的推移而描述产品，同时仍允许客户轻松地查找和比对产品。
02-聚焦整条价值链
如果您是制造商，那么，一定会有供应商为您提供组件、材料或成分，以便您构建产品和服务。您可将MDM用作单一中央存储库，以收集并集成供应商信息和关键内部数据，而不是依赖存储在不同系统和位置的数据。您可连接仓库和库存管理系统，以消除数据差异、降低数据维护需求并确保数据的实时性和准确性。
MDM（和产品生命周期管理解决方案）提供了统一的解决方案来管理整条价值链中的每个环节（从产品设计和装配直到生产和交付），并且覆盖面非常广泛（从安装在智能设备中的电脑芯片直到流入液体清洁产品中的水）。通过有效管理流经企业内外部的信息，您将能够缩短产品上市时间。
03-实现无缝数据联合
制造商任务艰巨，需要与多家零售商、供应商、合作伙伴和分销商共享数据。所有这些合作伙伴都是数据接收者或发送者。他们或根据其内部系统为您提供内容，或要求您提供定制内容来满足其需求。属性、包装的层次结构、产品分类和协议都是诸多相关变量之一。然而，虽然采用多个不同标准的多名合作伙伴给您带来了严峻挑战，但是，通过使用MDM来管理和维护产品数据，您将能够更加轻松地应对挑战。
即使每家供应商都有自己独特的定义、要求和标准，您也可以轻松应对。适当的MDM平台可令内容联合变得简单且易于管理和维护。您可通过最有效的方式来轻松共享相关产品数据，并基于预定义的数据标准来调整内容，令其同时符合接收者和发布者的要求。
04-确保您的运营数据具有战略意义
您可以高质量的数据为动力，针对产品的构建、管理和运输开发新模型和新流程。无论是生产汽车还是包装食品配料，制造商都需要为仓库管理、库存管理、供应链、运输和包装等多个系统提供精确、及时、一致的数据。高质量的数据乃是确保一切工作有序开展的前提，例如决定可装入托盘的产品的确切数量、可堆放在货板上的包装箱的确切数量、以及为了将产品如数送达货架和客户手中而需要的运输车数量等等。
数据的重要性远远不止于此。制造商需要高质量的客户数据来决定如何在适当时间通过适当渠道将适当产品提供给适当的客户。MDM可删除重复数据并避免向同一企业和个人发送多封相同的电子邮件，从而解决掉“接触点疲劳”问题，帮助降低取消订阅率。
05-从全局的高度去考虑问题
请切记，现在的客户能够无比轻松地在全球范围内网购产品。这给制造商带来了巨大商机，但前提是他们必须要考虑各地区的语言、货币、测量系统、合规和物流等因素。从某种意义上说，MDM赋予了新客户接触全球卖家的能力。企业应针对多个市场提供本地化数据和语言翻译，以便业务用户能够跨越多个地区来更好地管理相关资产。
如何进行主数据管理
那如何解决这上述的两大痛点，亿信华辰睿治数据治理平台-主数据管理提供了完整的解决方案，主要工作包括以下几方面：
1、完善主数据管理体系
构建主数据体系，建立企业的主数据管理组织机构。设置主数据管理岗位，明确职责和分工。制定管理制度、标准以及流程。综合组织机构、人员配备、制度流程三方面建立起完备的主数据管理体系。
2、统一主数据来源
梳理主数据范围，统一各类主数据的来源，保证主数据入口的唯一性和准确性，打破原有数据分散、不一致的局面。
3、建立主数据标准规范
对各类主数据的标准和规范进行定义，从源头提高数据的质量和可用性。
4、进行主数据管理
通过专业化工具实现主数据管理，降低数据管理、维护、集成成本，提升主数据的质量，提供主数据服务，提升数据的高效利用。
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