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雷达卡
选型宝：在您看来，什么样类型的数据属于主数据，它跟其它的数据是一个什么样的关系？
张金良：主数据有三个标准，第一个就是唯一性，这个好理解，既然做主数据一定是唯一的，不能有重复的，这是唯一性。
第二个就是共享性，主数据一定要是在整个企业的业务系统中能够一直在流转的，各个系统都会使用的，这种是共享性。
第三个是静态性，这个数据是相对于静态，不是变化频率特别高的，不像我们的交易数据可能一分钟变几十次这种，它的数据相对静态。
一般来说我们会拿这三个标准来去进行一个梳理，这是传统的主数据定义的一个概念。当然现在对于主数据可能有一些外延或者有一些管理方式的变化，但是它的数据层面界定，我们基本上还是以这个为主。
业务数据之间跟主数据的关系，其实就是主数据是业务数据的基础，主数据到了各个业务系统，我会去补充它的一些业务属性，这样的话这个数据可能会更加丰富。
同时还有一些业务数据，交易性的数据，在跑的时候其实是拿主数据作为基础数据来去生成的。所以主数据是所有数据里边最基础、最核心的一部分。
选型宝：一般而言，企业实施主数据系统，会经历怎么样的一个历程？
张金良：一般来讲，分为以下几步：
第一步 主数据的界定
我们要去做一些宣贯，跟客户讨论，他们什么样的数据是主数据，这个过程叫主数据的界定，或者叫主数据识别。界定的标准就是刚才说的唯一性、共享性、静态性。
第二步 确定主数据的维护流程、标准规范
访谈完之后，确定其这些数据维护的标准规范，如果是合理的，我可以研究它们，如果有一些可以变化，可以去改变，或者优化的，我们会给出一些意见，要细到字段级，我的数据类型是什么样的、大小，长度等等，这是一些主数据标准上面的东西。
同时也要帮客户梳理数据维护流程，未来参与这个流程大概都是谁，每一个流程节点的角色，应该是什么样的人，推荐什么样的人去担任这样的职务，去负责这一块。
因为你这个数据标准它也不是说一成不变的，之前定完之后，后边还会经常有一些变化，这个时候一定要有专门的人或者是组织办这个事。
第三步 历史数据清洗，进入主数据系统
数据清洗是主数据里边实施的一个很大的部分。数据如果质量不高，是脏数据、乱数据，进了主数据系统里，它还是脏乱的。如果没有数据清洗，我只不过是把脏数据，从这个地方拿了一个备份，放到另外一个地方，没有解决根本的问题。
结合确定的标准规范，对历史数据进行清洗，确保清洗以后，干净的数据进入主数据管理系统。
第四步 数据映射
清洗以后，主数据系统里存的是唯一可信的数据，在业务系统中，可能存在于重复的数据，或者数据质量很差，在这种情况下，要去做这种映射。
主数据管理系统把清洗过的数据，回推给业务系统，然后再一个保留映射的关系，因为交易在跑，如果把数据完全改的话，可能就原来的这个系统单据，这种历史数据可能走不下去了，所以说可能是要有映射关系，有一个过渡的过程。
选型宝：作为一种实施风险比较高的项目，您认为，可能导致主数据管理项目失败的因素有哪些？
张金良：其实从主数据管理来讲，实施难点主要在于几个方面：
1、怎样驱动业务部门落实新的管理规范
一般好多企业是这样，使用业务系统我要去使，但是都会认为整个数据的维护管理都应该是IT的事。
实际情况是，好多数据其实是从业务部门来的，这种情况下它在界定数据维护流程的时候，制度规范很难去往下推。人人都愿意享受数据规范后的便利，但是不一定愿意承受规范带来的束缚。
2、历史数据的清洗，这是一个脏活累活
另外一个点很重要，就是数据清洗，以前这个历史数据哪些数据能进主数据，要进之前，一定要做清洗，这步很关键的。
理论上其实每条每个字段都要过了，所以这个会比较苦，量会比较大，用我们的话讲就是干脏活累活的。
这一步，也是很重要的一个潜在风险，是关系到项目成败的关键。
选型宝：站在客户的角度看，您认为选择一款主数据管理平台，应该重点考察哪些维度？
张金良：如果以客户角度来讲，选择一个主数据平台，应该从以下角度考察：
▣ 第一，易用性
是不是非常好用，是不是非常容易上手，然后是不是我业务部门就能去使，产品做的足够易用，才更容易减少业务部门的抵触情绪。
▣ 第二，扩展性
就是刚才说的或者是叫业务响应性，如果数据的结构、标准发生了变化，能不能在第一时间能够响应业务的要求，而不是说再去找原厂重新开发，重新搭建结构、重新部署等等一系列东西，那可能这一系列时间过去之后，那个最佳时机已经过去了。
▣ 第三，公司和产品的持久性
因为主数据来讲，它这个核心数据是非常重要的数据。这家公司一定要未来看到它是一个持续发展的公司，不能说过几年这公司都没了，那我这个系统，我的这么重要的数据没有人来去维护，没有去做更新，这也是很关键的。
▣ 第四，实施人员的业务能力
因为看似只是纯数据的一个东西，但是你要对它的业务要有一些比较深的了解，你能给他一些经验，比如说哪个行业里边这个数据一般来说怎么维护，然后一般来说定义的数据标准什么样的，我的数据的质量属性一般是哪一些，这有给他一些指导。
▣ 第五，项目周期
这块放到最后，其实很重要。
很多客户都会想实施周期短，因为一旦发现数据质量问题，就肯定想越快越好，所以说项目实施周期也是非常重要，就是我能不能尽快的在半年以内把这个数据治理好。
这样的好处是，实施周期短，未来扩展也相对容易。
举一个很简单的例子，我们在国外有一些做零售行业的，他们做产品信息的时候，做产品发布。
产品发布我们知道，新产品发布上市的时候可能就几天的时间。如果它这个东西有发生调整，自己不会调，再找到原厂去给你做，就会非常麻烦。
所以这个其实某种意义上不是一个成本的问题，而是敏捷性的问题，今天大家都是竞争特别激烈，所以业务部门会对你IT部门提出极高要求，你这为什么数据还没给我录进去？我要赶紧卖了。
所以这样一个情况下就要求你必须有一个特别高弹性的，高敏捷的一个工具，能够帮你去实现这样一种能力。
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