[数据知识]Oracle MDM 主数据管理成熟度模型

2018-08-10 本文已影响194人数据师

本文介绍Oracle MDM 主数据管理成熟度模型

简介

五个关键领域

四个成熟度等级

总结

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简介

多数企业仍然对自身的客户、产品、供应商等缺乏有效的管理，也很难获得可信的、真实的库存和财务状况。虽然这些企业在信息化建设方面投入了基于业务运营的系统应用，但仍无法有效对业务生成的数据集中管理。事实上，这些基于业务的应用系统常常产生不一致、甚至冲突的数据。主数据管理（MDM）可以有效帮助企业解决这些数据问题。

Oracle Insight团队创建了MDM主数据成熟度模型，可以帮助企业了解自身的MDM发展成熟度。该模型基于Oracle Insight 与全球各地公司的合作，具体体现在五个关键领域：

数据源分析
主数据战略
主数据整合
主数据维护
主数据利用

围绕这些数据管理域，Oracle MDM 成熟度模型提出了四个成熟度等级：

初始状态
稳定状态
最佳实践
持续改进

五个关键领域

数据源分析

全面分析企业IT系统环境下所有数据源，并进行编目。数据源可以包括客户、产品、供应商、财务等主数据。然后评估每个源系统中的数据质量，识别哪些数据作为MDM主数据收集范围，以及进一步制定规则，确保跨系统的数据有效协同。实际中，较多企业拥有多个主数据来源，每个数据源中的数据质量各有不同，例如：客户数据存储在客户关系管理系统中，与订单系统中的客户数据不一致。问题是：我们如何定义客户？定义产品是什么？如何定义供应商？具体如下：

对数据需求、数据源和数据安全控制等方面形成文件清单；
理解并确立数据质量问题的重要性；
理解并掌控主数据实体管控范围；
全局角度对所有关键数据实体保持一致。

主数据战略

主数据战略首先需要了解企业数据的使用情况，了解数据使用状态，以及需要开发的各种数据治理需求。包括：数据管理、数据安全、数据架构和数据应用等。良好的主数据战略与业务战略保持一致，利于开展所需的数据治理，以确保各项数据管理工作有效执行，确保数据质量、数据完整性等。

需要形成明确数据使用者对每个数据属性，以及数据如何使用的书面化主数据战略文档；
文档内容应当对数据治理下的数据质量提出管理要求；
数据源应反映源系统数据实体的所有关键属性映射；
数据架构、数据维护管理应当提出文档化要求。

主数据整合

主数据整合需要重新构建数据架构下的数据模型，实现数据集成。需要交叉引用来至多个系统中的公共数据属性，需要制定同步策略和开发同步接口规范等。一个良好的数据整合将确保通过任何应用系统中数据更新，发布到所有相关的系统来进行维护，实现交叉引用。

制定数据安全和访问控制机制；
确定MDM主数据实时、响应、调用对系统集成的影响；
开发主数据管理平台与源系统之间的交叉引用；
确定主数据如何被其他相关系统所使用。

主数据维护

数据维护需要标准化，包括：数据匹配关系、清理规则等。需要制定数据质量规则开展数据监控，对所需要的客户、产品、供应商等数据进行标准化，并自动消除重复数据。

选择数据维护工具定义标准化规则；
选择数据维护工具定义匹配规则；
选择数据维护工具定义数据质量清洗和规范化定义；
明确数据认责机制，开展数据维护工作管理数据。

主数据利用

明确发布了哪些数据，以及谁使用了这些数据。能够确保数据被理解，以正确的格式、正确的数据发布到正确的位置。验证数据有效性、完整性等，确保数据安全符合规定，并执行完整的数据使用风险管理。主数据管理的关键在于，它不仅仅可以清理数据，而且还可以将数据共享给源系统和其他需要的信息系统。

确定数据使用范围、数据订阅和发布流程；
形成MDM解决的应用系统间的数据集成视图；
开展数据验证过程，且通过数据调节和补救措施进行完善；
制定主数据访问规则并实施。

四个成熟度等级

企业需要通过成熟度进行标识主数据管理的进展状态，能够通过合理的差距分析，有效创建实现主数据管理的最终目标行动计划。

初始状态
主数据管理的低级阶段，特点是通过手工维护关键的数据源。缺乏结构化构建和系统集成，自动化方面存在缺陷，以竖井式呈现，数据不一致现象突出。
稳定状态
开展主数据管理阶段。特点是基于局部范围实现MDM管理，范围和目标有特定的几个部门约定执行。数据管理能力局限性。
最佳实践
良好的主数据管理阶段。特点是主数据管理的自动化程度显著提升，企业级范围开展主数据管理，反映企业业务战略，具有闭环的数据质量管理能力，具有业务与IT的整个企业架构管理能力。
持续改进
主数据管理的最高级阶段。特点是对主数据管理开展量化分析管理，对业务提供智能化、SOA和BPM集成方面的持续改进，主数据管理MDM融入业务流程管理，并得到持续有效的利用。