一种战略管控型集团企业主数据治理的推进路线

主数据 的应用和管理方法本身是比较直观的，但在集团型企业中开展相关工作时，或许会面临来自管理、利益、资源、成员企业结构和业务复杂、信息化独立建设等多方面的问题，使得真正要做的主数据治理工作变得很复杂，会有很多困难……。

不过复杂归复杂，但推进路线或许是比较清晰的，本文先直接谈一种可选的路线，然后再具体展开。路线如下：

1. 明确主数据管理的需求和价值

2. 成立管理和工作组织

3. 确定主数据应用模式和管理层次

4. 编制初版主数据标准

5. 调研集团成员企业主数据管理情况

6. 编制准正式版主数据标准

7. 征求意见修订后发布主数据标准

8. 建设主数据管理系统和运维组织

9. 对集团成员企业逐家推广

10. 常态化治理

1. 明确主数据管理的需求和价值

关于集团型企业信息化推广的价值和方法可参考我此前一篇《集团企业信息化推广中怎样才能更好的形成上下合力？》中的内容。无论信息化建设还是数据治理，亦或主数据治理等任何专项工作，都需要先明确需求和价值，这句话似乎有些多余，但恰恰现实中是经常没有明确的，所以才会出现管理机制不健全和资源投入不到位的问题，进而导致工作推进起来困难重重。

具体来看本文场景下主数据治理的需求和价值，例如某战略管控型集团企业明确了集团总部的定位后，希望依托某成员企业建设财务共享服务中心，或者建设集中采购中心，或者实现全集团的财务核算统一管理（所有成员企业在一套财务系统中核算）等，在这几种情况下，集团层面对主数据的统一管理是自然的必选项，比如一个供应商在集团统一的系统中出现多个编码或名称，将会导致相关系统中业务和数据的混乱，这是不能接受的，所以必须在整个集团层面对包括供应商在内的主数据进行有效管理，类似上述应用场景下的主数据治理需求明确，价值重要。

即便因为战略管控、多业态、发展不均衡等原因一时无法实现诸如财务核算一体化等目标，但为了数据分析可以先做财务数据一体化，即在集团总部汇集所有成员企业的财务数据（如按统一格式收集各成员企业多种异构财务系统产生的会计凭证），对数据进行分析和挖掘，为总部相关决策提供数据支撑，这种情况下，具体举例，如果上传给总部的会计凭证中的客户编码是各成员企业自己编制的，对集团总部而言各异的客户编码是无法识别的，也根本不能做同一个客户在集团整体层面上的应收账款相关分析，于是要么全集团共用一套客户编码，要么建立集团总部和成员企业客户编码的对照关系，无论哪种方式，都需要对主数据做集团层面的规范管理（相关内容可浏览我的另外一篇《主数据在战略管控型多业态集团公司统一管理的IT方案探讨》）。如果集团总部或者集团高层领导特别看重未来数据资产的价值，即便只是非常希望有更多可以及时、客观反映集团企业情况的信息，那么包括主数据治理在内的基础性工作就是高层领导非常看重的工作，就是最重要的工作内容之一。

以上内容概况起来其实就是：如果有需求并且结果又重要，那么就投人投钱做；如果不重要，就不用做；关键是，如果觉得重要，但又不切实投入资源做，很难做成的。所以明确需求和价值是第一重要的。

2. 成立管理和工作组织

关于成立数据治理委员会等相关内容有很多资料介绍，本文不再赘述，这里重点提一下开展具体工作的组织，核心是成员的专业性和组织的实体化。建议是由集团总部牵头，在集团总部和成员企业范围内，选择熟悉主数据管理的人员组成工作组，主要是各级企业的信息化专业技术人员，这些人员熟悉所在企业的业务，在信息化建设和应用各类系统的过程中，特别是在系统集成中，通过实践，理解主数据概念和重要性，掌握了一定的主数据管理方法和技术，可以直接切入主题开展工作。

如果集团内有专业的数据治理团队则更好，比如很多大型企业拥有自己的IT公司，如果有专业能力并开展数据治理业务，那么本身作为成员企业在集团内开展工作是有一定优势的（比如可以较好的解决或许存在的数据敏感性问题，成员企业不是外人）。如果此前没有数据治理业务，但因包括主数据治理在内的数据相关工作将是常态化的，为长期支撑集团的该项工作，建议以此为契机，建设集团企业自有的数据治理相关能力。同时，因数据治理是专业性的工作，经验也非常重要，所以建议必要时也可借助外部资源，例如与专业的数据治理厂商合作，或者聘请专业的数据治理专家参与工作，在包括数据治理方法论、案例、经验、行业成熟解决方案和技术及产品方面获得专业服务。企业信息化人员和专业数据治理人员在一起是一个比较好的工作组合。

工作组的实体化也很重要，如果工作组人员是从集团成员企业抽调，以及外聘兼职顾问，这种组织形式较为松散，建议通过正式任命等方式在形式上固化工作组成员，形成团队，便于分属多个企业的人员一起开展工作，拉近成员关系，加强协作，可以更好的平衡数据治理专项工作和所属成员企业的本职工作在精力方面的问题，也可以更好的落实分工，毕竟是要完成一个具体目标的工作组织，是有责权利相关内容的。

同时，工作组人员如果完全从成员企业抽调，因时间、本职工作等问题也较难形成最佳工作状态，并且该项工作涉及大量研究、文字等实际工作，所以工作组需要依托某一实体化部门，比如集团总部信息化部门，而现在一些集团企业总部新成立的数据管理部门本身职能就是负责集团层面的数据管理工作，由总部相关部门组织并推进主数据治理工作是很重要的，应成为该项工作的核心力量（即便此前没有做过，也可以在这次的过程中形成能力）。

特别需要关注的是，集团总部主抓数据治理的高层领导是非常关键的，原因与经常提及的信息化是一把手工程一样，数据治理本身就具有相当的难度，如若没有核心的高层领导担纲（担纲，动词，指在艺术表演或比赛中担任主角或主力，泛指在工作中承担重任），工作往往非常难以推进。

工作组织成立后，应以合适的层面发布消息启动工作并下达任务，建议以较高层面向全集团发文（包括主数据治理在内的数据治理本身就很重要，特别在数字化转型中，数据是关键之一，势必是企业高层管理者重点关注的内容），明确主数据治理的重要意义和目标，明确成员企业在该项工作中将会获得的能力提升和需要承担的责任。

3. 确定主数据应用模式和管理层次

应用模式即希望通过主数据管理实现的意图，按需求常规可以分为数据分析模式和生产经营模式。后者是主数据典型的、完整的应用模式，即集团成员企业把主数据用于实际生产经营活动中（比如基于客户主数据管理的收款，基于供应商主数据管理的付款），生产经营模式下，集团统一的主数据管理应可以完整支持成员企业生产经营的信息化需求，而数据分析模式的定位是不具体参与成员企业的生产经营，数据分析模式的初衷是因为各企业异构系统的数据差异化导致总部对主数据无法辨识，所以需要通过对主数据的统一管理，建立总部与成员企业主数据的映射关系，实现总部汇集数据后能够对各异的主数据做翻译和整合，为数据分析建立基础。

生产经营模式比数据分析模式更高级，实施起来也更复杂，并且前者的效果可以覆盖后者，即一旦实现了生产经营模式的主数据一体化管理，所有企业共同使用一套主数据，所有相关异构系统都使用一样的主数据，数据分析时直接使用而无需翻译，也就根本不需要再建立映射关系了。

对运营管理型集团企业，生产经营模式具有更高的可行性基础，但对战略管控型集团企业而言，成员企业多业态、管理较为松散，根据总部功能定位，集团总部基本不直接参与经营，总部不太需要也不具备一线生产经营的业务能力，所以在集团总部层面实现全集团的主数据生产经营模式管理是比较困难的，所以初期采用数据分析模式或许较为适合，而无论采取哪种模式，集团层面的主数据都需要分层管理。

关于分层，首先，各成员企业为生产经营基本已建立包括主数据管理系统在内的较完整的信息系统体系，成员企业自己的系统首先满足自己的需求，但有些内容无论对整个集团层面还是对集团总部是不需要的，例如某石油行业的集团型企业，每口油井的主数据对具体做生产经营的成员企业是很重要的，但对于集团内其他非石油业态的企业，或者对集团总部关注的内容来说，油井主数据都是不需要的，所以类似油井这类主数据只需要在成员企业自己范围内使用即可，集团层面既不需要也无具体业务能力去管理，这是在主数据种类上的分层。

其次，即便同一种主数据也涉及分层管理的问题，比如供应商，成员企业在生产经营中对供应商管理的细节内容更多，这些与具体业务有紧密关系的内容只对成员企业有意义，而对整个集团层面和集团总部而言，共同关注的只是供应商主数据中通用的内容，在这种情况下，对供应商主数据的管理至少可以分为两层，第一层是由集团总部管理的面向集团整体层面上有价值的内容，第二层是由成员企业各自维护的满足各自需求的内容。

上述提到的两种模式可以混合应用，数据分析模式相对生产经营模式简单一点，所以可以先实现数据分析模式下的统一管理，待数据管理进入一定成熟度以后，可以逐步在满足条件的成员企业中实施生产经营模式下的一体化，即成员企业可以直接使用集团总部管理的主数据，生产经营模式或许是终极目标，但需要一个过程。

4. 编制初版主数据标准

首先根据应用模式和管理层次划定（包括识别）需要纳入集团统一管理的主数据种类，一般可能包括客户、供应商、组织机构、人员等，然后再确定主数据需要包括的属性，即明确主数据有哪些字段，属性的确定常规有两种方法，第一种是按行业或者企业经验，由工作组的信息化专家拟定；另外一种是求多系统的数据交集，即在具备条件的范围内尽可能多的收集需要集成应用的业务系统中的相关数据，比如OA系统中使用的人员表有23个字段，在报销系统中的人员表有18个字段，在即时通讯系统中的人员表有12个字段，那么把这3个系统人员表中都用到的10个字段挑选出来（即3个系统中人员表字段的交集是10个字段），就是人员主数据初版的基础。

拟定主数据字段范围的同时，对部分主数据还需要考虑拟采用的主数据结构，比如客户和供应商主数据单独管理还是作为企业实体按角色或属性管理，此内容也涉及客户供应商使用一个主数据编码还是分别的两个编码，因为成员企业诸如ERP等系统有的已将客户和供应商按一个企业实体管理了，所以集团层面也建议按企业实体按一个编码管理客户和供应商，否则集团层面对客户和供应商分别编码独立管理就无法与成员企业按实体管理的一个编码相兼容了，此内容详情可参考《“对象角色”型主数据结构介绍》。

主数据标准初版需要把字段类型、长度、取值范围（包括参考数据）、关系、约束、操作等内容做尽可能细化的设计，使之成为可以用于讨论的标靶，可用于后续调查问卷或者考察时交流。

主数据标准除关于主数据设计的常规内容外，还包括集团的主数据治理组织架构、应用模式、管理层次等内容。

5. 调研集团成员企业主数据管理情况

因为目标是整个集团层面的主数据治理，为可以更好的贴合各成员企业的信息化需求，对全集团二级企业或者有代表性的成员企业做包括主数据在内的信息化调研是有必要的。

调研的内容包括成员企业的业务和管理概况、信息化建设历程、信息化规划设计、信息化现状、数据治理情况（如果有的话，数据治理虽然提出的较早，但也是近几年才被更多重视起来，已开展数据治理的企业还不是多数）等，重点是信息系统的建设、集成和应用情况，期间着重关注主数据的管理和应用现状。

调研的同时，集团总部工作组可以向成员企业宣贯集团层面主数据治理的背景、意义、策略、计划、目标，并以初版主数据标准与成员企业做交流，以初版作为标靶进行研讨，明晰初版对成员企业的适用性，充分听取成员企业的意见和需求，作为修订初版的重要内容。

调研的过程中，也可对各家成员企业的信息化和数据治理情况做初步评估，为后续全集团主数据治理拟定试点名单和顺序，并与成员企业的信息化或数据管理部门建立紧密的协作关系和机制，把成员企业的信息化资源整合为集团整体的能力，便于后续开展各类一体化时有效形成上下合力。

对当时不具备合适条件调研的成员企业，工作组需要编写详细的调查问卷下发至成员企业，通过调查问卷的方式尽可能了解成员企业的情况。

6. 编制主数据标准的准正式版

实地调研和问卷调研完成后，根据过程中收集的信息，工作组编制主数据标准的准正式版。

7. 征求意见修订后发布主数据标准

准正式版编写完成后，工作组内部评审后下发至成员企业，征求成员企业的意见，修订后再次下发征询意见，经多次意见征询和修订后形成正式版，然后以集团企业总部发文的形式正式发布。发布后，一是直接指导集团整体层面或总部的主数据治理工作和系统建设，二是成员企业可以在后续信息化建设和升级改造中遵照或参考标准执行。

8. 建设主数据管理系统和运维组织

在主数据标准下，建设主数据管理系统（简称MDM）或数据中台相关的模块时，建设思路常规有两种，一种是采购成熟的商业软件并实施，另一种自行开发，因为MDM的行业特性相对较弱，属于基础服务型系统（工具软件），对行业积累的要求相对较低，如果企业自有IT资源为更好服务于企业自己的信息化，同时为后续形成更多能力，在具备条件的情况下可以考虑自行开发。不过除去国际性厂商的产品之外，MDM的价格相对于其他业务管理系统来说不算太高，所以是否自主开发MDM需要多方面评估。

针对集团型应用，无论是数据分析模式还是生产运营模式，都存在成员企业主数据与集团层面主数据的交互，所以应对数据上传、更新、同步、映射等机制和接口做非常完备的设计，这将是一个很大的挑战。需特别说明的是MDM的性能也是非常重要的，因为未来是要服务于整个集团多家成员企业、多个应用系统的场景，需要有足够好的设计和代码实现，以保证大规模数据并发处理的效果，避免因系统性能不足对成员企业生产经营的影响。

同时，应重视建设MDM运维组织，实质是重视主数据的日常管理，运维组织日常处理包括系统常规运维、通讯和接口异常排除、主数据审批、主数据冲突解决、数据清洗等工作，运维工作需有实体化的部门完成，需要明确该部门的所属关系、管理序列、责权范围、资源配置等。

此外，集团层面的MDM运维组织还是后续集团内推广主数据治理和MDM一体化的核心力量，所以该组织还应具备在集团内部的MDM咨询和实施能力。

9. 对集团成员企业逐家推广

当MDM在集团总部和试点成员企业稳定运行后可以逐步开展集团内推广，但需要小范围的逐个推广，这一点极其重要，原因是，集团层面统一管理的主数据将会被应用到成员企业的应用系统中，存在对总部或成员企业主数据的修改和赋值，一旦没有管理好，数据产生不一致，甚至出现因为系统错误或管理原因导致的主数据混乱，将对成员企业用于生产经营的系统产生严重影响，很可能造成牵一发动全身的严重后果，所以推广时需要格外的慎重，一定是在准备充分的情况下实施。

推广时，实施团队应基于集团的主数据标准和MDM系统的特点形成工作方法，并基于这两点建设相应的数据清洗能力，由该团队承担成员企业的数据清洗工作，以专业化的能力协助成员企业更高效的、更低成本的、影响面更小的完成数据和集成相关工作，从而更好的实现全集团主数据治理的目标。

10. 常态化治理

包括主数据治理在内的数据治理，是件久久为功的事。

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