[[342434]]

參考數據管理是對定義的數據值域進行控制，包括對標準化術語、代碼值和其他唯一標識符以及每個取值的業務定義的控制，和對數據域值列表內部和跨不同列表之間的業務關系的控制;并且對準確、及時和相關參考數據值的一致，共享使用進行控制，以進行數據分類和目錄整編。

如參考數據-“ 訂單狀態 ”：新建立、處理中、完結、取消等。

主數據管理是對主數據值進行控制，以實現跨系統的一致、共享、上下文相關地使用主數據，以及對核心業務實體的真實情況的最準確、及時和相關的版本進行控制。

主數據一般包括下列實體的數據：

人，包括個人、組織及其角色，比如客戶、公民、病人、廠商、供應商、業務伙伴、競爭對手、員工和學生等。

產品，包括內部和外部的產品。

財務結構，例如總賬、成本中心、利潤中心等。

位置，例如地址信息

首先必須說明，單一的業務系統應該沒有主數據的概念，參考數據為了確保不同的業務采用同樣的控制模式，可以存在。

隨著業務系統的不斷增加，核心業務實體不斷被抽象出來，在不同業務系統之間實現業務實體的共享和流轉，就產生了主數據管理。

按照DAMA-DMBOK，理想的參考數據和主數據架構應該是這樣的。

參考數據和主數據只有一份正本，各業務系統只在這一份正本數據上進行相關業務操作，所有參考數據和主數據都是一致的。

但實際上主數據管理不是一蹴而就的，而且主數據的傳播跟業務也很大的相關性，實時性要求高的采用SOA總線接口方式，稍微差一些的采用消息隊列方式，批量數據的傳播則采用sftp/ftp方式，為了確保數據的一致性和版本管理，中間還構建了主數據管理平臺，逐漸的主數據管理就演變成了以下的架構方式。

這種架構方式看起來也很合理，但筆者在最近做主數據監控和管理過程中，發現了諸多問題，這些問題與主數據有關、與數據質量有關、和業務系統有關 、和業務部門有關、和數據治理組織也有關。

在前文中有一個統計數據，據統計數據質量問題76%來自數據錄入錯誤，53%來自源系統的變化，48%來自數據遷移或項目改建，46%來自用戶不同的期望，26%來自系統錯誤。

在主數據問題分析中，也可以大致分為存量數據問題、業務流程問題、技術問題、網絡問題。

網絡問題是造成主數據流轉出現問題的直接原因，網絡抖動和網絡問題時有發生，但不是主要問題，也可以通過重發機制，將數據彌補過來。

數量最多的是存量數據問題，這類問題大多數歷史遺留原因導致的，系統上線之初，未按照主數據的要求進行數據遷移，A、B、C要確保一致性，只有A表正常遷移了;但需要同步A、B、C表，下游缺乏B、C表內容，所以A表也無法同步下去，據統計存量數據問題約占了80%的數據量。

其次是技術問題，主數據從A系統分發到B系統，但B系統只負責接收，但實際上并未正確入庫，或者未正確返回狀態，這樣也會導致主數據不一致，上游的表結構修改也會導致此類問題發生。

最后是業務流程問題，A系統和B系統按照相關的業務規范實現數據流轉，但隨著業務的變化，A系統進行了相關修訂，但B系統認為此修訂與之無關，既然無關，部分數據可用可不用，所以干脆直接放棄好了。

后面的三類問題通過組織各個干系人，包括技術支撐部門、各業務部門、各業務廠家，終歸可以得到解決方案，但在實際解決過程中，常常面臨著職責不分，溝通協調機制、費用分攤等難題，導致看起來容易解決的問題，實際解決起來遙遙無期。

這就涉及到數據治理組織的問題了。

本文轉載自微信公眾號「追夢IT人」，可以通過以下二維碼關注。轉載本文請聯系追夢IT人公眾號。