10. 什么是开源主数据管理
虽然企业几乎已经完全理解MDM如何为实现企业目标提供动力，但对于企业来说，MDM似乎仍然是一项艰巨的任务，因为它挑战了企业现有的数据管理现状，带来了体系结构复杂性，并需要时间和费用。毕竟，MDM是一个资本密集型项目。
专有的MDM软件需要支付许可成本、供应商锁定以及有限的定制范围和灵活性。虽然拥有大量资源的大型组织不需要担心，但中层和相对较小的企业发现自己处于一个棘手的情况。
这就是开源MDM的优势所在。它降低了实现的复杂性和费用，并通过无限的灵活性、舒适的时间与价值关系来找到满足您独特需求的解决方案，从而指导您实现企业MDM目标。
开源MDM最重要的优势:
•自由:对于开源MDM，“自由”一词有很多含义。它意味着不受供应商的限制来定制源代码，赋予用户完全的灵活性来根据企业需求利用解决方案。它指的是在api的帮助下，通过连接不同的系统和人，在系统、应用程序之间实现互操作性的自由。它还意味着可以自由地从活跃的开源社区寻求帮助，全球最好的开发人员和MDM专业人员在社区中贡献自己的力量。最后，自由意味着灵活性以及创新和大规模运营的能力。
•低成本:在开源MDM软件中，软件供应商不向组织收取任何实现、定制或系统维护费用。组织可以选择任何IT服务提供商，协商他们想要的服务，或者简单地建立一个内部团队来部署解决方案。没有额外的软件升级费用或任何隐藏的费用。总的来说，与专有的MDM软件相比，这具有很高的成本效益，解决方案中的每个组件都有一个附加的价格标签。所有这些都大大降低了开源MDM软件的总拥有成本。
•民主化:从本质上讲，开源MDM比专有MDM更加民主化。无论组织规模大小，都可以访问它，并且愿意执行小型到大型的MDM项目。开源的特性使得它可以在任何IT环境中用于管理数据和交付任何规模的价值。公司可以采用先进的算法，高端的功能，与行业的成熟度和势头相当。此外，由于它没有义务，没有合同，小公司也可以尝试一下，并做出相应的决定。
11. 如何制定正确的主数据管理策略
获得主数据策略的最有效方法是按照相反的顺序开始。从您理想的MDM场景开始—您理想的解决方案。
开始之前的关键要点:
•如果不开发和形式化MDM解决方案如何支持企业的远景，任何工作都无法开始。
•要实现长期价值，MDM活动必须与业务驱动程序有直接联系。
•您必须仔细观察IT项目计划，以确定哪些项目和程序会接触主数据，并将它们与MDM项目放在同一页面上。
战略的核心
为了获得最佳结果，并有利于决策者、CIO、CDO和其他数据分析领导者，首先，必须设计一个标准定义，定义什么是关键任务主数据(与业务结果相关)。必须达到产品、客户、供应商、服务、资产、员工和位置的公共属性集。技术并不是公司的首要问题;这是为了确保获得最高管理层和利益相关者的支持。在那些在竖井中开发和部署的应用程序、保存在单个系统中的数据以及丢弃维护数据的遗留实践的地方，必须培养新的思维方式。主数据的高完整性和高可信度是每个MDM策略的核心。只有围绕可靠的主数据，所有主要业务流程和应用程序才能发挥作用。
在大多数组织中，MDM解决方案大致分为三类。通过主数据管理，可以为从组织的角度进行数据建模提供健壮的基础，并为数据重用和共享提供改进的数据治理，从而可以明确地加速您的业务策略。每个行业都根据自己的独特需求实现MDM平台。一些通用MDM工具可能不能满足特定的目的，因此企业需要专门的MDM工具。主数据管理有许多用例，任何用例主要取决于业务需求的关键程度。在几种MDM用例中，最常见的两种是操作性MDM和分析性MDM。
•操作性MDM:这是一种专注于处理操作性应用程序使用的事务性数据的解决方案。它们主要依赖于集成技术，并为组织提供真正的价值。然而，它缺乏影响分析和报告的能力。操作性MDM是关于在其源头建立MDM。因此，在企业识别主数据时就对其进行管理和治理。所有的工作都是为了确保数据一致性在整个企业中保持，以确保业务流程的完整性。在本节中，出现了两个离散的领域，它们关注特定的数据域。一种是产品数据的MDM，也称为产品数据信息管理(PIM)，另一种是客户数据的MDM。目前，这两个部分已经发生了很大的变化。实际上，这些问题现在可以通过以单一领域为中心的产品和多领域MDM产品来解决。操作性MDM的重点是完全消耗系统、应用程序和用途。
•分析性MDM:这里的主要重点是提供关于业务智能(BI)技术和数据仓库必须如何处理主数据的最佳分析和报告。它们对企业也有很大的价值，但对系统的操作部分没有影响。分析性MDM更多地是建立MDM技能、工具和技术，比如数据清理和数据质量。它是指用于商业智能、报告和分析的数据可访问性。与操作性MDM不同，尽管所有数据都在一个地方，但它不要求在数据源修复数据;事实上，它是用来衡量业务的。分析性MDM的重点是所有下游BI需求。它部署在事务/操作系统的下游，是BI实现的一部分。
企业主数据管理:操作主数据和分析主数据的组合构成了企业主数据管理(MDM)。操作数据提高了操作效率，而分析部分提供了正确的业务执行方式。考虑到目前的需要，必须谨慎地选择解决方案。MDM过程涉及数据建模、元数据管理、映射和数据语义协调，从而解决相互矛盾的数据源之间的问题，并建立一个权威的数据源。
执行工作也必须认真进行。您可以选择采用单一主题领域(单一域)方法，比如MDM用于产品数据，以支持供应链管理(SCM)或全球数据同步。或者您可能倾向于使用MDM主导的客户数据应用程序来支持与客户相关的目标。
12如何选择主数据实现的模式
主数据对于核心业务流程和应用程序的平稳运行是不可或缺的。高质量、可靠、最新和易于访问的主数据丰富了算法流程，以实现业务的不间断运行和更好的业务结果。如果没有适当地管理和治理，组织可能会遭受较低的操作效率、不满意的客户体验和更高的IT成本。
企业范围的主数据的数量和种类正在以前所未有的速度增长。企业面临的最大挑战是为其核心实体客户、产品、供应商、员工、层次结构等创建统一的标识符集和标准的属性集(以及扩展的属性集)，特别是当它们的不同应用程序和系统已经在竖井中开发和部署时。这会产生数据竖井、数据的多个版本、数据不准确性或错误以及过时的数据等问题。因此，很难知道哪些数据元素值得信任，哪些不值得信任。
在这里，主数据的管理与技术无关，更多的是关于策略和实现。关键因素是组织的承诺和技能，以确保他们的主数据始终保持良好的管理和最新的业务增长。
MDM实现模式
主数据可以以多种方式存储，并以多种样式实现。有四种主数据管理(MDM)实现风格，它们的不同特征适合不同的组织需求。
其中包括合并、注册、集中和共存。这些样式支持集中地或分布式地存储和管理主数据的不同程度。在对IT和业务环境的影响方面，有些软件比其他软件更具侵入性或破坏性。
(1)合并模式
主要用于支持商业智能(BI)或数据仓库计划。这通常被称为下游MDM风格，因为MDM应用于最初创建主数据的操作系统的下游。
(2)注册模式
主要用作主数据的索引，这些数据以分布式方式编写，并且在分布式系统中保持碎片化。
(3)共享模式
主要用于主数据编写是分布式的，但“黄金副本”是在中心集中维护的。中央系统向订阅系统发布黄金拷贝主数据。
(4)集中模式
在工作流或事务用例中，在一个或多个MDM hub中编写、存储和访问主数据时使用。
如何减轻MDM实现挑战?
MDM实现需要长期的愿景、用于协作的有效技术基础设施和组织准备。如果你做了必要的基础工作，清晰地定义步骤，并确保企业接受成本管理目标，那将是最好的。这里有一些建议，你应该考虑克服可能的障碍。
•定义和阐明业务需求，并构建具有远景的MDM业务用例。
•关注真实的面向业务的问题或场景。
•设定预算为主数据管理实施方案。
•通过一些小步骤设计和实现MDM解决方案。
•将MDM实现体系结构与长期信息基础结构策略保持一致。
•跨部门在组织内扩展MDM并观察其好处。
•创建一个长期MDM路线图并最大化其好处。
主数据管理平台选择标准：
务必记住，您的主数据管理平台应该支持跨领域、用例和实现风格的全面实现和最终用户体验。在选择MDM解决方案时，要了解哪些业务项目需要更好的主数据才能成功，例如:
•消除主数据的筒仓。
•提高敏捷性和操作效率。
•增强协作和业务流程完整性。
•创新客户体验。
•自动化工作流或业务流程。
•降低数据相关风险。
与此同时，研究每个实现的MDM解决方案在企业信息管理方法中所扮演的体系结构角色。考虑您在管理不同碎片数据域的主数据时遇到的困难。利用这些经验，避免与MDM相关的任何类型的混淆和炒作，以确保在不花费大量资金的情况下获得满足您的目的的适当级别的技术解决方案。
13.主数据管理的未来方向是什么
数据文化是新常态。数据驱动的文化使组织能够更快地创新，通过实时反馈和响应持续改进，并做出更明智的业务决策。但对于首席信息官和首席数据官(CDOs)来说，用一个丰富的、单一的信息源来满足其组织的每个职能，支持运营、IT系统、市场营销、销售、财务和客户服务仍然是一个巨大的挑战。对于那些走在自动化、人工智能(AI)、物联网和区块链前沿的人来说，掌握数据管理的艺术在不久的将来将变得更加重要。
如果组织想要进行更深入的分析，与客户建立新的关系，并推动决策洞察，以实现更快的增长，那么除了聪明和创造性地管理来自不同来源的爆炸式增长的数据量外，别无选择。
我们看到，希望实现主数据管理(MDM)解决方案来简化快速增长的数据复杂性和分布，并提高质量和治理的CIO们的兴趣显著增加。但是，CIO和CDO应该认识到并接受MDM趋势，这些趋势可以释放数据的全部价值，从而追求具有竞争力的业务优势。以下是未来需要关注的主要MDM趋势:
(1)更广泛的行业将采用MDM
CIO们正在持续关注数字化，为新兴行业的客户打造一种新的动态。他们认识到需要一个准确、一致和可信的主数据版本——在企业范围内和跨更多数据域。
今年，我们将看到更多领先IT的CIO专注于高可用性主数据，以建立先进的数据和分析能力，并在他们的市场理解上形成竞争差异化。
此前，金融服务、医疗保健和零售等行业在采用MDM解决方案方面处于领先地位，这主要是因为遵从性要求、产品信息合理化和风险管理。例如，医疗保健行业已经开始实现MDM，以简化医生支出遵从性，并避免违反法规或任何严重的监管行动/处罚。金融行业通过增强现有的客户信息管理系统，实现交叉销售和追加销售机会以及风险管理，从MDM中受益。零售行业开始利用MDM来合理化其产品信息并改进客户体验。
最近，越来越多的行业(如电信、消费品和制造业)开始实现MDM程序和支持MDM所需的支持技术。电信行业正在使用MDM来创建单一的可信数据源，特别是对于产品数据和客户数据。这使他们能够为新产品包或服务快速构建或定制面向服务的体系结构组合应用程序。MDM使消费品公司能够创建整体的运营和销售视图，从而提高收入。制造业通过建立产品和材料数据的可信视图，使用MDM进行库存管理优化。
因此，在更广泛的行业中，MDM支出将会加大。
(2)颠覆性力量将巩固MDM角色
企业正专注于获得360度的客户视角，提供全方位的体验，并确保优秀的整体产品体验管理。
基于人工智能的语音助手、聊天机器人或智能个人助理等会话技术正在市场上扮演着颠覆性的角色，尤其是在改善客户体验方面。
MDM的智能会话和关键功能将在提高信息的准确性和实时可用性方面发挥重要作用。例如，要训练任何聊天机器人或虚拟助理，准确、可信、组织良好和带有元数据标记的数据是必不可少的。要想通过语音界面(比如Amazon Echo或谷歌Assist)实现无缝的产品发现体验，很大程度上取决于数据的快速、干净和高效程度。
我们将看到更多的创新出现，各组织希望将其业务模式与客户控制数据使用方式和时间使用方式的需求保持一致。
(3)多域MDM的需求将会上升
通常，我们看到客户数据的MDM和产品数据的MDM。在过去，MDM解决方案的选择是基于特定的业务需求。最广泛使用的解决方案是专注于单个业务流程(如客户数据和产品数据)的单个数据域。
最近，其他领域也吸引了一些客户的兴趣;这些领域包括数字资产、供应商数据、层次结构、地理空间和参考数据。
根据Gartner、多领域、多矢量的研究，MDM使数字业务从“收集”单个数据域的数据发展到“连接”多个数据域。
多域MDM解决方案帮助组织解决实体、发现关系、建立连接，从而开发新的增长机会。例如，新引入的产品将以更灵活的方式连接产品、客户和供应商，这将加快产品上市的时间。
(4)基于云的部署将会增加
基于云的MDM需求将会上升。这是由于持续需要进行应用程序迁移和合并相关数据库。降低成本以及灵活性和容量是支持云本地MDM解决方案的重要因素。
此外，在云部署中，数据匹配和集成、数据建模和主数据的单一可信视图更容易。
(5)机器学习和人工智能将在MDM中更深入应用
每个垂直行业都在经历机器学习(ML)和人工智能的热潮，MDM市场也不例外。企业已经开始考虑具有ML和AI功能的MDM解决方案，但要达到更成熟的水平还需要时间。
自动化和人工智能帮助组织执行重复的、可预测的主数据任务，而不会出错——或者完全处理这些任务，并与客户合作以获得更高的客户满意度。它们允许组织在不增加涉众人数的情况下，通过越来越多的渠道管理不断膨胀的数量、速度和各种数据。
人工智能还将帮助识别重复记录，确保数据质量，并使新型主数据应用程序能够创造更现代的客户价值。
数据驱动的组织将在如何管理数据方面变得更加敏捷。市场对MDM解决方案的需求正在转向它们在哪里以及如何为业务增加价值。因此，在实现更高的收入增长和利润、成本优化和效率、法规遵从性和风险管理方面，重点将是更加智能和基于结果的MDM实现。
