产品信息管理(PIM)， DAM, EAM, PII，数据丰富，匹配和链接。不太清楚这些缩写、术语和宣传的含义，以及它们与主数据管理(MDM)的关系?将MDM定义放在这个A-Z MDM中。

A

分析[Analytics]

发现数据中有意义的模式。对于业务，数据分析用于获得洞察力，从而优化流程和业务策略。主数据管理可以通过提供有组织的主数据作为分析的基础或将受信任的主数据链接到分析的新类型信息输出来支持分析。

应用数据管理[Application Data Management:ADM]

操作特定业务应用程序所需的应用程序数据的管理和治理。ADM的作用与MDM相似，但范围要小得多，因为它只允许管理单个应用程序使用的数据。

应用程序编程接口[Application Programming Interface (API)]。

大多数软件(如应用程序和操作系统)的一个集成部分，它允许一个软件与其他类型的软件交互。在主数据管理中，并不是所有的功能都必须在软件平台中处理。例如，您希望能够向外部系统和应用程序传递或接收数据。通过使用内置在软件中的api，可以实现这一点，从而扩展MDM解决方案的功能。

资产【Assets]

在MDM术语中，可以以稍微不同的方式理解资产。有一个术语“数据作为资产”，其中资产被定义为可以“拥有”或“控制”以产生价值的某种东西。这里我们讨论一种将某物视为资产的方式。但是，当您听说资产管理和企业资产与MDM结合使用时，资产是可以优化管理的更实际的东西。资产可以是物理的(人、建筑物、部件、计算机)和数字的(数据、图像)。

同时,看到DAM。

体系结构【Architecture】

MDM解决方案不是你买了就开始使用的东西。需要将它安装到特定的企业设置中，并与整个企业体系结构和基础设施集成，这就是为什么MDM体系结构是MDM过程的第一步。

属性【Attributes】

在MDM中，属性是帮助定义实体的规范或特征。例如，一个产品可以有几个属性，比如颜色、材质、尺寸和组件。MDM支持管理产品数据，包括相关属性数据。

也看到实体【Entity】。

B

商业智能【Business Intelligence (BI)】。

商业智能是一种分析方法。它需要帮助组织了解他们的操作、客户、财务、产品性能和许多其他关键业务度量的策略和技术。MDM通过向BI解决方案提供可信的主数据来支持BI工作。

另外,看分析。

大数据【Big Data】。

大型或复杂的数据集，使传统的数据处理工具不能满足需要。大数据有三个v: Volume(大量数据)，Velocity(高速创建的数据)和Variety(数据有多种形式和范围)。使用大数据技术的目的是获取数据并将其转化为可操作的见解。从大数据分析中收集的信息可以链接到你的主数据，从而提供新的层次的见解。

物料清单[Bill Of Materials (BOM)]。

构建产品所需的部件或组件的列表。

B2B、B2C B2B2C。无论您是作为企业对企业、企业对消费者或任何组合进行操作，如果您处理大量关于产品、客户、资产、位置或员工的主数据，那么主数据管理都是适用的。

业务规则 【Business rules】。

业务规则是MDM解决方案中设置的允许修改数据的条件或操作。根据业务规则，您可以确定如何组织、分类、充实和管理数据。业务规则通常用于工作流。

同时,看到工作流。

C

客户数据集成【Customer Data Integration (CDI)】。

将从内部和外部来源获得的客户信息组合起来以生成统一的客户视图的过程。CDI通常被认为是客户数据MDM的一个子集。

同时,看到CMDM。

客户数据平台【Customer Data Platform (CDP)】

一种营销系统，它将公司来自营销和其他渠道的客户数据统一起来，以优化消息和报价的时机和目标。MDM平台通过将CDP数据链接到其他主数据(如产品和供应商数据)来支持CDP，从而最大化数据的潜力。

变更管理【Change Management】

准备和支持个人、团队和组织进行组织变革。在任何MDM实现中，如果您想最大化ROI，这都是必须的，因为这与更改流程和思维方式密切相关。

清洗。【Cleansing】

比如数据清理。识别、删除和/或纠正不准确数据记录的过程(例如，通过重复数据删除)。数据清理消除了无用数据的问题，以确保整个企业的质量和一致性，是任何像样的主数据管理过程的一个完整过程。

同时,看到重复数据删除。

云。【Cloud】

MDM解决方案有很多变体，现在的一个中心问题是，是在本地还是在云中(或者混合在一起，称为混合)存储MDM解决方案。云MDM正在缓慢增长，许多供应商提供了在云中托管的可能性，但是出于安全考虑，大多数公司仍然选择内部解决方案。对于托管的云解决方案，通常运行在Amazon的Web服务、Microsoft的Azure或谷歌云上，组织不必安装、配置、维护和托管硬件和软件。它被外包给第三方，通常作为订阅服务提供。

另外,看到SaaS。

沟通。【Communication】

在实现MDM解决方案时不要忘记这一点。重要的是，整个公司每天都要了解MDM是什么，它能带来什么价值，它对每个人意味着什么。这是人们承诺的唯一方式。

另外，参见变更管理。

上下文。【Contextual】

例如上下文主数据管理。有时称为情景MDM(参考Gartner Hype Cycle)。它指的是管理可变的主数据，而不是传统的、更静态的主数据。随着产品和服务变得越来越复杂和个性化，数据也变得越来越复杂，使得管理变得同样复杂。动态和上下文相关的主数据管理将是MDM领域的下一个热门话题。

了解更多。

客户关系管理 【Customer Relationship Management (CRM)】

一个可以帮助企业管理业务关系以及与之相关的数据和信息的系统。对于小型企业来说，CRM系统足以管理客户数据的复杂性，但在大多数情况下，组织有多个CRM系统，用于不同程度和不同目的。例如，销售和营销组织经常使用一个系统，财务部门使用另一个系统，可能还会采购第三个系统。MDM可以提供这些系统之间的关键链接。它不取代CRM系统，而是支持和优化CRM系统的使用。

同时,看到ERP。

客户主数据管理。【Customer Master Data Management】

有时也称为客户数据MDM。其目标是获得关于每个业务客户(所谓的360度客户视图)跨系统、跨位置等的单一而准确的数据集，以创建最佳的客户体验并优化流程。

了解更多。

D

数字资产管理【Digital Asset Management (DAM)】。

数字资产(通常是图像、视频、数字文件及其元数据)的业务管理。许多企业都有独立的或自行开发的DAM解决方案，这限制了数据流的效率，从而延迟了流程，例如将新产品安装到电子商务网站。MDM使您能够更有效地处理数字资产，并将其与其他数据连接起来。在一些MDM解决方案中，DAM可以是预先构建的函数。

数据。【Data】

数据是一个计算术语，用来描述计算机系统所存储的字符、符号、数字和媒体。数据是未经处理的信息。

同时,看到信息。

重复数据删除。【Deduplication】

消除数据集中冗余数据的过程，方法是识别和删除相同数据的额外副本，只留下一个高质量的数据集。数据重复是一个常见的业务问题，它会造成资源浪费并导致糟糕的客户体验。在实现主数据管理解决方案时，彻底的重复数据删除是该过程的关键部分。

域。【Domain】

在MDM世界中，域被理解为您的业务可以从数据管理中受益的几个领域之一，例如产品数据域、客户数据域、供应商数据域等。

同时,看到多畴的。

数字转换【Digital Transformation】。(或数字中断【Digital Disruption】)。

指与数字技术在人类社会各方面的应用相关的变化。对于企业来说，数字化转型的一个核心方面是“永远在线”的消费者，这迫使组织改变他们的商业战略和思维，以提供优秀的客户体验。数字化转型也对效率和工作流程产生重大影响(如所谓的第四次工业革命，由自动化和数据驱动，也被称为工业4.0)。MDM可以在推动数字转换方面发挥关键作用，因为这些转换的基础是数据。

D-U-N-S。【Data Universal Numbering System】

数据通用编号系统。D-U-N-S编号是由邓白氏公司提供的每个业务实体的唯一九位数标识符。该系统被广泛用作标准业务标识符。一个好的MDM解决方案应该能够支持使用D-U-N-S，方法是提供两个系统之间的集成。

 

E

企业资产管理【Enterprise Asset Management (EAM). 】

对组织资产(如设备和设施)的管理。

同时,看到资产。

企业资源规划【Enterprise Resource Planning (ERP)】

指用于管理日常业务活动的企业系统和软件，如会计、采购、项目管理、库存、销售等。许多企业有多个ERP系统，例如，每个系统管理关于产品、位置或资产的数据。全面的MDM解决方案是ERP的补充，它确保ERP使用的每个数据域的数据在多个ERP实例之间是准确的、最新的和同步的。

充实。【Enrichment】

数据充实是指用于增强、细化或以其他方式改进原始数据的过程。在MDM环境中，可以通过包括第三方数据来获得更完整的视图，比如向客户主数据添加社交数据，从而丰富主数据。MDM消除了手工的产品丰富过程，代之以定制的工作流、业务规则和自动化。

另外，请参阅工作流和业务规则。

实体。【Entity】

对企业感兴趣的对象(例如，人、地方、事物、概念和事件)的分类。

ETL。

提取、转换和加载。数据仓库中的一种过程，负责从源系统中提取数据并将其放入数据仓库。

 

G

黄金记录。【Golden Record】

在MDM世界中，有时也称为“单一版本的真相”。这是您希望主数据处于的状态，也是每个MDM解决方案努力创建的状态:尽可能创建最纯粹、完整、可靠的数据记录。

治理。【Governance】

数据治理是一组实践和过程的集合，旨在创建和维护一个健康的组织数据框架，方法是建立确保在整个企业中对数据进行正式管理的过程。它可以包括围绕版本控制、批准等创建策略和流程，以维护组织信息的准确性和可靠性。数据治理本身并不是一门技术学科，而是现代组织中不可或缺的学科，是任何数据管理活动的基本补充。

GS1。全球标准。【Global Standards One】

GS1标准是全球100多万家公司使用的唯一标识码。这些标准旨在为企业在识别和共享有关产品、位置、资产等重要信息时建立一个共同的基础。最容易识别的GS1标准是条形码和射频识别(RFID)标签。MDM解决方案将支持和集成跨行业的GS1标准。

 

原文：https://blog.stibosystems.com/the-complete-a-z-of-master-data-management

本文：https://pub.intelligentx.net/node/845

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