本文介绍了主数据的概述，包括主数据的定义、特征、类型、和其他数据的关系，主数据管理的意义，主数据管理的实施痛点，主数据管理的内容，主数据的管理实施方法以及项目实施示例等内容，为对主数据和数据管理有研究兴趣的朋友提供了一定的参考。
主数据又被称为黄金数据，其价值高也非常重要。对企业来说，主数据的重要性如何强调都不为过，主数据治理是企业数据治理中最为重要的一环。主数据管理的内容包括 主数据管理标准、主数据应用标准 和 主数据集成服务标准 三大类。
是指用来描述企业核心业务实体的数据，是跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据。
多年前，当我们开始“玩主数据”的时候，客户领导担心业务部门不能正确理解，把它称为“公共数据”——这个名称虽不够准确，却为普及主数据和主数据管理奠定了良好的基础。
在中国制造2025战略决策的指引下，制造业都在智能制造领域探索自身的发展路径，希望能够跟上数据发展的浪潮，以数据驱动业务快速提升企业竞争力。那么面对企业海量数据，如何找到数据管理的切入点呢？分析近些年我所接触到的制造业数据项目中，制造业在数据管理方面起步较晚，企业自身已经意识到数据管理的重要性，并根据自身发展情况不同而选择适合自己的建设目标，大多数企业纷纷选择主数据管理来入手。 制造业主数据有着鲜明的特点，首先主数据分布在设计、工艺、生产过程中的多个业务部门中、在众多异构系统中使用、主数据本身具备多学科的特
元数据是企业数据资产管理的基础，是关于“数据的数据”，例如数据类型、数据定义、数据关系等，相当于数据表格中的表头信息，是一个相对客观的概念。
主数据是在各业务系统均被使用、共享性极高的一些数据，满足跨部门跨业务协同使用，反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息，属于事务性数据。典型的主数据包括客户、产品、组织机构、物料、财务科目、人员等。
伴随着“工业4.0”“智能制造”“中国制造2025”而来的所有产品设计、生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是
新冠肺炎疫情当前，上海的封城之殇仍绕梁余耳，被称为疫一代的我们，算下来疫情下生活工作也有近 3 年了。如果说什么对我们的生活、工作方式改变最大，那莫过于疫情了。
主数据被普遍定义为组织/系统间共享的描述业务实体的数据， 属性相对稳定， 变化缓慢。
导读：本文介绍顺丰科技在数据治理方面的实践。分享分为两个部分，第一部分总体介绍顺丰科技在整个数据治理过程中的心路历程：我们做了哪些工作，在数据治理各个领域，分别做了什么事情。第二部分分享数据治理中关键的主数据管理在顺丰科技的实践和落地情况。如下：
身处大数据时代，数据驱动自然而然成为了一个不可逃避的热词。不少企业在做决策或者产品、运营等优化时，在数据的支撑下进行科学地运营，从而为业务带来更多增长，在这一过程中，他们发现收集到的数据的有形商业价值在很大程度上取决于一件事：如何计划并使用数据。
大家好，我是独孤风。在当今数据驱动的商业环境中，数据治理成为企业成功的关键因素之一，而数据血缘正是数据治理成功的一个关键。
无论你是什么行业，你都无法回避的一个关键词是“数字化转型”。通过数字化转型，让企业变得敏捷，成为一种时代精神，也是我们这代IT人的使命。
主数据是描述核心业务实体（如客户、供应商、地点、产品和库存）的一个或多个属性。所以主数据即是在进行企业业务架构分析中发现的核心业务对象。或者讲主数据是企业已经存在的涉及到价值链核心业务流程的各个IT系统的基础数据。
数据治理是国央企在数字化转型中的重要内容。2020年国务院国资委办公厅发布《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中要求：加快集团数据治理体系建设，明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。
在开始构建主数据管理(MDM)解决方案之前，首先需要明确我们当前的数据管理现状是什么样子的，而我们的目标是什么，具体可以参照上一小节：主数据管理(MDM)的成熟度。
我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发，联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题，因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书：《华为数据之道》，对企业管理和使用数据做了系统的总结，其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后，摘录部分章节分享给大家，感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型，数据治理是关键，数据的分类管理又是数据治理的核心，本文将通过《华为数据之道》
企业数字化转型趋势是“数据”引领业务变革，数据集中管控成为大势所趋，如何做好数据共享和数据分析、如何发挥数据资产价值最大化是我们信息化工作首要目标，本文从基本术语及概念、数据共享服务、数据资源中心架构、数据治理平台、数据运营体系等10核心观点来阐述，实施企业级数据治理项目是数据资源中心建设的关键,是企业数字化转型和发展的基础。
声明：本文系网络资源(若侵权请联系删除！)仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。文中所指ERP即SAP软件。
今天想和大家聊聊如何选择主数据管理方案。在上一篇文章里，我们谈到了数据孤岛形成的原因，简单地介绍了主数据管理的概念和主数据管理为何能发挥作用。
导读：2017 年华为提出了企业的新愿景："把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界"。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为，成为行业标杆"的数字化转型目标。
主数据管理（MDM ）是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据 。
参考数据管理是对定义的数据值域进行控制，包括对标准化术语、代码值和其他唯一标识符以及每个取值的业务定义的控制，和对数据域值列表内部和跨不同列表之间的业务关系的控制；并且对准确、及时和相关参考数据值的一致，共享使用进行控制，以进行数据分类和目录整编。
主数据管理(MDM)系统的基础是什么，这取决于您所认同的实现风格，这为项目成功提供了最佳机会。这在很大程度上取决于您在数据管理方面的业务情况。
随着企业数据越来越大，企业意识到数据是一种无形的资产，通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用，能盘活并充分释放数据的巨大价值。如果不能对海量数据进行有效管理和应用，企业堆积如山的数据给企业带来的是高昂的成本，数据就用不起来，也用不好。
随着大数据的日益普及，笔者一直在思考一个问题：什么是小数据？当人们在谈论小数据的时候，认为在大数据的话语体系里，应该有小数据的说法。但至于如何认识小数据，如何界定小数据，如何理清小数据跟大数据的关系，以及这个小数据会对目前的大数据产业发展以及管理制度建设方面带来哪些影响，一直一来没有相关专业的文章著作或研究成果。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
信息建模描述了理解与企业相关的数据、流程和规则所需的元数据（图1）。信息建模有三个主要领域：
伴随着企事业单位信息化不断的深入、各种技术持续的发展以及人们对数据治理的认知不断加深，数据治理工具在过去的20年也不断的发展，笔者以某世界500集团企业案例为原型，介绍数据治理工具发展及变迁及未来发展趋势和方向,供广大读参考。
我经常参与一个组织的MDM程序，当他们在一个失败的项目之后向InfoTrellis请求帮助进行清理，或者开始尝试X，以实现对某些人来说非常困难的目标时。主数据管理实现失败的原因有很多，但是没有一个是由于在这些场景中使用的责备游戏的原因。大多数的失败来自于人们没有准备好的常见问题。
对于现代企业而言，数据的可视化和准确性至关重要。特别是随着供应链越来越依赖自动化流程，数据一致性也变得越来越重要。B2B合作伙伴之间交换的信息即使很小的差别也可能会造成代价高昂的错误，例如订单执行不正确或消息发送失败。
订单管理中心是整个物流架构中的核心组成部分，它负责接收、处理和管理所有的订单信息。订单管理中心可以实现订单的自动化处理和跟踪，包括订单生成、订单审核、订单分配、订单配送、订单结算等流程。此外，订单管理中心还可以提供订货人、收货人、发货人等相关信息的管理和查询功能。
主数据管理是旨在创建和维护权威、可靠、可持续、准确、及时和安全的环境的过程和技术框架。这个环境代表了一个单一版本的事实，作为跨不同的系统、业务单元和用户社区的可接受的记录系统。
▊《数据治理：工业企业数字化转型之道》 祝守宇 蔡春久 等 著 电子书售价：79元 2020年10月出版 本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。 其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等
上月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》（以下简称《规划》，点击查看），并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。 该《规划》的发布引起不小轰动，大家看到了国家对数字中国建设的重视，也对未来数字化建设的落地有了明确的方向！ 企业数字化转型势在必行，而如何构建科学、安全、高效、有序的数据治理体系成为了企业数字化转型的重大命题。 数据治理 是当下企业谋求竞争优势和向高端发展进程中难得的一个机遇，同时也是一个无可回避的挑战。 博文视点学院联合华矩科技推出《数据治理大讲堂》系列课程，4大
SQL Server 2008 R2的主数据服务（Master Data Services，简称MDS）已经放出，目前是CTP版本，微软提供了下载地址：
2019-2021 人人都提数据中台，张口就说业务数据化、数据业务化，数据驱动业务，甚至数据重塑业务；如今大家又与时俱进开始侃侃而谈数据化转型。在我们讨论数据化转型、数据中台、数据云时候都离不开一个稳定可持续迭代的数据底座。这里数据底座包括离线数仓、实时数仓、数据湖。数仓（包括离线数仓、实时数仓、数据湖）就是这个数据底座。
数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。主要分为以下三点：
SQL Server 2008的R2版本马上就要放出CTP了，其中最令人兴奋的就是R2中提供了主数据管理的功能，下面简单说一下R2中到底为我们带来了哪些新特性：
主数据管理（MDM）是一种主动的整个企业“管理”数据的数据管理规程，而不是在每个交易系统中“维护”它。由于商业智能（BI）应用程序的普及，最近对MDM的关注持续增加。
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同，数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性，并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用，给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
作者：Mayuresh Joshi翻译：王可汗校对：赵茹萱 本文约1300字，建议阅读6分钟本文教你如何利用LSTM网络预测股价走势，并对开盘和收盘价进行可视化。 一个高效设计的数据库管理系统对于企业来说是至关重要的，它的目标是最大化其分析计划的影响，并发展到使用高效的数据和人工智能驱动的工具。但是正如我们所看到的，数据管道的数据准备阶段对于数据科学家和相关专业人员来说是劳动密集型的，并且可能会引发效率问题。增强分析极大地帮助了整个过程，从数据收集到提供有深刻见解的建议，通过这些过程来影响业务决策。 那
本文章仅用于SAP软件的应用、学习沟通，文中所示的截图来源于SAP软件，相应著作权归SAP公司所有。
“从1790年美国第一次人口普查，到1946年计算机问世；从2007年iPhone第一代发布，到今日的数字孪生与人工智能，数据变得无处不在。一波又一波的标志性事件，推进着数据管理在浪潮中向前发展，从最初指尖上的负担，到真正能为企业带来业务价值，数据管理一直在不断创新中发展。
首先介绍一下很多企业在做主数据建设中都会遇到的一些痛点和挑战。可能很多企业有的没有建主数据；有的建了分域的主数据，比如说人事域、财务域、生产域、制造域；有的是建了集团级的统一的主数据；有的还建了分级的主数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
