我是英诺森一名主数据女顾问，有话要说！
对生活，有话要说！
花信匆匆度，谁能留春驻，误入咨询一途，不知归期几时，归路何处。
咨询门类众多，小女子专攻主数据，大学毕业六载有余，夙兴夜寐，靡有朝矣，满眼数据、数据！不知岁月，不辨雌雄，时至今日，仍孑然一身。
常常在加班至夜半之际，顾影自怜，且偶有所叹，即为咨询人，何苦女儿身。
不管是离校之初的巾帼豪气，还是对朝朝暮暮的渴望，早已被覆上了一层淡淡红尘，封存于心底，渐淡渐无痕。
既然做了主数据顾问，且把它当作修行一场吧，待到业有所成，重回女儿身。
一日，偶遇领导，欲缓解尴尬之际，兼具请教之心，问道，尤今之际，技术之发展飞速，但吾生有涯而知无涯，欲精吾业，成顾问之卓越者，当如何为之？领导淡定的回答道，记住我两句话，其一，君子务本，本立而道生，其二，有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。
拽古文，谁不会？吾生至今，最厌大道之言，但仍频频颔首，以醍醐灌顶之态示之，唉！吾终成吾所厌之人，实堪悲哉。
试问领导，日日工作至夜半，工馀之际，尚须考取种种认证：PMP，CDMP（数据治理专家），TOGAF（企业架构之法，实施繁复，且效果存疑），此类等等，更有时不时冒出的售前任务，如催命一般。
小女子终身大事尚且无暇顾及，况乎“求道”？难道想让小女子变成一个女道士不成？呵呵。
今日可好，又来新任务，需速成一篇关于主数据的文章，急不可待，且以巧言令色，称小女子我集才华与美貌于一身，此任务非我莫属！
以上随笔，权且做序以充数，望君一笑了之。
对工作，又爱又恨的主数据，
更有话要说！！
虽然说是领导摊派，但对于主数据，我内心确实有些话想说，甚至有一种不吐不快的感觉。
曾经有一个投资大佬说过，当一个创业者还在大讲情怀的时候，我是不会投资的，因为他对创业的理解还远远不够。
同样，关于主数据的建设，国外起步于20世纪90年代，快30年了，早已趋于成熟，而国内很多企业还在思考这样一个问题，主数据建设的价值到底是什么？要不要做？往往，这样的企业，在认知层面还不具备推行主数据建设的条件，即便匆忙上马，推进的成本和难度也就比较大。
在数字化的大潮下，主数据建设，早已时不我待，有统计数据表明，在国外，数字化转型失败的原因里，70%是由于主数据的不标准造成的，而国内，这个比例只会更高，主数据的重要性可见一斑，这就引出来我今天想讲的第一个话题：
l 话题1：主数据建设的价值到底是什么？
先说结论：主数据的价值是“隐性的 ”，它不能直接产生业务价值，但主数据是业务数据产生价值的基础，从而推动管理提升。而思考这个问题的企业决策者，往往问的是主数据有没有“显性”的业务或者管理价值。
我们可以把数据简单的划分为分析数据、业务数据（也叫交易数据）和基础数据，其中基础数据中跨部门、跨系统，高复用、高共享、高稳定的数据，我们称之为主数据，主数据是基础数据中价值最高的“黄金”数据。当然，基础数据中还包括参考数据、元数据等等，而参考数据和元数据有时候也可以和主数据互相转换，在此不展开论述，如下图所示：
图1.企业常见数据类型
所以，我们说数据价值挖掘，数据导向，往往针对业务数据和分析数据说的，主数据是业务数据的基础，分析数据是业务数据价值体现的手段和表现形式。
没有好的主数据，一定不会有好的业务数据，就如地基没打好，上面的房子盖的再漂亮也没用，不是会歪掉就是会倒掉。
有人可能会问，过去几十年，企业对主数据的建设热情似乎也没那么高，国内主数据建设水平（DAMA和DCMM都有类似的数据成熟度评估）也不高，信息化依然搞得有声有色，成效尚可，为什么？这就又引申出另外一个话题：信息化向数字化转型的核心是什么？
数字化转型的核心字眼是，“海量数据”的“集成”与“共享”，以实现数据的“价值挖掘”。而信息化时代，更多的是聚焦于独立业务域的信息化应用，对海量数据的集成和共享的要求还没那么高，甚至更多的企业只是实现了“线上化”，所以主数据建设的重要性和必要性没有被完全体现出来。有人曾经说过这样一句话“如果没有集成和共享的需求，就不要搞集中的主数据管理，出力不讨好”。这句话不完全正确，但有一定道理，主数据建设是一件广度大于深度的事情，很多时候干的都是苦活、累活，典型的“下水道”工程，要做主数据项目建设，一定要有吃苦受累的思想准备，下图是关于英诺森对主数据重要性理解的材料，供参考：
图2.主数据治理和管理的必要性
目前我们正在某央企实施主数据建设二期，囊括了多达20多类主数据，该企业主数据建设工作启动较早，已经经历了概念理解和价值宣讲的阶段，他们的W总在会上讲得很好：“现在或许有的业务部门还看不到我们的价值，但未来他们业务系统的价值体现了，我们就是站在他们身后默默无闻的奉献者，我们愿意做这样的工作”，听来颇为感动！
天之道，利而不害。
人之道，为而不争。
主数据之道，厚德载物，坚定无声。
谁说只有站在光里的才算英雄！
这就是主数据的“价值”！
l 话题二：到底什么样的数据才能作为主数据管理？
主数据的定义五花八门，但英诺森观点认为如下描述更加准确且好理解：“在企业数字化应用过程中，跨部门、跨系统，高复用、高共享、高稳定的基础数据，称之为主数据，它是基础数据中的 ‘黄金 ’数据 ”。
从定义我们不难看出，其中所谓的“高共享”、“高稳定”，“高复用”的说法，其实是“度”的问题，并不能严格界定，所以，对于不同需求的企业来讲，只要是有统一标准，复用分发需求的数据，都可以称之为主数据。通常情况下，对于物料、供应商、客户这类数据，大家不会有争议，但对于合同、项目、汇率（固定的月汇率）、制度这类数据，就要针对不同企业不同的业务情况进行具体分析了。例如建筑行业或者类似行业的合同和项目数据，一个大合同或项目的周期可能会持续一年甚至好几年，并且合同或项目涉及的资金和价值巨大，其他如PLM、ERP、SCM、财务等系统都会引用或集成，那就可以作为主数据来管理。有些企业的合同和项目的周期相对较短，也可以不作为主数据管理，或者说作为主数据进行管理的意义不大。多久算长，多短算短，就需要根据不同企业的业务情况自己权衡了。
我们经历过的某些项目，甚至主数据平台都不叫主数据平台，而叫“公共数据”平台，这充分地说明了“复用”在主数据概念里的重要性。
l 话题三，主数据的标准建设和贯标策略，越严格，越完美越好吗？
先说结论：主数据项目建设，尤其是主数据标准和贯标策略的制定，并不是一个孤立事件，他需要并且必须慎重考虑上下游系统的应用现状和改造的可执行性，所以，并不是标准制定越完美越好，而是要适合该企业的系统应用现状，同时兼顾未来的扩展性。
没有可执行性，再完美都只会成为空中楼阁，这也是为什么贯标策略会有三种，一致贯标，映射贯标和择机贯标的原因，不存在谁好谁差，只是看特定环境下那个更适合。
同时也引出另外一个话题，主数据顾问也不能只专注主数据一个领域，对上下游系统说涉及的领域也必须有比较深刻的认识，比如ERP、供应链、SRM、CRM、TC、PLM、OA等等，
一般情况下，主数据建设的时机选择会有如下以下三种情况：
第一种情况，在大量业务系统建设和集成之前，先做主数据系统的建设。这种情况很少，一般发生在企业新业务扩展，或者新公司成立的时候，这种情况下实施主数据项目的难度最小，成本最低，一般只有企业决策者对主数据有比较深刻的认知，才会做出这种选择。
第二种情况，配合类似ERP这种大型系统实施，同时进行主数据建设，因为ERP系统也面临着诸多系统的集成问题，集成就会首先想到主数据的问题，从而触发主数据的项目建设。这里多说一句，建议主数据项目在ERP项目建设之前有个提前量，尤其是数据标准，在ERP蓝图确定之前，双方先对齐主数据标准，然后两个项目并行开展，这种情况下实施主数据项目的成本和难度适中，但因为项目联动，对项目群管理的要求较高，任何变化，都会同时影响两个项目的推进，每个企业的情况也不一样，具体情况具体分析。
第三种情况，已经建立了诸多系统，并且在集成和共享层面已经做了大量工作和沉淀，因为发现集成的效果并不好，从而被动地进行主数据项目实施，这种情况下主数据项目的实施成本最高，就如大厦已成，却发现地基有问题，实施的难度自然很大。这种情况下，尤其要注重上下游系统的现状分析和方案的可执行性，如下图：
图3.企业主数据建设的时机和阶段
l 话题四：主数据治理和主数据管理是什么关系？
先说结论：根据DAMA（数据管理协会）的定义，数据治理（Master Data Governance）的目标是确保数据被恰当地管理而不是直接管理数据。数据治理和管理的关系相当于将监督和执行的职责分离，数据治理帮助组织提高数据管理的效率和质量，减少数据相关的风险，并最大程度地发挥数据的价值和潜力。
数据管理（Master Data Management）是指通过采用一系列的技术、工具和方法，对组织内的主数据进行集中管理和控制的过程。主数据管理旨在定义、标准化和管理组织中的主数据实体，确保这些实体的数据在整个企业内保持一致和同步，以提供准确、可信的数据供各个业务系统和流程使用。
图4.数据治理和数据管理的关系
通常将审计、会计与数据治理和管理放在一起比较，审计员和财务主管设置管理财务资产的规则，数据治理专家制定管理数据资产的规则，然后其他管理领域执行这些规则。
数据治理不是一次性的行为。治理数据是一个持续性的项目集，以保证组织一直聚焦于能够从数据获得价值和降低有关数据的风险。
数据治理要与IT治理要区分开。IT治理制定关于IT投资、IT应用组合和IT项目组合的决策，从另一个角度来看，还包括硬件、软件和总体技术架构。IT治理的作用是确保IT战略、投资与企业目标战略的一致性。COBIT (Control 0bjectives for Information and Related Technology) 框架提供IT治理标准，但是其中仅有很少部分涉及数据和信息管理。
l 话题五：主数据类项目建设，到底什么部门牵头比较好？
结论：根据我们的经验，所谓 “牵头”，这只是个表面上的说法，很多企业，也都是一把手牵头，但“牵”的力度有多少，就不好说了，本质上，是要看业务部门的参与程度，业务部门参与程度的高低，直接决定了主数据项目实施的难度和成效，所以，推论得知，主数据类项目的建设，由业务部门牵头，IT部门配合，或者能调动业务部门的领导来牵头（一把手工程），IT部门配合比较好。
以下是教科书上建议的几个可能牵头主数据项目的部门或角色：
1.高层管理部门：高级管理层对数据治理的重要性有深刻的认识，并具备制定组织数据管理策略和目标的权力。他们可以牵头数据治理项目，并为项目提供资源和支持，确保数据治理成为组织的战略倡议。
2. 首席数据官（CDO）办公室：如果组织有设立首席数据官办公室，这个部门通常承担着数据治理的领导角色。CDO办公室负责制定数据治理策略、流程和规范，并与各部门合作推动数据治理项目的实施。
3.业务部门代表：数据治理项目需要与各个业务部门密切合作，因为数据治理的目标是支持业务需求。因此，业务部门代表可以参与项目，提供业务需求和数据定义的洞察，并与其他团队合作确保数据治理的成功实施。
4.数据管理团队：组织内的专门数据管理团队，如数据管理部门或数据质量团队，可能具备实施数据治理项目的专业知识和技能。他们可以承担项目的执行和治理活动，包括数据定义、数据质量管理、数据整合和数据安全等方面。
想再次强调的是，业务部门的参与程度不但要高，而且要有正确的、全局性的思考和意识，如果业务部门虽然参与程度很高，但每个业务部门只会站在自己部门的角度思考问题，那将是一场灾难。
最后，对想要实施，或者即将实施主数据建设项目的企业提几点忠告和建议：
1. 企业应该尽早完成主数据建设，越早越好。
2. 主数据项目往往是个“下水道工程”，都是一些不容易被领导看到成绩的苦活累活，但又很重要，对于这一点，要在公司层面尽早形成上下一致的看法，宣传（XiNao）工作很重要！
3. 更多的关注数据治理和数据清洗，工具和技术次之。
4. 在数据标准的制定过程中，需要专家（业务专家为主，IT专家为辅）的强引导，注意，是强引导，平衡好民主和集权，否则会陷入无休无止的讨论和扯皮，造成项目拖延，最终时间拖延了，项目质量也不高。
5. 在标准制定过程中，国标、行标以及同行经验都可以参考，都是重要的参考依据，但一定要结合企业的实际情况，不要过份依赖标准。
最后一点，也是最重要的一点，选择有知识广度的，靠谱的主数据实施团队很重要，比如英诺森的主数据团队，经验丰富人品好，技术过硬身体棒。
最后，小女子才疏学浅，落笔之后诚惶诚恐，为减少疏漏，邀请我们团队资深的方如琦老师进行通读校正，在此表示感谢，也请能读到这篇文章的各位前辈专家不吝赐教。
还有各位又帅又有才华的CEO、CIO、CDO、各种O，或者负责项目的哥哥姐姐们，提供合作机会，助我一臂之力，完成公司要求的业绩指标。好让小女子能抽出些许时间，享受一下当窗理云鬓，对镜帖花黄的乐趣。
恭祝各位大佬们的企业蓬勃发展，联系方式4008-91-9958，请惠存并期待合作，顿首再拜！