主数据管理方法论之-寻找主数据

主数据管理方法论之-寻找主数据

若是一个企业在进行主数据管理以前，可以确切的知道企业中有多少种主数据,那么项目团队必定会有种很踏实的感受。而笔者认为，寻找全部主数据这件事情的过程价值要大于结果价值。由于不管咱们找到多少个数据，可以在第一阶段归入主数据管理体系的每每仍是那几个主数据，反而是寻找的过程让咱们更加清晰的认知了主数据和主数据管理。

寻找主数据以前最好是可以先肯定一个范围，就比如在一大堆青椒中找到黄色的青椒和“找到黄色的青椒”就彻底是两个不一样的任务同样，若是可以事先找到一堆数据，而后利用适当的方法来辨别，那样寻找主数据的工做就相对的轻松了一些。在实践的过程当中，笔者认为有两个范围是比较理想的。

一、 从一份完整的企业数据架构文档中寻找。

一份完整详实的企业数据架构文档能够较为全面的描述企业内的信息，在这个范围内寻找主数据无疑是愉快和惬意的。

2、在全部应用系统的数据字典中寻找。

若是企业没有进行过IT规划工做，那么咱们建议以全部应用系统的数据字典（每一个系统的数据库ER图）为基础进行主数据寻找。全部应用系统指当前使用的系统和将来规划的系统。

有了这些数据做为基础上，主数据的寻找即是成功了一半。咱们会依靠几种方法的结合来寻找主数据。由于咱们很难依照如下的某一种方法找到相对比较彻底的主数据集合：

一、 定义法

根据主数据的定义来寻找，也许主数据的定义有不少，也许他们的描述很晦涩，可是没有关系，找到一个你以为可以理解的主数据定义，依照定义找到可能存在的主数据（系统间的共享数据就是主数据）；

二、 数据分类法

这个分类的方法并非源于百度或者是某些权威期刊，而是在咱们长期与数据接触的过程当中，按照引用（生产和推导）层级归类后的划分。咱们将企业中全部的数据大体归类为如下几种：

n  参照数据

     有国标能够参照的，固定不变的，或者是用于企业内部数据分类的，基本固定不变的数据。前者如民族，行政区域，行业分类编码，性别等，后者如，人员分类，岗位分类，职级分类等。若是按照主数据域的观点来看，他们就是每一个主数据域中最不引人瞩目的哪些基础引用数据。

n  基础数据

这些数据是每一个应用系统中都会用到的，咱们一想就要想起来的，人员数据，单位部门数据等；

n  业务系统核心基础数据

每个应用系统每每都会围绕着一些基础的核心数据展开，好比项目管理系统中的项目数据，客户关系管理系统中的客户数据，生产管理系统中的BOM或者工艺流程数据等。其实人员和组织机构数据也属于HR系统中的核心基础数据，仅仅是由于这两种数据在大多数系统中都会被使用，因此才单独罗列出来。

n  交易数据

只要是一个企业的管理生产在进行，就会产生的记录生产管理过程的数据，好比入库单，出库单，生产计划单，采购单等等。

n  统计，分析，预测数据

基于平常记录数据进行计算得出的各类数据。

        咱们将前三种数据归类于主数据范围内。

三、 目标价值法

凡是可以经过主数据管理体系获取应用价值的数据也能够归入主数据管理系统中。

咱们并不想在每个数据上与用户和其余的专家进行“这个是不是主数据”的争论，由于笔者认为这样的争论意义不大（因为IT行业的特殊性，概念的定义并非可靠的，这个行业变化太快，概念也太多了，惟一能够遵循的就是价值原则，也就一切技术和方法都要从价值的角度在实践中检验）。笔者但愿在最终与用户确认主数据梳理成果时，遵循如下原则处理。

1、90%原则

对于所确认的主数据有90%可以达成一致，不一致部分能够尽可能以客户需求为准

二、 价值原则

全部被梳理出的主数据都可以归入将要建设的主数据管理体系，且归入体系后就可以展示主数据管理的价值。

三、 柔性扩展原则

面对未知时，保留扩展和变更的准备。在静止情况下，预先考虑10%的变更，同时也能够承载因为经营管理变更所致使的窄幅变更；

主数据梳理的最终交付物应当是一堆的主数据罗列。至于具体每一个主数据的详细描述方法见主数据方法论第二篇-主数据建模。

 

篇外二则

1、参照数据和主数据

    在咱们的理论体系中将参照数据也概括为了主数据，在其余的方法理论中，也有单独将参照数据归类的状况。之因此咱们把参照数据归入了进来，是由于在咱们现有现有的工具体系内，彻底可以支持参照数据的管理。咱们能够把全部的参照数据在主数据管理系统中建模，进行数据录入，而且把每一个系统中的参照数据与标准数据进行对应。此外将来将要实施的系统凡是涉及到参照数据数据的，须要以主数据管理系统中存储的数据为准。

2、主数据域和主数据

    第一次听到主数据域的概念时，以为描述的太贴切了。由于在进行主数据管理时，每每一个主数据的建模要牵扯出好多个主数据，好比人员主数据建模时，有可能就会须要人员类别主数据，岗位主数据，人员职级主数据等等。若是把人员主数据称为一个主数据域就显得尤其的恰当和形象。在进行主数据梳理和最终归类时，应当按照主数据域进行划分，这样的结果就更加的清晰和易于理解。