元数据和参考数据管理

元数据管理：元数据是描述资产或实体的信息。它通过提供对基础资产或实体的理解和扩展上下文来提高可用性。例如，企业内容管理中所有文件的创建日期、大小和文件扩展名都是元数据。它可以帮助根据创建日期或大小管理文件；或者，帮助搜索在特定日期创建的具有特定扩展名的文件。

早些时候，元数据仅限于系统定义的关系数据库和内容管理系统目录。然而，随着数据及其来源的复杂性和多功能性不断增长，显式管理元数据变得非常重要。它有助于整合各种数据源和业务需求。

如果在数据生命周期中元数据管理不当，数据定义会在多个系统中重复，从而导致更高的存储成本、数据不一致、缺乏数据可见性等，从而导致数据处理不理想。

元数据管理涉及定义、创建、更新和迁移与用户目标相关且重要的所有类型的元数据。它需要勤奋、及时、严格的手动数据捕获/收集和更新。元数据管理的另一个挑战是维护组织范围内的标准化用语。使用 ERP 或 CRM 工具等现成系统来维护元数据相对容易。然而，维护定制的本土系统需要付出大量的努力。

元数据管理工具允许用户对所有数据源的元数据模式进行建模。元数据存储库系统允许用户从各种数据源中提取元数据、搜索和查询元数据。

元数据管理策略需要识别所有外部和内部元数据源，并清楚地了解需要捕获的内容。完善的元数据管理提供了数据字段标准化、多样化来源聚合、数据沿袭和业务术语表。

就元数据管理而言，问题不仅仅在于缺乏重点。太多的规则和太多的信息捕获可能会导致将不相关的数据存储为元数据，从而导致更高的成本和更低的效率。

参考数据管理：参考数据是主数据的子集，本质上更加静态，用于整个组织的标准化和分类。例如，国家列表、用于对产品进行分类的固定值列表等。

拥有强大的参考数据管理对于企业范围的数据标准化和正确的值非常重要，以便以最少的数据协调实现高效的数据处理。

假设一个大型组织有 50 个应用程序，每个应用程序有 20 个参考数据表。假设检查单个表是否最新需要 1 小时/季度。组织中的所有参考表每年将花费 4000 个小时；这是 2 个全职资源。此外，这只是每季度检查和管理参考数据表一项任务所花费的精力。

参考数据管理帮助我们制定和实施策略，使我们的参考数据实时更新。它增加了在我们的环境中添加新系统并满足新数据需求的灵活性。

参考数据管理的另一个非常重要的好处是管理分类。它将数据分类为类别和子类别。例如，对一个地区的各个县进行分类，或者根据产品的构成材料进行分类等。

在当今的 IT 环境中，遗留系统和最新工具的数据源不断增加，拥有一个可以集成来自各种来源的参考数据的参考数据管理非常重要。

实施参考数据管理时需要考虑的一些重要方面是：

它应该能够处理不同参考数据表示之间的复杂映射。

参考数据应以集中方式进行管理，以保持标准、质量和效率。

分别识别外部和内部参考数据非常重要。

它还需要满足操作系统快速更改参考数据的需求，而不影响其自身的完整性。

应协调参考数据关系和依赖性，以实现数据的顺利更新。

参考数据应有效地分发到所有消费者系统。

在任何组织中，参考数据量都相对较小。然而，由于参考数据用于驱动关键业务流程和应用程序逻辑，因此参考数据中的错误可能会产生重大的负面和倍增性业务影响。

主数据管理（MDM）

在 MDM 的上下文中，主数据是定义和识别驱动业务的实体的一组属性。MDM 是一个创建、管理和丰富主数据的过程。主数据由其他应用程序使用以支持企业范围的业务流程和报告。例如，与产品相关的数据管理就是产品主数据管理。或者说，对消费者相关数据的管理就是消费者主数据管理。

根据通用行业标准，主数据主要跨以下领域进行管理：•物料•供应商•客户•组织机构

根据不同的业务领域，这些实体可能会发生变化。例如，在医疗保健行业，我们可能需要维护患者的主数据。

让我们看看 MDM 的不同实施方式。

注册表：此实现适用于拥有大量源系统并具有自己的业务规则和工作流程的组织。在这里，MDM 解决方案将从不同系统获取数据，对其进行处理并创建单一版本的事实供下游系统使用。

混合式：在此实施风格中，我们通过在 MDM 解决方案中提供数据管理功能来修改记录以创建具有增强业务价值的主记录，从而为注册表风格添加更多功能。

共存式：在此实施中，MDM 解决方案中的主数据经过清理、丰富，然后发送回源系统，同时供下游系统使用。对于此实施，由于回写功能和 MDM 解决方案，我们需要确保源系统具有正确的功能，以确保跨源系统的数据完整性。

集中式：在此实施中，仅在 MDM 解决方案中创建主数据，其他系统订阅 MDM 解决方案以获取主数据中的任何更新。

MDM 是一个广泛的主题，涵盖了许多主题。然而，通过了解不同的实施方式，我们可以决定最适合我们组织的选择。

对于任何组织来说，都可能存在各种数据问题。通过正确理解元数据、参考数据和主数据，我们可以从根本上解决许多问题并提高数据处理效率。

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