汽车制造业的主数据管理分析

2016-11-26陆小花

决策与信息 2016年15期

关键词：校验数据管理定义

陆小花

上汽通用五菱汽车股份有限公司广西柳州 545007

汽车制造业的主数据管理分析

陆小花

上汽通用五菱汽车股份有限公司广西柳州 545007

本文以汽车制造企业的主数据作为研究对象，指出当前主数据管理存在的问题：共享程度低、不一致性和冗余、缺乏统一的数据标准。最终得出解决方案，建立主数据管理共享平台，加强主数据的质量管理，制定规则的方式实现对主数据的有效管理，从而促进汽车制造企业充分发挥竞争优势。

汽车制造企业；主数据；主数据管理

一、引言

随着工业信息化的发展，传统的汽车制造企业已经由传统的流程和项目导向型转变为业务数据导向型。在这个过程中汽车制造业的竞争要素发生了根本的变化，从能源为核心的竞争转变为大数据为核心的竞争。汽车制造企业对大数据的挖掘利用最重要的是把握核心的数据，即主数据。有效利用主数据，是为打造数字化工厂，实现企业的智能化转型，提高市场竞争力的有效手段。

二、主数据的概念和主数据管理的意义

（一）主数据的概念。主数据指的是以产品为主导，围绕产品的定义。它是系统中共享的数据，但并非所有数据是主数据，和主数据相对的是事务或易数据。汽车行业普遍认同的主数据包括：人（客户、供应商、组织、员工）；财（固定资产、会计科目）；物（设备、物料、配件、整车、图纸）等。

（二）主数据管理的意义。主数据管理可以帮助汽车制造企业将分散在各个应用系统和业务流程中的关键信息整合起来，建立统一、可信的主数据源，是企业提升数据质量、整合业务流程以及实现精细化、自动化生产管理的得力工具。1.增强企业的灵活性。企业在对客户、产品和供应链等信息采取策略时，所需要依据的来源是单一的真实的主数据，这些主数据作为一种与所有渠道共享信息一致性的方案为管理者提供准确的信息，从而能够灵活根据自身实际情况快速响应市场的需求。2.提高效率，降低风险。通过集成各部门信息创建可靠的单一信息源，使其成为一项企业资产，实现从设计到服务，跨越所有系统、部门和流程同步的主数据信息。对主数据进行有效的管理最终实现汽车行业提高运营收益率和降低风险所需的灵活性。

三、当前主数据管理存在的问题

（一）主数据共享程度低。随着汽车制造行业信息化的发展，越来越多的应用系统在产品开发、采购、制造、生产物流、销售售后和财务等业务中广泛应用。由于初期没有公共的管理平台对主数据进行管理，不同业务部门对各自的数据独自管理，久而久之形成了各自领域的主数据孤岛。在业务系统相对割裂，主数据共享程度低的管理现状中，主数据的利用率低，数据问题日益突出，导致业务人员繁琐重复的手工整合数据，影响了管理者的运营分析，这成为企业未来发展的瓶颈。

（二）主数据不一致性和冗余。由于没有统一的数据管理平台，很多汽车制造企业目前的现状是每一个系统、应用、甚至业务部门都会收集自己版本的核心业务实体数据。这就导致了除了增加了数据的存储成本之外，数据的不一致和冗余导致数据质量过差，最终导致企业大量时间、金钱和人力资源的浪费。

（三）缺乏统一的数据标准。由于各个主数据分散存在不同的应用系统中，缺乏统一的管理语言，对主数据的命名、分类和编码等各自定义，使主数据的兼容性较差，无法进行信息的共享。同时在实际执行过程中由于数据规则的不一致性，导致垃圾数据逐年增长，严重影响了数据统计分析的准确率。

四、针对主数据管理存在问题的解决方案

（一）建立主数据管理共享平台。将数据管理共享平台定位为一个企业的唯一可信数据源，实现对核心主数据的统一规范及编码。这就要求必须遵循以主数据系统为主，其他系统为从的原则。除共享平台以外的业务系统是主数据的使用者，对主数据的变更如新增、删除和修改需要调用主数据服务接口或直接在管理共享平台上进行，不能孤立的在本业务系统内变更主数据。只有这样才能保证主数据的产生和管理都是集中的，主数据的冲突和冗余也是最少的。

（二）制定主数据规则。1.构建主数据字典。定义主数据的详细定义，包括属性名称、值集、业务属性定义、源系统、主系统、数据的业务用途等。从业务流程角度和信息系统角度构建主数据字典。并且制定主数据字典与业务系统引用关系，详细分析和设计主数据在不同系统引用、集成、传递关系。2.制定主数据校验规则。数据校验包含数据格式校验和业务逻辑校验两方面的内容。首先数据格式校验包括数据类型校验、长度校验、精度校验等。其次业务逻辑校验包含信息有效性校验、完整性校验、以及特殊逻辑校验。根据预定校验规则对指定数据定期进行质量校验，校验规则定义包括校验目标、校验范围、校验逻辑等，数据质量校验完成后保存校验结果以及样本问题数据，以便进行追踪分析。

（三）加强数据质量管理。1.对主数据进行识别。根据主数据的特征和在企业内的使用情况，定义企业级主数据，并对企业级主数据进行模型管理和分类/编码管理。（1）模型管理。数据模型的维护功能，包括实体、属性、分类、实体关系引用、实体层次等的新增、修改、删除、查询等操作。同时要有模型的导入导出、比对功能，便于在不同环境下进行模型设计、复制。记录模型中各实体及属性来源系统和引用系统，记录模型变更历史及版本信息。（2）分类/编码管理。对主数据进行分类、编码定义，包括用途、类型、取值、业务含义、参考来源等，并记录变更日志。完善主数据的变更流程管理，实现分类及编码标准的申请、审批、颁布、通知等流程处理功能。2.主数据整合和修复。对主数据质量、规约符合性进行分析和处理，集成的对冗余、错误的主数据进行集成的重组、清洗、匹配、校验和修复，重组凌乱的主数据，为各个业务系统提供高质量的主数据信息，以支持相关业务的有效进行。