近期主要工作为北方某制造业主数据治理项目做实施服务，该项目从2020年9月份开始一直持续到今，涉及产品包括MDM主数据管理平台、ESB企业服务总线及UMC云管理平台三款产品，甲方主要需求为管理企业内部基础数据信息，创建组织、人员、岗位、客户、供应商以及生产类特有主数据信息，并由主数据系统为部分数据源头，分发至下游消费系统中，目前该项目已完成主数据模型创建及数据应用集成流程开发的工作，处于待上线状态。

在项目前期对于基础数据治理方案了解不够透彻，随着项目不断推进了解到企业构建主数据管理体系及管理办法，自身更是首次作为项目经理参与项目，对于项目管理项目知识亦逐步深入，现对制造行业主数据治理项目实施过程心得做出如下总结。

需求介绍

总体需求共分为两大部分，首先描述MDM+ESB主数据治理方案的典型业务应用场景，分析企业痛点，以企业实际问题出发，以生产类（物料分组、物料、BOM）主数据为切入点，描述从源头数据抽取——数据清洗转换——基础数据落地——数据分发的全生命周期；其次是实际功能需求，包括主数据的大类划分及ESB流程开发和预期达到效果等，现从企业整体主数据需求及功能需求总结如下。

1.业务需求

随着各行业信息化政策的不断推进及各企业决策者对信息化的重视，信息化系统不断增多，孤岛系统数量不断增加，跨系统间业务处理频繁，系统集成趋势明显，各系统之间数据分散、重复，未完全形成业务闭环，数据不一致，难以进行整合，没有形成数据资产。要想打通数据壁垒，让各系统数据为运营决策提供有效支撑，首先需要将企业内部主数据、基础数据进行整合，形成业务闭环，形成企业数据资产。

通过上图数据金字塔可以清晰地了解到企业数据由哪些数据构成，其中静态数据是指企业的参考数据，例如学历（大学专科、大学本科、研究生等）。主数据是指企业核心关键型数据，例如典型的组织、人员、岗位。本次主数据治理项目甲方单位为某离散制造业，其主数据结构包含物料分组、物料、BOM等，对基础数据治理整合后，基于基础数据围绕企业核心业务会产生交易型数据，如订单、采购单等。分析型数据是以主数据/参考数据为统一维度，对交易型数据进行分析统计，通常数据以图表的形式展示。

无论分析型数据还是交易型数据都是由主数据和参考数据构成，所以MDM数据治理的重心也在于此，对主数据和参考数据实现全生命周期的管理，数据标准、数据质量、数据安全均为数据治理核心要素。

2.功能需求

经过对该企业的业务调研及数据调研，现将其主数据划分为四类，分别为人事类（组织、人员、岗位）、客商类（客户、供应商）、生产制造类（BOM、物料分组、物料）以及知识类（知识产权），上述主数据将会从现有各应用系统以及线下Excel获取基本数据信息，并对数据进行数据清洗及数据落地后，最终同步至MDM主数据平台进行数据管理及分发。

以制造类主数据为例，以PLM产品全生命周期系统为生产制造类主数据统一源头，通过ESB企业服务总线开发数据同步流程，将数据落地在主数据管理平台内，在数据产生到数据的分发要保证数据的一致性、准确性、完整性，上下游系统数据要统一，下文将从元数据字段调研、实际业务建模、集成流程开发层面进行总结。

需求架构

主数据治理项目前期主要根据企业的特点对企业的集成架构、数据架构、系统架构、功能架构以及核心业务进行调研，在这其中对企业的整体架构以及项目的相关方进行了解，从而分析出企业现有的主数据类型等，现从主数据治理项目的业务架构、集成架构、数据架构等方面总结如下。

1.业务说明

制造业特有主数据物料或物料分组为例对其整体业务进行说明：

▪ 生产层：物料主数据源头系统为PLM系统，其主要作用是实现产品全生命周期的数据管理，管理产品相关的全部数据包括组成零件、设计图纸、工程图纸、工艺文件、产品文件、材料等，物料主数据在其中实际上为零件的核心组成部分，对企业内部的原材料、制造零件、外购件、标准件等进行数据层面的统一管理。

▪ 中间层：上文可知PLM系统为物料的主要源头，而ERP系统、MES系统均需要物料的数据，而主数据的核心功能便是对企业内部基础数据进行管理，保证源头系统及下游系统数据的一致性、完整性，中间层就是通过多维度建模实现对基础数据的全方位管控。

▪ 消费层：数据的生产层更多的是对数据层面的管理，而消费层则是通过中间层主数据分发过来的数据进行企业业务的管理，依旧以物料为例，包括物料的采购、库存、生产等业务的使用。

物料主数据通过主数据的数据统一同步、清洗、管理、分发，保证企业内部的的一致性、共享性及完整性，实现企业内部数据的单一视图。

2.数据架构

主数据治理项目整体数据架构从各个应用系统获取数据信息，在主数据管理平台对元数据信息进行统一管理，具体包含元数据信息采集、定义、变更等，在数据分析时可以根据元数据信息进行数据血缘分析、影响分析等，基于元数据进行主数据建模部署过后实现基础数据信息的管理，保证全集团公司数据具有高度共享性、一致性、完整性、数据维度统一。

数据架构图如下：

如数据架构图所示，是从数据源头系统获取组织、人员、岗位、客户、供应商等基础数据信息，通过ESB企业服务总线将数据同步至MDM主数据管理平台中，在主数据管理平台进行数据模型的创建、数据编码的定制以及数据质量的管理等等，最后将干净的数据分发至需要的各业务系统中。

3.集成架构

主数据治理项目是将企业的主数据，如组织、人员、岗位、客户、供应商、产品、项目等数据信息进行共享，提高数据特征的一致性、识别唯一性、高度共享性及长期有效性，从而获得“单一的基础数据来源”，避免提供的数据有误，造成大量定制视图或者统计报表计算逻辑错误，导致流程监控出错等一系列问题，为企业运营管理过程中深度应用集成、业务流程再造、业务升级创新提供准确的数据支撑。

基础数据治理方案集成架构图如下：

ESB企业服务总线主要作为数据交换平台，支持应用间批量数据交换和数据库间的数据交互，包括数据的抽取、转换和导入操作。不需要向不同的业务系统请求主数据的获取、同步，只需要通过ESB进行数据分发、下发等操作即可获取这些数据，帮助整合企业数据或建设数据中心。

调研阶段

整体调研分为两阶段，第一阶段主要了解企业间运作模式，了解其业务架构、组织架构、业务流程、应用架构以及数据架构，在第二阶段主要针对主数据层面，了解其需求、数据模型、对接方案以及相关接口。

1.调研目的

整体调研通常分为两个阶段，分别为系统调研以及业务调研，调研时间通常为自然月，共调研两轮，第一轮调研时，主要是了解产品，分析可能存在主数据类型，并与各个厂家的实施维护人员见面，进行产品演示。如果有两个系统都用到的数据，先对数据进行记录，明确使用字段、数据来源，明确两个系统间共用数据是否有联系，包含线下数据。对于相互重叠的主数据，应该明确哪里作为数据的源头。第二轮调研更多的是讨论和确认，例如确认主数据的元数据字段信息，与各业务厂商明确接口以及集成对接方式等等，在最终确认后与业务部门进行沟通方便后续数据管理、测试、运维等工作。

2.调研思路

前期调研一般由我方向客户提出请求，由客户发起联系各个业务系统的厂商合理安排会议时间节点，沟通时间主要取决于业务系统的复杂程度，最好是由各厂商运维人员对业务系统进行介绍演示，在演示过程中对不明确问题进行记录，将确认完毕事宜通过邮件发送至各系统厂商邮箱进行留痕。

3.系统调研

在系统调研时，首先需要了解该企业现有的应用系统，根据招标文件明确本期建设内容以及边界，了解各个应用系统的核心应用模块以及其主要作用，在条件允许的情况下与各个业务厂商碰面，让其进行系统演示，对于不明确的业务点及时记录明确，并让业务厂商提供登录测试系统账号、数据字典等相关对接文件，根据其系统的介绍并明确主数据的来源以及该类主数据在该业务系统是如何维护的进行记录，对该数据什么人员使用、使用场景进行记录，最后由客户以及各厂商提出主数据层面的需求以及想法。

4.业务调研

业务调研整体分为两类，分别为主数据集成和应用集成，在对业务部门调研时需要记录，在后续通过会议纪要的形式邮件发送给项目总监、负责人以及参与调研的双方人员。

主数据集成首先需要根据业务系统调研确认主数据的类别，以该制造业物料主数据为例，明确该类主数据在哪些业务系统中使用，物料主数据的源头在哪，需要分发到什么应用系统中，在源头系统需要对主数据的维护模式进行确认，并与来源系统明确主数据同步以及数据初始化形式等等，例如物料主数据又根据物料分组形成的编码规则，需要和客户确认是否沿用该编码等。在应用集成时需要明确有哪些集成的场景，对接哪类应用系统，该应用系统目前是否在维护，能否提供对接的接口等。

实施阶段

针对调研阶段输出对应蓝图资料进行确认，基于蓝图进行主数据的模型创建及对应ESB应用集成流程开发工作，对实施阶段的主数据模型创建、集成开发以及和各业务系统联测说明如下。

1.模型创建

模型创建主要针对的产品为MDM主数据管理平台，建模涵盖如下几个技术要点：分别为数据建模、功能建模、分类数据建模、参考数据建模、功能组件等。我们构建的模型并不是一蹴而就的，主数据的模型创建是根据客户及源头业务系统的需求进行联动的，首先需要确定建模采用哪种功能模型，在这个模型的基础上进行字段的扩充丰富即可。

2.集成开发

ESB应用集成流程开发实际上最重要的不是技术上的问题，在技术上了解一些常用的ESB组件即可，最重要的是了解其数据结构，了解各类主数据的之间的关联关系才是最重要的，在生产类主数据集成流程开发过程中物料的数据关联性非常紧密，例如在制造BOM及设计BOM同步过后需要将对应的物料也进行变更操作。所以说在IT行业了解业务是至关重要的，基于业务去分析对应的数据结构，最终进行集成流程的开发工作。

3.功能测试

实际上功能测试出现问题更多的原因是业务场景考虑不全面导致的，例如在源头系统新增人员数据时，仅仅绑定了组织架构的一个接口，而没有考虑到人事档案、入职等模块也可以进行人员的录入操作，这样就会导致产生源头系统同主数据管理平台不一致，主数据同消费系统不一致的现象，此时消费系统就会反馈这种情况，由主数据进行排查发现问题并解决问题。

所以说在进行功能测试时最重要的是在宏观上考虑业务场景，防止因为业务场景考虑不全面导致数据出现问题的现象，其次考虑数据状态对应主数据的业务场景，常见的有数据新增、变更、归档等，最后在进行逐个字段的测试，测试过程中也有两点需要进行确认：第一是字段的最大长度，第二是一些特殊的字段类型，如时间、double等。

项目心得

通过本次的项目实施工作，使自身在沟通能力以及技术能力有了一定的提升，同时也总结了一些心得，现从沟通交互、技术沉淀以及产品迭代提升以及抗压能力层面总结如下。

1.沟通交互

项目工作让我认识到：在工作的过程中应该勤与公司领导、同事沟通交互，防止自己埋头苦干在事情结束时导致自己在方向上的错误，在遇到困难时应该面对困难，与公司协调资源将事情解决，同时也可以帮助监控项目潜在风险，而不是在领导追问时才将事情暴露出来，所以主动暴露问题在工作中是至关重要的，只有主动暴露问题才能更快地将问题解决。

2.技能沉淀

通过本次项目的实施以及调研工作，使我对主数据治理项目有了更进一步的了解，清晰地认识到了主数据治理项目及企业应用集成的难点。主数据治理项目的实施同其它行业一样，实施难点在于对业务不够了解，只有将企业的整体运营模式吃透后，才能对主数据治理及企业应用集成实施进行得更加得心应手。并且通过对制造行业业务的了解，我认识到公司和个人一样，也是在不断地尝试、不断地进步，我数通畅联做过许多行业项目，包含地产行业、能源行业、畜牧业等，也都积累了很多宝贵经验，但在制造行业的经验积累是相对不足的，而公司所处位置为东北地区，是重工业发展重镇，而制造业更是重中之重，所以数通畅联在制造业领域业务积累是必不可缺的。

3.产品迭代

作为项目实施人员每个人都应该抱有人人都是产品经理的心态，通过客户现场真实的反馈以及日常产品操作中发现问题，将产品的缺陷、优化点真实反馈至产品负责人，不要等到项目上线由客户发现、反馈，这样的外部损失成本通常并不仅仅是修复成本，更会有损公司的形象，所以项目实施人员要正视产品存在的问题，通过不断地沟通反馈迭代产品。

4.抗压能力

抗压能力和心理素质是对项目经理的心理能力考核的一个重要标准，在客户现场项目经理承受的压力来源于多个方面，有来源客户层面的压力，也有来源于公司产品层面，更会面临着成本超支及进度延期等压力等等，这些压力在很大程度上会让抗压能力较弱的人产生消极工作态度，并会像瘟疫传播一样快速传递给其它同事，最后造成不良的结果。

一个自信心不足的人，往往也会有一个孱弱的灵魂，这种情况可以进行自我肯定，对于自己的工作成果予以自我赞扬，培养自信心，多告诉自己能行、做得到，要勇于迈出第一步，这样才能在项目中经得起更多的风浪。

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