读DAMA数据管理知识体系指南31参考数据和主数据概念（上）
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1.1. 满足构造数据需求
[*]1.1.1. 构造中的多个业务领域必要访问相同的数据集，并且他们都相信这些数据集是完整的、最新的、一致的
1.2. 管理数据质量
[*]1.2.1. 数据的不一致、质量题目和差异均会导致决策错误或丧失机会
1.3. 管理数据集成的成本
[*]1.3.1. 在没有主数据的环境下，将新数据源集成到一个已经很复杂的环境中成本会更高，这减少了因对关键实体的界说和识别方式的变化而产生的额外成本
1.4. 降低风险
[*]1.4.1. 主数据简化了数据共享架构，从而降低了与复杂环境相关的成本和风险
1.5. 会合管理的参考数据的利益
[*]1.5.1. 通过使用一致的参考数据，满足多个项目的数据需求，降低数据整合的风险和成本
[*]1.5.2. 提升参考数据的质量
1.6. 数据驱动型的构造运动通常侧重于交易数据
[*]1.6.1. 利用此类交易数据的能力高度依赖参考数据和主数据的可用性和质量
2. 目的
2.1. 确保构造在各个流程中都拥有完整、一致、最新且权势巨子的参考数据和主数据
2.2. 促使企业在各业务单元和各应用系统之间共享参考数据和主数据
2.3. 通过接纳标准的、通用的数据模型和整合模式，降低数据使用和数据整合的成本及复杂性
3. 原则
3.1. 共享数据
[*]3.1.1. 为了能在构造中实现参考数据和主数据共享，必须把这些数据管理起来
3.2. 所有权
[*]3.2.1. 参考数据和主数据的所有权属于整个构造，而不是属于某个应用系统或部门
[*]3.2.2. 必要广泛共享，所以必要全局的构造管理
3.3. 质量
[*]3.3.1. 参考数据和主数据必要持续的数据质量监控和治理
3.4. 管理职责
[*]3.4.1. 业务数据管理专员要对控制和包管参考数据的质量负责
3.5. 控制变动
[*]3.5.1. 在给定的时间点，主数据值应该代表构造对正确和最新内容的最佳理解
[*]3.5.2. 对参考数据的更改应该遵循一个明确的流程：在实施变动之前应该进行沟通并得到答应
3.6. 权限
[*]3.6.1. 主数据值应仅从记录系统(System of Record)中复制。为了实现跨构造的主数据共享，可能必要创建一个参考数据管理系统(System of Reference)
4. 主数据和参考数据的区别
4.1. 同类型的数据在构造中扮演不同的角色，也有不同的管理要求，经常会在交易数据和主数据、主数据和参考数据之间进行区分
4.2. 奇泽姆(Malcolm Chisholm)提出了一种六层的数据分类法，包括元数据、参考数据、企业结构数据、交易结构数据、交易运动数据和交易审计数据
[*]4.2.1. 参考数据(Reference Data)
[*]4.2.1.1. 代码表和形貌表，仅用于形貌构造中的其他数据，或者仅用于将数据库中的数据与构造之外的信息接洽起来
[*]4.2.2. 企业结构数据(Enterprise Structure Data)
[*]4.2.2.1. 管帐科目表，能够按业务职责形貌业务运动
[*]4.2.3. 交易结构数据(Transaction Structure Data)
[*]4.2.3.1. 客户标识符，形貌了交易过程中必须出现的一些要素
4.3. 主数据
[*]4.3.1. 主数据是“以与业务运动相关的通用和抽象概念情势提供业务运动语境的数据，包括业务交易中涉及的内部和外部对象的详细信息（界说和标识符），如客户、产品、雇员、供应商和受控域（代码值）”
[*]4.3.2. 主数据必要为概念实体（如产品、地点、账户、个人或构造）的每个实例识别和开辟可信的实例版本，并维护该版本的时效性
[*]4.3.3. 主数据面临的重要挑衅是实体解析（也称为身份管理，Identity Management），它是识别和管理来自不同系统和流程的数据之间的关联的过程
[*]4.3.4. 主数据管理工作就是为了消除这些差异，以便在不同环境中一致地识别单个实体、实例
4.4. 参考数据
[*]4.4.1. 参考数据和主数据有着相似的用途
[*]4.4.2. 两者都是应该在企业层面上被管理的共享资源
[*]4.4.3. 如果相同的参考数据拥有多个实例就会降低效率，并会不可避免地导致实例间的不一致，不一致就会导致歧义，歧义又会给构造带来风险
[*]4.4.4. 乐成的参考数据或主数据管理规划包罗完整的数据管理职能（数据治理、数据质量、元数据管理、数据整合等）
[*]4.4.5. 参考数据不易变化，它的数据集通常会比交易数据集或主数据集小、复杂水平低，拥有的列和行也更少
[*]4.4.6. 参考数据管理不包括实体解析的挑衅
4.5. 参考数据管理(Reference Data Management, RDM)
[*]4.5.1. 必要对界说的域值及其界说进行控制
[*]4.5.2. 参考数据管理的目的是确保构造能够访问每个概念的一整套正确且最新的值
[*]4.5.3. 参考数据管理面临的一个挑衅是由谁主导或负责参考数据的界说和维护
[*]4.5.4. 确定获取数据和管理更新的责任是参考数据管理的一部分
[*]4.5.5. 缺乏维护问责会带来风险，因为参考数据中的差异可能会导致对数据上下文的误解
4.6. 主数据管理(Master Data Management, MDM)
[*]4.6.1. 必要对主数据的值和标识符进行控制，以便能够跨系统地、一致地使用核心业务实体中最正确、最及时的数据
[*]4.6.2. 主数据管理的目的包括确保当前值的正确性和可用性，同时降低由那些不明确的标识符所引发的相关风险
4.7. 主数据和参考数据为交易提供了上下文信息，因此它们在企业运营过程中（如在CRM和ERP系统中）塑造了进入构造的交易数据，并支持对交易数据的框架分析
5. 参考数据
5.1. 在任何构造中，都存在一些必要跨业务领域、跨流程和跨系统使用的数据
5.2. 数据使用者在看到不一致的数据之前，通常都会假设这些数据在整个构造中具有一定的一致性
5.3. 存在多套在本质上作用相同的系统，它们相互隔离，无法沟通
5.4. 最基本的参考数据由代码和形貌组成，但是有些参考数据可能更复杂，还包罗映射和条理结构
5.5. 参考数据可以用不同的存储方式满足不同的需求
5.6. 存储技术
[*]5.6.1. 关系数据库中的代码表
[*]5.6.1.1. 通过外键与其他表链接，以保持数据库管理系统中的参照完整性功能
[*]5.6.2. 参考数据管理系统
[*]5.6.2.1. 用于维护业务实体，允许，未来状态、弃用值以及术语映射规则，以支持更广泛的应用和数据整合使用
[*]5.6.3. 用特定于对象属性的元数据指定允许值，重点在于应用步调的调用接口或用户界面访问
5.7. 参考数据管理必要控制和维护界说的域值、界说以及域值内和域值间的关系
5.8. 参考数据管理的目的是确保不同功能之间引用的值是一致的、最新的，并且构造内部均可以访问这些数据
5.9. 参考数据结构
[*]5.9.1. 根据参考数据所代表的粒度和复杂性，可以将其构造为一个简单的列表、一个交叉引用或一个分类
[*]5.9.2. 列表
[*]5.9.2.1. 最简单的参考数据是由代码值和代码形貌组成的列表
[*]5.9.2.2. 代码值是主标识符，是在其他上下文中出现的短格式参考值
[*]5.9.2.3. 与所有的参考数据一样，列表必须满足数据消费者的需求，包括对适当的详细水平的要求
[*]5.9.3. 交叉参考数据列表
[*]5.9.3.1. 不同的应用步调可以使用不同的代码集表示相同的概念
[*]5.9.3.2. 列表不被规范化才有用，因为非规范化的结构偶然会使得理解这些关系变得更加轻易
[*]5.9.4. 分类法
[*]5.9.4.1. 分类参考数据体系根据不同级别的差异性获取信
[*]5.9.4.2. 分类法(Taxonomies)利用内容分类和多方位的导航以支持商务智能
[*]5.9.4.3. 分类参考数据可以按递归关系储存
[*]5.9.4.4. 分类法管理工具也可以维护数据条理信息
[*]5.9.4.5. 条理结构包括代码、形貌和对各个代码进行分类的父代码的引用
[*]5.9.5. 本体
[*]5.9.5.1. 一些构造将用于管理网站内容的本体作为参考数据的一部分，这是因为本体模型也被用来形貌其他数据或将构造数据与构造边界之外的信息接洽起来
[*]5.9.5.2. 本体模型也可以理解为是元数据的一种情势
[*]5.9.5.3. 维护本体的最佳实践类似于参考数据管理的最佳实践
[*]5.9.5.4. 本体的重要用例之一是内容管理
5.10. 专有或内部参考数据
[*]5.10.1. 许多构造通过创建参考数据来支持内部流程和应用，这些专有的参考数据通常会随着时间的推移而快速增长
[*]5.10.2. 参考数据管理的一部分工作就是通过管理这些数据集，理想环境下，使各个数据集之间具有一致性，并让这种一致性服务于构造
[*]5.10.3. 数据管理人员必须在使用相同词汇指代相同信息的需求和不同流程之间保持一定机动性的需求之间找到平衡
5.11. 行业参考数据
[*]5.11.1. 行业参考数据(Industry Reference Data)是一个宽泛的术语，用于形貌由行业协会或政府机构而不是由某个构造创建和维护的数据集，以便为编码重要的概念提供一个通用的标准
[*]5.11.2. 是数据共享和互操纵性的先决条件
[*]5.11.3. 行业参考数据是由使用这些数据的构造的外部构造生成和维护的，但这些行业参考数据必要理解构造内的事物，它可能必要提供一些对具体的数据质量管理工作（如第三方业务目录）、业务计算（如外汇汇率）或业务数据扩充（如营销数据）的支持
5.12. 地理或地理统计参考数据
[*]5.12.1. 地理或地理统计参考数据(Geographic or Geo-statistical Reference Data)可根据地理信息进行分类或分析
5.13. 计算参考数据
[*]5.13.1. 许多商业运动都依赖于使用一些通用的、持续计算的数据
5.14. 标准参考数据集的元数据
[*]5.14.1. 和其他数据一样，参考数据也会随着时间的变化而变化
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