当数据治理变得官僚化

生物技术、金融服务、保险、高科技以及医疗设备制造行业。

各公司继续寻找新方法，以增加收入、削减成本并提高合规性。利用多领域 MDM 系统创建“唯一来源”，借助统一、干净且一致的业务数据，例如客户、产品、供应商和员工 — 也称为主数据，各公司获得了可持续竞争优势和显著的投资回报率。根据 Gartner 公司的 2009 年“用于客户数据主数据管理的 Magic Quadrant ”，MDM 相关软件和服务市场继续以两位数增长，即使在通常不确定的经济形势下。

但是对于尚未实施多领域 MDM 的那些公司，许多业务方案可能出现问题，因为关键主数据分散在大量不同的应用程序、系统和数据库中。这种情形（包含不一致和重复主数据的“信息孤岛”）导致企业内的重要流程以“脏数据”为基础。这使得正确处理订单、即时支付、及时引进新产品、保持较高的客户满意度和保持率以及提高灵活性和创新的总体水平变得非常困难。因此，具有脏数据的公司花费的成本更高并且效率降低，大多数影响隐藏在组织的固定成本中。

多领域主数据管理有效地解决了这些问题。它将多领域 MDM 系统与集成、数据质量和丰富功能结合在一起，得到新数据治理组织和管理主数据的新流程的支持。将关键主数据引入 MDM 系统中，集中整理它，然后与企业的其余部门共享，产生的主数据是精确、完整、及时且一致的。整理主数据可提高组织的营销、销售、财务、客户服务和其它核心运营领域。发起人

从使用零散数据到使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条，此发展过程需要一些时间。公司通过几个常见发展阶段取得进步，例如从应对型数据治理到主动数据治理的转变。

定义的应对型数据治理

实施多领域主数据管理系统的大多数公司最初使用了“应对型”数据治理。流行的诸如客户关系管理 (CRM) 等“前台”应用程序和诸如企业资源规划 (ERP) 等“后台”应用程序用于授权主数据，例如客户、产品、供应商、员工等。

然后，数据移动工具将最新的或更新的主数据移动到多领域 MDM 系统中。它整理、匹配和合并数据，以创建或更新“黄金记录”，然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能/分析系统。

80% 到 90% 的实施多领域 MDM 技术的公司以此“共存”架构开始。但是，由于 CRM 和ERP 应用程序为“录入系统”，而 MDM 系统的角色为“记录系统”，因此一些问题依然存在，主数据管理的一些重大承诺依然无法实现。

[ 2 ]创建主数据使用主数据

r 业务用户在多个系统中创建不一致且重复的不可靠数据

r 少数数据管理员要整理大量不可靠的数据

r 造成可靠数据在企业内使用的延迟应对型数据治理无法实现多领域 MDM 承诺

在上述情况中，业务用户继续使用并依赖他们的“录入系统”（并忍受其缺点），企业

通常会建立数据管理员小组，他们主要处理“记录系统”。

一般用作“录入系统”的 CRM 和 ERP 应用程序通常不强制执行 MDM 系统或“记录系

统”要求的所有属性。因此，通常强制数据管理员执行耗时的研究，以便填充主记录中

的重要字段，在“录入系统”中最初创建这些字段之后，通常留为空白。

更重要的是，“录入系统”通常没有严格防止重复记录录入所需的复杂搜索和匹配功

能。之后，可在作为“记录系统”的多领域 MDM 系统中识别和合并重复项，但是最好

解决问题或在源头预防它们。

一个有用的经验是，事后解决数据质量问题比在源头解决它们或在一开始便防止它们发

生更昂贵。

因此，当业务用户创建重复的新记录时，重复性成为 MDM 系统和数据管理员需要纠正

和管理的问题。此因素和填充重要但是空白字段所需的研究会导致大量时间延迟以及业

务用户和数据管理员之间的重复操作，并且很难达成服务级别协议 (SLA)、数据质量目

标、效率目标以及总投资回报率。

在一些情况下，由于人们认为数据管理员将会注意所有问题，业务用户甚至可能不关心

精确且一致的数据录入，导致应对型数据治理策略竟荒谬地成为更低级别的数据完整性

的原因。

应对型数据治理对业务绩效的影响

应对型数据治理（它通常包括使用批量集成来同步从 MDM 系统到传统“前台”CRM 应

用程序和“后台”ERP 应用程序中的主数据）会影响业务部门的几个领域。

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致这么一种情况，即业务部门继

续操作重复、不完整且不精确的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确

的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变

得干净、精确且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。

应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可

能导致让人认为“数据治理官僚化”。

[ 3 ]应对型数据治理还会导致最终用户将数据管理团队看做“数据质量”，并产生相应

的官僚化和延迟以及主数据仍然不干净的负面认识。这还将使得 MDM 方案更难实现它

的所有预期优势，并可能导致更高的数据管理总成本。

此方法的风险是组织可能以“两个领域中的最差”而告终，至少部分上如此 – 已在 MDM

方案中投资，但是只能实现一些潜在优势，即在整个企业内获得干净、精确、及时以及

一致的主数据。

那么，有哪些选择？

应对型数据治理的选择

应对型数据治理不是必然的。在早期实施中，与多领域 MDM 系统配合使用的工具在黄金

时段准备得不够充分。它们针对的是数据管理员。它们不是专注于业务或最终用户的。

由于这些局限性，各组织被迫选择两个方案中的其中一个：维持现状或开发自定义“前

端”，它们对于一般最终用户具有足够的用户友好界面以创建和更新主数据。

但是，创建自定义前端的负担很大。除了定义、设计、开发和部署 MDM 系统的其它方

面外，还增加了一个重要的额外任务，即创建自定义前端。

这显著增加了多领域主数据管理的初始成本。更重要的是，根据 Gerardo Canfora 和

Aniello Cimitile 的“软件维护”中所述，“软件维护占生命周期总成本的 60% 到 80%”

—因此，对于花费在初始开发上的每 1 美元，在此类型的应用程序的使用期间将产生大

约 4 美元的维护成本。

有三个方法可超越应对型数据治理。

1. 用户将数据直接输入到多领域 MDM 系统中：用户使用界面友好的前端将数据直

接输入到多领域 MDM 系统中，但是他们的新记录和现有记录的更新留在暂存区域

或保留区域，直到数据管理员审核和认证为止。这之后 MDM 系统才接受插入或更

新，以便进行完整的整理、匹配、合并，并将“最佳记录”发布到企业的所有其他

应用程序。此方法好过将一个完全不同的应用程序（例如 CRM 或 ERP 系统）作为

“录入系统”，但是它仍然会出现延迟和效率低下。尽管存在这些缺点，使用暂存

区域确实解决了大部分问题，例如不用强制执行重要属性的录入或在创建前不必进

行彻底搜索。此外，由于我们并不受传统应用程序或现代 CRM 或 ERP 应用程序如何

处理数据录入功能的影响，通过不对应对方法进行批量数据移动，我们还大大缩短

了时间安排。

[ 4 ]2. 用户输入直接传送到多领域 MDM 系统中的数据：在外面输入新记录或更新，但是

会立即传送到 MDM 系统，以便自动整理、匹配和合并。异常或例外传送到数据管

理员的队列，几个管理员便可支持更多最终用户。这是第一个主动方法的改进，因

为我们利用 MDM 系统的业务规则、数据整理和匹配功能，只要求管理员查看作为

整理、匹配和合并流程的例外而弹出的插入或更新。

3. 用户使用特定于数据治理的前端输入数据：第三个方法是允许最终用户直接录入到

多领域 MDM 系统中，但是应使用专为主动数据治理方法而设计的前端。可专门为

最终用户数据录入设定屏幕，您可利用功能齐全的 MDM 系统允许的自动化、数据

整理、业务规则、搜索和匹配等所有功能。因此，不必首先将数据输入到 MDM 系

统的暂存区域中，并且您不需要系统外的单独工作流应用程序。

最新且最好的主数据录入系统外加强大的 MDM 系统（它包括强大的搜索、匹配、数据

整理和业务规则执行功能）使得一般最终用户可安全地将新记录或更新后的记录直接输

入到 MDM 系统中。高效录入系统还能使数据管理员更具效率—他们可花费时间研究和

纠正合法问题，因为他们不必手动检查每个最新或更新后的主记录。

定义的主动数据治理

那么，我们如何朝着更主动的架构和数据治理模式前进？第一个要求是我们开始在多领

域 MDM 系统中直接授权数据，分离传统 CRM 和 ERP 系统中的数据录入。当录入系统

和记录系统为同一个系统时，应用程序架构很简单。CRM 和 ERP 系统变成主数据的消费

者—它们不再创建它。

但是，为了实现此有价值的简化，需要灵活、用户友好的界面。它有助于创建针对不同

业务用户（从临时用户到专家）组的用户界面版本，同时仍然具有完整的数据管理控制

台，数据管理员通过该控制台可处理需要人为判断的问题，并跟踪数据质量度量标准和

解决异常。

多领域 MDM 系统本身的角色发生变化，从在别处输入或更新的数据的被动接收者和

整理者变为原始录入系统和记录系统。新记录或修改后的记录通过内部数据治理规则

后，MDM 系统通过实时或接近实时的中间件将经过认证的记录发布到 CRM 和 ERP 系统

以及所有数据仓库或分析系统。如果不需要实时或接近实时的反馈，新记录和更改后的

记录可排队等候，以便通过批量集成与企业的其它系统同步。

[ 5 ]

这一变化还消除了主要的复杂性原因。MDM 系统成为了源系统，企业中的其它应用程序和数据库成为消费系统，而不是让处于复杂源系统网络的中心的 MDM 系统位于左侧，而消费系统位于右侧。因此，省去了接近一半的系统集成工作量，并且还省去了映射源系统和其且特殊方法（允许数据录入返回到 MDM 系统）的工作。这看上去是一个激进的步骤，但是它实际上是长期趋势的延续。当企业应用程序套件最初变得通用时，公司假设它们的新 CRM 或 ERP 系统是唯一的来源。但是，随着时间的推移，公司沦为扩散系统和数据库的牺牲品。因此，没有一个前台或后台系统拥有完整的主数据集。如果您将要添加一个多领域 MDM 系统并承认 CRM 和 ERP 系统并不是设计用于管理主数据，为何不进行下一步骤并取消它们的创建、更新或删除主数据的功能，而是允许这些系统只能读取和处理主数据呢？主动数据治理如何发挥作用该主动模型更加注重成为主数据所有者而非仅仅将数据输入到录入系统的业务用户。并非仅仅输入几个关键字段并让数据管理员担心精确性、完整性、时效性以及一致性等重要问题，这些目标的责任转移到业务用户身上，他们需要数据是精确、完整、及时且一致的，以用于日常操作。在业务部门中拥有更多责任以确保主数据的质量对主数据的使用具有重大影响。创建新客户或产品并在需要时修改它所使用的端到端流程更加可视化和简单，因此让主数据的使用者更可能相信它。并不仅仅是作为一个黑盒（在其中输入的新创建的记录的状态是不完整、肮脏或重复的，但是从 MDM 系统出来时“神奇”地变得完整、干净且不重复），使用该数据的人将拥有关于审计历史记录和数据沿袭的更好信息，这将提升业务用户对主数据的信任级别。[ 6 ]创建主数据

源系统目标系统数据管理员

r 业务用户在一个系统中 主动创建一致且独特的 可靠数据r 最大程度地降低数据管 理员工作量r 可立即在企业内使用可 靠数据

此外，数据管理员的数量（和其角色）将改变。由于最终用户将能够直接在 MDM 系统

中输入新记录，因此数据管理员应当很少充当“数据质量”。MDM 系统本身将对

完整性、精确性和一致性强制执行重要的业务规则。

当用户不再依赖 CRM 和 ERP 系统（及它们的怪异特性）执行主数据的初始录入和更新

之后，数据管理员可着重管理例外并监控用于衡量主数据的质量、可用性、安全性和有

效性的重要标准。

主动数据治理的业务优势

多领域 MDM 的业务优势源于拥有最好、最干净的数据源，可提供给企业内的大多数

人，同时仍然具有数据质量工具和严格的规则，以避免录入不精确、不完整或不一致的

数据。

主动数据治理的第一个优势是可在源头获得主数据。具有严格的“搜索后再创建”功能

和强大的业务规则，确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过，新

记录的初始质量级别将非常高。

主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。

如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高，并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源

系统中传入不精确、不完整或不一致的数据来连续污染系统，则主数据管理的“保持它

干净”方面非常容易。

主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其

余领域之间的所有时间延迟。

由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中，可应

用所有典型的业务规则，以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和

合并流程后，此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。

主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游

的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出

具等关键业务流程的瓶颈。

[ 7 ]销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前

期数据纠正。财务上也受益，因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素，添加新客

户的流程包括提取第三方内容并计算信贷限额，然后将该信息传回 ERP 系统。

没有直接访问 MDM 系统权限的客户服务代表通常必须搜索几个系统，找到他们需要的

信息，从而采取措施。当通话中的客户没有耐心时，很难提供高级别的服务。当所有信

息存储在 MDM 系统中并可通过有效、用户友好的前端进行访问时，客户服务代表将能

够访问每个客户交互需要的所有数据，并能够在需要时授权新数据。

通过使 MDM 成为录入系统及记录系统，您能从本质上将数据维持在“零延迟”状态，

它在这种状态下适合企业中的任何预期使用场景，同步到 CRM 和 ERP 系统的数据的清

洁性、精确性、时效性以及一致性应当处于最高级别。

主动数据治理—从领先者那里得到的教训

已发展到主动数据治理的组织报告了关于关系管理、历史记录、工作流程以及安全性的

一些常见教训。

关系管理

MDM 应当成为不仅是主数据而且是主数据间的关系的记录系统。它成为全方位了解不同

系统的数据如何互相关联的中心位置。例如，多领域 MDM 系统将来自订单管理系统的

销售订单和应收帐款中的关联在一起。这些关系或层次结构显示在与 MDM 系统数

据直接交互的用户界面中。用户界面还可用于查看主数据间的关系并在 MDM 系统中直

接编辑它们。因此，MDM 还成为关系的录入系统。

历史记录

当您从诸如 CRM 系统等外部系统中接受新记录或更新后的记录时，可能会您跟踪该

记录的历史记录，因为外部应用程序作出了一些。当 MDM 为录入系统和记录系统

时，审计历史记录的复杂跟踪和数据的沿袭成为可能。随着时间的推移，它甚至可显示

核心主记录的更改，按照各种用户和流程在动态时间视图中显示插入和更新，可跟踪和

显示每个属性中的每个更改。

[ 8 ]工作流

使用可配置的前端可设计和执行基本工作流功能，因此最终用户可输入新主记录。但

是，这些新记录可能需要数据管理员的批准步骤，然后才能将它们完全接受到多领域

MDM 系统中并发布到企业的其它领域。

另外一个工作流应用程序在数据管理员的任务队列中。匹配或自动合并重复记录遇到的

例外传送到相应的数据管理员。

高级功能允许将问题提交给相应的人员，当用户在休假时可自动重新传送给后备人员。

通过直接查看特定工作流步骤和这些流程的经过时间，减少了花费在查询新记录或更改

后的记录状态的时间。

安全性

用户界面应当是可配置的，并且不同的工作角色具有不同的访问和许可级别。帮助数据

管理员解决差异的一些数据元素可能不适合企业中的每个人查看。此外，即使在一个工

作角色内，例如数据管理员，您可能需要不同的安全性级别，同时更高级别的人员能够

对更广泛的记录集执行更多操作。而且，您可能需要分离访问权限，例如德国的数据管

理员不能查看法国客户记录。

使用 MDM 外部的 CRM 或 ERP 系统作为录入系统时，该应用程序的安全模型可能会在

谁有权对哪些记录进行哪些操作方面强加一些。将主记录的录入和维护直接移到

多领域 MDM 系统之后，您可更加详细地控制数据的安全性，可具体到每个属性或字段

级别。

[ 9 ]总结

从应对型数据治理过渡到主动数据治理简化了企业架构，在认证新的或更新后的主记录

方面实现了更快的吞吐量，可更轻松地将它们发布到组织。主要优势是新记录的初始质

量级别更高。主动数据治理还将主数据的授权推回给上游的业务用户，这提高了精确性

并降低了成本，同时生成具有更高的清洁性、精确性、时效性和一致性级别数据。

主动数据治理最适合哪些领域

什么因素阻止公司采用主动数据治理方法？总的来说，问题在于它们在数据治理成熟度

等级中处于什么位置。一家公司很难从成熟度模型的最左侧—它们在其中没有多领

域 MDM 系统并且没有数据治理组织或流程—直接跳到该等级的最右侧，它们在其中拥

有强大的数据治理流程外加最新 MDM 系统和集成架构。通常，随着时间的推移，组织

会改进它们的数据治理方法。例如，当初始 MDM 系统开启并运行之后，一些预期的优

势需要较长时间才能实现，或应对方法的局限性变得显而易见，您可计划以便在原始源

系统中取消授权记录的功能，并将该功能直接迁移到 MDM 系统中。

升级公司的集成或中间件功能（例如，添加一个能处理实时更新的集成工具）之后，可

切换到主动数据治理方法，或作为现有 CRM 或 ERP 系统重大升级的一部分，因为这可

能是引进需要的业务流程变更的最佳时机。

何时从“应对型”迁移为“主动型”

度量标准将推动业务案例从应对型数据治理迁移到主动数据治理。

问您自己以下问题，并尝试量化时间、精力和费用投资方面的答案：

•吸纳一个新客户需要多长时间？

•涉及多少个不同步骤？

•在普通新记录被接受到多领域 MDM 系统之前会接触它多少次？

•由于这些源系统的局限性，仍在源系统中创建多少个重复记录（然后在 MDM 系统中

合并）？

•需要多少个数据管理员支持该企业？

[ 10 ]•主记录是否进入了“更改，改回”循环，因为两个不同的用户组试图强制执行两个不

同的业务规则集？

•主记录的重要方面是否因源系统和 MDM 系统之间的“裂缝而失败”？

•维护各个源系统和 MDM 系统之间的集成的流程是否成为一种负担？

•在 CRM 系统中输入新记录后，必须等待才能在 ERP 系统中变得可用，用户是否有所

抱怨？

•是否存在数据治理的资金问题，因为它被看做是管理费用或一种官僚作风？

回答这些问题之后，应当明显看出您是否将能够迁移到更主动的数据治理方法。您可详

细计划迁移流程，将它设立为一个的项目或将它集成到另一个相关项目中。

何时开始主动数据治理

一些情况要求立即开始主动数据治理，例如当您获得多个 CRM 系统和 ERP 系统，它们

要求与多领域 MDM 系统集成，以便让它们继续充当录入系统，或当您的当前源系统非

常脆弱或很难维护或修改。

在这些情况下，要忍受困难并从一开始便为主动数据治理作出计划。一些组织拥有成千

上万个直接在 MDM 系统中授权主数据的最终用户，并且有一个数据管理员团队支持他

们、发现异常、解决低质量匹配、在需要时手动合并重复记录等等。

另一种应用情况是当您发现自己最终会选择主动数据治理方法—何必再为建立源系统到

多领域 MDM 系统的双向集成而争论？您或许不妨直接授权最终用户来编写主数据。

关于作者

Dan Power 是 Hub Solution Designs, Inc. 的创始人和总裁，这是一家管理和技术顾问公

司，擅长主数据管理 (MDM) 和数据治理。他有 23 年的管理顾问、企业应用、战略联

盟和营销经验，曾在 Dun & Bradstreet、Deloitte T ouche T ohmatsu、Computer Sciences Corporation、eCredit and Parson Consulting 公司任职。Power 在技术会议上经常发表意

见并建议客户开发和执行高价值的 MDM 和数据治理策略。

[ 11 ]Hub Solution Designs, Inc. 简介

Hub Solution Designs 是一家全球管理和技术顾问公司，专门开发和执行高价值主数据管理和数据治理策略。借助公认的思想领袖地位、极好的声誉以及战略合作网络，该公司向财富 1000 强客户提供卓有成效的成功项目，成为其最佳例证。

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Informatica MDM 能够让业务用户通过可靠的视图来改善运营。这些视图显示了不同数据源中分布的关键主数据。屡获殊荣的解决方案可在单个平台上提供全面、统一、开

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构和风格的数据，并统一所有的 MDM 要求—数据集成、探查、质量及主数据管理。Informatica MDM 可以为所有异构应用程序和数据源提供开放的数据集成。Informatica MDM 提供更快的时间与价值比，更低的总购置成本和卓越的投资回报率，因为它可以快速地实施并可以轻松进行配置，以快速适应不断变化的业务需求。

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