如今，数据已经渗透到每个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者浪潮的到来，整个世界已经迎来了大数据时代。2012年调查结果显示，到2020年，人类产生的数据总量将达到40ZB，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。在数据驱动的信息化时代，企业只有将核心业务数据更好地掌握在手中，才能从中萃取更大的业务价值，进而优化品牌管理，打开市场新渠道，打造企业核心竞争力，而主数据管理（Master Data Management，简称MDM）就是挖掘这些价值的重要手段和工具。

主数据管理日趋重要

主数据管理其实在很早之前就已经存在，但对于国内许多企业用户来讲，它仍然是个比较陌生的名词，本文将引领大家走近主数据管理。

主数据用来描述企业核心业务实体，是在整个企业范围内的各个操作型应用系统（OLTP）和分析型应用系统（OLAP）间需要共享的数据，也是企业内部能够跨业务、跨系统重复使用的高价值数据，其特点是基于业务、长生命周期、跨系统使用。

需要注意的是，主数据并不是企业内所有的业务数据，而是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据。比如大部分的交易数据、账单数据等都不是主数据。涵盖资源、产品、事件、客户、财务、账户、员工、合作伙伴等，用于描述核心业务实体的数据才是主数据。因此，对主数据的识别，要把握主数据作为业务运作核心的本质。这些主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构系统中。

主数据管理是指一组规程、技术和解决方案，用来保证业务数据在企业范围内的一致性、完整性、相关性和精确性。简单地说，主数据管理可以帮助企业从分散的业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，然后以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的系统或应用。主数据管理也可以作为一个企业的数据标准，强化对各业务系统的共性数据实体和模型的管理，避免出现大的业务概念不一致，降低应用孤岛、数据孤岛出现的几率，从根本上保证系统之间能实现数据的较好共享，增强了各系统在企业层面的互动，从而提高企业运营效益，提高数据质量，更好地为企业信息集成做好铺垫。

现今，随着大数据洪水的迅猛到来，企业已经深刻地意识到核心数据资源的价值。核心数据资源具有稀缺性和差异性，势必成为企业的一大竞争优势。

主数据管理给企业所带来的价值有三大方面。

■与大数据相得益彰

主数据和大数据的核心都是数据，但它们的关注点有所不同。大数据关注数据的体量和类型，而主数据则更关注数据的质量；大数据提供了更多的原材料，而主数据侧重于数据的组织。企业应以主数据为中心，通过主数据把各类大数据有效串联起来，从而获得更好的数据应用效果和价值。

■多方面业务价值

主数据管理让企业将拥有统一的主数据访问接口，拥有集中的且内容丰富和干净的数据中心，能够为各业务部门提供一致、完整的共享信息平台，为业务流程和经营决策提供了一个可靠的支撑载体。

■增强IT建设灵活性

主数据管理可增强IT结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化，同时，降低接口成本、数据清洗和维护成本等，帮助企业远离高成本和高风险。

主数据管理的发展趋势

云计算、社交计算和移动计算三大技术趋势正在驱动大数据不可阻挡的增长态势。目前，一些主流MDM软件可以针对云中数据、社交数据、移动数据等不同类型的数据进行有效管理。在未来，支持不同移动终端接入，采用云中部署、混合部署等新模式的主数据管理多域部署情况将更加普遍。

通过云计算MDM，有效解决云中分散数据碎片化现象，保持数据净化状态；保证跨越云及内部应用的数据整合，无论是在云端还是在本地，都可以带来完整、可信的客户交互及主数据关系视角。

通过社交MDM，解决跨越多个社交媒体间客户识别问题，创建出统一的客户社交资料，挖掘客户的社交网络以及喜好，从而更有效地进行针对性营销，以及为零售商、生产商、服务提供商等提供目标客户推荐服务，以此形成更为紧密、更具盈利性的客户关系。

通过移动MDM，提供随时随地接入的客户交易数据、社交数据及主数据。将清晰、完整、可信的客户资料与移动设备的位置服务相结合，为销售人员及服务人员提供指定位置的客户信息。

未来，MDM平台将逐步实现与大数据的无缝集成，为大数据提供一系列全面、先进、成熟的数据管理解决方案，为企业用户迎接“集成化的大数据时代”做好了准备。

提升企业数据的集成和管理能力，将数据集成扩展到社交媒体数据、网络日志、传感器设备数据、文档、电子邮件、其他无编码格式的多结构化或非结构化数据，显著减少浪费在垃圾资料的时间，有效降低大数据开发、维护成本。

实现从传统数据架构平台扩展到Hadoop，把Hadoop技术通过一种透明的方式呈现给用户，企业将不再需要复杂的手动编码来实现Hadoop的性能和成本优势。这不仅帮助企业更轻松地管理和支持多个大数据项目，确保最佳的端到端性能和部署，还可以使数据便捷地在 Hadoop环境或传统网格计算环境中运行。

引入了内存处理的能力，数据处理性能更快。所谓“内存处理”，就是把主数据的处理操作从传统的数据库迁移到内存计算，有望实现最高上达百倍的能力提升，实现在大数据中快速解决个体识别问题，高效完成大批量数据清洗。同时大幅降低了客户的硬件部署成本，以更佳的成本效益方式提升大数据项目的投资回报。

近几年，中国电信在集团企业信息化战略规划（ITSP）的指引下，根据企业目标和通用业务规律，统一企业数据模型（EDM），建立参与人、产品、账务、市场营销、事件、地域、资源和财务八大主数据域，从而逐步统一企业内数据标准，为从根本上解决企业数据分散重复、口径不一致、共享困难造成的信息孤岛等问题奠定坚实基础，推动企业内各类信息系统的整合和数据的共享，全面提升经营决策、运营管理、业务拓展和客户服务等方面的支撑能力。

在全新的数据时代，大数据的核心问题不是数量大，而是质量高。把主数据管理解决方案作为大数据背景下的企业数据治理和提升数据质量的工具，可以确保核心数据的质量和真实性，企业可以更好地洞悉业务数据中所隐藏的价值，真正把大数据转化为大机遇。endprint