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兰溪用友：主数据的“灾后”重建

　　每个人都知道，主数据很重要，但是大部分的企业都是业务先行，在业务差不多做起来的时候，才会开始进行系统建设，主数据系统建设又常常滞后于业务系统的建设，所以等到要做主数据系统建设的时候，一般都属于“灾后”重建，因为系统里面已经充满了像是受灾后一样乱七八糟的数据。

　　注：本文场景适用于大型集团企业。

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　　主数据建设阶段

　　主数据建设，一般会经历这样几个阶段：

　　1、线下流程+纯手工编码+带有主数据存储功能的业务系统

　　2、线上流程+半自动编码+带有主数据申请功能的主数据管理系统+各种带有主数据存储功能的业务系统

　　3、线上流程+全自动编码+功能较为完善的主数据管理系统+各种更加完善的带有主数据存储功能的业务系统

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　　各阶段的主要特征

　　1 线下流程+纯手工编码+带有主数据存储功能的业务系统

　　流程：

　　各个分子公司根据编码规则自行编制——>提交集团校验、审核——>集团导入（修改、冻结、解冻、失效）业务系统——>集团反馈未能审核通过的主数据给申请单位

　　特点：

　　1）编码规则中涉及流水号的部分会尽量采用各个公司私有化编织的模式，因为如果做全集团流水，会极大影响编制效率，并且由于工具的限制，容易乱。

　　2）主数据需要的相关字段，比如编码+名称+其他属性，其他属性是否设置，重点考虑简单易行，一般仅仅用于满足业务系统的最低需求，尽量不额外增加多余的字段，只用编码和名称是最常见的设置方式。

　　3）最后一步，要反馈给各个分子公司哪些数据未能审核通过，需要重新提交，实在是一项过于繁琐的工作，极易漏掉，不好执行。错漏各种各样，尽管规则已经尽量将各个公司的编码做了隔离，但是仍然无法避免由于错误导致的编码重复，或者名称重复等问题。

　　4）这个阶段从数据申请到数据最终进入业务系统，效率极低，时间不容易掌控，存在反复沟通，反复查询的问题。

　　5）编码规则形同虚设。因为集团的审核如果只靠手工，这几乎是不可能完成的任务，比如说银行账号档案里面涉及的银行账号，员工档案中涉及的身份证号码，客商档案中涉及的纳税识别号，还有一些名称的编码规则，集团只能完全信任下级单位提供的原始信息，无法对其真实性和正确性进行验证，或者说验证付出的时间和人力成本过大导致不可执行。集团能够做的验证，集中在是否符合肉眼可见的规则，比如编码位数是否满足，编码开头的字母是否正确，类似这样不需要借助信息工具就可以进行验证的规则。

　　6）主数据分发风险较大，不好控制。

　　集团抱怨工作量大，下级单位抱怨效率低，系统里面的数据越来越凌乱，越来越影响业务开展，矛盾充分暴露以后，主数据建设将被迫进入下一个阶段。

　　2 线上流程+自动编码+简单的主数据管理系统+各种带有主数据存储功能的业务系统

　　流程：

　　各个分子公司根据编码规则提交原始数据的最小颗粒组成部分——>系统自动编码——>集团审核通过后自动导入主数据管理系统，审核不通过的直接线上打回——>主数据管理系统将主数据同步到业务系统

　　特点：

　　1）由于有了可以上下协同的主数据管理系统，关于全集团流水编码或者分子公司内部私有化编码的流水号问题得以轻松解决。

　　2）由于流程线上化，对用户的使用体验得以改善，增加了流程的透明度，是否审批通过，是否新增成功，填写错误等问题都可以得到更加及时的反馈。

　　3）集团之前对于表面化的内容审批，比如长度，开头字母等，不用再审核，因为这种固定规则，系统都可以实现自动编码，减少了编码的错误，提高了审核的效率。

　　4）系统审批通过之后可以自动进入主数据管理系统，减少了之前的导入环节。但是要注意主数据管理系统和业务数据同步的时间，如果处理不好，容易导致下级单位的重复申请问题。

　　5）对于之前由于线下手工编码迫不得设置的编码规则可以进行优化，也要考虑如何处理系统里面大量已经存在的断码问题和错误问题。

　　这个阶段在主数据管理流程逐步顺利之后，开始对更多的业务系统进行打通，也开始对数据质量有了进一步的“追求”，对主数据管理质量的优化需求的引导下进入下一个阶段。

　　3 线上流程+自动编码+功能较为完善的主数据管理系统+各种更加完善的带有主数据存储功能的业务系统

　　流程：

　　主数据的源头业务系统传输——>主数据管理系统——>清洗——>分发到其他业务系统

　　特点：

　　1）开始对数据进行溯源管理。

　　2）伴随着业务的精细化管理，主数据也开始进入精细化管理阶段。主数据的新增方式从之前的直接申请开始转为从业务管理中产生，进一步使得数据质量提高。

　　比如银行账户，之前是直接申请增加，现在要从申请开户开始，得到开户允许之后才会进入下一步的银行账号填写等流程，在业务管理过程中产生主数据，因此开始出现从源头业务系统同步主数据到主数据管理系统的情况。

　　3）更多的业务系统接入。

　　4）数据质量高了以后，开始对数据有了其他需求，比如进行数据建模、数据分析等，主数据管理系统变得越来越丰富。

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