​主数据和参考数据管理

主数据和参考数据管理

如果你想进入数据领域，最重要的主题是元数据、主数据和参考数据管理。如果你掌握了这些领域，你将需要80%的时间来组织任何数据解决方案。

一般而言，不能没有某些数据/实体而创建的数据集是主数据。以客户为例，客户使用银行的服务。他有银行账户、借记卡、信用卡，可能还有正在进行的贷款等。在银行中，所有这些信息都在不同的系统中。银行账户详细信息在一个系统中，借记卡或信用卡详细信息在另一个系统中，贷款在另一个系统中。如果所有这些系统开始创建和保留客户详细信息，如姓名、出生日期、身份证、地址等。然后，系统中很有可能会出现同一客户使用不同标识符创建多次的情况。现在，当决策者想要查看组织中的客户数量时，他们将看到同一个人作为多个客户。MDM通过在组织内所有系统中为每个客户提供唯一标识符来解决这个问题。我们可以将MDM称为员工、客户、产品、位置、物品等的标识符。

如果谈论主数据，参考数据是必须讨论的话题。参考数据与主数据非常接近，但数量较小，变化期望较少。以同样的例子为例，客户正在使用借记卡服务，对于客户来说，这是借记卡，但对于系统来说，可能有一个借记卡的代码，例如DbCrd。我们可以将RDM称为实体的列表、交叉列表、分类内容、代码或描述。

如果你的主数据和参考数据没有就位，你的元数据将会非常庞大，无法简化。如果你的元数据没有就位，你就无法找出数据谱系。如果你的数据谱系没有就位，你的数据将会变成数据沼泽。如果你有数据沼泽，你需要80%以上的处理能力来进行数据分析。更多的处理能力意味着更多的基础设施。更多的基础设施，更多的资本支出和运营支出。更多的总拥有成本，更长的投资回报周期。长时间的投资回报周期，企业不会感到满意。因此，如果企业不满意，你就可能被裁员。

元数据、主数据和参考数据管理能否将你的BI足迹减少80%？是的，它可以。例如，如果仪表板/报告并以这样的方式描述其元数据，以便它阐述数据点和KPI周围的整个故事，那么生成的下一个BI报告将更容易开发。通过适当的主数据和参考数据管理，元数据将不会重复。

示例1:

为了更好地理解银行业，银行通常有多个客户入驻渠道，例如，客户可以从分行、客户服务中心等入驻。这意味着每个系统都有单独的属性来标记新客户。现在传统的挑战是，当同一个人去同一家银行的另一个渠道时，另一个系统无法识别他/她，最终在系统中创建一个新客户。现在同一个人在同一家银行有两个账户。通过使用主数据管理解决方案，可以缓解这个挑战，所有渠道都将参考一个系统来搜索现有客户。

示例2:

多家公司生产同一种产品，例如玻璃。每家公司在其系统中都会有一些独特的玻璃代码。现在，如果这些公司最终合并，就会出现同一实体即玻璃的多个代码。现在，主数据管理解决方案的工作是将所有玻璃代码集中在一个地方，并为将来使用生成一个单一代码。现在，元数据和数据谱系不必为正确的玻璃代码四处奔波。

拥有主数据和参考数据管理是实现组织内“唯一真相来源”的第一步。

MDM和RDM的聚焦：

ØMDM专注于系统内外的主数据一致性。

ØRDM专注于系统内外的价值和定义的标准化。

市场上有许多可用的MDM和RDM工具，每个工具都依赖于业务性质和其要求，但以下是最常用的两个MDM。

Ø运营型MDM专注于管理和治理源系统，特别是产品和客户细分。

Ø分析型MDM专注于管理和治理下游应用程序中的数据，如BI工具等。

域：

Ø多域MDM在各个领域中保持功能，例如，数据质量是一个非常广泛的功能，因此在整个组织领域中分布MDM是理想的。

Ø单域MDM在同一领域中保持功能，有时由于业务性质，某些领域非常具体。

数据共享架构：

Ø合并样式主要支持商业智能（BI）和数据仓库（DWH），其中主数据是从下游操作系统应用的，它最初是在多域MDM下创建的。

Ø注册样式被用作索引来维护分布式方式下的主数据的权威性。它强调远程数据在实时网络应用中的应用。

Ø共存样式也以分布式方式维护其主数据权威性，但在集中式中心维护一个黄金副本，并将黄金副本发送给订阅系统。

Ø集中样式是指主数据从一个或多个MDM中心进行创作、存储和访问，可以是工作流或交易用例。

与传统数据模型或元数据模型类似，逻辑或规范数据模型是为主数据和参考数据管理而创建的。另一个非常重要的因素是数据共享协议，在这里需要为内部和外部方定义正式标准和访问权限。