1. 数据特性决定主数据管理需求

    我们以2016年底开始火爆至今的共享单车租赁公司为例，作为一个应用场景来看一下：

    先介绍一下行业背景：截止2016年底，共享单车整体用户为1886万，预计2017年可达5000万用户规模；用户年龄分布为: 25~35岁人群使用频率最高，其次是25岁以下；每周使用3~4次的用户居多。

    这样的公司，面对的市场、用户、资金，业务体量庞大。公司业务信息涵盖软件供应商、自行车厂商、广告商和APP用户。上千种与之相关的供应商合同信息、固定业务、优惠活动以及企业内部信息，通过数字化，以数据的形式录入公司系统数据库，供企业使用。

让我们为这个单车租赁公司勾勒一下数据画像：

该公司庞大的业务决定了其数据特点：体量大、数据跨多个领域。由于这种特性，其数据较大几率会有：冗余和错乱问题。很显然，这种公司就非常需要主数据管理，需要构建良好的主数据管理体系来降低日常运营中的内耗，实现业务增值的目的。

2.主数据管理需求判断

抛开我们介绍的这两种极限型业务公司，大部分企业都介于这两者之间。要判断自己的企业是否需要主数据管理可以从以下3个方面来判断：

    1. 数据的体量

    2. 数据涉及领域

    3. 数据问题出现的频率

    从这3方面入手，基本可以判断自己的企业是否需要主数据管理。

3. 没有一刀切的解决方案

这是一个复杂的数据时代，企业会有各种不同程度的数据问题，大部分企业无从入手，不知从何开始，甚至没有意识到这是主数据管理问题。网上流传着各种时髦的专业术语，却不知道如何用来解决实际问题。

很多供应商会销售一种固有的主数据管理工具给企业，但这解决不了系统性问题。没有一刀切的解决方案，企业需要根据自己固有的管理平台和实际业务情况构建主数据管理体系。

成本低但效果好的方式，应该是根据每个企业实际业务情况和每个领域的数据特性进行评估，以企业当前固有的管理平台为基础构建线上线下流程，融合其他管理手段，即定制主数据管理解决方案。建立一套适合企业自身的主数据管理体系来解决运营中的数据问题，

通常，主数据管理体系建立由元数据管理，数据质量管理，数据管控，数据监管组成。

当然，也不是所有领域的数据都需要主数据管理。

如果想了解更多主数据管理知识，敬请期待下一集MDMS04。。。

突然很想感谢一下我的前公司，上海凯士比泵有限公司，我的主数据管理经验均来自近7年的主数据管理执行、支撑和项目管理的实践。非常感谢原公司特别是德国总部同事对我的支撑。感恩！

汇总笔记：

    1 数据体量、数据领域、数据问题出现频率，三方评估判断主数据管理需求。

    2 没有一刀切的解决方案，基于企业当前管理平台和实际业务情况定制主数据管理。

主数据管理体系建立由元数据管理，数据质量管理，数据管控，数据监管组成。