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| 編輯推薦： |
适读人群 ：本书适合所有将要开展和已经开展主数据管理的企业中的人员及相关从业人员阅读、参考，同时本书也适合其他数据化工作者阅读、参考。
1.主数据管理是企业数字化建设的基础。做好了主数据管理可以让数据质量大幅度提升。
2.作者做过众多主数据项目，有十几年的主数据管理经验，本书实战性强。
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| 內容簡介： |
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这是一本关于企业如何进行主数据管理的书。在认知篇中，笔者阐述了自己的数据观。在方法篇中，笔者介绍了主数据的定义和管理目标，这是后续工作的基础。然后，笔者系统地介绍了主数据管理的方法论体系，包括主数据的定义与建模、主数据管理标准与流程的制定、应用系统间数据共享的方法及如何进行历史数据清洗等内容。在数据篇中，笔者依据方法论体系，对不同类型的主数据进行了相对全面和详细的系统性介绍。因为每种主数据都是各具特色的，在不同的行业、不同的企业、不同的管理诉求和背景下，所采用的管理方法也是截然不同的。在产品篇中，笔者介绍了主数据管理系统的一些主要功能模块。
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| 關於作者： |
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张旭袋鼠云合伙人、高级副总裁；中航金网大数据部副总经理、联合实验室副主任；阿里云MVP；用友集团应用集成业务部原总经理。技术发烧友：拥有多项技术及算法专利，OSCHINA社区开源技术工具“丁丁主数据查重引擎”作者，曾获用友技术创新大赛二等奖。 方案专家、业务带头人：企业应用集成解决方案专家，企业主数据管理解决方案专家，企业数据中台解决方案专家，“七天学会主数据”系列培训视频作者，曾因营销业绩出众评选为“十佳用友人”。交付达人：常年奔波在国内各大城市的项目现场，成功主导过中国葛洲坝集团、中国建筑总公司第五工程局、国药集团、上海医药集团、碧桂园、万科、茅台集团、李宁、飞鹤乳业、全友家私、隆平高科等众多国内大型知名企业的数据化相关项目。
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| 目錄：
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认知篇
第1章 主数据的认知
方法篇
第2章 主数据管理前期调研
2.1 企业业务情况
2.2 主数据管理情况调研
第3章 主数据建模
3.1 主数据建模概述
3.2 主数据的定义
3.3 主数据的编码
3.4 主数据的属性
3.5 数据的分类规范
3.6 主数据的颗粒度问题
第4章 主数据管理业务支撑体系建设
4.1 业务支撑体系的建设目标
4.2 主数据管理组织
4.3 主数据的管理流程、维护时间和维护依据
4.4 外生主数据的管理特点
第5章 主数据管理技术支撑体系建设
5.1 技术支撑体系的建设目标
5.2 主数据的入口
5.3 主数据的管理与汇聚
5.4 主数据分发与共享
5.5 应用系统获取主数据后的处理
5.6 集团型企业主数据技术方案
第6章 主数据的历史数据清洗
6.1 数据清洗的目的
6.2 数据清洗的组织与范围
6.3 数据清洗工具
第7章 主数据管理项目实施及体系运营
7.1 主数据管理项目概述
7.2 主数据管理体系的运营
数据篇
第8章 参照数据和枚举数据
8.1 认识参照数据和枚举数据
8.2 参照主数据的管理方法
8.3 参照数据管理的技术支撑
第9章 人员主数据
9.1 人员主数据的定义及模型
9.2 人员主数据管理的要点
9.3 人员主数据管理的组织及流程
9.4 人员主数据管理技术解决方案
9.5 人员主数据清洗
9.6 人员主数据管理FAQ
第10章 账户主数据管理
10.1 账户主数据的定义及模型
10.2 账户主数据管理的要点
10.3 账户主数据管理的组织及流程
10.4 账户主数据管理技术解决方案
10.5 账户主数据清洗
10.6 账户主数据管理FAQ
第11章 组织主数据管理
11.1 组织主数据的定义及模型
11.2 组织主数据管理的要点
11.3 组织主数据管理的组织及流程
11.4 组织主数据管理技术解决方案
11.5 组织主数据清洗
11.6 组织主数据管理FAQ
第12章 客商主数据管理
12.1 客商主数据的定义及模型
12.2 客商主数据管理的要点
12.3 客商主数据管理的组织及流程
12.4 客商主数据管理技术解决方案
12.5 客商主数据清洗
12.6 客商主数据管理FAQ
第13章 顾客主数据管理
13.1 顾客主数据的定义及模型
13.2 顾客主数据管理的要点
13.3 顾客主数据管理的组织及流程
13.4 顾客主数据管理技术解决方案
13.5 顾客主数据清洗
13.6 顾客主数据管理FAQ
第14章 产品（商品）主数据管理
14.1 产品主数据的定义及模型
14.2 产品主数据管理的要点
14.3 产品主数据管理的组织及流程
14.4 产品主数据管理技术解决方案
14.5 产品主数据清洗
14.6 产品主数据管理FAQ
第15章 项目主数据管理
第16章 资产主数据管理
第17章 物料主数据管理
产品篇
第18章 主数据管理系统
18.1 主数据模型
18.2 主数据采集与分发
18.3 主数据管理的内容
18.4 主数据质量管理
18.5 数据关系与稽核
18.6 移动端支持
18.7 系统与安全管理
附录A 主数据服务标准规范示例
附录B 企业主数据管理规范示例
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| 內容試閱：
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数据是“金矿”，但是从数据里提炼出“金子”却是一个复杂的过程，这个过程长且繁杂，同时整个工作不仅涉及数据本身，还综合了管理、标准、技术、业务等多方面的内容。让数据产生价值是我们这些数据化工作者的职责，在这个过程中我们不断实践，逐渐形成了一套相对完整的体系，其中“主数据管理”是这个体系中很重要的一部分。
在业内大家对于主数据管理工作的目标已经有了相对一致的认知。当一件事情的目标明确的时候，就会有很多人去寻找实现目标的方法。虽然在开始的时候，大家各展其能，方法不一致，随后可能形成各种流派，但是对于一个不太复杂的问题，后还是应当形成一套相对统一的方法。所以，主数据管理是有希望形成一套统一的方法的，毕竟目标清晰，实践充分，整体难度尚可。而不成熟的情况是，我们连对目标的描述都不一致，那就是另一个问题了。就像笔者写的关于数据中台的书一样，大家在对数据中台的建设目标与整体内容尚未达成统一意见时，就无从讨论一套标准的方法了。这时，我们只能遵从价值定律，也就是说这件事情做了，对企业是有价值的，那大体上就不算犯错。
主数据管理工作是国内企业关注了很长时间的一种数据类工作，很多大型企业都已经开始或进行了主数据管理，同时我们也可以找到不少讲述主数据管理的相关图书。笔者之所以还要再写一本关于这方面内容的书献给读者，有以下一些原因。
首先，在企业信息化、数据化建设过程中，主数据管理是一个很难跨越的环节，而我们也需要随着国内众多企业的信息化、数据化建设历程而成长。所以，如何帮助企业做好主数据管理工作，也成为我们必须回答的问题。在经历了一些国内各行业头部客户的主数据管理项目后，我们积累了不少一手经验，将这些经验抽象总结，提炼成了一套主数据管理解决方案（或称方法论体系）。无论是方法论还是经验，都可以被理解为“压缩的时间”。把这些内容分享出去，一定是对社会、对企业有益的。
其次，方法是相对于经验的提升和抽象，经验是方法的底层支撑。本书在系统阐述了方法体系后，用了大量的篇幅，对我们在项目中的很多详细情况和经验细节做了充分介绍。我们甚至认为，这些细节的价值还在理论方法之上，因为在主数据业务开展的过程中，我们发现客户所遇到的很多明细问题都是相同或相似的。基于我们的经验对这些问题进行直接的回答，无疑是高效的。我们希望让读者“开箱即用，开盖即食”，所以本书是完全以实战为目的的，甚至我们起初给这本书起的名字就叫作《主数据肘后备急方》，也就是说，每当遇到具体的主数据问题时，都可以把这本书拿出来，查找一下具体的建议和解法。
后，企业数据化建设工作背后是一个庞大的知识体系，主数据大体上可以纳入数据治理的范畴，数据中台着重关注数据资产管理、大数据平台技术、整体数据运营组织等方面，以及众多的数据应用内容，如从传统的商业分析到行为数据的应用和算法应用等。本书试图从整体架构的角度来看待主数据管理的问题，阐述主数据和数据治理、数据中台、数据应用之间的关系。比如，主数据管理如果想要做好，一定需要数据组织、数据标准的支持；同时，做好了主数据管理，企业基础数据的质量也会大幅提升；主数据的权限等问题也一定要纳入数据安全管理的范畴；等等。主数据管理既能够独立地解决企业很多的业务问题，又是许多数据化工作的前提和基础，需要与其他模块紧密关联和配合。这些都会在本书中抽丝剥茧般细细道来。
做对的事，把自己知道的东西写出来，让更多的人知道或参考。但笔者担心内容不准确会对别人产生误导，所以也恳请诸位广大读者批评与指正。
感谢参与本书编写的其他作者：陈吉平先生、杨海峰（教授）、宫大（博士）、伍君先生、李海燕女士、赵鹏（博士）、李鑫女士。同时也感谢参与本书整理的朋友们：张爱东、代喻、李昊、徐鹏飞、李丽、叶红云、秦湘瑜。再次感谢我们的公司、同事、家人和朋友的支持。希望在企业数据化建设道路上继续与诸位同行。
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