主数据0
1、主数据的概念
借用其他网站的一个数据分类模型，我们可以看到有元数据（metadata）,引用数据（Reference Data），主数据（Master Data），企业结构数据（Enterprise structure Data）,交易活动数据（Transaction Activity Data），交易审计数据（Transaction Audit Data）这六大类数据。
元数据：数据的数据，平时我们设计表时，大部分属性字段就是元数据。比如，性别，国籍，出生省份等。这个是最接近自然意义的的数据。
引用数据：元数据的可能取值范围，我们设计表时所说的数据字典往往就是引用数据。比如，性别只能是男和女，男和女就是引用数据。国家的引用数据就是世界上这100多个国家和地区；
主数据：在我们数据库设计中最重要的一些实体，是由元数据和引用数据实例的集合。DMReview 专栏作家 Jane Griffin 将主数据定义为“...用于为核心业务实体创建和维护全企业‘记录系统’，以记录业务交易并评定这些实体的业绩所需的信息。”平时我们常碰到的客户信息，产品信息都属于主数据。对于主数据的介绍，我们会在后面详细展开说明。
企业结构化数据：企业业务中所需的数据实体 ，可能是多个主数据的集合。不同行业的结构化数据会有很大不同。
交易活动数据：主数据之间活动产生的数据。比如客户购买产品的交易记录就是交易活动数据，工厂生产产品，生产记录也是交易活动数据。
交易审计数据：我们对数据的所有活动都通过交易审计数据进行记录。比如我们对客户信息修改的操作，对交易的增加和删除操作，这些活动在很多关键系统（比如银行）都需要记录，以合符相应法规的要求（如 Basel II、萨班斯—奥克斯利法案）。
2、稳定的主数据
下图中数据模型中的蓝色越深代表语义相关性越强和数据质量越重要，而黄色越深代表数据的数据数量越多、更新的频率越快、实时抓取的数据越快、数据的生命越短。下图可以看到，元数据的数据语义性最强，几乎不更新，数据量最少，生命周期最长。
主数据是企业应用系统中最基本的业务单元，下面是一段英文的原文：Master Data are the fundamental business data in the company, typically long-lived and used across multiple applications。
Core Master Data are operational entities, supporting all fundamental business activity transactions being executed on this level. The Core Master data are common and shareable within the organization。
比如一个产品系统，它处理的基本数据就是生产数据。HR系统处理的基本数据是雇员；CRM系统是客户
一般来说核心主数据包含：Customers, Contracts, Suppliers, Distributors/Partners,Employees等等。
另外，各个行业对于主数据的管理的需求和期望会有很大不同，因此行业经验对于主数据管理也是很重要的。
3、主数据管理
主数据管理是数据管理的一种高级形式，它必须构建于ETL或者EII（Enterprise Information Integration）等技术之上，因此很多主数据管理平台本身就包含了数据抽取、数据加载、数据转换、数据质量管理、数据复制和数据同步等功能。也有某些厂商把MDM作为数据集成产品的一个模块交付给客户
无主数据管理时对主数据的访问
主数据分散在各个系统造成的问题：
数据在各个系统冗余，造成数据访问繁琐；编码不统一； 数据不同步，缺乏一致性；
给企业业务带来了如下影响：
延误产品面市时间；产品供不应求；不准确的订单交付 ；销售效能低下；客户满意度降低；生产力降低。
有主数据管理时对主数据的访问
主数据管理平台带来的好处：
有统一的主数据访问平台；企业能够提供一致的完整的共享信息平台；集中的内容丰富和干净的数据中心；为使用数据的应用，企业业务流程和决策系统提供了一个真实的数据访问通道。
4、主数据管理平台的功能模块
Master Repositories(主数据资源库):：X-Ref DB, Masters DB, Master Data Applications;
Data Quality(数据质量保证)：源数据的质量检查，从源数据系统传输到数据缓储区的所有数据都应首先接受质量检查后才能导入，源数据的质量检查应包括接口数据文件格式是否标准化的确认、文件大小确认，记录数、文件生成时间的确认等内容； ETL系统质量检查，包括对主外键关系、编码规范的检查。每次数据的抽取、转换和加载都必须有完整的日志记录，并在加载完成后确认记录数前后一致。
Data enrichment(数据深度分析，关联性分析)：企业内部分析；
System Integration（集成组件）：主数据管理器；服务总线（提供data service）；异常处理；映射（mapping）/转换（Transforming）/加载（loading）；数据交换（Data exchange）；同步流程（Workflow）；Business System；元数据/主数据访问控制；数据录入控制；数据采集；管理/安全
