主数据怎么治理?
编 辑:辉总
早在十几年前,主数据管理就已经是企业信息化建设中的核心部分。由于企业普遍对此缺乏正确的认识、系统个数较少,数据混乱现象不明显等原因,导致主数据管理这一手段并没有被企业真正的重视起来。
在IT架构建设中,也被安排在较为靠后的阶段,即使治理也是建立一个系统,从后端、从局部,把需要的主数据先治理了。而没有从全局、体系化进行治理,标准不能制度化、标准融不进流程,更别谈自动化和常态化了。
目前只有部分强监管或者强制投入的公司做的比较好,而更多的公司主数据治理仍然处于初级阶段。
01 主数据是什么
主数据是指满足跨部门业务,跨流程,跨主题,跨系统,跨技术,协同需要的、反映核心业务实体状态属性的组织机构基础信息,主数据具有权威性,全局性,共享性,扩展性等特点。
主数据是参与业务事件的主体或资源,是具有高业务价值的、缓慢变化的数据,而且它可能在企业业务开展过程中被反复引用;
主数据与基础数据有一定的相似性,都是在业务事件发生之前预先定义。但又与基础数据不同,主数据的取值不受限于预先定义的数据范围,而且主数据的记录的增加和减少一般不会影响流程和IT系统的变化。
但是,主数据的错误可能导致批量的事务数据错误。
常见主数据包含如下几类:
组织机构及利益相关者主数据包括:部门、岗位、人员、岗位级别,客户、供应商、合作伙伴、竞争对手等;
财务类主数据包括:预算、利润、合同、财务科目、固定资产、应收账户、应付账户等
项目类主数据包括:项目,合同等;
产品主数据包括:标的、车辆、保单、产品、物料、设备、服务、版本、价格、标准操作等;
知识类主数据包括:标准、品牌、专利、工艺、培训等。
02 主数据治理的意义和难点
治理主数据,能帮助跨部门协同沟通,让各部门有一个沟通基础,减少理解差异导致的重复沟通和内卷;
统一业务定义,让各部门统计报表指标定义一致,减少需求重复,减少IT重复实现相同报表和指标问题;
统一管理口径,使管理人员可以看清楚全局,更高效进行管理和决策;
统一技术标准,减少系统间转换步骤,提升系统间传输效率。
主数据治理是数据字化的基础,只有做好主数据治理,才有可能实现数字化。
主数据的错误可能导致大批量的事务数据错误,因此主数据最重要的管理要点是增量数据从源头控制,存量数据需要构建保障体系进行数据内容校验,设计检验规则和质量指标长期持续监控;
目前大多数公司比较关注存量数据治理,而忽略增量数据控制,有可能也是因为数据治理不被领导重视,成果不明显等原因,导致一直在做数据治理,一直没什么效果;
比如保险行业,从多年前保监会就要求标准化保质保量报送数据,所有数据报送要求都非常严格,未按标准报送的数据,需要公司盖章说明原因,效果确实有一些,但还是形成不了体系,无法全局标准,标准不能制度化,标准融不进流程,更别谈自动化和常态化了。
03 主数据成功的基础
与数据治理一样,主数据治理也不是一个单一维度、单一组织层面的课题,需要整个组织共同完成。
我简单梳理了一下,应该从战略、文化、设计、技术和时机5个层面予以支持:
战略:组织架构支撑,领导支持,管理制度支持;
文化:相关人员有数据治理意识;
设计:作为数据治理全局规划,设计者需要有全局、体系化、前瞻性、以终为始思维;
技术:在数据治理过程中,目前一般公司的技术都能达到相应的要求;
时机:时机很重要,比如保险业,当前内部和外部都指向数字化,这是客户主数据治理很好的契机,
外部有国家层面指导,要求企业数字化转型,有强监管文件,要求不实名就不能投保,还有反洗钱相关强规定,要求保费多少以上必须实名相关信息。
在当前市场环境,保单成本和市场瓶颈的压力巨大,保险公司如果不做数据字化转型,被淘汰只是时间问题,所以外部和内部强需求下,应该是比较好的时机,有可能可以实现自上而下自下而上的客户主数据治理落地。
04 主数据治理体系
根据多年的保险行业主数据治理实战经验,本人整理了主数据治理的4大体系:管控体系、标准体系、质量体系和安全体系。
以这四大体系作为依据,借助组织的力量,协同其他部门,才有可能将主数据的质量下限控制在较好的水平线以上。
四大体系具体为:
1、主数据管控体系--《客户数据管理办法》
主数据业务管理流程:主数据的申请、校验、审核、发布、变更、冻结、归档等进行全生命周期管理,满足主数据在企业深入应用的不同管理需求。
2. 主数据标准体系--《客户数据标准管理》
主数据标准管理流程:通过对主数据标准的分析、制定、审核、发布、应用与反馈等流程进行设计,保证主数据标准的科学、有效、适用。
3. 主数据质量体系--《客户数据质量管理》
主数据质量管理流程:对主数据的创建、变更、冻结、归档等业务过程进行质量管理,设计数据质量评价体系,实现数据质量的量化考核,保障主数据的安全、可靠。
4.主数据安全体系《客户数据安全管理》
-END-