康尼机电静态数据治理实施与效果

王洪涛

摘？要：为了保障公司各单位和各系统之间的静态数据的完整性、一致性和准确性，推进系统集成应用，结合公司更换ERP系统和PDM系统的契机，实施静态数据治理，通过建立静态数据技术标准、管理标准、对历史静态数据进行清洗并实施专业静态数据治理系统，规范静态数据的查询、新增、修改、停用及分发等日常维护工作，保障日常业务顺利开展，实现系统无缝集成，为未来公司集团采购等业务、商业智能和决策支持等应用打下坚实基础。

关键词：静态数据；静态数据治理（SDG）；MD；主数据；MDM；主数据管理

一、名词解释

主数据（MD，Master Data的缩写）：是指在整个企业范围内，各个信息系统间要共享、重复利用和互相关联的基础数据，静态数据是企业内部能够跨业务重复使用的价值较高且变化较少的数据，例如，物料基本信息用于ERP、PDM和MES等；客户基本信息用于ERP、CRM等系统。

静态数据（SD，Static Data的缩写）：是指在企业的业务管理过程中相对静态不变的数据的统称，一般是指某业务实体对象的档案数据的集合，包含编码数据、静态数据以及业务场景数据等。

静态数据治理（SDG，Static Data Governace的缩写）：静态数据治理就是通过建立完善静态数据治理的标准、流程和制度，构建企业级静态数据中心并通过必要的信息化等技术手段来确保系统间数据顺利集成，跨系统数据自动关联，业务顺利开展，并在整个企业范围内、各个系统间及各个业务场景下保持数据的准确性、一致性和完整性，实现静态数据全面治理的目标。

二、 康尼机电静态数据治理背景

截止2013年，康尼机电陆续建立实施了多个信息化应用系统，数据孤岛现象情况严重，数据描述标准不一致，甚至存在相同数据在各系统间编码不一致的现象，致使系统间无法顺利集成，严重影响了信息化系统的利用效率和价值。比如订单交付不准确、销售效能低下、客户满意度降低以及生产力降低等，公司要持续发展，必须要改变这种现状。

康尼机电2012年公司开始集团化运作，逐渐在集团层面上对公司经营活动进行管控，这些管控要求需要各个公司、各个系统中要有一致的静态数据作为支撑，实施静态数据治理可以使各个公司、各个系统的静态数据统一。

康尼机电中长期信息化规划提出“以实现智慧康尼、绿色康尼为目标，以信息化技术为手段，自下而上、由内到外搭建起集团的智能化、绿色化应用平台”的长期目标。从目标可以看出，未来康尼机电信息化系统在整个公司应是集成的、实时的、共享的、自动化的和智能化的，要实现这个愿景，建立公司级别的统一数据标准，实现静态数据的统一，实现系统的集成是最基本的条件，静态数据治理势在必行。

三、 静态数据治理项目建设和实施的内涵

康尼机电实施静态数据治理，主要是从业务和管理需求出发。

◎识别需要共享管理的静态数据和业务场景相对的静态数据；

◎建立完善静态数据的管理标准和技术标准，完善静态数据模型；

◎搭建靜态数据治理组织，梳理静态数据治理流程，明确静态数据治理职责；

◎对历史数据进行清洗完善，消除错误，完善信息；

◎借助专业的静态数据治理信息化平台辅助静态数据治理工作，使静态数据治理能自动、高效运行，并实现责任追溯和考核。

保障全公司、各系统间静态数据维护的规范性，数据的准确性、一致性和完整性，实现系统自动集成，为实现康尼决策的科学化、智能化打下坚实基础，最终有效支撑实现公司中长期发展战略规划。

四、康尼机电静态数据治理项目实施方案

1、建立静态数据治理架构

由于静态数据治理是一个全集团的长效工作，为切实有效、有计划地推进此项工作，明确责任，在静态数据治理项目实施初期，公司组建了由高层领导、各分子公司业务领域负责人及具体数据维护人员组成的静态数据治理组织，并以公司文件进行发布，组织架构如图1所示。静态数据治理组织全面负责静态数据治理工作，包括静态数据治理标准、技术标准、维护流程的制定、静态数据的清洗和维护，以及静态数据治理工作的评估考核。公司专门内聘懂业务、经验丰富的员工作为专职集团静态数据治理管理人员。

由于每类静态数据的特性相差很大，在制定其标准的时候需要不同的专业知识、不同业务部门参与，故在搭建组织时候，充分考虑这一点，在组织内部进行了小组划分，分别负责不同静态数据的标准规范制定。

2、建立静态数据治理相关标准

（1）建立静态数据技术标准

静态数据技术标准主要是明确项目要管理哪些静态数据、每类静态数据的分类原则、编码规则、所管理的属性和属性填写规范等内容。

① 识别静态数据

对于不同企业，静态数据的定义和范围可能都不一样，这与企业的管理需求有密切关系。根据康尼机电当前需求，首先纳入静态数据治理项目的静态数据有物料、供应商、客户、客户联系人、人员、部门、项目和银行，其它静态数据根据公司管理需求逐步纳入。

② 划分静态数据类别

将静态数据划分类别，有助于减少静态数据治理复杂度，在业务上实现按类查询统计。在静态数据治理实施过程中，项目组按照静态数据的自然属性相似性，参照国际、国内和行业标准，结合管理需求进行多层级分类，将公司物料静态数据分为34个大类、265个中类和2 087个小类，如图2所示。

③ 制定数据模型

数据模型是指一类物料需要管理哪些属性、哪些属性参与编码，“灰铸铁”物料数据模型如图3所示。静态数据治理项目组连同系统实施方调研了标准化管理、生产、采购、销售和项目管理等业务部门需求，并结合ERP、PLM、FRACAS、CRM和SRM等系统要求，制定了2 102个数据模型，其中物料静态数据治理属性最多达118个属性。