主数据管理是一项错综复杂的系统工程，横跨企业的多个业务领域，既需要高屋建瓴的顶层设计，也需要妥善解决统一标准、流程和管理体系等核心问题，同时，
数据采集、清洗、对接以及应用集成等关键环节也不容忽视。接下来，我们将聚焦于主数据项目的实施过程，深入探讨如何高效地完成主数据项目的交付工作。
实施过程总览
主数据实施的过程大致可分为两大阶段：需求分析与设计阶段，以及主数据产品实施阶段。具体而言，整个过程细分为以下六个阶段，以供大致了解：
阶段一：现状调研分析与主数据识别。此阶段主要任务是对当前环境进行深入调研，明确主数据的管理范畴，了解主数据的分布与流转现状，并识别出业务部门在数据管理方面的痛点与需求。
阶段二：主数据管理能力评估与规划。在此阶段，我们将对各业务领域主数据管理能力进行全面评估，并规划相应的业务能力，以确立数据管理的组织架构。
阶段三：主
数据治理体系设计。此阶段涉及制定各类主数据的管理规范、细则及流程，确保主数据管理的科学性与规范性。
阶段四：各域主数据详细设计。该阶段将针对各业务领域的主数据进行详细设计，包括主数据模型、标准管理流程以及集成设计等方面，以确保主数据的准确性与一致性。
阶段五：主数据平台设计。在此阶段，我们将进行主数据平台的部署设计，以及接口集成与详细设计，为主数据的集成与管理提供强有力的技术支持。
阶段六：主数据落地实施。此阶段将充分利用
主数据管理平台的功能，进行模型配置、初始化、主数据维护、质量管控、数据分发等配置工作，确保主数据的有效落地与高效管理。
阶段一：现状调研分析与主数据识别
针对主数据调研，一般而言，我们会采用问卷调查的方式，初步掌握主数据的现状、用户需求及核心数据问题。基于调研问卷的结果，将与业务部门、科技主管部门进行面对面的深入交流，共同探讨数据流转现状和业务需求，逐步构建整体架构视图，并勾勒出目标蓝图。
△人员主数据调研问卷示例
上图是一个人员主数据的调研问卷示例。根据项目的实际情况，可以对问卷中的问题进行适当的调整和优化。调研主要目标是全面了解总体情况，包括主数据的详细功能、组织范围、编码现状以及主数据的识别范围。
为了辅助企业识别哪些数据应作为主数据进行管理，提供两种识别模式：
△主数据识别模式一示例
第一种模式遵循主数据的特性进行识别，即跨部门、跨主题、跨流程、跨系统、跨技术的数据。我们会结合元数据的关联度、高频使用的表字段、行业标准和业内经验，运用识别分析评估模型和相关工具，确定符合企业自身的主数据范围。
初步梳理后，我们会发现主数据主要存在于人、财、物、供销存以及参考数据等领域，如人力资源、财务、采购、销售、项目、合同及基础数据等。其中，基础数据也可理解为参考数据，它主要包括国家标准等可与主数据关联的数据。在
BI分析和数仓维度中，主数据和参考数据都是重要的分析维度。
△主数据识别模式二示例
第二种模式则遵循主数据的定义进行识别，即核心业务实体数据，一切业务活动承载对象，皆可作为主数据进行管理。我们会结合业务的流转情况，从采购人员、销售人员、各层级人员等角色在企业内的核心业务活动中涉及的业务实体出发，识别主数据。通过标注每个角色在业务活动中使用的实体，我们可以清晰地看到物料、产品线、组织、人员等主数据。
△调研结果Excel模板
为了更有效地进行需求调研，提供了一个辅助工具——Excel模板工具，用于记录调研结果。通过该工具，我们可以大致了解主数据的管理现状，包括哪些系统使用了人员主数据、哪些系统进行维护、哪些系统需要消费主数据、接入组织平台的方式、数据量、维护策略、审批流程、分发方式及频率等关键信息。这些信息将为我们明确主数据的实施落地方向提供有力支持。
主要交付物包括：《主数据管理现状分析报告》。
阶段二：主数据管理能力评估与规划DCMM（数据管理能力成熟度模型）中有关于主数据与参考数据管理部分，通过该模型，我们能够清晰地认识到当前企业主数据管理的能力等级，从而为我们制定主数据管理能力的评估方向和目标提供重要依据。在此过程中，我们不仅参考了DAMA（国际数据管理协会）的相关理论，还融入了DCMM的评估方法，以确保评估的全面性和准确性。
△主数据管理能力评估结果表示例
上图是主数据成熟度评估结果表示例，它旨在为企业指明提升主数据管理能力的方向，并确定努力目标和改进重点。通过这个示例，我们可以清晰地看到需要从哪些方面着手，以提升主数据的管理能力，以及哪些领域是我们需要重点关注的。这将有助于我们制定更加具体、可行的改进计划，从而推动企业主数据管理能力的持续提升。
主要交付物包括：《主数据问题总结报告》《各域主数据业务能力规划》《主数据管理总体建议》。
阶段三：主数据治理体系设计
基于前期的调研结果、规划以及能力成熟度评估，我们将着手进行主数据治理体系的蓝图设计，涵盖组织架构、管理制度、整体功能及分模块设计等多个方面。
组织架构
亿信华辰提出了两种组织架构模式。模式一采用三层架构，适用于具有统筹和决策能力的企业。这种架构下，第一层为高管决策层，负责制定战略、明确主数据管理方向和目标；第二层为管理层，由信息部门、各业务部门领导组成，负责制定标准、管理规范、流程文档；第三层为执行层，负责按照管理层的要求执行主数据管理工作。
模式二则更适用于集团与分子公司战略管理模式。在决策层，集团设立主数据管理委员会，负责制定整个管理规范、技术规范、管理原则等要求；而执行层，每个分子公司则设立主数据专员，负责具体的主数据管理工作，但需遵循集团层面的大规范。然而，在实际操作中，更倾向于采用模式一的三层组织架构来设计主数据管理组织。
管理制度
在主数据管理体系的设计中，管理制度主要分为两类：主数据管理规范和主数据管理细则。主数据管理规范从企业的整体视角出发，对管理组织及职责、管理内容、管理流程进行规范描述。它明确了主数据管理的对象、目标，以及业务、IT管理、技术等部门角色的职责划分，同时阐述了主数据管理工具的应用、管理内容的范畴。
而主数据管理细则更侧重于对主数据本身的管理规定。它详细列出了管理的主数据类别，如人员、组织、客户、供应商、项目、物料等，并明确了每类主数据的标准、字段、基础属性、管理属性。此外，细则还规定了主数据维护管理过程中的新建、审批、IT维护等环节，以及质量管控、集成和分发的具体流程。
在制度层面，主数据管理制度涵盖了信息标准管理政策、主数据规划等宏观内容，以及
数据标准、元数据等各类管理办法，还有具体实施细则和技术规范。这些制度为主数据治理体系的运行提供了坚实的保障。
主要交付物包括：《主数据管理组织架构》《主数据管理制度规范》《主数据管理制度细则》。
阶段四：各域主数据详细设计
标准制定
在主数据详细设计阶段，首要关注的是主数据标准的制定。这一过程的制定通常基于多方面的参考，包括外部标准、集团业务制度、源业务系统数据字典、代码表以及行业内的最佳实践项目，同时结合企业自身的管理要求进行全面梳理。这些标准可细分为业务标准、技术标准和管理标准。
业务标准主要涵盖主数据的属性分类、属性名称及业务规则，旨在确保主数据在业务层面的准确性和一致性。技术标准则关注数据库层面的细节，如数据类型、数据长度和数据精度，确保主数据在技术层面的规范性和兼容性。管理标准则涉及主数据从新建、维护到使用、分发的整个流程，确保主数据在生命周期内的有效管理和控制。
△数据标准规范
在具体操作中，以数据标准规范为例，将其分为分类标准、编码标准和属性标准三类。分类标准用于对主数据进行合理的划分，如供应商可分为国内供应商和国外供应商等。编码标准则用于统一各业务系统中对同一主数据的编码，通过建立编码映射关系，实现企业级主数据的统一管理。属性标准则定义了主数据的字段、技术标准、维护部门等关键信息，确保主数据在属性层面的准确性和完整性。
编码设计
△供应商主数据编码示例
上图以供应商主数据编码为例，展示了如何根据企业实际业务制定编码方案。该方案将供应商编码分为四段，分别代表供应商识别码、大类、地域和流水码，确保编码的唯一性和可读性。同时，编码方案应结合企业实际业务进行制定，避免一刀切的做法。
主数据集成
△供应商主数据集成示例
在主数据详细设计中，集成方案也是不可或缺的一部分。以供应商主数据为例，上图展示了主数据平台与各业务系统之间的集成方式，通过明确各业务系统的数据来源、校验机制、交互方式及数据分发流程，确保主数据在跨系统间的准确传递和高效利用。
主数据模型设计
△供应商主数据模型示例
以供应商模型为例，梳理模型由哪些构成，哪些视图。基础视图是各业务系统共有的信息集合，为各系统提供统一的数据基础。而业务视图则根据具体业务需求进行定制，实现数据的个性化展示和利用。在构建这些视图时，需要对字段、属性定义等进行详细约定，确保数据的准确性和一致性。
主要交付物包括：《各域主数据模型、标准》《各域主数据管理流程》《各域主数据集成设计方案》。
阶段五：主数据管理平台设计
在主数据管理的关键阶段——平台设计阶段，有两种主要选择：一种是通过现有的业务系统来管理主数据，另一种则是采用专业的主数据管理平台。这两种方案各具特色，各有优劣。
第一种方案，即利用业务系统（如OA、CRM等）来管理主数据。其优势在于实施成本相对较低，且能够通过接口与其他系统同步人员、组织、客户等关键信息。然而，这种方案难以适应未来业务的扩展需求。一旦管理要求发生变化，需要新增字段或属性，就可能需要深入业务系统进行修改，这不仅成本高、周期长，还可能对现有数据造成影响。因此，这种方案更适合小型企业、单一业务系统或过渡期的主数据管理场景。
第二种方案，即采用专业的主数据管理平台。虽然实施成本和复杂度相对较高，但其治理能力强，能够轻松应对复杂业务场景。这种平台通常具备模型管理、数据管理、分发管理、集成管理等核心功能，能够支撑前台的数据共享和质量管控应用。对于大型企业、多业务系统环境或高数据治理要求的企业而言，这种方案无疑更具优势。
△睿码主数据管理平台架构图
在选择主数据管理平台时，企业应充分考虑自身的实际情况和需求。以亿信华辰睿码主数据管理平台为例，该平台采用常见的BS架构，具备模型管理、数据管理、分发管理、集成管理等独特功能，能够支撑数据共享和质量管控等前台应用。通过采用这样的专业平台，企业可以显著提高工作效率和
数据质量，降低数据管理成本和风险，从而提高决策效率并确保数据安全。
主要交付物包括：主数据管理平台应用架构、技术架构。
阶段六：主数据落地实施
在主数据落地实施阶段，主要采取两种路径：数据管理层面的实施和质量管控层面的实施。在数据管理层面，亿信华辰提供模型管理、数据维护、集成分发等功能。在质量管控层面，提供标准管控、逻辑管控、服务管控。
模型管理
在建模过程中，需遵循权威性、全局性、共享性和扩展性的原则，确保主数据模型的有效性和适用性。主数据模型的字段确定应基于系统间共享字段的需求，将共有共享的字段纳入主数据模型管理，以实现数据的统一管理和共享。
数据维护
主数据维护方面，企业会按照前期制定的主数据标准，对各类主数据进行梳理和清洗，形成标准的主数据代码库。清洗过程包括按照一定的规则对零散、重复、缺失、错误、废弃的原始数据进行处理，确保数据的唯一性、准确性、完整性、一致性和有效性。通过系统校验、查重以及人工对比等手段，对主数据代码的质量进行检查，并通过
数据清洗形成高质量的主数据代码库，最终导入模型中发布并分发给下游系统。
集成分发
集成分发是主数据实施的核心环节之一。依托睿码主数据管理平台的ETL功能，内置丰富的数据处理组件，支持多种数据接口，通过可视化的配置实现数据的清晰初始化、整合和分发。这确保了主数据能够准确、高效地传递给各业务系统，满足其使用需求。
在主数据分发的过程中，涉及主数据的切换，并为此制定了三种方案。针对已建系统，主要采取两种策略：一是严格按照主数据管理标准进行数据的替换；二是通过对照表的方式进行数据转换。对于在建系统，处理方式相对灵活。如果条件允许，更倾向于按照主数据标准直接触发数据到你的系统中。如果存在实际困难，也接受通过对照表的方式进行数据转换。至于待建系统，则必须严格按照主数据标准来执行。
质量管控
在质量管控层面，主要实现历史数据的清洗和周期性的数据质量管控方案。睿码主数据管理平台提供一款数据质量管理的工具，支持自定义清洗规则，进行数据清洗整合和质量类检查。常态化的质量管控流程则交由系统执行，按照设定的质检规则周期性生成质检报告，不断提升主数据的质量。
主要交付物包括：主数据管理平台 《主数据清洗方案》《主数据质检流程》《主数据质量检验规则》。
综上所述，主数据项目整体实施历经六大关键阶段，从项目启动到需求调研、模型设计、数据标准与质量管控、数据维护与集成分发，每一步都力求精准高效。
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