主数据治理的八大最佳实践

数字时代，保持市场竞争力取决于能否利用数据最大化提高绩效并帮助公司发展。所以，了解如何有效地管理和治理不同类型的数据对于实现长期业务成功至关重要。

但核心问题是：如何做到呢？

在本文中，我们将阐述如下观点：

l 主数据治理的概念。

l 审查关键主数据管理定义和类别。

l 讨论主数据治理因素。

l 为主数据治理提供八种最佳实践。

Part.01

一、主数据治理的概念

在讨论主数据治理最佳实践之前，需要区分什么是主数据治理和主数据。虽然如下表述并不能全面概括，但是可以提供一个共同的理解和术语表。

什么是主数据治理？

主数据治理是将数据治理因素应用于称为主数据的数据子集。数据治理的要素是记录定义、来源、流程、策略、规则、指标和人员，以改进数据管理。

什么是主数据？

主数据是通过您用于经营业务或组织的核心业务实体积累的数据。这些业务实体被称为主数据域。每个行业在执行其组织活动时都使用多个主数据域。

不同行业主数据域的一些示例：

l 保险公司有代理人，他们向客户销售保单，以覆盖所在地的资产，并向客户提出索赔，这些资产由服务合作伙伴维护。

l 医疗机构有医生和护士，他们使用从供应商处购买的设备和药物，在医院或诊所为患者提供服务。

l 制造公司使用采购订单从供应商处购买材料，这些材料从成本中心收取费用，用于在工厂生产由员工运营的产品。

l 公共部门组织在各省或城市设有机构，通过员工或合作伙伴向民众提供服务

二、主数据治理的八大关键因素

数据治理是关于创建信任的。相信数据得到了正确的处理和管理，并符合高质量标准。主数据治理因素可帮助您交付高质量、可靠的数据、管理和流程。让我们看看主数据治理的八个关键因素，如何帮助您在组织内建立信任。

1. 主数据定义

主数据定义描述业务实体及其属性，以创建组织使用的每个主数据域的通用定义。例如，客户主数据包含企业名称、电子邮件、电话号码、发货地址和帐单地址；产品主数据包含类别、SKU、大小、颜色和材质属性等；设备主数据包含类型、型号、序列号、制造商和位置属性等。

2. 主数据政策

主数据政策描述了作为主数据管理和使用的一部分，必须遵守的内部和外部法规。可以围绕主数据管理和使用的许多方面制定策略。比如，数据质量策略的规定是，主数据必须包含域定义中的完整属性集；比数据隐私政策可能会规定，在使用个人信息之前，您必须获得处理许可；而风险管理政策可能会规定，新成本中心的创建者和批准者之间必须有职责分离。

3. 主数据规则

主数据规则定义如何执行和实施策略。下面是一个示例，说明它如何与使用个人信息之前必须获得同意的政策配合使用。在创建和批准客户记录之前，一条规则可能会强制收集同意属性，如账单、营销和第三方共享。另一条规则可能会在营销自动化系统向客户发送促销消息之前检查营销同意属性是否设置为“是”。存在多个规则来满足单个策略的要求比较常见。

4. 主数据目录

主数据目录记录了主数据所在的位置、应用程序和分析数据存储在本地和多云生态系统。它还记录了主数据的域及其属性，以及层次关系和图形关系。这对于确保来源的一致性以及每个来源的准确性和完整性至关重要。例如，如果合并和收购是公司增长战略的一部分，那么能够快速将被收购公司系统中的主数据与主数据定义进行比较，可以降低集成成本，加快业务价值，并降低财务报告风险。

5. 主数据沿袭

主数据沿袭显示了主数据如何跨源移动以及如何在分析和操作过程中使用。数据沿袭在许多业务活动中都是有益的，包括支持处理活动记录（ROPA）的隐私合规性。它可以帮助您了解正在使用哪些数据、如何使用以及由谁使用。业务流程中的人工智能（AI），如推荐引擎或机器人流程自动化（RPA），通过确定在业务流程中放置算法的位置以及算法可以预期作为输入的数据结构，从主数据沿袭中获益。主数据沿袭对于金融服务中的客户招募、药品中的产品跟踪以及消费品的可持续采购等活动也很重要。

6. 主数据利益相关者

主数据的利益相关者是跨业务职能领域的人员，他们是成功管理主数据的关键。这包括两组人，负责数据库、应用程序和业务流程的体系结构和管理的IT人员，以及创建标准主数据定义、策略和规则的业务主题专家。纠正特定主数据域数据质量问题的数据管理员包括负责数据隐私和保护的法律和安全人员，以及负责解决组织内不同职能部门之间争议的治理委员会的跨职能领导者。

7. 主数据工作流程

主数据工作流定义了用于管理主数据的流程。工作流涵盖各种基于任务的流程，包括主数据定义、策略和规则的创建、更新和批准，以及主数据记录的创建、更新和删除。定义良好的工作流提高了主数据管理不同的利益相关者之间的生产率和协作。例如，供应商入职需要财务、采购和法律团队之间的合作，以确保合规筛选，这包括地址和银行数据验证、信贷和受制裁方名单检查以及合规证书和保险审查的并行工作流程。

8. 主数据指标

需要定义主数据指标，以帮助企业衡量和管理数据、流程和人员。常见的数据指标包括应用程序中重复记录的数量，以及主数据记录的准确性和完整性。端到端流程的服务级别协议（SLA）指标能够了解主数据定义更改和在主数据源中实施这些更改所需的时间等。指标可帮助监控端到端流程中执行特定任务的人员的生产力和效率，例如不同域或应用程序的数据管理员处理更改请求所需的时间。

三、主数据治理的八大最佳实践

现在，我们已经研究了主数据治理的八个关键因素，让我们看看上面讨论的每个因素实施的一些最佳实践。

1. 关注您的治理范围

重点关注对您的业务流程至关重要的主数据实体，如从订单到现金、从记录到报告、从采购到付款以及从雇佣到退休。不同的系统和地区可能会使用不同的属性集来描述主数据实体，因此，请尝试定义最小的属性集，这些属性集必须在系统之间保持一致，以便您的业务流程高效执行。

2. 聘请业务政策专家

许多政策将涉及具有严重责任后果的国家、省和行业法规。隐私法规等行业法规需要专家级的帮助才能成功。从事法律、财务、风险和审计工作的人员将具备所需的专业知识，以确保您制定的政策充分满足监管要求。

3. 明确所有权和责任

主数据规则应分两部分进行处理。第一部分是定义规则，就像客户在创建订单之前必须有真实有效的发货和帐单地址一样，该规则的定义应由企业的主题专家进行。第二部分是创建可执行代码以强制执行规则，例如对邮政地址验证服务执行API调用。可执行代码应该归IT所有，因为它将在业务应用程序和数据管理工具中实现。

4. 自动发现和编目主数据

您的企业可能已经使用一个或多个数据目录，这使您有机会利用这些项目中的知识、人员、流程和技术。随着主数据源的数量和记录量呈指数级增长，使用AI和元数据的工具，可以帮助您自动发现和编目主数据。高级数据共享功能也是实现符合要求的自助服务访问所必需的，并且可以审核谁访问了哪些数据。

5. 自动化主数据沿袭和流程映射

主数据源不仅呈指数级增长，数据集成和移动工作也呈指数级增长。使用AI和元数据的工具可以通过自动化数据沿袭映射过程来帮助您高效地扩展，并帮助识别您不知道的数据移动过程。您还应该将应用程序和数据存储的所有者映射为沿袭映射的一部分，因为这将促进主数据管理方面的协作和生产力。

6. 明确定义角色和要求

首先，围绕期望的结果而不是围绕人来设计角色和职责。如果在定义角色之前，您选择了看似显而易见的关键职位候选人，那么您将根据该人员的资质定义角色。相反，首先要定义一个人要想成功地胜任这个角色需要什么样的技术技能和业务知识。然后确定您是否有合适的内部人员，是否可以培训人员来填补这些角色，或者是否需要从外部寻找他们。

7. 简化和优化工作流

与利益相关者合作，了解他们目前是如何管理主数据的，以及不同群体的活动是如何联系在一起的。评估需要协调以及围绕高度结构化的工作流设计哪些工作，然后寻找自动化路径、优先级排序和通知的方法，以提高生产力和效率。例如，将更改请求指定到负责特定主数据域的数据管理员的收件箱，并根据特定业务应用程序的服务级别协议（SLA）确定更改请求的优先级。

8. 衡量业务价值

虽然技术数据指标很好，但您真正想要展示的是主数据管理的业务价值。这要求设计一个指标层次结构，将数据指标与流程指标和战略关键绩效指标（KPI）联系起来。例如，准确的库存数据可以提高交货日期报价的准确性，准确的发货数据提高了准时交货率，准确的账单联系人数据减少了发票交付时间，而准确的税务数据减少了发票争议。所有这些都会影响未完成销售天数（DSO）。从长远来看，证明主数据治理的有效性和价值将有助于您的业务发展。

中翰软件：专注数据治理17年（http://www.jobhand.cn）