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导语：在上一篇文章中，作者谈到了数据孤岛造成的起因，简略介绍了主数据管理的概念和主数据管理为何能发挥作用。而主数据管理和数据治理始终以来饱受诟病的，便是落地难。抉择一个称手的主数据开发平台，也是我的项目胜利的要害。本篇就将联合具体案例，谈谈主数据管理在一个企业中如何落地，并帮忙企业更好地把数据当作生产因素来撑持业务倒退。
明天想和大家聊聊如何抉择主数据管理计划。在上一篇文章里，咱们谈到了数据孤岛造成的起因，简略地介绍了主数据管理的概念和主数据管理为何能发挥作用。当然，理念的货色毕竟是形象的，从实用角度而言可能是无用的。这一篇文章将会从一个具体案例登程，来谈一谈主数据管理在一个企业中如何落地，并帮忙企业更好地把数据当作生产因素来撑持业务倒退。
数据孤岛的造成是有其偶然性的。企业的历史也是业务零碎信息化 / 数字化的历史。当年任正非据理力争，邀请 IBM 为华为外部做流程化革新。一举奠定了当初仍在施展重要作用的 IPD 流程，这也是华为引以为傲的竞争力。企业的成长，和孩子的成长是一样的。本来合身的上衣和裤子，也会倒退过程中，缓缓变得不适合，不再实用以后的倒退状态。
但也有不太一样的中央，业务零碎跟衣服不一样，它们无奈抛弃。这些业务零碎或者 IT 零碎，可能还在企业的要害业务零碎中，表演或要害或重要的角色。须要在飞驰的过程中，将这些历史零碎逐渐现代化，甚至有一些零碎还不得不继续保护。
咱们明天介绍的这家，在大陆以及港澳台皆有珠宝批发业务的头部企业，也是沿着这个倒退模式和脉络，逐步在本人企业外部造成了数据孤岛，从而导致了在应答挪动互联网上的吃力，还持续性地对业务造成了挫伤。
作为国内珠宝批发行业的领头羊，其在大陆以及港澳台累计门店数靠近 1000 家，其中大陆门店数占 70% 左右，8 个旗舰系列、7 个国际品牌，累积系列品牌总数为 27 个。
提起珠宝，大家可能脑子里浮现的第一个词是“贵”。这一特点，也将珠宝批发行业区别于其余以快销为特点的日用品批发行业。珠宝批发行业从生产制作到最终的交易产生，大抵能够分为：
- 研发设计
- 生产制作
- 供应链 / 库存管
- 理销售治理
- 售后治理
相较于快消品而言，珠宝批发行业的库存周转绝对较慢，所以每一次销售机会都显得分外宝贵。用户在门店开始选购珠宝时，思考次要是三个方面，别离是价格、样式、尺寸，这些次要跟库存治理有关系。
这就要求门店的营业员可能间接查看本区域、跨区域的珠宝库存状况，在顾客曾经抉择某个特定的样式，估算充沛的状况下，通过“调货”的形式，来实现本门店没有库存状况下的销售过程。
明天咱们探讨的珠宝批发公司，在它的倒退历史过程中别离在中国大陆、中国台湾、中国香港、中国澳门等地，建设了多套不同的供应链治理、库存治理和销售治理的零碎。
多套不同的零碎，听起来是不是有点多，且不必要？但在这家公司漫长的信息化和数字化旅程中，这些零碎都是为了回应在不同区域更疾速地开展业务的需要而建设实现的。或者一个事物的倒退多半总是在荆棘中后退的，很少一帆风顺，更不会依照脑海中所料想的完满路线图推动，一切都是衡量的后果。
一、烟囱式开发，数据扩散，取数难
因为企业 IT 倒退了几十年，陆陆续续洽购了不少的独立 IT 零碎，例如：ERP、CRM、SCM 等，往往一件货品信息散落在不同的数据库中，想要一份残缺的数据，对研发团队来说可能须要花大量工夫去理解、沟通数据结构，再做数据荡涤、加工。整个研发周期就会被拉得很长，想要疾速获取一些数据，就会显得十分艰难。
同时，多套异构数据库对运维团队的技术能力，也是一个不小的考验。
- 二次开发难
有那么多套不同厂商的业务零碎，可能弄明确零碎之间关系的人越来越少了，更别说在已有零碎上做一些二次开发，这对技术人员的业务要求相当高。 - 跨部门合作，组织协调难
业务越来越多，天然就会成立不同的部门去保护，而一旦须要跨部门合作开发时，组织架构的复杂性，间接缩短了开发周期和我的项目上线工夫。
二、割裂的商品核心，难以造成合力
不同的地区都部署了雷同的“服务和数据库”的组合模式，这也为后续的数据孤岛埋下伏笔。随着数字化过程的深刻，这些割裂的零碎让不同区域的商品数据无奈流转和查问，同时还会造成冗余的库存信息，最大的问题实际上是在业务侧：不同的业务条线有不同的业务人员，他们作为数据消费者，在现有的架构下是无奈及时生产到数据的，换句话说，订单的状态到达相干业务人员的工夫，会被大幅度缩短。
这种难以生产数据的起因是，数据割裂。数据割裂这一概念自身可能过于形象。
咱们从数据割裂造成的理论问题来谈一谈。
作为一家头部的珠宝批发公司，它的商品 SKU 大略有 100 多万，别离散落在不同的数据库表和数据库中，且字典表难以了解，业务映射表关系简单，业务研发不得不破费大量工夫在外部的沟通上。
即便沟通也不肯定能解决全副问题，还须要通过数据库的跨实例查问（dblink）解决数据割裂的问题。因为超过 1.5 亿库存订单寄存在多个 Oracle 和散布在 20 张表中的 10 万商品信息，整个运维团队和业务团队，须要破费很多的精力解决：
- 订单状态跨地区保护。
- 数据在多个数据库之间的同步导致的延时。
- 订单逻辑简单，不易扩大。
当一位中国香港门店店员想要在香港查一件货，通过零碎查问得悉这件货不在香港，在澳门。一般而言，店员能够通过零碎去做“调货”动作，最初实现交易。
但因为一些 IT 历史起因，这家珠宝批发公司的门店店员，必须通过零碎将澳门的货转到香港后，才能够查问该货明细，而这个转货的过程须要破费数小时来期待。客户的购买工夫，往往也就在要害的几个小时以内。如果这样的期待常常产生，这对营业额会产生较大的冲击。
三、促销流动难以按时按需发展
挪动互联网对于零售业革新是全方位的，珠宝行业也不例外。
传统的“人货场”概念被拓宽到了线上，一些交易流动也不再局限在线下零售店内。为了适应消费者购买习惯产生的变动，珠宝批发行业一方面须要融入到淘宝、京东等这些线上批发平台已有的流动中，同时也须要依据节假日及时发展适当的营销流动，减少销售收入。
这里就呈现了供应侧和需要侧的矛盾：“业务认为的研发周期”和“工程师能提供的研发周期”，可能是存在不匹配状况的。
在双十一降临之际，业务团队依据以后市场状况及政策规定，提出了一系列促销流动计划，工程师团队在收到十几个需要时，开始回绝，因为不可能在短时间内全都满足。
当然现实情况会更加简单，工程师团队通过加班加点的工作满足了业务的需要，但这种冲刺式的致力不可继续，须要组织中的要害角色，对现有的 IT 蓝图进行复盘和盘点，制订出适合的降级路线。
四、互联网 +，重造数字化中的本人
尽管是一家传统的批发企业，但企业文化使得他们一直精益求精，心愿通过联合互联网电商、社交、媒体等线上平台，为企业带来新一轮的增长。
在过来的 3 年中，全国数百家门店，年均举办了超过上万场线上线下流动，更是在某年双十一珠宝销售榜中获得了位居第二的好问题。
但问题也越来越显著，落后的历史零碎曾经重大地掣肘了业务的倒退。此时对于这家传统企业来说，曾经无奈通过“头痛医头，脚痛医脚”的形式来打补丁进行部分的调整。
“新一代数据架构”的诉求应运而生，企业须要通过这样的数据平台，来帮忙他们解决由来已久的问题，从根本上解决因“数据孤岛”问题引发的一系列技术和业务问题：
- 数据模型线性增长，关系型数据结构越来越简单，批改字段时，就像在电源插座上找惟一能用的插位。
- 20 年前的 IT 架构结构复杂，大量存储过程，学习周期慢，改变艰难。
- 研发速度跟不上需要变动。
- 须要一个高效的数据开发服务平台，撑持企业外部麻利开发和 DevOps。
- 反复建设用户数据、订单数据，对立数据艰难。
通过层层筛选，公司决策，最终造成：“连贯数据孤岛，交融数据，造成主数据”的决策，用主数据管理和数据治理，来解决数据孤岛的问题，更好地撑持业务，晋升业务执行效率。
五、工欲善其事，必先利其器
Gartnter 在《胜利施行主数据管理的 7 个步骤》[1] 中指出，在企业中实现一个主数据管理（MDM）策略大抵须要 7 步：
- 确定愿景、策略和利益相关者
- 倒退过程
- 抉择衡量标准
- 建设一个绩效基线
- 切磋指标改良
- 将指标改良转化为财务后果
- 建设所有权总成本模型
- 计算投资回报率
这 7 步背地的实质逻辑是什么呢？较大的组织会选出一组人（当然这些人是组织里有深厚影响力的），建设和执行数据质量标准，并以此为根底建设继续迭代并造成最佳实际。数据孤岛的买通和数据治理的施行，贯通整个组织，随同组织势力的调整，或者是依据已有的势力构造进行本地化的革新。
换句话说，通过务虚会、头脑风暴会、问题剖析会，在利益相关者中造成对于数据治理的共识，确定里程碑和掂量胜利的规范，最初通过财务数字证实“数据治理”这项口头是无效的，切实地晋升了公司经营效率。
为了使主数据管理发挥作用，它必须是一个个人的致力且是一个继续的致力。
个别对于数据治理我的项目的了解都是一种改革治理，须要疏导组织通过调研、整顿、演绎等工作，对现有流程进行梳理和剖析。当然还会有创造性的流动，制订新的流程。
主数据管理和数据治理始终以来饱受诟病的，便是落地难。抉择一个称手的主数据开发平台，也是我的项目胜利的要害。
把数据治理或主数据管理等围绕数据的方法论，落实到企业的生产、运行和撑持的全过程中。对于这样的一把兵器，它是有一些画像的：
数据发现和连贯。发现和连接功能利用算法，即时辨认数据的反复，并帮忙解决多个条目成为一个繁多和精确的记录。主数据管理软件有助于打消数据反复，将正确的信息输出所有的零碎，监测数据起源的完整性，并将一些原本被认为是额定须要资源的工作自动化。
这是保障来自于孤岛的数据和主数据完整性的重要能力。短少了该项能力，主数据便失去了其自身的意义，不可能再成为企业的共享数据，更要害的是不再能反对一个要害、残缺的业务流程。
数据整合能力。在一个集中的数据源中创立、保护和散发主数据，并在企业的各种不同业务中延长。它确保数据的一致性，随时随地，标准化的定义和业务规定，强制执行验证值，并监测残缺的审计跟踪的变动。这是对数据按需进行批改的要害能力，能对数据进行正当变形，达成业务部门所须要的数据款式。
这一能力从最终使用者的角度而言，还意味着极致易用性。通过前端页面和利落拽操作覆盖掉数据整合操作的复杂度，将操作面和管控面进行拆散，使得企业外部用户在数据整合过程可视化，如拖放、显示变动、最佳记录审查和匹配审查。
大批量数据处理能力。主数据管理软件的大规模解决性能，可执行无益的大规模更改过程，使主数据用户可能对业务搭档、客户、供应商和产品数据范畴，进行批量更改和批改。它使一个无效的过程来执行属性的大规模变动。
流式数据处理能力。和数据整合能力一道，帮忙企业实时地获取、过滤、加工数据，尽可能地保障主数据的残缺和统一。
数据共享能力。主数据管理软件使业务规定，能够在不同的应用状况下共享。一些从业者会将数据共享性称为数据虚拟化或者数据及服务，这并不抵触。
例如，在进行数据导入或审批过程中，业务规定能够在不同的应用案例中共享。这些管制必须是集中式的，只需扭转一次就能在所有中央失效。业务规定必须在用户界面上实现，而不须要期待后盾开发。
这五个根本要害能力是评分表中的五个象限，可根据评分的大小绘制雷达图，在抉择兵器时须要重点考查，依据企业以后的现状，正当抉择主数据管理的软件产品。如果进一步提炼，主数据管理的过程能够形象为：连贯、交融、公布这 3 个阶段，通过宽泛的连接性，将业务数据库数据以低代码利落拽的形式构建数据链路，造成数据镜像层。
接着，在平台中实现建模开发造成主数据模型层（MDM），主数据模型层（MDM）将会成为之后各业务零碎所需数据的外围数据层。
为此咱们和客户一道，联合珠宝批发行业的理论状况，打造了“商品模型主数据”“库存模型主数据”“组织架构主数据”，构建了可能撑持珠宝零售业销售这一要害业务流程的主数据模型。
最初，在主数据模型层之上，能够疾速拓展出满足各业务需要的利用数据模型层（ADM）。
最终将利用数据模型层（ADM）中的数据，以 API 的形式对外提供对立的数据服务，业务作为数据消费者可间接实时读取数据，这种能力是数据公布能力，同时也须要整个主数据平台，能提供数据虚拟化或者说数据地方化存储的能力。
六、珠宝批发行业，如何实现主数据管理实现麻利化转型
团体战略规划
和团体利益相关者一起单干，结合实际业务倒退状况和 IT 基础设施状况，制订了 3 年 IT 布局。
通过调研和访谈的模式，摸清数据孤岛的状况，为顶层战略规划做好奠基性工作。与此同时，和客户业务部门一道为后续的利用场景布局进行需要调研，同时造成数据品质标准和数据流程标准。在明确组织架构和数据治理准则的前提下，帮助客户开始技术平台的搭建，最初一步就是在实现了主数据治理之后，实现业务价值。
数据资产盘点，造成对立商品核心
后面提到，这家珠宝批发公司有多个 ERP 零碎，围绕珠宝的生产制作、物流供应链和最终的销售都散落在不同的中央。
这里咱们和公司的业务方一起，以领有主数据较多的局部为外围，将历史和实时库存数据、商品信息和钻石、黄金和玉器等各类证书都进行买通、合并。并在此基础上，依照组织架构进行正当的数据公布和数据受权，让门店店员和中高层，都具备了在须要时生产适当数据的能力。
最重要的是，在对立库存模型、对立商品模型和对立数据拜访服务的前提下，开发可能跟得上市场变动，数据模型简单但易用，可疾速开发新利用。
七、施行主数据管理之后的成果
在连通数据孤岛之后，交融数据，生成主数据，在这样的数据治理的根底上，团体很快就上线了基于主数据的“全渠道商品核心”，大陆以及港澳台门店店员应用同一套后盾，即可查问全国商品。
相较于之前的屡次查问 API 形式，当初前端只需查问一次，即可获取商品所有信息。查问次数从 5 次缩减为 1 次，查问响应工夫从累计 10 秒缩减到 3 秒内。
技术研发可通过平台疾速查到想要的数据，无需诘问相干共事，缩小 DBA 日常 70% 查问工作，无效晋升研发 90% 开发效率，这极大地升高了跨部门带来的沟通效率问题。
研发周期从 2~3 个月缩减为 1 周。通过『数据即服务』的新架构将数据变成了真正的生产因素，为团体真正实现了“增效降本”的求实的业务价值。
撑持业务流程的主数据失去积淀与复用，能在组织间高效共享有价值的信息，让不同业务部门都可轻松复用历史数据，疾速发现数据价值。
采纳的主数据平台 Tapdata 是一体化平台，服务化水平进步，通过灵便的交互式服务，显著缩短了开发周期，晋升团体市场竞争力。此外，较其余主数据治理平台，集团选择的 Tapdata 能继续依据业务倒退迭代主数据模型，适应企业的动静倒退。
八、写在最初的话
依照 Gartner 对于主数据管理（MDM）的定义，它不仅是一门技术驱动的学科，更是一门治理的学科，须要 IT 部门和业务部门独特单干，确保企业正式共享的主数据资产的统一性、准确性、管理性、语义一致性和责任性。
主数据，是形容企业外围实体的统一和对立的标识符和扩大属性集的，包含客户、潜在客户、公民、供应商、网站、层次结构和账户图表。从这个定义登程，主数据管理就注定不齐全是一个技术问题，更多的是一个对于公司所处环境（行业属性、技术储备、人才画像）的了解后，特殊化进去的一套改革治理的征询计划。
随着数字化在各行各业的乘风破浪，主数据管理作为一种数据治理的方法论，肯定能帮忙这些企业晋升对于数据这一新的生产因素的应用度，开释更多价值。
尽管再怎么强调主数据管理征询的属性也不为过，然而平台自身的能力也不能漠视。基于咱们在技术人才储备较为单薄行业实际的教训而言，一个好用的主数据管理平台，也是至关重要的。对于如何选好一个主数据管理平台，前文已颇用了些笔墨，此处不再赘述，感兴趣的敌人能够往前查看。
最初，祝愿各位在数字化 / 数智化的过程中，破局数据孤岛，排除拦路虎，助主数据管理药到病除。
参考资料：
[1] 7 Steps to Build a Successful Business Case for MDM Programs《胜利施行主数据管理的 7 个步骤》：https://www.gartner.com/document/3983094
Tapdata 实时主数据服务平台 Active Master Data Platform
传统的主数据管理采纳 T+1 的形式从业务零碎获取源数据，加工解决后造成企业的规范数据，并通过导出形式输送到业务零碎应用。这种计划的局限性在于数据更新较为滞后。Tapdata 的实时主数据计划容许用户用实时数据管道及弱小的 UDF 性能让用户能够简略的实现去重、规定判断等主数据治理性能。端到端的秒级提早 + 主动 API 服务意味着客户间接从 Tapdata 获取须要的主数据。收费试用 >
本文作者：杨哲轩，Tapdata 经营合伙人 & 客户工程团队负责人。毕业于明尼苏达大学 - 双城分校，后退出 PingCAP 负责基础架构研发工程师，深度参加 TiDB、TiSpark 等我的项目，曾任 PingCAP 征询 & 解决方案总监。为多家出名金融、互联网和制造业等行业企业，提供征询和解决方案服务。对数据库、分布式原理、HTAP、DaaS、数据架构和数据治理等架构和治理畛域，有独到的见解和丰盛的实践经验。
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