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主数据管理系统建设方案

一、概述

主数据管理系统（MasterDataManagementSystem，简称MDM系
统）是一种用于集中管理和维护企业核心数据的系统，旨在提高数据
的一致性、准确性和可靠性，为企业决策和运营提供可靠的数据支持。
本文将详细介绍主数据管理系统的建设方案，包括系统架构、数据标

准化、数据质量控制和系统集成等方面的内容。

二、系统架构

主数据管理系统的架构包括数据层、应用层和展示层三个部分。数
据层负责存储和管理主数据，应用层提供主数据的维护和管理功能，

展示层则将主数据以可视化的方式展现给用户。

1.数据层

数据层采用关系型数据库存储主数据，通过数据模型定义数据结构，
确保数据的一致性和规范性。同时，采用分布式服务器集群来保证数

据的可扩展性和高可用性，提高系统的性能和稳定性。

2.应用层

应用层包括数据导入、数据质量控制和数据维护等功能模块。数据

导入模块用于将各个业务系统中的主数据导入到MDM系统中，确保
数据的全面和及时性；数据质量控制模块通过数据清洗、去重和校验
等方式，提高数据的质量和准确性；数据维护模块提供主数据的维护

和管理功能，包括数据的新增、修改和删除等操作。

3.展示层

展示层采用数据可视化技术，将主数据以图表、报表和仪表盘等形
式展现给用户，帮助用户更直观地理解和分析数据，支持决策和运营
的需求。展示层还可以提供自定义报表和数据查询功能，让用户根据

自己的需求灵活获取数据。

三、数据标准化

数据标准化是主数据管理系统建设中的核心环节，通过对数据进行

标准化、结构化和统一化的处理，保证数据的一致性和规范性。

1.数据标准化规范

制定数据标准化规范，包括数据命名规范、数据格式规范、数据编
码规范等，统一主数据的命名、格式和编码方式，方便数据的管理和

使用。

2.数据结构设计

根据业务的需求和数据的特点，设计合理的数据结构，包括数据表

的字段设计、数据关系的建立等，确保主数据的完整性和一致性。

3.数据质量监控

建立数据质量监控机制，包括数据清洗、数据去重和数据校验等方

式，定期检查和修复数据中的错误和冗余，提高数据的质量和准确性。
四、数据质量控制

数据质量控制是主数据管理系统建设中的重要环节，确保主数据的

质量和准确性，提高决策和运营的可靠性。

1.数据清洗

通过数据清洗技术，对数据中的错误、不完整和重复等问题进行处

理，确保数据的准确性和一致性。

2.数据去重

利用数据去重算法，对数据中的重复记录进行识别和合并，避免重

复数据对系统运行和数据分析造成干扰。

3.数据校验

建立数据校验机制，对数据进行合法性和完整性的检查，确保数据

符合预期的标准和要求。

五、系统集成

系统集成是主数据管理系统建设中不可或缺的环节，通过与企业其

他系统的集成，实现数据的共享和协同，提高系统的整体价值。

1.与业务系统的集成

将MDM系统与企业的业务系统进行集成，实现主数据在各个业务

系统之间的共享和一致性，提高数据的准确性和可靠性。

2.与数据仓库的集成
将MDM系统与企业的数据仓库进行集成，实现主数据和业务数据

的整合，支持数据分析和决策需求。

3.与BI工具的集成

将MDM系统与企业的商业智能（BusinessIntelligence）工具进行

集成，实现主数据的可视化和分析，支持决策和运营的需求。

六、总结

主数据管理系统的建设方案包括系统架构、数据标准化、数据质量
控制和系统集成等方面的内容。通过合理设计和实施这些方案，企业
可以实现主数据的集中管理和维护，提高数据的一致性、准确性和可

靠性，为决策和运营提供可靠的数据支持。MDM系统的建设不仅是技
术层面的挑战，更是需要与业务和组织的变革相结合，共同推动企业

的数字化转型。