数据治理究竟解决了制造业企业什么问题?

数据工匠俱乐部

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2022-04-01 20:51

以互联网公司和制造业比较为例,简单说:互联网公司的数据应用特点是其业务交易系统的规范性很低,数据是“先乱后治”,主要面向分析;而制造业的数据应用特点是业务信息系统的规范性很高,数据是“先治后用”,主要面向流程。因而,从互联网公司发源的所谓“数据中台”的概念、架构和流程,很大程度上不能简单套用到制造业头上

 

就制造业以及类似行业而言,核心业务系统是ERP,以及跟ERP相关的周边业务系统——CRM、SCM、SRM、PLM等等,数据治理的目的是支持信息系统的应用:

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我觉得在制造业信息化里,数据质量由主数据和业务质量决定,时髦名词“数据治理”应该在前面加一个字“主”,即“主数据治理”,这个词基本上等同于“主数据管理”,实际上制造业的主数据管理系统由来已久,有ERP时就有“编码系统”,今天的“主数据治理”就是编码系统的升级换代,大致应该覆盖如下领域:

  • 主数据的业务分级分类(Taxonomy and Hierarchy)

  • 主数据的概念标准化

  • 错误数据的清洗、校正

  • 数据质量监控

  • 去重,匹配和键值唯一性

  • 主数据管理工作流,包括生成、审批、发布以及人工归类等操作

  • 和ERP、CRM等业务系统集成

  • 和ETL工具以及数据分析系统集成

  • 数据关系的可视化分析

  • 数据权限管理

  • 数据合规和隐私管理

 

我认为制造业的主数据治理的方案不应该再去发明轮子,相关的业务流程以及系统架构,参照制造业信息系统之王SAP就好了,SAP的主数据治理方案叫MDG:

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SAP的主数据治理方案是以服务ERP为主要目的,包括财务、物料、客户、供应商等主要数据对象:

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“主数据治理”本来是个很成熟的软件市场,有众多的套装MDM/MDG

软件供应商:

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在有这么成熟供应商的一个市场里,当我看到很多中国制造业企业却在自研“数据中台”、“数据治理工具”,我都看不懂他们究竟要干嘛?给业务带来了什么价值?究竟解决了什么业务问题?为啥要不断发明轮子?——也许,这就是鼓吹“数据中台”的互联网公司带出来的坏习惯吧:

 

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