本研究是由Gartner公司发布的关于如何实施主数据管理（MDM）技术架构的研究报告。报告强调了MDM作为一项技术驱动的商业学科，旨在通过工具、标准、政策和问责机制创建可靠的共享信息来源，从而打破数据孤岛并提升数据质量，以推动业务运营和成果。报告提供了实施MDM的详细步骤和框架，涵盖了从愿景建立、团队组织、技术选择到项目执行的全过程。
关键发现与建议
MDM的成功实施需要与企业的数据治理和数据管理成熟度相匹配的技术。
Gartner的MDM实施风格方法可以帮助技术专业人员逐步实现MDM成熟度。
MDM技术应与业务洞察相结合，确保业务用户能够接受并有效使用。
第一章：概述与关键发现
概述
MDM的核心定义：MDM被定义为一种技术驱动的商业学科，旨在创建可靠的共享信息来源。这种信息来源由工具、标准、政策和问责机制共同驱动，能够打破数据孤岛并提升数据质量，从而推动业务运营和成果。
报告的目标：为数据和分析技术专业人员提供详细的分步方法，以成功实施MDM。
关键发现
技术与业务成熟度的匹配：企业的MDM技术只有与数据治理和数据管理的成熟度相匹配时才有效。技术的水平必须与业务在数据治理和数据管理领域的纪律水平相匹配。
实施风格的重要性：Gartner提出的MDM实施风格方法可以帮助技术专业人员逐步实现MDM成熟度。
业务与技术的结合：MDM技术必须与业务洞察相结合，以确保业务用户能够接受并有效使用它。避免实施复杂且成本高昂的MDM系统，这些系统可能因组织内部缺乏MDM成熟度而未被业务用户采用。
第二章：问题陈述
信息系统的孤岛问题
孤岛的形成原因：由于大型企业的组织边界（如部门划分）和技术边界（如网络、应用程序和数据库）的永久性存在，信息孤岛往往是永久性的。
数据不一致性的影响：数据在多个孤岛中重复和不一致，导致企业在关键业务主题上无法获得可靠的信息，从而影响业务决策和运营效率。
MDM的作用
主数据的定义：主数据是描述核心数据对象（如“客户”或“产品”）的一组统一标识符和属性。主数据对象即使在不同用户需要不同视图时也能保持其完整性。
MDM的解决方式：MDM可以通过创建一个管理所有主数据的中心枢纽来防止或解决数据冲突。如果MDM使用不当，将需要大量的补救措施，耗费时间和金钱。
第三章：MDM运营模型
MDM的核心组成
业务纪律：MDM主要由数据治理和数据管理组成。成功的MDM实施需要业务领导者通过数据治理设定政策，并确保数据的质量和正确性。
IT的角色：IT部门负责实施MDM解决方案，作为支持业务人员进行数据治理和数据管理的使能技术。
MDM的持续性
MDM不是一次性项目：MDM最有效的方式是作为一个持续的计划，随着时间的推移执行多个项目。每个项目都会增加企业MDM工作的成熟度、范围和广度。
第四章：指导框架
框架的结构
分步方法：Gartner框架提供了一套结构化的步骤，遵循“持续的MDM计划与多个MDM项目”的结构。这将帮助您确保愿景、战略、指标和治理的到位，并建立MDM团队和组织结构。
选择实施风格：根据企业IT环境的特点选择合适的MDM实施风格，以确定MDM的范围、技术架构和系统设计。
第五章：准备工作
建立愿景和战略
MDM愿景的定义：描述MDM在组织中的样子以及为什么需要它。愿景必须阐明MDM计划如何支持组织的业务目标，并提供业务好处的清晰持久理由。
战略的制定：描述如何实现愿景。包括选择合适的MDM技术、使用Gartner的参考架构协助决策等。
选择MDM技术
技术选择的考虑因素：包括构建与购买的决策、关系型数据库与图数据库与NoSQL数据库的选择、数据集成模式、云基础设施等。
技术实施的建议：执行一系列项目以实施MDM计划，使用可扩展的MDM平台和技术标准构建技术基础。
第六章：MDM的愿景与业务目标的结合
将MDM愿景与业务战略挂钩
案例研究：介绍了两个年轻IT专业人员如何通过将MDM愿景与业务高管最关心的资产利用率问题挂钩，成功获得业务支持的例子。
愿景的可衡量性：一个可衡量的愿景声明是建立业务领导者对主数据重要性认识并获得其承诺的最有效方式。
将MDM与关键企业计划关联
与CRM计划的关联：成功的客户体验管理（CXM）/CRM需要有效的MDM，因为MDM对提高企业范围内的客户数据质量至关重要。
与CIAM计划的关联：CIAM通过提供统一的客户身份和用户界面来增强CRM数据，而MDM是实现这一目标的关键。
与PIM计划的关联：PIM需要将主产品数据与丰富的产品内容结合，而MDM在其中发挥着基础作用。
第七章：建立度量和信息治理
建立度量
度量的关键性：将MDM计划与业务价值联系起来的关键是已关注业务利益相关者最已关注的度量指标。
度量的类型：可以基于运营效率、客户洞察、合规性或新产品上市时间等。
信息治理的建立
信息治理的定义：信息治理是业务领导者设定和执行围绕信息创建、存储、使用、归档和删除的政策的过程。
信息治理的实施：包括政策设置、维护和执行，涉及人员、流程和平台三个组成部分。
第八章：创建MDM团队和组织结构
MDM中的三个关键团队
数据治理委员会：负责制定和执行围绕企业信息创建、存储、使用、归档和删除的政策。
数据管理员：负责主数据的生产、更新、定义和完整性。
MDM核心基础设施团队：负责实施MDM技术和系统，由技术专业人员组成，但也可以包括关键业务人员，以帮助业务流程的协调和优化。
团队的职责和流程
数据治理委员会的职责：包括处理MDM评估决策、升级管理、程序性能评估、数据管理权限的委托、数据管理员的分配等。
MDM基础设施团队的职责：包括管理升级、开发数据管理流程、日常主数据管理等。
数据管理员的职责：负责创建和编辑不同业务领域的主数据。
第九章：选择数据域
选择数据域的重要性
数据域的定义：数据域是主数据管理中的特定主题或数据类别，如客户数据、产品数据等。
选择方法：使用基于业务流程或基于收益的方法来确定要掌握的数据域。
数据域的类型
集中与分散的数据域：客户数据通常是分散的，因为多个部门需要自己的客户数据库，而产品数据通常是集中的，只有少数业务人员有权更改价格列表、产品目录和物料清单。
扩展MDM覆盖范围：可以先从一个域或域中的少量属性开始，然后逐步扩展到更多属性。
第十章：选择MDM实施风格
四种实施风格
整合风格：将主数据从运营系统定期复制到数据仓库或运营数据存储中，在那里数据被清洗和统一。通常用于分析、商业智能（BI）和报告。
注册表风格：使用一个简单的数据库作为跨参考表，以协调企业中各种运营系统中的标识符。
集中式风格：建立一个管理良好的中央存储库，用于存放主数据的“黄金记录”，这些记录被企业中的所有运营和分析系统只读访问。
共存风格：用于多个包含主数据的数据库必须作为该主数据的记录系统共存。需要解决分布式/联邦权利的协调问题。
选择合适的实施风格
实施风格的适用性：根据数据域的性质和业务需求选择合适的实施风格。例如，客户数据可以使用整合风格，而产品数据可以使用集中式风格。
实施风格的演变：企业可以从一种风格开始，然后随着时间的推移演变为另一种风格。
第十一章：技术架构的额外考虑因素
管道、流处理、元数据、数据中枢和最终一致性
管道：考虑使用数据管道架构，如整合风格是数据管道的一个例子。
流处理：MDM解决方案通常需要实时集成，特别是在CRM中，个性化需要实时选择最佳操作。
元数据：强大的元数据是MDM和数据治理正常运行的要求。数据目录和企业信息目录由元数据构建。
数据中枢：数据中枢可以是元数据中枢或数字集成/应用中枢，支持不同来源和消费者之间的数据共享。
最终一致性：在数据中枢架构中，确保每个数据的单个真实来源至关重要。需要明确哪个数据源是每个数据的单个真实来源。
第十二章：MDM成熟度路线图的开发
MDM成熟度的定义
成熟度模型：Gartner提供了一个MDM成熟度模型，包含五个级别，从几乎未意识到主数据问题的组织到将主数据作为关键战略资产进行管理的组织。
当前成熟度水平：大多数大型组织处于第2级，目标是实现第3级，尽管某些行业更为先进。
构建组织的MDM成熟度
成熟度模型的用途：可以用来评估企业当前的MDM成熟度水平，并指导下一步行动。
项目的成熟度推进：每个MDM项目都应该推进企业的MDM成熟度。
第十三章：选择MDM技术
技术形式因素
技术选择：MDM技术可以是工具和组件的组合，也可以是提供完整组件和功能的打包解决方案。
技术与业务成熟的匹配
技术实施的策略：根据业务的MDM成熟度来对齐技术。可以先实施部分功能的全面MDM包，或者从相对简单的MDM平台开始，然后随着业务需求的复杂化采用全面的MDM包。
第十四章：执行一系列项目以实施MDM计划
项目执行的原则
构建与规划的结合：在构建今天的同时规划明天，确保每个项目都能快速交付业务价值，同时考虑到长期的MDM努力。
项目范围和成本：初始MDM项目应具有狭窄的范围、低成本和明确的业务收益。
MDM基础设施团队的作用
团队的职责：不仅要运行构建于今天的项目，还要进行长期规划。团队成员应定期轮换，以收集现场信息并带回MDM知识。
第十五章：后续步骤
展开MDM计划
测量和记录：在数据治理委员会的指导下，MDM基础设施团队应测量每个MDM项目的结果。
迭代规划：MDM规划过程是迭代的，可能需要回到框架的准备步骤。团队应始终寻找通过MDM努力提供新业务价值的机会。
监控MDM的未来方向
技术趋势：数据结构、人工智能、实时身份解析等领域的发展将扩大对主数据有效管理的需求。
AI增强的MDM：AI和机器学习在MDM和数据质量工具中的应用将扩大，支持标准化、清洗、匹配等功能。
第十六章：风险与陷阱
主要风险及其缓解策略
业务参与度不足：通过每个MDM项目展示业务价值，快速交付价值，并建立在这些成功之上以吸引业务参与。
技术与业务需求不匹配：从整合和注册表风格开始，这些风格不需要其他风格那么多的业务参与。然后，根据业务需求的增长，发展和演进到更高级的MDM中心实施风格。
数据治理委员会的建立：从建议数据治理政策并寻求业务领导者批准开始。
MDM平台评估的复杂性：使用参考架构图将评估分解为可管理的部分。更多地已关注以业务为中心的解决方案，而不是大型系统实施。
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