(好文)主数据与数据中台有什么区别?

对主数据的解释

主数据是描述核心业务实体(如客户、供应商、地点、产品和库存)的一个或多个属性。所以主数据即是在进行企业业务架构分析中发现的核心业务对象。

或者讲主数据是企业已经存在的涉及到价值链核心业务流程的各个IT系统的基础数据。对于ERP系统客户,供应商,物料,BOM,产品,合同,订单等都应该是最基础的数据,对于项目管理系统而言项目信息,WBS信息则是最基本的基础数据。而对于CRM系统则客户,销售项目是最基本的基础数据。基础数据要上升到主数据的高度还有一个条件,即该数据产生在一个源IT系统中,但是会在多个其它的IT系统中使用到。

对主数据进行管理的系统即是主数据系统。

对数据中台的解释

对于业务中台相对来说比较好理解,简单一句话就是共性业务能力下沉形成的多个微服务化的业务能力提供中心供上层应用使用。而对于数据中台,我们也可以总结为一句话就是,把数据变成资产并服务于业务的机制。数据来源于业务并反哺业务,不断的迭代循环。

数据中台是实现业务中台核心共享数据的跨域整合,再通过加工后提供整合后的数据服务能力。这里面有两个重点,即第一数据要跨域整合,第二数据要加工处理后再提供增值服务能力,这个加工可能简单的汇总表,也可能是复制的底层数据模型和智能分析算法。

业务中台重点是业务数据化,而数据中台重点是数据业务化,数据来源于业务又反哺业务。就建设和支撑层面来说我原来也总结过,即业务中台是基础业务能力支撑,必须要有,数据中台是增值能力支撑,刚开始没有也不会影响到业务本身的运作。

对主数据和数据中台区别的说明

在了解清楚了两者的基本定义后,再来看区别。如下图:

对两者的区别点进一步说明如下:

  • 主数据出现在传统架构,数据中台出现在新中台和微服务架构中,两者本身不在一个层面。

  • 主数据在传统架构里面属于业务系统,在中台和微服务架构下可能会被拆分为多个微服务。即原来主数据管理的物料,供应商,人员可能会拆分中台架构里面的物料中心,供应商中心,人员中心。

  • 主数据在整个架构演进后,会转变为业务中台各个中心,这些模块仍然属于业务中台内容而不是数据中台的内容。

  • 主数据在传统架构里面由于存在数据共享模式,因此一般也包括ETL,数据集成等功能。但是转到中台架构后,由于在业务中台核心是数据不落地实时开放共享,因此已经不存在这种集成点,即老架构里面的【1】这个点在中台架构中已经不存在。

  • 原来主数据系统可能存在提供某类主数据全局视图的数据服务能力,或者存在涉及查询多个主数据对象后的整合数据服务能力,该部分能力在新架构中转移到数据中台中的数据服务能力开放来提供,如上图红线部分。

想知道区别,咱们肯定是先来看概念。

一、主数据

顾名思义,也就是主要的数据。如果只针对数据内容,数据可以分为:基础数据和衍生数据,主数据其实是我们对基础数据更近一步分类的其中一类。

我们把基础数据分为:主数据、参考数据、交易数据和关系数据

很多公司都知道主数据重要,可大部分公司主数据都做得很差。

因为信息化过程中更多的是考虑短期效益跟快速见效,一般系统上多了,才回头恍然知道主数据的重要性,数据统一口径的重要性,可要重新搞,又是个大工程,结果不了了之

  • 主数据动的不仅仅是系统 还要考虑业务

  • 二、数据中台

    这个我已经说烂了,我的文章里也有很多是讲数据中台的,核心是减少重复工作,提升企业和每个人的开发效率,比如说原来做一个抖音需要1年,现在做10个类似抖音的产品只需要半年,因为基础框架都好了,直接复用就好。

    三、区别

    我非常不理解,为什么要问区别,这两个完全就不是一回事,或许你的意思是,如何做好数据中台,也做好主数据?那么我想说,做好数据中台的公司,主数据一定是好的。

    一般来说,先有主数据治理,后有数据中台的搭建。

作为一个十年的老IT人,我第一眼看见这个问题的感觉是:???这两个什么关系都没有,是怎么扯上关系的???

但是既然问题都出来了,我就勉强来解释一下吧。

老样子,先看两个的概念,再看区别。

主数据,我看很多人都觉得不好理解?其实就是最重要,最核心的数据,比如说你买了一双鞋子,800+20的邮费,那邮费就是次要的数据,800才是最主要的数据,也就是能通过数据找到业务增长点的数据。

数据中台,我已经讲过很多了,就是为了避免重复造轮子,我的很多文章,从是什么,为什么,怎么做讲的都很清楚了,说个图看一下就行了。

至于区别,是没有的,根本扯不上关系。

至于联系,数据中台做好的基础是主数据处理的很好,没别的了。

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数据中台:具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现四个核心能力,让企业员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。从本质上来说,数通畅联的DAP数据分析平台的作用就类似于数据中台,它能够高效、快捷地将各业务系统的数据进行收集和加工,在获取业务系统来源数据的同时,会对每一天的数据添加时间节点,用于查看每一个时间节点的数据等等。这个过程是把业务生产资料转变为数据生产力,同时数据生产力反哺业务,不断迭代循环的闭环过程。

主数据:在目前的大数据时代,企业之间各个部门的数据权限划分模糊,不同应用系统不同对于相同的字段在数据库中命名非常的随意,很难保证统一,并且在进行数据统一时,很多应用系统的数据表的表结构就需要进行变更,修改数据的存储样式,很可能会对企业造成不可评估的影响。而主数据的存在就是把企业的多个业务系统中最核心的、最需要共享的数据(主数据)进行整合,集中进行数据的清洗和标准化。并且以集成服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给需要使用这些数据的应用系统。

数通畅联的数据中台方案(MDM基础数据平台+ ESB企业服务数据总线+DAP数据分析平台)中,由HR系统将各业务系统的权威数据发送至基础数据平台,在基础数据平台进行数据清洗治理和加工,统一规划后的数据发送到其他业务系统。在数据分析平台中,通过对数据的加工和整合,通过与基础数据平台进行修整和清洗的黄金数据进行关联,通过产品的内置图形化组件将数据进行可视化展现等手段,可以大大地提高企业领导层的决策能力和企业数据的分析能力

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域,感谢您的阅读与关注。

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1.主数据指系统间共享数据(例如,客户、供应商、账户和组织部门相关数据)。与记录业务活动,波动较大的交易数据相比,主数据(也称基准数据)变化缓慢。在正规的关系数据模型中,交易记录(例如,订单行项)可通过关键字(例如,订单头或发票编号和产品代码)调出主数据。主数据必须存在并加以正确维护,才能保证交易系统的参照完整性。

2.数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台,在大数据生态中处于承上启下的功能,提供面向数据应用支撑的底座能力。

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数据治理及数据中台建设都离不开主数据管理,两者使用的方法及数据定义、处理方式没有大的区别。元年科技认为部分数据中台产品中,会将相当一部分标签数据也纳入主数据管理范畴之中。

主数据:在企业中用来定义业务对象的、具有持续性、非交易类的数据。相对于交易类数据,主数据是相对稳定的数据。在企业中,像产品、物料、客户、供应商、员工、会计科目信息等都是主数据。

元年科技认为主数据是组织中需要跨业务、跨部门、跨系统共享的核心业务实体数据,是企业的核心数据,这些数据由于应用广泛,必须严格保证其唯一性、一致性、准确性、实时性。

数据中台:数据中台,解决的是企业数据的“存”、“通”、“用”的难题,即帮助企业实现连接数据孤岛,让一切业务数据化。数据中台是一个承接技术,引领业务,构建规范定义的,全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台,建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。数据中台距离业务更近,能更快速地响应业务和应用开发的需求,可追溯,更精准。

元年科技认为数据中台发展经历了四个阶段,分别是:数据库阶段、数据仓库阶段、数据平台阶段、数据中台阶段,从数据的角度来梳理这个过程分别是:1、数据库阶段,主要是OLTP(联机事务处理)的需求;2、数据仓库阶段,OLAP(联机分析处理)成为主要需求,主要解决BI和报表需求的技术问题3、大数据平台阶段,大数据平台阶段,主要解决海量数据性能和多数据源,多异构数据的整合加工问题4、数据中台阶段,数据中台阶段更强调数据复用和共享,多业务场景服务,同时强调企业组织管理架构的提升。

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主数据一般是指业务系统的数据。一个公司在发展的过程中可能会开发若干套系统,相应的也会有若干套主数据。各个主数据之间可能相互关联,也有可能相互独立。

数据中台是一个概念或者说解决方案,主要是为了快速满足企业的数据需求。建设数据中台,可以保证数据的一致性,数据相关的接口和组件可重复利用。

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主数据是数据中中数据治理的重要环节,分为业务型主数据和分析型主数据,前者为了统一各个系统核心公共数据,建立标准、并且共享,后者为提高指标公信力而生,建立标准与之参照转化为标准,实现主数据维度的数据分析

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别管那些难理解的定义,直接从他们各自在架构中的作用这个角度去理解。
主数据是中间件的一种,和消息中间件用于在多个孤立系统之间传递消息一样,主数据在多个孤立系统的交叉或共用数据之间起到规范和共享的作用。换句话书,如果没有系统孤岛,也就不会有主数据。显然,这是传统企业架构烟囱林立的必然结果。
数据中台不是中间件,它出现是微服务架构之后,中台架构理念的一部分。位于物理数据库层之上,微服务层之下的数据服务层。向下处理异构的物理数据,向上提供统一规范的数据服务。在企业系统架构中的位置与传统架构中的ORM层相当,只不过,数据中台功能上要同时处理结构化,非结构化,文档类型,影音类型,空间类型......等各种数据,性能上要能支持海量数据,高可用,高可靠等等。而传统的ORM层只是一个技术组件罢了,数据中台本身已经系统化,服务化,平台化了。

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