▌企业应用的需求

制造型企业尽管建设了多个业务信息系统，推动了企业数字化管理水平的提升，但在数据质量提升、数据集中管理、集成共享等实际应用过程中对主数据存在明显需求。

1   ▏数据质量提升的需求

各业务系统对于数据的定义不一致，不同业务系统中相关数据的血缘关系不清，导致了企业内部各类数据的冲突、规范不统一。需要开展信息资源规划工作，通过元数据管理建立元数据驱动的数据资源管理体系。根据元数据约束规范数据的采集过程，通过属性标准化、去重、冲突解决等途径，保证数据具有一致性、标准化、规范化。缩短数据清理周期、提高数据质量，为IT系统系统开发提供指导，促进企业统计口径的一致。

2   ▏数据集中管理的需求

建立数据管理规定，对应用系统和主数据库两个层面的数据采集、加工、存储、利用等过程进行规范，明确数据的责任主体、采集方式、采集频度、数据属性、数据权限等内容，对应用系统的建设进行约束，同时促进数据采集的完整性、及时性以及信息发布、共享的合规性。

3   ▏数据集成共享的需求

基于信息资源规划的成果，按照元数据的约束，从业务数据中抽取共有、公用以及较为稳定的业务数据建立企业统一的主数据库，并对主数据的抽取、加载、发布等使用过程进行统一管理，基于企业服务总线，通过数据集成通道，实现主数据采集、分发的共享，为企业内部各信息系统之间的数据共享、数据整合提供支撑环境保证数据信息的准确性、一致性、完整性。

▌系统架构设计

主数据管理系统包括元数据管理、主数据管理、编码管理、质量管理、流程管理与安全管理等功能模块，功能架构图如下：

元数据管理：包括资源目录管理、元数据模型定义、基础数据字典、元数据建模、数据源管理、元数据模型抽取等功能，建立企业数据资源体系。

主数据管理：提供数据模板管理、主数据维护、主数据采集、主数据分发、主数据检索、主题域管理、主题数据视图等功能。

编码管理：通过码段定义、码段组合来构建数据的编码规则，支持常见的编码方式，包括固定码、流水码、日期码、特征码、动态流水码等。

数据质量管理：包括质量规则定义、数据质量监控、数据质量分析、数据质量改进等功能，实现按规则的自动校验、统计分析等应用。

流程管理：提供任务待办、流程配置及流程管理等应用，实现流程定义、流程配置、参数设置、关联数据等功能，便于对各类主数据的采集、使用、审批等环节进行流程化管理。

安全管理：按照涉密信息系统安全管理的相关要求，提供数据访问监控、安全审计、三员管理等功能。

以企业内部相关信息系统为数据来源，通过数据交换平台或ETL工具实现数据的采集、转换和清洗，按照主数据的元数据定义，对采集的数据进行数据质量控制后进入主数据库，根据应用系统和BI系统的应用需求，基于数据集成总线将主数据分发给相应的数据库或数据仓库。

▌主要建设内容

1   ▏元数据管理

按照元数据标准对元数据模型中元素进行定义，创建数据资源目录，形成管理数据对象的资源体系分类，并以此为模型管理、数据管理与应用的数据资源导航。对数据资源对象引用元数据模型定义，进行数据建模。根据应用场景，可抽取已有实体数据库的数据结构形成元数据模型，业务全新创建元数据模型，元数据模型存入元数据库。通过元数据发布，在主数据库中创建数据资源的物理数据结构，支持主数据的管理与应用。

2   ▏主数据管理

主数据管理主要实现主数据的采集、编码、审核、维护、分发等功能，以编码为中心将各类数据进行唯一标识和识别，在统一的数据入口对主数据进行增加、修改、删除等基础信息维护，在特定数据操作点触发业务流程进行审核，实现流程化数据管理。基于集成的企业服务总线将主数据以web服务的形式发布出去，支持中间件或其他系统进行主数据调用。

3   ▏编码管理

提供灵活的编码方式，支持公共码段和私有码段管理，支持灵活的编码规则设置。公共码段支持固定码、公共特征码、流水码的编码方式，私有码段是针对数据资源定义其独自使用的码段信息，支持固定码段、日期码段、私有特征码段、动态流水码段、流水码段。

4   ▏数据质量管理

提供数据校验、质量规则定义、质量监控、流程调度、工作流设置、质量分析等功能，便于用户根据主数据标准、业务数据标准等规范进行数据质量查验和校对，可支持按校验规则的自动匹配校验与问题提示，对进入数据仓库前或生成数据分析模型时的数据质量状况进行统一体检，保证数据的规范性。

5   ▏数据流程管理

提供任务待办、流程配置及流程管理等应用，实现流程定义、流程配置、参数设置、关联数据等功能，便于对各类主数据的采集、使用、审批等环节进行流程化管理。

6   ▏数据安全管理

提供身份认证、访问控制、安全升级、菜单管理、权限管理、用户管理、访问监控等功能，关键数据可按加密方式进行存储，用户基于PKI+CA进行认证，权限管理可支持按照菜单、表单、数据等不同粒度进行设置。

▌主数据系统建设建议

1   ▏推进数据资产的规划设计

为更有效的推进升级转型，制造型企业需要树立大数据思维，加大数据资产规划和梳理，明确数据资产名录，明确应用场景和目标，构建数据资产体系，梳理和完善数据采集、传输、存储、交易、分析等运行流程，以主数据系统为基础，深化以数据中心为基础的集成应用，以便更好地发挥主数据的价值和作用。

2   ▏加强主数据的统一管理

制造型企业的信息系统较为分散，不同部门使用的信息系统中主数据差异性较大，为支撑数据集成、共享、分析应用，必须进行统一管理，制定统一的主数据标准和编码规则，建立主数据管理制度，有条件的企业可考虑成立主数据管理机构，加强对标准、规划、管理制度的推进和落实，切实从基础上保障主数据系统建设后的顺利运行。

3   ▏加强对系统的应用完善

主数据管理系统的运行过程涉及多个主责部门和主责信息系统，各职能部门需要在信息化统一架构下进行主数据统一管理与应用，通过不断应用，熟悉数据管理流程、检验规则、集成要求、数据标准等细节问题，通过业务部门与信息化部门合力，推进企业数据治理体系及治理能力的不断提升。

▌结语

主数据管理系统是制造型企业的基础信息系统，是企业大数据资源管理体系的重要组成部分，也是企业实现精细化管理和智慧化管理的重要支撑。通过主数据管理系统建设实施，可实现数据集中管理，降低数据集成复杂度，推动构建企业数据视图，推动企业经营决策与生产管控能力的不断提升。

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