一时间，笔者竟不知道如何作答。

如果从业者都分不清，数据的分类以及对应系统的产品边界的话，对于客户来说，信任度一下子就没有了，更别谈后续的合作。

当然，有一种情况除外，那就是客户也分不清。

还别说，这种情况还不少见。

也就是这种情况出现太多了，一些数据中台厂商开始把主数据管理平台的能力加入到了平台中，让本已经庞大复杂的系统架构“雪上加霜”。

当然，为了拿单，在一些人看来，这些都不是事。

今天，我们就聊一聊，主数据、主数据管理平台以及数据中台，希望对从业者和企业管理者有些许帮助。

对于企业来说，数据已经融入到业务的方方面面。企业无时无刻不在生产数据，即使对于很多企业来说，还没有对数据进行有效管理和应用。

但，谁也无法阻挡企业数字化转型的步伐。

如何应用好数据，以及挖掘数据的最大价值是每个企业都面临的问题，这一问题在 AI 时代更为重要，也更加紧迫。

数据分类这一基础性问题，仍有许多从业者尚未厘清。

通常，企业数据可以分为：主数据、业务数据和分析数据。

图片由 gemini 潦草生成

如果把企业是比作一颗果树的话，那么：

主数据：就像是树干，作为企业发展的核心数据，是业务实体的映射，比如用户、客户、产品等等。是后续业务数据和分析数据的基石。

业务数据：就像是树枝树叶，随着企业业务发展，自然而然的开枝散叶，比如商品销售、营业数据、财务应收应付等等。

分析数据：就像是果柄（连接果实与树枝的部分）。它是茎的延伸部分，负责将果实固定在枝条上，并在生长过程中输送水分和养分。

而最终的业务结果，自然就是果实了。

不难看出，企业发展过程中，少不了数据在方方面面的支撑。

明确数据分类后，主数据管理系统的作用便呼之欲出——它是企业核心数据的“守门人”。

在聊主数据管理系统前，我们还是简单聊两句：主数据的基础概念。

主数据又被称为“黄金数据”。

主数据是指在企业内部，跨越应用系统、部门的，能够反映核心业务实体状态的核心基础信息。

主数据具有相对静态的、特征唯一、识别唯一、长期有效的特点，不因部门、流程、系统（系统开发方式、技术）而改变。 

应当具有单一的、准确的和权威的数据来源，客商、组织、人员、物资、项目、财务科目等是常见的核心主数据。

主数据和业务数据通常和业务发展贴合的更紧密，一旦出现错误或者异常，将直接影响业务的正常开展。

而且，通常影响面比较广泛，特别是主数据。

主数据管理 (MDM) 是一种结合规程与技术的体系，旨在提供可信的企业数据视图，并支持跨业务职能的数据访问。

主数据管理软件是应用和技术的结合，用于整合、清理和扩充主数据并将其同步至应用、业务流程和分析工具。

为什么企业需要主数据管理系统（MDM 软件）？

因为主数据管理系统是应用和技术的结合，用于整合、清理和扩充主数据并将其同步至应用、业务流程和分析工具。

MDM 软件旨在简化主数据管理流程，可帮助企业解决诸多企业、产品和客户数据管理难题。

此外，主数据管理解决方案还有助于确保企业主数据不仅在诸如企业资源计划 (ERP) 和企业绩效管理 (EPM) 等财务系统之间保持一致，而且也在报告、分析以及其他事务应用，如采购、供应链和客户体验 (CX) 系统之间对齐。

总之，借助企业主数据管理系统，企业员工可以使用会计、CRM 等日常软件处理所需的数据，且可以确保数据的准确性。

主数据产品架构图：

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从上图可见，主数据管理系统包含了主数据采集、主数据管理/维护、主数据治理以及主数据分发等核心模块。

数据来源通常是来自企业各个业务管理系统，比如 ERP、CRM 等。

协同内部支持对主数据进行统一的管理维护及治理工作。

最后，通过数据分发系统，来实现主数据共享。

有人说，这些模块数据中台也有啊，基本就是数据采集、数据治理及数据服务嘛。

那是不是直接把主数据管理系统的能力做到数据中台里面去就算了，省得搞两个独立的系统了。

直接搞合并同类项吧，简单些！

这可一点都不简单，这里就是最大的误解。

笔者敢说提出合并，或者直接落地产品合并的人，都缺乏对产品、技术架构的深度考量。

产品是否统一或者融合，我们不仅仅要考虑产品架构，更要考虑技术架构以及业务架构的问题。

比如主数据管理系统，通常处理的数据在百万/千万条以内，百万已经算很大的数据量了，从技术栈上来讲，通常使用关系型数据库即可承载，本身不算“大数据”。

但是，专门处理分析数据的大数据平台，本身的定位是为了应对数据爆炸式增长，针对海量数据的加工处理提出的解决方案。

不过大数据平台本身更偏技术向的解决方案，企业内部出现大量烟囱式开发、数据质量差等问题。

而，数据中台则是在大数据平台的基础上，进一步迭代，实现企业内部跨业务线数据的统一集成、管理及治理工作，并通过数据服务的方式，统一向业务侧提供数据服务。

数据中台更关注数据高效处理及消费。

不仅实现了企业业务数据的统一管理及治理，也拉通了各个业务线的数据，有效规避了数据孤岛和部门墙问题。

面对千亿级的海量数据，并不适合传统的关系型数据库，而是要使用 MPP 数据库，或者使用分布式文件存储来存储，使用 spark、flink 等大数据计算引擎来处理。

比如，主数据管理系统承担主数据的维护与分发职能，支持灵活的变更操作。而数据中台的分布式存储架构（如Hadoop）更擅长批量处理，难以实现实时数据变更。

再比如主数据管理系统通常和业务发展紧密相关，会由业务部门来主导维护和管理，而数据中台则是为数据部门的数据分析和挖掘服务，通常由数据部门来主导。

在数据链路上，主数据管理系统和数据中台本身就不属于不同的阶段和层次，两者一定程度上存在上下游关系。

主数据管理侧重“统一与准确”，需流程管控（如变更审批）；数据中台侧重“数据加工与消费”，依赖分布式架构（如Spark、Hadoop）。

主数据管理系统通常是数据中台的上游系统。如果不直接对接主数据管理系统，数据中台则要分别对接不同的业务系统。

虽说，我国大量的企业还没有接触和使用过数据中台，但数据中台已经疯狂地发展了近 10 年。

也许，对于很多企业来说，并不需要数据中台，因为，自身并没有海量的数据，甚至也不存在多业务线。

但是，主数据管理则是关乎企业内部各部门数据应用和协同效率，是企业数字化转型的核心基础支撑系统。

所以，很多企业都在陆续外采主数据管理系统。

市面上充斥了一些使用数据中台来应标主数管理系统的厂商，建议大家擦亮眼睛。

更重要的是，自己要分清楚企业当前阶段需要什么？什么才是适合自己的，而不是无脑的既要又要，然后采购一个四不像的产品，最终无法交付和应用，白白浪费了时间和精力。