mdm系统与erp系统（mdm系统功能）

今天给各位分享mdm系统与erp系统的知识，其中也会对mdm系统功能进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

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本文目录一览：

• 1、数据治理的主动数据治理最适合哪些领域
• 2、MDM系统，和ERP系统到底是怎样的关系
• 3、数据治理的主动数据治理优势、应当避免的问题
• 4、主数据管理主要管理哪些数据？
• 5、erp crm mdm 客户主数据怎么管理
• 6、数据治理的应对型数据治理的缺点及其改进方案

数据治理的主动数据治理最适合哪些领域

什么因素阻止公司采用主动数据治理方法？总的来说，问题在于它们在数据治理成熟度等级中处于什么位置。一家公司很难从成熟度模型的最左侧 — 它们在其中没有中央多领域 MDM 系统并且没有数据治理组织或流程 —直接跳到该等级的最右侧，它们在其中拥有强大的数据治理流程外加最新 MDM 系统和集成架构。通常，随着时间的推移，组织会改进它们的数据治理方法。例如，当初始 MDM 系统开启并运行之后，一些预期的优势需要较长时间才能实现，或应对方法的局限性变得显而易见，您可计划以便在原始源系统中取消授权记录的功能，并将该功能直接迁移到 MDM 系统中。

升级公司的集成或中间件功能（例如，添加一个能处理实时更新的集成工具）之后，可切换到主动数据治理方法，或作为现有 CRM 或 ERP 系统重大升级的一部分，因为这可能是引进需要的业务流程变更的最佳时机。

· 何时从“应对型”迁移为“主动型”

度量标准将推动业务案例从应对型数据治理迁移到主动数据治理。

问您自己以下问题，并尝试量化时间、精力和费用投资方面的答案：

· 吸纳一个新客户需要多长时间？

· 涉及多少个不同步骤？

· 在普通新记录被接受到多领域 MDM 系统之前会接触它多少次？

· 由于这些源系统的局限性，仍在源系统中创建多少个重复记录（然后在 MDM 系统中

· 合并）？

· 需要多少个数据管理员支持该企业？

· 主记录是否进入了“更改，改回”循环，因为两个不同的用户组试图强制执行两个不

· 同的业务规则集？

· 主记录的重要方面是否因源系统和 MDM 系统之间的“裂缝而失败”？

· 维护各个源系统和 MDM 系统之间的集成的流程是否成为一种负担？

· 在 CRM 系统中输入新记录后，必须等待才能在 ERP 系统中变得可用，用户是否有所

· 抱怨？

· 是否存在数据治理的资金问题，因为它被看做是管理费用或一种官僚作风？

回答这些问题之后，应当明显看出您是否将能够迁移到更主动的数据治理方法。您可详细计划迁移流程，将它设立为一个独立的项目或将它集成到另一个相关项目中。

MDM系统，和ERP系统到底是怎样的关系

OA办公系统一般是包含流程审批、协同工作一些方面的功能，而ERP一般是进销存，财务，生产方面的功能，原来的OA和ERP之间可以算是互补的关系，可对接使用的，但是随着ERP的发展，市场上有一些ERP软件里面也开发出了部分的OA功能，但是ERP中的OA功能远没有专业的OA软件强大，但是也能处理企业简单的OA方面的事务了。

数据治理的主动数据治理优势、应当避免的问题

主动数据治理的优势

主动数据治理的第一个优势是可在源头获得主数据。具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则，确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过，新记录的初始质量级别将非常高。

主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。

如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高，并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源系统中传入不精确、不完整或不一致的数据来连续污染系统，则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。

主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中，可应用所有典型的业务规则，以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后，此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。

主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出具发票等关键业务流程的瓶颈。

销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前期数据纠正。财务上也受益，因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素，添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算信贷限额，然后将该信息传回 ERP 系统。

没有直接访问 MDM 系统权限的客户服务代表通常必须搜索几个系统，找到他们需要的信息，从而采取措施。当通话中的客户没有耐心时，很难提供高级别的服务。当所有信息存储在 MDM 系统中并可通过有效、用户友好的前端进行访问时，客户服务代表将能够访问每个客户交互需要的所有数据，并能够在需要时授权新数据。

通过使 MDM 成为录入系统及记录系统，您能从本质上将数据维持在“零延迟”状态，它在这种状态下适合企业中的任何预期使用场景，同步到 CRM 和 ERP 系统的数据的清洁性、精确性、时效性以及一致性应当处于最高级别。

主动数据治理避免出现的问题

已发展到主动数据治理的组织报告了关于关系管理、历史记录、工作流程以及安全性的一些常见教训。

关系管理

MDM 应当成为不仅是主数据而且是主数据间的关系的记录系统。它成为全方位了解不同系统的数据如何互相关联的中心位置。例如，多领域 MDM 系统将来自订单管理系统的销售订单和应收帐款中的发票关联在一起。这些关系或层次结构显示在与 MDM 系统数据直接交互的用户界面中。用户界面还可用于查看主数据间的关系并在 MDM 系统中直接编辑它们。因此，MDM 还成为关系的录入系统。

历史记录

当您从诸如 CRM 系统等外部系统中接受新记录或更新后的记录时，可能会限制您跟踪该记录的历史记录，因为外部应用程序作出了一些限制。当 MDM 为录入系统和记录系统时，审计历史记录的复杂跟踪和数据的沿袭成为可能。随着时间的推移，它甚至可显示核心主记录的更改，按照各种用户和流程在动态时间视图中显示插入和更新，可跟踪和显示每个属性中的每个更改。工作流使用可配置的前端可设计和执行基本工作流功能，因此最终用户可输入新主记录。但是，这些新记录可能需要数据管理员的批准步骤，然后才能将它们完全接受到多领域 MDM 系统中并发布到企业的其它领域。另外一个工作流应用程序在数据管理员的任务队列中。匹配或自动合并重复记录遇到的例外传送到相应的数据管理员。高级功能允许将问题提交给相应的人员，当用户在休假时可自动重新传送给后备人员。通过直接查看特定工作流步骤和这些流程的经过时间，减少了花费在查询新记录或更改后的记录状态的时间。

安全性

用户界面应当是可配置的，并且不同的工作角色具有不同的访问和许可级别。帮助数据管理员解决差异的一些数据元素可能不适合企业中的每个人查看。此外，即使在一个工作角色内，例如数据管理员，您可能需要不同的安全性级别，同时更高级别的人员能够对更广泛的记录集执行更多操作。而且，您可能需要分离访问权限，例如德国的数据管理员不能查看法国客户记录。

使用 MDM 外部的 CRM 或 ERP 系统作为录入系统时，该应用程序的安全模型可能会在谁有权对哪些记录进行哪些操作方面强加一些限制。将主记录的录入和维护直接移到 多领域 MDM 系统之后，您可更加详细地控制数据的安全性，可具体到每个属性或字段级别。

主数据管理主要管理哪些数据？

主数据管理是一切工作的起点。

在说主数据之前，我们先来看一个场景：

一银行客户向监管部门投诉，说银行泄露他的个人隐私。于是，行长被监管部门训诫，数据老总被行长责骂。但追查下来，其实银行似乎并没有什么错：不同系统里保存了客户的多个手机号码，银行向客户发送其动账信息时，客户的一个“错误手机号码”收到了短信，然而客户不希望该号码看到动账信息，因为该号码可是某个“敏感人”在使用。

一个客户，多个号码并存，且其中还含有“敏感号码”。这种现象在客户信息管理中，屡见不鲜，并由此带来了“客户投诉”等系列连锁反应。

我们再来看一个行业趋势：

如今，CRM系统几乎成了每个企业的标配，不管企业规模如何。并且，对于拥有多家子公司、多条业务线的大企业来说，他们为不同的业务团队、部门或区域部署了多个CRM。但是这种情况却给CRM发挥价值最大化带来了问题，如：同一个客户信息存在不同系统中，且信息不完全一致。在进行客户管理或营销活动时，不仅浪费了企业资源还带来了隐患。由此，CRM的下一个进阶之路，将从多个不同来源提取现成的客户数据，以创建客户数据的单一可信版本，帮助企业提高营销能力并促进销售。

有两个概念隐藏在这两个场景中，一个是“主数据”，案例中“客户”就属于主数据，其中由客户信息管理不当引起的投诉事件就是主数据管理缺失带来的问题。另一个就是“主数据管理（MDM）”。创建客户数据的单一可信版本，这就是引入了主数据管理解决方案。

到底什么是主数据？为什么说主数据管理是一切工作的起点？

能够满足企业跨部门协同需要的、反映核心业务实体状态属性的企业(组织机构)基础信息，属性相对稳定、准确度要求更高、唯一识别的，就是主数据，称为MDM。这是《主数据管理实践白皮书》给出的定义。

在这个定义中，我们可以很直接的把握到几个重要信息：“满足跨部门协同需要”、“核心业务实体状态属性”、“属性稳定”、“准确度高”、“唯一识别”。

主数据强调的是要共享、统一的基础数据。跨越了系统和部门界限，不归属于某一特定的部门，是多个系统之间的共享数据，是各个职能部门在开展业务过程中都需要的数据，是企业的核心数据资产。

主数据是定义企业核心的业务对象，如产品、员工、原料、客户、供应商等，企业的业务记录都是围绕这些业务对象开展，为保证业务数据的质量，主数据需要在企业全范围内保持一致性、准确性、完整性、可控性。

在一个系统、一个平台，甚至一个企业范围内，主数据实体要求具有唯一标识即数据编码，同名同义，保证同一个对象在共享和应用的唯一性，如：统一员工和组织主数据，对所有系统的员工和组织进行规范。

以上提到的特点是主数据应该满足的重要特征，但是实际的信息化建设中缺出现很多问题。比如:最明显的，企业肯定会使用不止一个系统。同一个业务对象的细节会出现在不同系统中，比如：员工会被定义在财务系统、OA系统等。因此，就会带来如下问题：

可能需要在每个系统中重新存储数据

同一实体在不同系统间的编码不一致、信息不一致

系统之间可能不同步（新增数据、更新数据）

重复数据："ABC Ltd"和"ABC Limited"是同一个东西么？

共享或者利用难：做报表或分析时，难以从多个系统去整合数据

为了应对这些问题，我们需要引进主数据管理（MDM）。

建立数据标准，实现数据集成、统一管控与无障碍共享。在这里需要强调一点的是:对主数据的管理要集中化、系统化、规范化。也就是说，主数据管理应保持相对独立，主数据管理系统是信息系统建设的基础，它服务于但是高于其它有业务信息系统。

《主数据管理实践白皮书》关于主数据管理的定义是这样说的：是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统的使用一致性的和共享的主数据，提供来自权威数据源的协调一致的高质量主数据，从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。

主数据作为企业数据战略的重要组成部分，在信息化战略中处于核心地位，处于基础支撑地位。它极大程度上影响了企业信息化建设的价值，更影响了企业利用的效率和数据发挥价值的程度。

试想一下：企业耗费大量资源，在引进越来越多的系统中逐步实现了业务数据化。但是，由于系统建设缺乏统一规划，及不同系统建设厂商不一致，导致不同系统内的数据出现了不一致现象。当物资供应部拿着ERP中查询好的供应商编号，去生产部门询问该供应商所供货物的使用计划时，发现没有该供应商的相关信息；集团希望统筹全集团的“人财物”，集中采购就成了重要抓手，SRM系统终于上线了，但是下属企业却各说各话，鸡同鸭讲，问题依旧没有解决……

从基础层面来说，主数据管理主要体现了以下价值：

消除数据冗余:不同系统、不同部门按照自身规则和需求获取数据，容易造成数据重复存储，形成数据冗余。主数据打通各业务链条，统一数据语言，统一数据标准，实现数据共享，最大化消除了数据冗余。

提升数据处理效率：各系统、各部门对于数据定义不一样，不同版本的数据不一致，一个核心主题也有多个版本的信息，需要大量的人力、时间成本去整理和统一。通过主数据管理可以实现数据动态整理、复制、分发和共享。

提高公司战略协同力：数据作为公司内部经营分析、决策支撑的“通行语言”，实现多个部门统一后，有助于打通部门、系统壁垒，实现信息集成与共享，提高公司整体的战略协同力。

以上是从主数据管理的价值和意义说明其重要性。

我们换个角度从项目落地实施的角度来看看为什么“主数据管理是一切工作的起点”。

随着大数据战略的深入推进，数据的资产化成为日益明显的趋势。但同时，很多企业对于数据资产的管理还处于非常原始的阶段，面临着数据质量差、数据垃圾难以处理、数据转换率低等管理痛点。如何充分挖掘发挥数据价值的方法论和参考框架是关键问题也是难点问题。

科学的数据资产管理模式对于企业具有非常重要的意义。现有的方法多种多样，其中“主数据管理”是数据资产管理实践方式的重要切入方法之一，其建设策略是从解决核心业务实体数据的质量和业务协同入手，推动生产环节在客户、物料、组织机构、产品、统一编码等方面保持一致。

从主数据入手开展数据资产管理实践目标明确、建设周期较短，还能够保障关键数据的唯一性、一致性及合规性。从IT建设的角度，主数据管理可以增强IT结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据资产管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化。此外，主数据质量的提高也能够为后期数据集成和数据整合打下良好的基础。

erp crm mdm 客户主数据怎么管理

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数据治理的应对型数据治理的缺点及其改进方案

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不精确的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、精确且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。

应对型数据治理还会导致最终用户将数据管理团队看做“数据质量警察”，并产生相应的官僚化和延迟以及主数据仍然不干净的负面认识。这还将使得 MDM 方案更难实现它的所有预期优势，并可能导致更高的数据管理总成本。此方法的风险是组织可能以“两个领域中的最差”而告终，至少部分上如此 – 已在 MDM 方案中投资，但是只能实现一些潜在优势，即在整个企业内获得干净、精确、及时以及一致的主数据。

有三个方法可超越应对型数据治理。

1. 用户将数据直接输入到多领域 MDM 系统中：用户使用界面友好的前端将数据直接输入到多领域 MDM 系统中，但是他们的新记录和现有记录的更新留在暂存区域或保留区域，直到数据管理员审核和认证为止。这之后 MDM 系统才接受插入或更新，以便进行完整的整理、匹配、合并，并将“最佳记录”发布到企业的所有其他应用程序。此方法好过将一个完全不同的应用程序（例如 CRM 或 ERP 系统）作为

“录入系统”，但是它仍然会出现延迟和效率低下。尽管存在这些缺点，使用暂存区域确实解决了大部分问题，例如不用强制执行重要属性的录入或在创建前不必进行彻底搜索。此外，由于我们并不受传统应用程序或现代 CRM 或 ERP 应用程序如何处理数据录入功能的影响，通过不对应对方法进行批量数据移动，我们还大大缩短了时间安排。

2. 用户输入直接传送到多领域 MDM 系统中的数据：在外面输入新记录或更新，但是会立即传送到 MDM 系统，以便自动整理、匹配和合并。异常或例外传送到数据管理员的队列，几个管理员便可支持更多最终用户。这是第一个主动方法的改进，因为我们利用 MDM 系统的业务规则、数据整理和匹配功能，只要求管理员查看作为整理、匹配和合并流程的例外而弹出的插入或更新。

3. 用户使用特定于数据治理的前端输入数据：第三个方法是允许最终用户直接录入到多领域 MDM 系统中，但是应使用专为主动数据治理方法而设计的前端。可专门为最终用户数据录入设定屏幕，您可利用功能齐全的 MDM 系统允许的自动化、数据整理、业务规则、搜索和匹配等所有功能。因此，不必首先将数据输入到 MDM 系统的暂存区域中，并且您不需要系统外的单独工作流应用程序。

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