企業數據其實是資產，那如何讓資產產生作用，這是一門大學問。
主數據管理是數據資產管理最重要和核心的內容，本文通過“一平臺、兩體系、三性特徵、四個統一、五個超越、六類服務 ”應用場景，比較體系化詳盡的介紹主數據治理、共享和應用全過程。
主數據管理要點概覽
主數據是數據之源，是數據資產管理的核心，是信息系統互聯互通的基石，是信息化和數字化的重要基礎。
1）一平臺：搭建一個一體化數據治理和共享平臺；
2）兩體系：建立兩個體系（數據標準體系和保障體系）；
3）三性特徵：確保主數據三性特徵（唯一性、準確性、共享性）；
4）四個統一：達到四個統一（統一標準、統一來源、統一接口、統一服務）；
5）五個超越：實現五個超越（超越部門、超越流程、超越主體、超越系統、超越技術）；
6）六類服務：提供六種數據服務（數據訂閱/分發服務、主數據查詢/申請服務、數據調用API服務、公共數據資源池、數據資源服務、數據即時服務）。
一、一體化數據治理、共享和應用詳解
1.1 一平臺
建立企業級的、一體化的數據治理和共享平臺，確保數據資源中心的數據質量和安全管理。詳細功能描述可以參照數據治理平臺工具前世今生。
基於Spring boot框架, 引入Eureka、Zuul、Feign、Ribbon等Spring cloud相關組件，形成微服務解決方案,前端頁面應用服務實現前後端分離。
雲計算爲數據管理工具提供了能夠滿足“共享服務”功能的新的架構模式，採用微服務技術滿足數據管理工具的高可用性、穩定性和易用性。人工智能夠主數據清洗提供了自動化思路，利用自然語言處理及數據標準庫提升數據質量。
基於統一技術架構、統一指標數據驅動的元數據（業務元數據、管理元數據、技術元數據等）、統一治理工具、統一安全管控，通過不同的模塊組合，形成不同的數據服務和治理解決方案；
二、兩個體系
2.1 數據管理體系
數據管理體系包含：數據標準管理體系、數據管控體系、數據技術服務體系、數據質量要求、數據安全要求等。
2.2 數據運維體系
建五位一體數據運維服務體系，加強應用推廣的組織和培訓指導，有序推進數據共享、應用
三、主數據三性特徵
3.1 唯一性
在一個系統、一個平臺，甚至一個企業範圍內，主數據實體要求具有唯一標識即數據編碼，同名同義，保證同一個對象在應用的唯一性，如：統一員工和組織主數據，對所有系統的員工和組織進行規範。
3.2 準確性
3.3 共享性
跨部門、跨系統高度共享的數據，可以被多個認識主體接收和利用。
支持企業多業務類型、多地域經營的應用，在流程規範、系統集成、主題共享、系統數據一致性等方面都需要通過數據標準化來支撐，從而最終提高管理效率，加強管控落地。
數據治理工作在提升企業整體價值的同時，也爲企業內部的數據共享等具體提供了良好的和可持續的數據基礎，爲數據的進一步挖掘和分析夯實基礎。
四、四個統一
這塊沒什麼價值，略過。
五、五個超越
5.5 超越技術
超越技術：由於主數據要滿足跨部門的業務協同，因而必須適應採用不同技術規範的不同業務系統，所以主數據必須應用一種能夠爲各類異構系統所兼容的技術條件。
從這個意義上講，面向微服務架構爲主數據的實施提供了有效的工具。在不同環境、不同場景下，主數據的技術是可以靈活應對的。主數據的集成架構是多樣的，如：總線型結構、星型結構、端到端結構；集成技術也是多樣的，如：webservice、REST、ETL、MQ、kafka等；不論是架構還是技術，沒有最好的只有更合適的。
企業在做技術選型的時候，要充分考慮企業的核心業務需求和未來的發展要求去構建自身的主數據技術體系。
六、六種數據服務
以下爲6種比較常用的數據服務方式，其中，1-4是主數據應用的服務，5-6已經超越主數據的概念，可以針對交易數據，指標數據提供數據共享服務。
這裏講一個數據資源服務吧。
數據資源服務是各類數據高級應用，是將源系統數據大集中在數據資源中心，通過大數據技術工具，提供各類數據自助式服務。
通過相關工具（Sqoop等）將源系統的數據（HR、財務、業務等）抽取到大數據平臺，經過整合、清洗、歸併後形成各種主題數據，對外提供不同的數據服務（主數據、交易數據、指標數據）；
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