公司主數據管理研究與思考

李智星　萬磊　舒新義　馬先俊　徐敏

摘要：公司規模不斷擴大的過程中，由于業務的需求，公司內部存在許多應用系統，目前僅營銷系統已達23個之多。由于每個系統中的數據存儲方式和維護方式不同，因而各個應用系統之間將會出現分塊的信息孤島，不利于系統間的數據共享。同時，數據標準的不統一，錯綜復雜的數據對照和映射關系，使得公司無法及時并準確地進行數據分析工作。以上問題的存在，嚴重影響了公司的高層決策，并阻礙了數據資產價值的實現。對于電網企業，主數據是企業信息數據的重要組成部分，對主數據進行統一管理，可以大大提高企業的效益。目前，國內企業對主數據的重要性認識不足，企業內部沒有統一的主數據標準，給企業的發展帶來了阻礙。文章圍繞公司存在的數據冗余、數據不一致的問題展開研究。在探索數據不一致的過程中，提出共享數據管理和基礎數據標準化管理。由于共享數據管理已經很成熟，所以文章以基礎數據標準化管理為研究重點，分別從數據結構維護，規則制定以及數據維護等方面進行詳細介紹。通過基礎數據管理系統使用交換集成方法實現不同系統間數據的傳輸，從而保證系統間數據的一致性。幫助其實現數據資產價值、推動業務創新、增強企業競爭實力。

一、研究背景

20世紀60年代電網企業的信息化開始起步。這期間，既有基礎設施及應用軟件的更新換代，也有單位、部門基于各自獨特需求建立的信息管理系統。也就不可避免的形成信息“孤島”及信息資源難以共享的問題。

數據是企業信息化的基礎，而獲得有用的數據來支撐各層決策是信息化發展的最終目標，因此數據管理是企業信息化的核心。隨著數據的作用的凸顯，其作為信息系統的基礎必須牢固。那么如何確保數據的完整性、準確性、一致性就是十分嚴峻的問題。如果數據質量出現問題，輕者造成業務低效，重者造成重大決策失誤，產生不良后果，因此，確保數據質量是一項長期的工作，包括數據的清理、數據的重組和規劃等。

主數據是對業務對象所需的核心數據進行統一定義，它不會頻繁變化，且可以被業務流程及其他應用引用。研究、實施主數據管理不僅可以向各應用系統提供經濟、高效的數據服務，還可確保數據的完整性、一致性；主數據管理研究是通過對公共數據的發現和標準化描述來促進數據一致性管理，進而實現跨部門數據共享融合；主數據管理實施可以獲得一致的企業數據視圖，對部門的業務管理意義重大。

隨著電網規模不斷擴大、傳統的數據管理已難以適應快速變化的需求，迫切需要加快推進主數據管理建設，實現數據管理規范化、標準化的目標。

二、研究現狀

目前，國內部分先進企業已開始關注企業主數據管理的重要性，并進行了益嘗試： Z銀行針對缺乏統一的客戶關系管理、信息孤島難以消除、不能跨系統采集、共享數據、不能處理隨機分析需求；難以獲得管理信息的統一視圖以及現有數據資源利用不夠、信息重復錄入等問題，有針對性的提出解決策略，即通過整合架構將信息資源從分布異構的子業務系統中剝離、獲取銀行內部信息資源的統一視圖，以確保信息的一致性、準確性、以分析原始信息為基礎能獲取有關業務的洞察力用以支持決策。

國外歐美較成熟的企業，也經歷了包括“信息孤島”在內的系列“數據處理危機”問題。為解決這一系列問題，業界IBM、SAP等提出的主數據管理的理念。國外企業的主數據管理工作較為典型的有：西門子醫療系統，通過主數據管理形成了自動化的全球綜合解決方案，主數據管理系統的建立促進了企業的利潤最大化；美國XCEL公司目標是成為能源行業領袖，其業務遍布美國。為在節約業務時間、改進業務流程、提高客戶滿意度等方面取得成效，XCEL能源公司的后臺數據庫應用IBM的主數據管理工具進行了整合，幫助公司消除了信息孤島、提供了企業統一的數據視圖、支撐了企業關鍵決策、同時還提供了業務執行的全局數據支撐、并為業務趨勢分析提供了可信的數據來源；AETNA公司是資產達199億美元的保險公司，公司目標是：“致力于為客戶提供全方位的服務同時有效控制其相關醫療成本”。該企業的具體做法是 “先于競爭對手應用主數據管理軟件將分散的信息資源集中起來，并可提供一致的實時信息，以及時了解患者一系列情況。基于企業信息統一視圖，公司各部門之間能夠信息共享，并作出相應決策。

當前，國外歐美一些信息化程度較高的企業大多基于充分利用現有數據積累，避免重建信息系統對企業造成損失的雙重考慮，將公司的主數據管理技術的重點放在對現有系統主數據的整合與管理方面，典型的有IBM、SAP等。但是，基于現有系統建主數據管理系統的先天不足就在于：大量的冗余數據、標準不統一、數據整合困難等。從成本效益分析來看，這種不完全的主數據管理較開發新系統而言產生的效益更高，更易于被多數企業所認同。

而就國內現有的信息化程度來看，實施西方企業已有較為成熟主數據管理方案并非最佳選擇。但是，可以充分借鑒國外企業的經驗教訓，提前籌劃主數據管理問題，在一系列信息系統的包袱尚未形成時，實施企業主數據管理。這就需要一條適合于公司的主數據管理路線，即基于對現有的業務流程分析，建立主數據管理體系，減少數據冗余，避免信息孤島。

三、主數據管理研究內容

（一）業務目的

通過對現有信息系統環境進行分析，主數據管理的目的在于解決數據冗余、數據不一致、業務低效及業務變化四個主要問題。

數據冗余：公司每個業務部門、甚至每個系統、應用都會收集其業務范圍的核心業務實體數據。典型例子：設備參數和客戶數據在企業內各個角落都被重復記錄著。但在收集設備與客戶信息的過程中，只會產生少數相同或一致的結果。這將會導致除了存儲成本之外的另一嚴重的問題——數據冗余導致數據質量過差。

數據不一致：企業內主數據不一致導致大量資源浪費，如時間、成本以及人力資源等。判斷企業內客戶真實信息本身并不能增加企業利潤。但卻會因沒有統一的業務口徑、標準以及存儲機制用來保存比對客戶數據，使得對客戶數據一致處理的過程重復出現而增加企業的成本消耗。

業務低效：雜亂無章的主數據會產生業務低效問題，如配網搶修管理，由于營配貫通不到位，配搶中心值班員需要綜合幾個系統數據去判斷一個客戶的真正位置，這不僅是低效的，而且有可能會由于信息的不全不暢、搶修超時，使客戶不滿意而投訴。企業內的各種工作都顯示出，散亂的主數據管理嚴重降低了企業的效率。

業務變化：企業內經常發生各種變化，如開展新的業務或服務，組織機構變化，新技術出現。這些企業內的各種變化都會導致企業主數據的變化，如果沒有適用的標準來管理這些變化，企業在數據冗余、數據不一致和業務低效等問題就會不斷加劇。

（二）技術路線

1. 需求調研

（1）業務現狀調研

針對公司業務現狀，了解業務過程中涉及到的業務實體，從數據全生命周期視角來關注業務實體的數據在業務過程中是如何產生、應用和終結。例如，企業關注的客戶實體，從數據全生命周期視角來看，客戶的信息從哪個業務環節產生，在哪些業務環節使用，最后在什么條件下終結。

（2）業務系統現狀調研

對企業的業務流程充分了解后，再對業務系統現狀進行梳理，分析業務實體存在于哪些系統中，在各業務系統在應用過程中使用了業務實體的哪些屬性，這些屬性是在哪個系統中維護和更新。

（3）公司戰略與規劃調研

長遠來看，有必要了解公司發展戰略和業務規劃，分析哪些數據目前沒有、但未來可能會有共享需求，需要作為主數據進行管理，并在建立主數據管理體系時充分考慮未來主數據可能增加屬性的需求，確保主數據模型的可擴展性。

2. 主數據的梳理和規劃

（1）主數據梳理

在需求調研基礎上，將各業務系統中梳理出來最核心的、有共享需要的基礎數據納入主數據管理目錄，歸集主數據應用屬性，形成主數據管理體系。

（2）主數據規劃

主數據管理體系形成后，將主數據劃分層級為企業級和業務級。企業級主數據為公司各部門都有共享需求的數據，業務級的數據則為業務部門專用數據。

3. 主數據指標體系

（1）主數據描述

定義各主數據具有哪些屬性，每個屬性值的口徑是什么，避免各個業務系統中數據口徑或定義不一致。

（2）主數據質量標準

定義各主數據的所有屬性值的合理性規則、完整性規則及數據質量審核流程。

（3）主數據歸屬

協調主數據歸屬，確定主數據歸口管理部門，以及主數據屬性的審核及維護部門。

（4）主數據使用標準

主數據建成后，對主數據的使用進行規范，特別是敏感主數據，如客戶私密信息，確定不同角色的主數據使用權限，以及各個系統之間的主數據使用接口。

（5）主數據的生命周期管理

定義每一個主數據的生命周期，明確各個主數據什么時候產生，以及什么情況下終結。

（三）主數據管理

1. 主數據的定義與標準化

主數據是在企業中可以共享的、數據標準一致的業務實體，是跨系統、跨平臺、跨應用的基礎數據的權威來源。

2. 主數據的清洗和整合

集中進行主數據的清洗和整合。通過數據治理、前后數據補全，得到標準的、干凈的、連續的數據，供數據挖掘使用。

3. 主數據的分發與共享

以共享服務的方式把完整、統一、準確的主數據分發給企業范圍內需要使用數據的相關方。

4. 主數據的質量監測與反饋

對主數據質量、規約符合性進行分析和處理，對冗余、錯誤的主數據進行集中的重組、清洗、匹配、校驗和修復，為各個業務系統提供高質量的主數據信息。

四、總結與展望

本文對國內外企業主數據管理及應用現狀進行深入分析，結合當前公司主數據管理實際，總結出主數據管理的業務目的，提出了主數據管理技術路線：一是需求調研，包括業務現狀調研、業務系統現狀調研和公司戰略與規劃調研；二是主數據梳理和規劃，主要有主數據梳理和主數據規劃兩部分；三是構建主數據指標體系，包括對主數據的描述、主數據質量標準、主數據歸屬、主數據使用標準及主數據生命周期管理。最后，討論主數據的管理，主要從主數據的清洗和豐富、主數據的分發與共享兩個方面開展研究。

本文對公司主數據管理進行了有益的探索，以此為基礎，后續可對相關技術及管理方法進一步提升：梳理更多領域的業務數據資源，實現主數據建模；加強主數據模型對公司數據管理的支撐作用，夯實公司數據管理工作基礎。

參考文獻：

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（作者單位：李智星、萬磊，國網湖北省電力公司；舒新義、馬先俊、徐敏，國網湖北省電力公司鄂州供電公司）