摘 要：主数据是一个企业的命脉，尤其数据驱动的形势下，如果企业在做信息化中只注重系统建设，忽略了主数据的管理，那么就等于捡了芝麻丢了西瓜。用友UAP主数据管理产品，能够帮助企业实现：数据标准化；数据质量保障；数据共享；为BI或者集成应用提供可靠的基础服务。
业务系统繁多，数据量大多样?部门间数据共享不畅?很多数据分类标准不一?集团企业难以实时掌握分子公司运营数据?费劲心思收集上来的客户信息却被沦为电子垃圾?这些问题都离不开一个东西——主数据!主数据是一个企业的命脉，尤其数据驱动的形势下，如果企业在做信息化中只注重系统建设，忽略了主数据的管理，那么就等于捡了芝麻丢了西瓜。
在前些年，很多企业不了解什么是主数据。确实“主数据”相较于ERP、CRM、HCM等系统来讲，属于比较窄的概念。在企业信息化中，最终使用者不会关心主数据这个问题。但是作为信息化规划者，CIO们必须要了解，而且要掌握主数据管理的具体方法。否则业务系统做的再好，也会因为数据一团糟而影响了整个信息化效果。
用友UAP作为支撑大型企业信息化的计算平台，不仅包含了业务系统相关的开发、管理、运行等环节。还对业务系统中的各类数据进行整理、过滤、合并、分析。通过将数据合理利用，实现业务系统价值的最大化。主数据管理，也是用友UAP平台里的一个功能模块。用友UAP主数据管理产品，能够帮助企业实现：数据标准化;数据质量保障;数据共享;为BI或者集成应用提供可靠的基础服务。
用友UAP将分几期，为大家介绍主数据管理的相关方法。今天先来说说，如何寻找主数据?
要管理主数据必须先知道这些数据在哪，有多少，如何分布的。在寻找主数据这件事情上上，寻找的过程其实比结果的价值更大。因为无论我们找到多少数据，能够在第一阶段纳入主数据管理体系的往往还是那几个主数据，反而是寻找的过程让我们更加清晰的认知了主数据和主数据管理。
寻找主数据之前最好先确定一个范围，如果能够事先找到一堆数据，然后利用适当的方法来辨别，那样寻找主数据的工作就会轻松很多。在实践的过程中，有两个范围是比较理想的。
第一种范围，从一份完整的企业数据架构文档中寻找。一份完整详实的企业数据架构文档可以较为全面的描述企业内的信息，在这个范围内寻找主数据无疑是愉快和惬意的;第二种范围，在所有应用系统的数据字典中寻找。如果企业没有进行过IT规划工作，那么UAP建议以所有应用系统的数据字典(每个系统的数据库ER图)为基础进行主数据寻找。所有应用系统指当前使用的系统和未来规划的系统。
有了这些数据作为基础，主数据的寻找便已成功了一半。接下来我们会依靠几种方法的结合来寻找主数据：
一，定义法。
根据主数据的定义来寻找，也许主数据的定义有很多，也许他们的描述很晦涩，但是没有关系，找到一个你觉得能够理解的主数据定义，依照定义找到可能存在的主数据(系统间的共享数据就是主数据);
二，数据分类法。
这个分类的方法并不是源于百度或者是某些权威期刊，而是在我们长期与数据接触的过程中，按照引用(生产和推导)层级归类后的划分。我们将企业中所有的数据大致归类为以下几种：
参照数据 ： 有国标可以参照的，固定不变的，或者是用于企业内部数据分类的，基本固定不变的数据。前者如民族，行政区域，行业分类编码，性别等，后者如，人员分类，岗位分类，职级分类等。如果按照主数据域的观点来看，他们就是每个主数据域中最不引人瞩目的哪些基础引用数据。
基础数据 ： 这些数据是每个应用系统中都会用到的，我们一想就要想起来的，人员数据，单位部门数据等;
业务系统核心基础数据： 每一个应用系统往往都会围绕着一些基础的核心数据展开，比如项目管理系统中的项目数据，客户关系管理系统中的客户数据，生产管理系统中的BOM或者工艺流程数据等。其实人员和组织机构数据也属于HR系统中的核心基础数据，仅仅是因为这两种数据在大多数系统中都会被使用，所以才单独罗列出来;
交易数据 ： 只要是一个企业的管理生产在进行，就会产生的记录生产管理过程的数据，比如入库单，出库单，生产计划单，采购单等等;
统计，分析，预测数据： 基于日常记录数据进行计算得出的各种数据。
我们将前三种数据归类于主数据范围内。
三，目标价值法。
凡是能够通过主数据管理体系获取应用价值的数据也可以纳入主数据管理系统中。在与客户梳理主数据的成果时，我们主要遵循以下几个原则：
90%原则，对于所确认的主数据有90%能够达成一致，不一致部分可以尽量以客户需求为准;价值原则，所有被梳理出的主数据都能够纳入将要建设的主数据管理体系，且纳入体系后就能够展现主数据管理的价值;柔性扩展原则，面对未知时，保留扩展和变动的准备。在静止状况下，预先考虑10%的变动，同时也可以承载由于经营管理变动所导致的窄幅变动。
通过以上一些确定数据范围、为数据分类，以及辨别数据的方法，找到了哪些是有价值的主数据。但主数据梳理的最终交付物应当是一堆的主数据罗列。这对于后期的数据再利用以及分析而言，还是差了几步。至于如何描述并使用这些主数据，后续我们会在介绍主数据建模的相关文章中详解。
