一、主数据的概念
主数据（Master Data）：在企业中用来定义业务对象的、具有持续性、非交易类的数据。相对于交易类数据，主数据是相对稳定的数据。
二、主数据具备3个主要特征
1、高共享：主数据是跨部门、跨系统高度共享的数据。
2、相对稳定：与交易数据相比主数据是相对稳定的，变化频率较低。变化频率较低并不意味着一成不变，例如：客商更名会引起客商主数据的变动、人员调动会引起人员主数据的变动等等。
3、高价值：主数据是所有业务处理都离不开的实体数据，与大数据相比价值密度非常高。
三、主数据的4个超越
1、超越部门，主数据是组织范围内共享的、跨部门的数据，不归属某一特定的部门，是企业的核心数据资产。
2、超越业务：主数据是跨越了业务界限，在多个业务领域中被广泛使用的数据，其核心属性也是来自业务。例如：物料主数据，它有自身的自然属性，如：规格、材质，也有业务赋予的核心属性，如：设计参数、工艺参数、采购、库存要求、计量要求、财务要求等。同时，物料主数据也要服务于业务，可谓是———从业务中来到业务中去。
3、超越技术，主数据是要解决不同异构系统之间的核心数据共享问题，从来不会局限于一种特定的技术。在不同环境、不同场景下，主数据的技术是可以灵活应对的。
4、超越系统，主数据是多个系统之间的共享数据，是应用系统建设的基础，同时也是数据分析系统重要的分析对象。
四、主要作用
主数据是项目的最关键、最核心的数据，重点用来解决异构系统之间关键数据的不一致、不正确、不完整等问题。主数据是信息系统建设和大数据分析的基础，被认为是企业数字化转型的基石。
五、主数据管理系统实施
主数据管理系统实施阶段的重中之重，主要内容包括数据采集、数据清洗和数据导入。
1、数据采集
在数据采集前，项目组为了提高准备数据的质量，应说明关键字段的含义、系统使用原理 以及和原系统数据的对应关系。
在数据采集的工具方面，一种方法是利用业务系统的数据导出工具，通过人工的方式整理为标准的数据采集格式；另一种是由项目组开发一套数据采集软件。
2、数据清洗
数据清洗的目的是检测数据中存在的错误和不一致，剔除或者改正它们，将剩余部分转换成数据标准所接受的格式，提高数据质量。
3、数据导入
数据导入工作的过程包括导入设计、编码、导入测试和正式导入等步骤。
1）导入设计
确定要导入的数据类型和对应的数据属性，导入目标数据库表中数据类型和元数据类型的对应关系等，形成数据字典对照报告和数据导入设计报告。
2）编码
根据数据导入字典对照报告、数据导入设计报告、程序设计报告编写数据导入程序，并对数据导入程序进行功能测试。如果采用系统专用的导入工具，则可忽略这一步。
3）导入测试
对备份数据进行导入，进行合理性和正确性校验。对导入完毕的数据通过总体数据对比，关键性数据的逐项对比以及人工抽查等方式校验数据导入的正确性。
数据导入实验后，要采用导入后的数据运行新系统，以检查新系统的运行情况。对 数据导入过程中发现的一些有问题的数据，找出批量修改的方法。如果无法应用程序进 行批量处理，则需要人工修正。
4）正式导入
在原系统的数据经过了导入实验，并且有问题的数据都进行修正处理后，方可开始进行新系统数据的正式导入。正式的数据导入要在旧系统停止办理业务的情况下进行，数据导入工作的时间必须集中，争取一次导入成功，以将新旧系统切换带来的风险降到最低。
