数据治理究竟解决了制造业企业什么问题?
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：
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：
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：
“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：
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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