ICT企业主数据项目实战：实施全过程详解

主数据在企业信息化战略中处于核心地位、基础支撑地位，今天小亿分享一个成功实施的ICT行业主数据管理项目案例。这个项目不仅见证了主数据治理的深刻变革，更展现了技术创新与业务需求的完美融合。通过细致入微的剖析与实战经验的总结，我们希望能够为业界同仁提供宝贵的参考与启示，共同探索主数据管理的新境界，推动企业信息化建设的持续进步与发展。

01项目背景

ICT产业即信息与通信技术产业，是一个涵盖了广泛技术和服务的综合产业，主要包括计算机硬件软件、网络和电信设备等领域。在本次项目中，所涉企业深耕于ICT产业中的IT产业增值分销与供应链服务领域，作为该领域的国内头部领军企业之一，其业务范围广泛涵盖了提供产品组装、系统集成以及一站式解决方案等一系列的服务。

随着企业多年来的IT建设不断推进，积累了庞大的数据量，企业深刻认识到主数据在其信息化战略中扮演着核心与基础支撑的关键角色。然而，当前的主数据质量与管理水平尚不足以充分满足业务发展的迫切需求，亟需通过主数据的有效管理来释放其潜在价值。

在此背景下，企业新兴业态催生了新的需求：一方面，需要系统性地梳理日益增长的数据资源，持续挖掘并利用数据背后的价值，以辅助企业战略规划与决策制定；另一方面，企业期待亿信华辰提供全面的主数据咨询规划服务，旨在串联关键业务应用，构建一套高效、统一的主数据管理平台。该平台需具备强大的穿透力与集成能力，能够无缝对接并贯通企业内部的所有业务应用系统，形成数据流通与共享的桥梁。此外，企业还期望能够协助建立一套完善的主数据管理体系，该体系将涵盖数据标准制定、质量监控、流程优化等多个维度，以确保主数据的准确性、完整性和时效性，为企业信息化建设提供坚实的支撑。

02项目规划

项目目标

基于客户主数据管理的痛点以及对公司主数据系统建设整体目标的理解，亿信华辰对于本次项目的目标概括为四个一：即一个体系建设、统一的集成与分发、一套质量提升标准和一个主数据管理平台。

统一主数据管理体系：基于主数据项目实施形成主数据标准规范体系、管理流程和组织架构，通过建立完善的主数据管理体系，提供完整、准确、统一的基础数据，进而为业务数据分析奠定坚实的基础。
一套质量提升标准：建立集团级的数据质量规范，实现主数据采集时候进行清洗转换，保证主数据数据质量，保证各个业务系统主数据的数据质量。
一个主数据管理平台：主数据管理贯穿于整个数据生命周期，通常由组织架构、标准规范、制度流程和功能软件等四方面内容组成。
统一主数据集成与共享：基于主数据平台实现对主数据的统一采集、统一维护、统一分发共享，实现了主数据统一管理，保证了各个业务系统主数据规范和统一。

项目范围

本次项目案例由两大核心部分组成：咨询服务与技术落地实施。基于这两大支柱，我们明确了项目的具体范围，细分为五大板块：组织范围、主数据范围、系统集成范围、间接影响系统范围及建设范围。

组织范围广泛覆盖企业所有下属部门及分子公司，确保全面协作与资源调配。

主数据范围则聚焦于两大关键领域——业务域与人力域，前者涵盖物料、客户、供应商等核心主数据，后者则聚焦于组织结构与员工信息。

系统集成方面，项目将深度整合SAP、门户、审批、人资、权限管理及采购六大核心系统，同时监控并记录库管、CRM、电商及报告分析等间接影响系统的运行状态，确保数据流通无阻。

建设范围则细化为三大要点：机制建设，旨在构建高效的数据管理机制；标准建设，确保数据质量与一致性；以及平台建设，搭建起强大的主数据管理平台，作为数据整合与应用的基石。

落地思路

本项目的落地思路主要包括6大部分：战略、组织、机制、技术、应用与运营。主数据管理问题并非孤立存在，而是企业整体数据管理与治理体系中的关键环节。因此，解决之道需跨越单一领域，融合公司战略、组织架构、数据治理等多重视角。

总体而言，我们的落地思路可划分为两大板块：建议与实施。鉴于项目拥有明确的范围与目标，对于当前技术条件下能够直接实现的部分，我们将依托机制优化、技术创新与应用深化三大支柱，稳步推进实施工作，确保项目成果有效落地。针对长远挑战即本期项目无法解决的问题，将提出战略调整、组织优化及运营模式革新等前瞻性建议。

实施策略

我们的整体实施策略精心规划为三大核心策略，旨在确保项目的高效、平稳推进。一是实施原则明确化。本项目确立了“业务影响最小化”“降低业务操作难度与工作量”“明确主数据管理与业务系统的边界”三项关键实施原则，以确保项目实施的顺利进行。二是顶层设计系统化。在顶层设计层面，我们采取全局视角，综合考虑各系统间的关联与影响。鉴于主数据管理平台的建设将涉及业务系统的改造与功能补齐，我们制定了详尽的整体设计方案，并分阶段实施。三是协同推进策略化。避免单独冒进，与业务部门紧密合作，协同推进项目实施，确保变更准确稳定，以支撑企业信息化战略的长远发展。

03实施步骤

1.现状调研

现状调研其方法论核心在于数据探查、业务访谈与行业经验三者之有机结合，确保调研的全面性和准确性。我们获取了企业组织架构、部门职责、信息化系统清单等关键资料，并与相关系统建立连接，拉取数据进行探查，识别具体问题。随后，制定调研提纲，与业务部门访谈，验证数据结果并了解数据全链条情况，收集业务反馈与诉求。

调研过程中，我们记录了访谈纪要，收集了问题点，并通过反复分析确保数据一致性。同时，针对潜在的行业共性问题，我们提前规划并提出咨询建议。累计完成约30场业务部门访谈和15场系统与数据调研，覆盖超过50人和10个IT系统。最终，输出了主数据管理现状诊断分析报告，详细阐述了主数据现状、问题及根源，为后续工作奠定坚实基础。

主要交付物包括：《主数据管理现状分析报告》。

2.问题诊断

调研后，我们进入问题诊断阶段，聚焦业务与数据两大核心问题，并进行了深入的根因分析。业务上，存在多套组织架构共存、客商关联缺失、数据使用难等问题；数据层面则面临多元维护、冗余、缺失错误、编码不清及溯源缺失等问题。根因分析指出，业务标准缺失、管理职责不明、缺乏统一平台及系统使用不规范是主要原因。基于上述根因分析，结合调研中发现的所有问题，我们最终形成了问题总结报告，为后续的策略制定与问题解决提供了坚实的基础。

主要交付物包括：《主数据问题总结报告》。

3.总体建议

针对当前无法立即解决或条件不成熟的问题，我们特别提出分阶段、逐步推进的实施建议。建议涵盖：数字化战略、数据治理、企业架构、组织建设、机制保障五个关键领域；每项建议均配套详细实施方案，助力企业数字化转型。

主要交付物包括：《主数据管理总体建议》，包括详细实施方案。

4.构建管理架构，明确组织与利权责

此项目确立了三层数据管理架构：数据所有者负责解决争议、建立责任机制；数据管家推动数据清洗、质量控制，审批标准和变更；数据专员负责数据维护、变更和标准发布。同时，明确了各组织的权责，依据使用率、贡献度分配权益，并强调确权、使用权、收益权及定责机制，确保数据管理工作的有序高效。

主要交付物包括：《主数据管理组织架构》。

5.制定主数据管理制度与流程

构建管理架构后，需要制定详尽的主数据管理制度与流程，包括主数据管理细则，规范模型变更、数据维护等流程，并设定前置条件以提高效率与准确性，确保管理有法可依、流程规范。上图右侧所示是主数据模型标准管理流程和数据维护流程，这些流程的内容都放在了管理细则文档中。

主要交付物包括：《主数据管理制度细则》，里面包括管理流程。

6.平台建设，提供全流程管控

在明确了主数据管理制度与流程之后，选择亿信华辰睿码主数据管理产品（上图为产品架构图），以支持全流程的线上化管控。此平台旨在实现主数据管理的全面线上化，包括但不限于模型管理、新增、变更、停用、标准管理以及数据与标准变更的审批流程等关键功能。同时，该平台还集成了主数据分发等一系列与主数据管理紧密相关的服务。

为确保平台与企业现有系统的无缝对接，我们已规划将其与企业的统一权限管理平台及统一的流程管理平台进行深度集成。通过这一举措，不仅能够实现主数据模型、标准管理流程与数据维护流程的集中管理，还能在平台内部形成统一的集成体系，进一步提升管理效率与数据流通性。

主要交付物包括：主数据管理平台。

7.统一主数据标准

在制定标准的过程中，我们广泛参考了业内的最佳实践，不仅涵盖了组织部门主数据的标准，还深入探讨了客商相关标准以及通用基础类主数据的标准。同时，为了确保主数据在集成服务中的一致性与高效性，我们特别制定了一系列集成主数据的标准和相应规范。

这些标准内容丰富，全面涵盖了技术属性、管理属性及业务属性等多个维度，旨在从多个角度确保主数据的准确性、完整性和可用性。此外，我们还对主数据的模型进行了精心设计，并明确了主数据的编码规则，以确保数据在系统中的唯一性与可识别性。

主要交付物包括：《xx主数据标准》、《xx主数据分类和编码规则》、《xx主数据集成技术规范》。

8.自动化数据质量检测

针对数据质量方面的痛点，精心设计了涵盖事前、事中、事后的全方位解决方案，不仅构建主数据质检流程，并配套制定了一系列详尽的数据质量检验规则。这些规则不仅在平台层面得到了直接实现，还确保了与上游及下游系统之间的对齐与同步，从而从源头上解决了数据填写等问题，保障了数据质量的源头可控性。

亿信华辰的解决方案不仅仅局限于主数据本身的质量管理，更着眼于数据在整个流转过程中的一致性与准确性。通过实施这些规则，确保主数据在经过严格质检后，能够准确无误地推送至下游系统，实现数据的顺畅流通与高效利用。这一举措不仅提升了数据管理的整体水平，也为企业决策提供了更为可靠的数据支持。

主要交付物包括：《主数据质检流程》、《主数据质量检验规则》。

9.推动历史数据清洗

我们明确了清洗团队与责任，通过培训提升专业能力。利用睿码主数据平台工具，结合多种数据导出方式，对历史数据进行初步标记与分类。采用分散清洗、集中汇总的策略，确保数据符合业务逻辑。实施严格检查与反馈机制，形成持续优化的清洗循环，最终全面提升历史数据质量。

主要交付物包括：《xx主数据清洗方案》。

10.落实数据生命周期，降低冗余

在数据生命周期管理的框架下，针对企业主数据冗余问题采取了一系列有效措施。依托睿码主数据管理产品的强大功能，实现了数据从创建、存储、使用到归档、停用及删除的全生命周期管理，并灵活运用了数据的解冻、冻结及失效控制等机制。

此管理策略的核心价值尤为显著地体现在企业物料数据层面。通过前期的深入数据探查与调研，我们发现企业物料数据的冗余现象尤为突出。尽管每年有大量物料产生销售记录，但系统中实际存储与管理的物料数量却与之存在显著差距，为有效缓解物料数据冗余问题，采取了归档清理策略。这一举措不仅显著提升了物料数据的使用效率，还有效减轻了系统层面的计算与存储压力，为企业数据管理的优化与升级奠定了坚实基础。