主数据是企业核心业务的重要支撑，涵盖了生产、采购、销售、库存、财务等多个关键环节。主数据的准确性直接关系到企业的日常运营和战略决策。一旦主数据出现偏差，就可能导致业务流程受阻，影响整体业务的连贯性。因此，统一主数据标准成为系统整合与业务高效运转的关键手段。

主数据清洗作为提升数据质量的重要环节，通过科学的流程和方法，识别并修正数据中的错误、冗余和不一致问题，再借助主数据平台实现统一管理，从而提高数据质量，为企业的数据资产管理打下坚实基础。

总体概述

构建主数据治理的整体框架，明确数据治理的核心支撑、功能载体及行为规范，为后续的数据治理工作提供坚实基础，确保整个治理过程具备系统性和规范性，并与主数据项目的总体目标保持一致。

1.体系结构

MDM主数据平台是企业IT架构中的核心枢纽，遵循“集中管理、分布式应用”的原则，连接数据层、服务层、应用层与集成层，同时与内部业务系统和外部第三方系统协同运作。

MDM主数据平台支持数据全生命周期管理，涵盖数据模型、数据质量、数据安全、数据集成等多方面能力，实现主数据的标准化和规范化，构建统一、高效的主数据体系。在集成方面，MDM平台通过接口和ESB企业服务总线与ERP系统对接，实现组织、财务、物料、客户等主数据的同步与分发，根据业务需求，ERP可能是数据来源，也可能是数据源头。

2.产品功能

MDM平台的功能架构围绕主数据“全生命周期管理”展开，包括主数据管理平台和主数据控制台两大模块，以及多个关键功能模块，这些模块相互协作，完成主数据管理的全过程。

主数据管理主要涉及申请、变更、校验、审核、归档等流程，同时还包括数据清洗、质量监控、巡检和统计等功能。主数据控制台则提供数据建模、功能建模、流程建模，以及数据集成、规则配置等能力。

3.清洗准则

主数据清洗需遵循五大核心原则，以确保清洗工作的科学性和有效性。

1.准确原则，要求清洗后的数据与实际业务场景和实体信息完全一致，避免虚假数据，为业务决策提供可靠依据；

2.一致性原则，确保跨系统、跨维度的主数据规则统一，包括编码格式、命名规范、字段映射等，消除数据差异；

3.完整性原则，保障核心业务字段无缺失，关键信息无遗漏，非核心字段按需补充，满足业务流程顺畅运行；

4.合规原则，严格遵守行业规范、数据安全法规及企业内部制度，兼顾数据隐私保护与审计要求；

5.可追溯原则，对清洗过程中的数据来源、规则应用、操作记录、结果反馈进行全程记录，便于问题复盘与优化调整。

清洗规划

清洗规划是主数据项目数据清洗的基础环节，旨在明确“清洗什么、按什么标准洗、用什么规则洗”，通过系统化规划避免清洗工作的盲目性，确保清洗目标与业务需求精准匹配，为后续清洗工作提供清晰指引，减少重复劳动与资源浪费。

1.清洗标准制定

清洗标准制定需要结合企业业务需求、行业规范及主数据管理目标，形成可量化、可落地的标准体系。

1.明确主数据核心维度，按照客户、供应商、物料等类型分类制定标准，界定每个类型的主数据核心字段（如客户主数据的名称、联系方式、所属行业，物料主数据的编码、规格、单位等）；

2.制定字段级标准，包括数据格式（如日期格式统一为YYYY-MM-DD、手机号为11位数字）、取值范围（如单价非负、状态字段为“有效/无效”）、编码规则（如物料编码采用“分类+序列号”组合）；

3.明确质量量化标准，如数据准确率≥98%、重复率≤1%、核心字段缺失率≤0.5%，确保标准可衡量、可验证，且经业务、技术、数据团队三方评审确认，适配实际业务场景。

2.数据资源盘点

数据资源盘点围绕主数据全量数据源开展，全面了解数据现状，为清洗工作提供精准依据。

1.进行全面的数据源梳理，涵盖ERP、CRM、OA、SRM、PLM等所有存储主数据的系统，明确各系统的主数据类型、存储位置、数据量、更新频率及负责人；

2.开展数据源质量初步评估，通过抽样检测、系统调研等方式，排查现有数据存在的缺失、重复、错误、冗余等问题，分类统计问题类型及占比，形成数据源质量评估报告；

3.确认数据源权限与获取方式，协调各系统负责人开通数据抽取权限，明确抽取方式（API接口、数据库直连、文件导入等），评估数据抽取难度与耗时，同步建立数据源清单，标注关键信息，为后续数据采集整合铺路。

3.清洗规则制定

清洗规则制定以清洗标准为基础，针对数据资源盘点发现的问题，设计针对性的规则体系，确保清洗工作可执行、可复用。规则制定需按问题类型分类设计：

1.缺失值规则明确不同字段的处理方式（如核心字段采用业务补全填充、非核心字段采用默认值填充、无效字段删除）；

2.重复值规则界定精确重复（全字段一致）与模糊重复（如客户名称近似、手机号相同）的识别逻辑，明确去重优先级（如保留最新录入、来源系统等级最高的记录）及关联数据同步更新规则；

3.错误值规则区分格式错误（如字段长度超标、格式不符）、逻辑错误（如日期早于系统上线时间）、业务规则冲突（如供应商资质过期仍标注有效），制定修正、删除、标记待确认等处理方案；

4.冗余数据规则明确无用字段、过期数据、重复记录的判定标准及清理方式。

所有规则需形成文档，经多方评审确认后，纳入规则库管理，为后续规则配置与迭代优化提供支撑。

清洗流程

清洗流程是主数据项目数据清洗的核心执行环节，按照“采集整合-规则配置-执行清洗-结果处理”的闭环流程推进，严格遵循前期制定的标准与规则，确保数据清洗工作有序进行，同时做好过程管控与记录，保障清洗质量与数据安全。

1.数据采集整合

数据采集整合需根据数据的具体情况，如果数据来源单一（如客户数据统一来源于CRM系统，对CRM的历史数据进行清洗校验），则不需要进行来源整合，在构建清洗流程时，直接从来源（API、文件导入或数据库直连）获取待清洗数据。如果数据多源头（如物料在ERP、PLM系统各自维护，需要整合清洗），将跨系统主数据汇聚至统一中间库，为集中清洗提供基础，同时避免影响源系统数据安全。

2.清洗规则配置

清洗规则配置是将前期制定的清洗规则转化为系统可执行的逻辑，依托MDM主数据管理平台完成规则落地。首先通过MDM平台内置的清洗规则功能进行规则转化，核心属性进行非空校验；缺失值配置字段填充；错误值配置格式校验逻辑；逻辑判断条件；冗余数据规则配置字段筛选条件；过期数据判定时间阈值；重复值配置校验策略等。配置过程中进行小范围规则测试，选取样本数据验证规则执行效果，排查规则冲突、逻辑漏洞等问题，迭代优化规则参数，确保规则配置准确无误，与预期清洗效果一致。

借助ESB企业服务总线的数据清洗组件开发清洗流程，通过MDM的清洗规则对来源数据进行清洗处理，对于复杂的业务规则（如跨主数据的关联校验），可以通过ESB进行清洗规则的扩展，以满足业务层面的数据要求。最终输出清洗后的数据结果。

3.执行数据清洗

依托MDM平台配置和ESB清洗流程实现主数据的清洗过程，对主数据进行批量处理，严格把控清洗过程，确保效率与质量。

1.确认清洗环境，检查来源数据（源系统或中间库）的完整性、流程运行状态、规则配置有效性，避开业务高峰期启动清洗工作；

2.按“先试点后全量”的原则推进，选取部分主数据（如某一分类物料数据、某一区域客户数据）进行试点清洗，统计清洗耗时、问题处理量、质量达标率等指标，验证清洗效果与业务适配性，优化清洗参数与规则；

3.试点通过后启动全量数据清洗，自动化执行配置好的规则，批量处理缺失、重复、错误、冗余数据，过程中实时监控清洗进度，记录异常情况（如规则执行失败、数据处理异常），及时排查并解决问题；

4.做好清洗过程记录，详细标注清洗时间、处理数据量、规则应用情况、异常处理方案，确保过程可追溯。

4.清洗处理结果

清洗结果处理围绕清洗后数据的验证、整改、导入开展，确保最终数据满足质量标准，可支撑业务应用。

1.对清洗结果质量校验，从数据准确性、一致性、完整性等维度，对比清洗前后数据质量指标，验证是否达到预设标准；

2.结合实际业务场景开展业务验证，通过模拟业务录入、业务审核、单据查询等业务流程，测试清洗后数据的可用性；

3.跨系统一致性验证，确保清洗后主数据与各业务系统数据同步一致，无差异冲突；

4.对未达标的数据，回流至中间库重新执行清洗流程，明确整改责任人与时限；对达标数据，进行最终审核确认后，导入MDM平台并分发更新到目标系统，确保数据可正常应用；

5.形成清洗结果报告，汇总清洗数据量、问题整改率、质量达标率等核心指标，为后续总结分析提供依据。

配置功能

配置功能是主数据清洗工作的核心支撑，通过MDM主数据平台和ESB总线平台实现清洗规则落地、流程自动化、结果高效应用，降低人工干预成本，提升清洗工作的标准化、智能化水平，适应主数据项目规模化、常态化清洗需求。

1.清洗规则配置

清洗规则主要是通过MDM主数据平台实现，通过平台提供的规则配置功能实现可视化配置，适应不同复杂度的规则需求，提升规则配置效率与灵活性。MDM平台通过功能模型预置校验规则、转换规则、重复规则三类策略：

1.校验规则：针对主数据模型的元数据进行规则配置，通过正则、计算、关联校验等方式校验数据准确性，主要针对数据的准确性、完整性、数据格式等进行校验；

2.转换规则：对异常数据进行处理，包括默认值填充、格式转换、数据替换等（如果是核心业务属性缺失，需要业务补充）；

3.查重规则：对数据进行重复校验，按照字段、参考数据、分组等进行分组校对，检查数据重复性，以识别重复数据，方便后续对重复数据进行处理；

2.清洗流程开发

该功能支持清洗全流程的自动化搭建与运行，实现数据采集、规则执行、结果校验等环节的闭环联动，提升清洗流程的可复用性与高效性。核心功能通过ESB总线平台进行可视化流程配置，支持按“数据采集-规则获取-数据清洗-结果导出”的流程节点，拖拽式搭建自动化清洗流程，配置节点间的关联关系与执行条件。

ESB平台直接预置数据清洗组件，可以与MDM的清洗规则结合，通过规则模型和底层引擎自动对来源数据进行清洗校验，统一输出结果模型，结果模型的数据可以通过Excel的方式直接输出，也可以通过数据库直连、API接口等方式将结果写入到目标系统中。

3.清洗结果导入

通过清洗流程清洗后的结果数据可以直接输出，也可以通过数据库直连、API接口等方式写入目标系统。但为了确保数据清洗的结果和质量，可以先将清洗结果导出到Excel文件，通过Excel进行进一步的业务检查与核对，对于无效数据进行剔除，对缺失核心业务属性的数据进行业务补全。最终将整理的结果通过MDM平台的数据导入功能进行导入作为初始化的主数据。

总结分析

主数据清洗是企业构建数据体系的关键步骤，通过业务驱动梳理主数据存在的问题，通过数据清洗优化主数据，并在后续业务使用过程中不断优化提升，为企业未来的主数据管理工作提供经验借鉴和指导思路。

1.平台控制策略

MDM平台控制策略聚焦数据清洗后的数据管控与效率优化，形成多维度管控体系，确保平台运行安全、稳定、合规。

1.按照清洗规则建立主数据管理维护规则，保障后续MDM平台进行主数据申请、维护时，数据结构和前期清洗的数据一致，避免前期清洗的成果丢失，保证数据清洗可以持续支持主数据建设；

2.建立权限管控策略，按“最小权限原则”划分角色权限（如规则配置员、流程操作员、审核员），明确各角色操作范围，实现操作权限的精准管控，避免越权操作；

3.强化数据安全控制，对各级主数据操作人员，限制查看、操作的属性分组和元数据，严格执行数据安全策略，定期开展数据安全审计，排查数据泄露、丢失的风险；

4.流程控制策略方面，规范主数据的申请、变更、审核、归档全流程，关键操作需多级审批，确保流程合规。

2.长效监控机制

长效监控机制旨在打破“一次性清洗”思维，实现主数据质量的持续管控，确保清洗效果长期维持。建立数据监控指标体系，聚焦增量数据质量（如新增数据重复率、核心字段缺失率）、跨系统数据一致性、清洗流程运行状态等核心指标，通过平台实时展示，异常情况自动告警，便于及时处置；定期巡检机制，定期开展数据质量抽样检测，周期性开展全量数据质量评估，复盘监控指标变化趋势，形成质量巡检报告，排查潜在数据质量问题；业务协同监控，建立业务部门与数据治理部门的联动机制，鼓励业务人员在使用过程中反馈数据质量问题，形成问题上报、处置、反馈的闭环流程，确保问题及时整改；同时，将监控结果与数据质量考核挂钩，明确各系统负责人的数据质量责任，倒逼数据质量持续提升。

3.持续优化迭代

主数据清洗不是一次性的工作，而是一个持续改进的过程。随着企业业务的不断发展和变化，主数据会面临新的挑战和问题，因此需要建立主数据质量持续优化机制。定期对主数据管理流程进行评估和完善，根据业务需求的变化调整数据清洗标准和规则，引入专业的主数据平台进行统一的主数据治理，建立主数据体系，打通主数据相关的各个环节，保证主数据的质量。

围绕数据清洗、数据流程、平台功能，结合业务变化与数据质量反馈，动态调整优化，提升数据治理工作的适配性与高效性。定期梳理业务需求变化（如新增主数据类型、字段调整、业务规则更新），结合数据质量监控结果、问题反馈，优化MDM平台的校验规则，新增针对性规则，剔除无效规则，确保规则与业务场景精准适配；根据实际业务变化，定期优化主数据管理流程，简化冗余环节，优化节点配置，提升流程自动化水平；收集用户使用反馈，针对功能痛点（如使用复杂度高、监控指标不全面）进行功能升级，提升平台易用性。

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