在2024数字赋能季 · 案例解析系列直播中，有很多关于主数据的问题，小亿挑选了6个大家都关心的主数据项目实施问题，整理在这了，希望对你有所帮助。

Q1.主数据管理有几种模式，在项目中，是如何使用这几种模式的？

答：主数据管理通常遵循三种主要模式：

第一种模式是集中式管理。此模式下，所有核心的主数据被集中存储于一个中央数据库之中，并由一个专门的团队负责统一的维护与管理。这种模式的运作机制类似于当前众多集成化平台，通过高度集中的数据管控，确保了数据的一致性和准确性，提升了数据处理的效率与安全性。

第二种模式则是分布式管理。在此模式下，主数据不再局限于单一的中心库，而是根据业务需求，分散存储于各个业务系统的数据库中，并由各自系统内的团队负责维护。此模式的优势在于能够充分利用各业务系统间的专业性与灵活性，快速响应业务需求变化，同时减轻了对中央系统的依赖，提高了系统的整体韧性。然而，其适用场景更偏向于业务分散且独立性较强的组织环境。

第三种模式是混合管理模式，它是集中式与分布式管理的有机结合。该模式既保留了集中管理在数据一致性和安全性方面的优势，又吸收了分布式管理在灵活性和响应速度上的长处。混合模式特别适用于业务复杂、主数据类型多样且既有共通性需求又需保持一定独立性的场景。通过灵活的部署策略，混合模式能够有效平衡数据集中与分散的需求，为组织提供更加全面且高效的数据管理解决方案。

Q2.主数据价值，是最初客户提出来的，还是在项目实施过程中不断磨合总结出来的？客户最后是否认同？

答：关于主数据价值的界定，其起源并非单一地源自客户的初步提出，而是在项目实施的深入过程中，通过双方的不断协作与磨合，逐步总结提炼而出。这一过程体现了对数据管理需求理解的深化与细化。

具体而言，当我们在为客户执行其他相关项目时，会积极捕捉并总结项目执行过程中遇到的痛点与挑战。以某投资集团的项目为例，在构建其合同管理系统并优化工作流程的实践中，我们发现了数据一致性与维护效率的关键问题：同一条数据既在合同系统中被使用，也在财务系统中频繁出现，这直接导致了数据冗余与更新维护的复杂性。面对这一瓶颈，我们提出并探讨了解决方案，旨在实现数据的集中化管理与统一维护，从而简化操作流程，提升工作效率。

至于客户对主数据价值的最终认同度，这很大程度上取决于我们如何精准地把握并解决客户的实际应用场景中的具体问题。换句话说，我们的工作成果需要切实地改善客户的数据管理现状，提升业务运作效率，并为其带来可量化的价值。因此，可以说主数据价值的认同是在项目实施过程中，通过解决客户实际需求并满足其业务期待而逐步建立的。这一过程既是双方合作的结晶，也是数据管理实践智慧的体现。

Q3.主数据项目建设中，哪个过程是最难的?

答：主数据项目的建设主要涵盖两大核心层面：管理层面的规划与技术层面的实施。亲身参与多个主数据项目深刻体会到，相较于技术层面的实现，管理层面上的制度建设、模型需求调研与模型构建是更为复杂且挑战性的任务。

具体而言，管理制度的生成是一个系统工程，它要求项目团队不仅需深入理解企业的业务需求与数据管理现状，还需结合行业最佳实践，制定出既符合企业实际又具前瞻性的管理制度。同时，模型的需求调研与建立同样至关重要，这一环节涉及对主数据范围的精准界定、数据属性的细致梳理以及数据间关系的明确构建，是确保主数据管理系统能够有效支撑企业业务运营的基础。

然而，一旦我们成功界定了主数据的范围并确立了主数据模型，技术层面的实现便相对变得直接而高效。借助如亿信华辰睿码主数据管理平台这样的先进工具，我们可以迅速地将管理层面上的制度设计与模型构建转化为实际可运行的系统，从而实现主数据的集中管理、统一视图与高效利用。这一过程不仅显著提升了数据管理的效率与准确性，更为企业的数字化转型与智能化升级奠定了坚实的基础。

Q4.业务层面对物料的统一很难，各个子公司之间对同一物料的管控维度不一致，在推动一物一码上有没有好的经验？

答：关于统一物料的管控维度，其核心在于通过物料的多种属性来实现精细化管理。不同公司或子公司之间，对于同一物料的定位可能因业务需求和战略考量而有所差异。例如，某物料在A公司可能被视为备品配件，而在B公司则可能被视为原材料或销售物料。这种定位差异导致了在各自体系内虽实现了一物一码，但从公司整体视角来看，却呈现出了一物多码的现象。

针对这一现象，我们应从一物一码的本质出发，理解其目的在于确保主数据中物料的唯一性和可追溯性。至于物料编码的具体组成，则可根据实际情况灵活设计。若当前尚未有完善的方案来确保各子公司或公司间物料用料的统一性，我们可以考虑采用更为简洁的编码方式，如仅使用基本流水号作为物料标识。

在此基础上，我们可以通过物料的型号、规格、原厂物料编码等核心属性来确认物料的唯一性，确保各子公司或公司间对同一物料的识别一致。而对于物料在不同业务场景下的具体属性（如分类、用途等），则可通过其他业务系统进行详细记录和区分，以实现更为精细化的管理。

Q5.主数据建设会影响下游系统，要改变他们的业务习惯，甚至改造系统功能，推起来往往比较难，请问这方面有什么经验可以分享。

答：关于主数据建设对下游系统的影响及应对策略，以下是一些可分享的经验：

主数据建设不可避免地会对下游业务系统产生影响，甚至需要改变业务人员的操作习惯和系统功能。这一过程中面临的挑战往往较为艰巨，但通过合理规划与执行，可以有效推进。

首先，我们需明确是否存在业务功能层面的变更需求，如物料管理系统的优化。在正常情况下，物料管理应通过采购、销售、库存等多个系统的协同作业，实现统一计划管理。若业务系统建设不完善或应用不规范，推进主数据建设时便会遇到阻力，因为用户已习惯于旧有的操作方式。针对此情况，我们不宜强行推进，而应采取渐进式策略。首要任务是完善业务功能和系统功能，逐步引导用户向新系统过渡。通过持续的引导与实践，使用户形成新的操作习惯后，再着手进行主数据建设的具体工作。在此过程中，需确保新增数据能顺利纳入新系统管理，并逐步迁移存量数据。

若业务系统功能本身已较为完善，主数据建设的重点在于最小化对业务人员操作习惯的影响。例如，当主数据管理由业务系统层面转移至统一的主数据平台时，需确保平台的操作界面、色彩、步骤等尽可能与业务系统保持一致，以减少用户的适应成本。当然，这可能需要一定程度的定制化工作，但前提是这些定制不应违背主数据维护的基本流程和原则。

此外，加大主数据平台的培训力度和宣贯力度至关重要。通过培训，帮助业务人员深入理解主数据管理的重要性和具体操作方法，从而顺利接受并适应新的管理方式。

Q6.数据清洗也会非常费劲。比如说物料主数据，可能涉及几十万条数据，清洗这方面的有什么好的做法吗？

答：关于主数据清洗工作的实践方法，我们通常采用以下策略：

首先，明确主数据的规则是关键一步。这包括确立每个数据模型的标准以及各属性应遵循的规则。通过这些规则，我们进行初步筛选，自动反馈机制会指出哪些数据的哪些属性未达标，并提示正确的规则要求。这一步骤有效过滤了不符合规范的数据。

其次，针对需要进一步清洗的数据，我们尝试利用自动化匹配技术或第三方接口获取的数据进行对应处理。这种方法提高了清洗效率，减少了人工干预的需求。

然而，在某些复杂或特定情况下，如SAP系统等国外软件环境中，由于系统自带的特殊规则（如字段长度限制），可能导致数据在存储过程中出现截断等问题。这类问题难以通过简单的自动化手段解决，因此，我们更多地依赖于人工审核与比对。通过对比业务系统与SAP系统中的数据差异，我们能够识别并纠正因系统规则导致的数据问题。

对于名称等关键信息缺失或错误的情况，我们利用清洗工具进行自动化更新，以恢复数据的完整性和准确性。但对于某些复杂或特殊的内容，仍需通过人工方式进行处理。虽然面对大量数据时，人工处理显得尤为繁琐，但制定明确的清洗规则并据此进行初步清洗，仍是提高整体效率的有效方法。

综上所述，主数据清洗工作需结合自动化工具与人工审核，针对不同情况采取灵活多变的策略，以确保数据的准确性和完整性。