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1. 主数据管理活动

1.1. 识别驱动因素和需求

• 1.1.1. 每个组织都有不同的主数据管理驱动因素和障碍，受系统的数量和类型、使用年限、支持的业务流程以及交易和分析中数据使用方式的影响

1.2. 评估和评价数据源

• 1.2.1. 现有应用中的数据构成了主数据管理工作的基础，理解这些数据的结构和内容以及收集或创建数据的过程是很重要的

• 1.2.2. 主数据管理工作的结果之一可能是通过评估现有数据的质量来改进元数据

• 1.2.3. 评估数据源的目标之一是根据组成主数据的属性来了解数据的完整性

• 1.2.4. 评估数据源的另一目标是了解数据的质量

• 1.2.5. 数据质量问题会使主数据项目复杂化，因此评估过程应该包括找出造成数据问题的根本原因并解决问题

1.3. 定义架构方法

• 1.3.1. 主数据管理的架构方法取决于业务战略、现有数据源平台以及数据本身，特别是数据的血缘和波动性以及高延迟或低延迟的影响

• 1.3.2. 当主数据没有清晰的记录系统时，数据共享中心的架构就显得尤为重要

1.4. 建模主数据

• 1.4.1. 主数据管理是一个数据整合的过程

• 1.4.2. 为了实现一致的结果，并在组织扩展时管理新资源的整合，必须在主题域内为数据建模

1.5. 定义管理职责和维护过程

• 1.5.1. 更重要的是还要修复和改进造成数据遗失的流程

• 1.5.2. 主数据管理项目应考虑主数据保持质量所需的资源，需要对记录进行分析，向源系统提供反馈，并提供可以被用来调整和改进驱动主数据管理解决方案的算法的输入

1.6. 建立治理制度，推动主数据使用

• 1.6.1. 在系统之间建立单向的闭环，以保持系统之间值的一致性

2. 参考数据管理活动

2.1. 定义驱动因素和需求

• 2.1.1. 参考数据管理的主要驱动因素是运行效率和更高的数据质量

2.2. 评估数据源

• 2.2.1. 大多数行业标准参考数据集可以从创建和维护它们的组织内获得，有些组织免费提供这些数据，有些组织会收取一定费用，中间商还会打包出售参考数据

• 2.2.2. 大部分组织也依赖内部人员创建和维护参考数据

2.3. 定义架构方法

• 2.3.1. 在购买或构建管理参考数据的工具之前，关键是要考虑管理参考数据的要求和它所带来的挑战

• 2.3.2. 参考数据管理工具应该使数据管理员能够随时进行更新且无须技术支持，同时还应当包括工作流以确保批准和通知的自动化

2.4. 建模参考数据

• 2.4.1. 为了实现对元数据的长期使用、建立准确的元数据，并维护数据流程，需要创建参考数据模型

2.5. 定义管理职责和维护流程

• 2.5.1. 参考数据需要确定管理职责，以确保数据值的完整性和时效性，定义清晰，易于理解

2.6. 建立参考数据治理制度

• 2.6.1. 只有人们实际使用的数据是集中管理的参考数据存储库中的数据，组织才能从该存储库中获取值

• 2.6.2. 要有适当的政策来管理质量，并强制使用来自该存储库的引用数据，无论是直接通过该存储库发布，还是间接使用来自中央存储库的数据同步的参考系统

3. 工具和方法

3.1. 主数据管理需要一些专门被设计用于实现标识管理的工具

3.2. 主数据管理可以通过数据整合工具、数据修复工具、操作型数据存储(ODS)、数据共享中心(DSH)或专门的主数据管理应用来实现

3.3. 产品、账户和参与方的打包解决方案以及打包数据质量检查服务可以快速启动大型程序，结合这些服务可以使组织使用业界最佳的解决方案，同时将它们整合到组织的总体业务架构中，以满足某些特定的需求

4. 实施指南

4.1. 主数据和参考数据管理是数据整合的一种方式

4.2. 用于数据集成和互操作领域的实施原则，也可以应用到主数据和参考数据管理中

4.3. 主数据管理和参考数据管理的能力不可能在一夜之间实现，相关解决方案需要专门的业务和技术知识

4.4. 如果缺乏适当的治理，将会导致主数据管理项目失败

4.5. 数据治理的专业人员必须了解主数据管理和参考数据管理的挑战，并评估组织的成熟度和适应能力

4.6. 遵循主数据架构

• 4.6.1. 建立和遵循适当的参考体系架构，对于管理和共享跨组织的主数据至关重要

4.7. 监测数据流动

• 4.7.1. 设计主数据和参考数据的数据整合过程，确保在组织内做到及时地提取和分发数据

• 4.7.2. 目的

  • 4.7.2.1. 显示数据如何在整个组织中共享和使用

  • 4.7.2.2. 在管理系统和应用程序中识别数据的血缘关系

  • 4.7.2.3. 辅助进行问题根本原因的分析

  • 4.7.2.4. 展示数据整合和消费整合技术的有效性

  • 4.7.2.5. 通过数据消费展示源系统的数据值延迟

  • 4.7.2.6. 确定在集成组件中执行的业务规则和转换的有效性

4.8. 管理参考数据变更

• 4.8.1. 由于参考数据属于共享资源，所以不应任意更改

• 4.8.2. 成功管理参考数据的关键在于，组织放弃本地控制共享数据的意愿

• 4.8.3. 参考数据的变更需要被管理，小的变更可能会影响几行数据

• 4.8.4. 数据修改的类型

  • 4.8.4.1. 对外部参考数据集的行级变更

  • 4.8.4.2. 外部参考数据集的结构变化

  • 4.8.4.3. 对内部参考数据集的行级变更

  • 4.8.4.4. 内部参考数据集的结构变化

  • 4.8.4.5. 创建新的参考数据集

4.9. 数据共享协议

• 4.9.1. 在一个组织中共享和使用参考数据及主数据，需要组织内部多方之间协作，有时还需要与组织外部多方进行协作

4.10. 组织和文化变革

• 4.10.1. 文化变革才是治理的中心

• 4.10.2. 确定哪些决定由哪个人负责，是业务数据管理专员、架构师、管理人员，还是管理层

• 4.10.3. 哪些决策需要由数据管理团队、项目指导委员会和数据治理委员会协同做出

5. 参考数据和主数据治理

5.1. 参考数据和主数据是共享资源，需要治理和管理

5.2. 并非所有数据不一致的问题都可以通过自动化处理，有的需要人们相互沟通才能解决

5.3. 治理过程应决定

• 5.3.1. 要整合的数据源

• 5.3.2. 要落实的数据质量规则

• 5.3.3. 遵守使用规则的条件

• 5.3.4. 要监控的行动和监控频率

• 5.3.5. 优先级和数据工作响应等级

• 5.3.6. 如何展示信息以满足利益相关方的需求

• 5.3.7. 参考数据管理和主数据管理部署的标准授权扎口和预期

5.4. 度量指标

• 5.4.1. 数据质量和遵从性

• 5.4.2. 数据变更活动

  • 5.4.2.1. 审核可信数据的血缘对于提高数据共享环境中的数据质量是必要的

• 5.4.3. 数据获取和消费

  • 5.4.3.1. 数据由上游系统供应，由下游系统和流程使用

• 5.4.4. 服务水平协议(SLA)

  • 5.4.4.1. 应建立SLA并传达给贡献者和订阅者，以确保整个数据共享环境的使用和采用

• 5.4.5. 数据管理专员覆盖率

  • 5.4.5.1. 关注对数据内容负责的个人或团队，并展示覆盖率的评估频率

  • 5.4.5.2. 可以用来识别支持方面的差距

• 5.4.6. 拥有总成本

  • 5.4.6.1. 从解决方案的角度来看，成本可以包括环境基础设施、软件许可证、支持人员、咨询费、培训等

• 5.4.7. 数据共享量和使用情况

  • 5.4.7.1. 需要跟踪纳入主数据的数据量和使用情况，以确定数据共享环境的有效性