集团企业如何进行主数据管理

随着科技的飞速进步，数字化浪潮席卷全球，集团企业正面临着前所未有的挑战与机遇。在数字化建设的推动下，集团企业不仅需要解决传统的信息孤岛问题，提升运营效率，更需要拓宽数据洞察口径，驱动经营决策，推动跨部门协作，激活业务创新。在这样的时代背景下，主数据及主数据管理的重要性日益凸显，成为集团企业数字化转型的关键一环。

01集团企业主数据管理的难题
当前，大型企业尤其是央企集团总部，在集约化管理的需求下，面临着诸多数据管理难题。下属企业众多，成立时间各异，软件系统各自为营，导致数据标准不一，编码混乱。这不仅影响了集中采购的优势发挥，难以实现降本增效，也使得报表统计数据存在矛盾，决策层难以做出准确判断。

对于涉及设计、建造、工程与运营的企业集团而言，数据管理问题更为复杂。横向上在项目设计、建设、制造、储运、安装、运行、技改、报废的不同阶段，因管理主体不同，存在不同的编码，影响物资设备的全生命周期管理，各项目之间、各板块之间的物资难以互通余缺、充分利用；纵向上难以实现统一集团范围内物资在设计、采购、运输、仓储、库存、领用、调拨、建造、安装、运行、维修、核销、再利用等环节的集约化管理、提高效率降本增效的作用。

02集团主数据管理系统的作用
主数据管理，作为解决异构系统建立的时间前后不一致的一种折衷方案，在不改变原有系统数据结构的基础上，通过增设一层数据映射关系，实现数据的整合。企业集团中共享的人员、客户、供应商、物资、财务等数据，均被纳入主数据映射范畴。此举既符合集团企业的发展阶段，有效保护各子公司系统的完整性，又为集团的集约化管控提供了统一的数据基础。

集团主数据管理系统的核心功能在于实现主数据的统一标准化管理和分发。鉴于其首要服务对象为集团统建的应用系统，该系统在集团内的地位与ERP系统、人力资源系统、司库系统等同样重要。

同时，集团统建系统需全面覆盖集团所有企业，既要满足集团整体层面的需求，也要兼顾集团总部和下属企业的个性化要求。为实现这些管理和功能需求，集团主数据管理系统需具备上下级兼容能力，在为集团统建系统服务的同时，也为下属企业的各类系统提供主数据支持。

建立统一的集团公司主数据管理平台，有助于实现基础数据编码的标准化和管理流程的规范化，进而实现基础数据的集中管理和业务流程的标准化监控。这不仅能确保数据的真实性、一致性、完整性和及时性，还能提升整个集团的数据管理能力和共享能力，为管理层决策提供更准确的数据支持。此外，该平台还能支持物资分类及编码规则的标准化，确保集团内物资信息的完整性和一致性，实现物资主数据的全生命周期统一管理，推动集团物资主数据管理的规范化、制度化和流程化。

03企业主数据管理的实现方式
通常，企业在信息系统建设已有一定规模后，会启动主数据项目。尽管有些系统的数据质量尚显不足，但数据维度基本满足需求，因此可以作为源头系统。在进行集团主数据系统建设时，以下是几种常见的建设模式。

模式一：集中式应用
集中式应用模式下，所有主数据均通过统一的主数据管理系统进行创建、查询和维护，再由该系统同步至各业务系统。该模式通常伴随着严格的主数据管控流程，包括主数据标准的制定、申请、审批及分发等。同时，根据不同类型的主数据对象，考虑到管理职责和属性差异，实施差异化的管控流程。为确保集团或多层级组织的主数据一致性和业务系统的贯通，通常需配备专业的主数据运营团队。

适用场景：适用于组织结构简单、决策权力集中或对数据一致性和集中控制要求较高的场景。

优势：
数据一致性高：通过中心化管理，确保各业务单元使用统一的主数据，减少冗余和不一致。
管理简便：中央化的管理使得数据更新、维护和权限控制更为便捷，降低管理复杂性。

劣势：
不适应分散业务：对于地域和业务单元分散的企业，中央化管理可能增加数据访问的复杂性，难以满足多样化业务需求。
单点故障：中央数据库若出现故障，可能导致全局数据不可用。

模式二：联邦式应用
联邦式应用模式允许多个源头系统作为主数据的权威来源。各应用系统既可将主数据传递给主数据管理系统统一分发，也可直接在源头系统间实现主数据的同步和分发。该模式要求组织具有较强的信息化能力，源头系统和相关部门需具备强大的数据管理能力和系统改造开发能力。

适用场景：适用于业务分布广泛但仍需一定程度数据集中管理的组织。各业务单元保留自治权，但通过联邦机制实现协同。

优势：
部分自治权：业务单元可根据自身需求管理主数据。
数据协同：通过联邦机制实现跨业务单元的信息共享和流通。

劣势：
复杂性增加：相较于集中管理，联邦式管理的协同机制增加了系统复杂性。
数据一致性挑战：需谨慎管理不同单元间的数据一致性，以避免潜在问题。

模式三：分析式应用
分析式应用主要侧重于对主数据进行深入分析和提炼，这些数据进入数据仓库和数据湖后，经过清洗、转换和集成，形成准确、一致的主数据集合，为分析型应用提供有力支持。该模式以组织的数据分析能力为核心，通过对主数据质量的监控，实现对主数据一致性和准确性的管理。尽管存在一定延迟，但仍能有效控制源头系统的主数据质量问题。

适用场景：适用于组织结构分散、业务单元独立性强且数据协同需求较低的场景。

优势：
业务自治：各业务单元可根据自身需求独立管理主数据。
本地化处理：根据地区和业务特点进行灵活的数据管理，提高适应性。
劣势：
数据不一致性：分散管理可能导致不同业务单元间数据不一致，增加质量控制难度。
难以协同：难以实现全局性的数据协同和共享，可能导致信息孤岛问题。

04小结
数据管理如此重要，但是在大型多元化集团却很难一步到位，针对主数据管理系统，必须要考虑集团管控模式和系统部署现状，通常建议采用分级管控建设方式。集团MDM只需要和二级公司做对接，二级公司自行和各下级公司及业务系统做对接。