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[每天一个数据分析师] 参考数据和主数据的区别 [推广有奖]

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CDA网校 学生认证  发表于 2024-12-25 15:51:13 |AI写论文

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在数据管理的领域中,参考数据和主数据是两个至关重要的概念,它们在定义、用途和管理重点上存在显著的区别。理解这两者的不同,可以提高企业的数据管理能力,从而增强业务的有效性和效率。

1. 定义与用途

  • 主数据:主数据是指企业中需要跨系统、跨部门共享的核心业务实体数据,包括客户、供应商、产品、员工等信息。这些数据描述了组织的业务实体,并为业务交易和数据分析提供上下文信息,是推动业务流程和提高运营效率的基础。主数据的管理对于企业的整体数据框架非常重要,确保企业能够在所有操作和分析应用程序中使用一致和准确的数据。

  • 参考数据:参考数据用于描述或分类其他数据,增强数据的可读性和解释性。它通常是一组允许的值,用于定义其他数据字段的取值范围,例如状态编码、性别、产品维表等。参考数据更像是一组数据字典,帮助用户理解数据的含义。通过提供一致的分类和解释,参考数据在数据分析和报告中发挥重要作用。

2. 管理重点与挑战

  • 主数据管理(MDM):主数据管理的重点在于为每个业务实体的实例识别和开发可信的实例版本,并维护其时效性。主数据面临的挑战包括实体解析,即识别和管理来自不同系统和流程的数据之间的关联过程,确保跨系统的一致性和准确性。

  • 参考数据管理(RDM):参考数据管理的重点在于对定义的域值及其定义进行控制,确保组织能够访问每个概念的一整套准确且最新的值。参考数据的管理不涉及实体解析的复杂性,但需要明确谁负责参考数据的定义与维护。

3. 数据集特性

  • 主数据:主数据的数据集通常较大、复杂度高,经过收集、清洗和解析后方可使用。主数据的稳定性要求较高,需确保唯一识别且准确无误。例如,客户信息中的错误可能会导致企业的营销活动无效或面对合规性问题。

  • 参考数据:参考数据的数据集相对较小、复杂度低,且不易变化。它已经清洗过,可以直接使用,主要用于分类和目录整编,例如“国家代码”或“订单状态”等。

4. 应用场景

  • 主数据:主数据广泛应用于企业的核心业务流程中,如客户关系管理、供应链管理等,是企业运营的基础。在这些领域中,主数据的准确性和一致性是高效业务运营和优化的关键。

  • 参考数据:参考数据主要用于支持主数据的分类和解释,例如在数据分析和报告中提供上下文信息,帮助用户理解数据的含义。它在数据标准化和提高数据质量方面起到重要作用。

5. 管理目标

  • 主数据管理:目标是确保主数据的准确性和一致性,降低由于不明确的标识符引发的相关风险,同时提高数据质量。主数据管理策略需要不断优化,以适应变化的业务需求和技术环境。

  • 参考数据管理:目标是通过一致的参考数据满足多个项目的数据需求,提升数据质量,降低数据整合的风险和成本。标准化和一致性是参考数据管理的核心目标之一。

主数据管理(MDM)和参考数据管理(RDM)的最佳实践

在实施主数据管理和参考数据管理时,有几个最佳实践可以显著提高数据管理的效果:

主数据管理(MDM)的最佳实践

  1. 创建单一的“黄金记录”:创建一个可信的“黄金记录”,确保企业或组织依赖的最佳版本的真相。这意味着统一和整合关键业务数据,使这些数据在所有系统和应用程序中保持一致和准确。

  2. 采用多域主数据管理:通过支持多域主数据管理,将客户信息等数据整合到一个共享的数据平台中,支持操作、协作和分析用途。

  3. 实施数据治理框架:通过数据治理框架,确保数据的唯一性、准确性、一致性和及时性,支持数据的全生命周期管理。

  4. 使用先进的MDM工具和软件:如IBM Infosphere、Oracle等MDM工具,帮助管理企业元数据,确保数据的正确性和一致性。

  5. 监控和审计数据使用:实施数据质量监控和审计,确保数据的准确性和合规性,提高数据管理的效率和安全性。

参考数据管理(RDM)的最佳实践

  1. 标准化值和实施安全措施:将数据同步到集中式系统,标准化值,并实施安全措施,以确保数据的安全性和一致性。

  2. 自动化流程和使用行业相关外部参考数据:自动化质量检查、审计数据使用、设置访问权限,确保数据质量、安全性和合规性。

  3. 建立数据交付基础设施:确保参考数据能够高效地在不同系统和应用程序之间共享和使用。

综合最佳实践

主数据管理和参考数据管理的成功实施还需要综合的一套策略和技术支持。这包括遵循数据架构,持续的质量控制和治理,以及跨职能的团队合作。CDA认证帮助专业人士掌握先进的数据管理技能,并能更好地应用于实际业务中,从而提升企业的数据管理能力。

主数据和参考数据在企业数据管理中扮演着不同但同样重要的角色。通过有效地管理和整合这两类数据,企业可以进一步提升数据质量,提高运营效率,从而在竞争激烈的市场中获得优势。

抓住机遇,狠狠提升自己

随着各行各业进行数字化转型,数据分析能力已经成了职场的刚需能力,这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。和领导提建议再说“我感觉”“我觉得”,自己都觉得心虚,如果说“数据分析发现……”,肯定更有说服力。想在职场精进一步还是要学习数据分析的,统计学、概率论、商业模型、SQL,Python还是要会一些,能让你工作效率提升不少。备考CDA数据分析师的过程就是个自我提升的过程。

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