据Gartner预测，在未来五年内数据增长将达到800%。企业不得不面对越来越让人头疼的海量数据问题，更让人头疼是，企业如何从耗费了大量精力和财力收集存储的海量数据中获取价值。

　　在Informatica 2011用户创新论坛上，Informatica的首席信息官Tony Young提出了主数据管理（MDM，Master Data Management），可以帮助企业在海量数据中找到最有价值的数据。根据Informatica的定义，主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性。

　　在Informatica 2011用户创新论坛上， CIO Tony Young和The Information Difference首席执行官Andy Hayler就主数据管理问题回答了记者的提问。

　　在谈到主数据管理的必要性的时候，Tony Young说：“最近，我参观了一家大型企业的IT部门，他们还在以手工操作方式来做数据质量项目，这让我非常惊讶。手工操作、手工编程有很大的局限性，不仅在速度、准确性方面，而且在可扩展性方面，都受到极大的限制。现在，这家大型企业已经认识到，不能再采用手工操作了，必须利用数据集成的方案，实现自动化。”

　　主数据管理（MDM）不仅可以解放人力，而且它可以从企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富；然后以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的操作型应用和分析型应用，包括各个业务系统、业务流程和决策支持系统等。

　　主数据管理与数据仓库的区别

　　在访谈中，Tony Young和Andy Hayler分析了主数据管理和数据仓库的区别：

1. 主数据是经常需要维护的，需要确保其时效性和准确性。主数据管理最重要的任务是导出绝对真实的“黄金数据”，也就是关键业务数据，这是主数据管理两个最重要的任务之一。任务之二是提供主数据之间的关联性，这在数据仓库里是难以找到的。
2. 处理方式不同。主数据管理 (MDM) 系统是偏交易型的系统，系统的服务对象是呼叫中心、B2C、CRM 等业务系统；数据仓库是属于分析型的系统，面向的是分析型的应用，是在大量历史交易数据的基础上进行多维分析.
3. 数据量不同。数据仓库存储的是大量的历史数据和各个维度的汇总数据，可能会是海量的，而 MDM存储的仅仅是客户和产品等主数据信息。数据仓库系统的分析结果可以作为衍生数据输入到 MDM 系统。

　　数据质量很重要

　　海量数据中，能够称得上“黄金数据”的有价值的数据非常少。数据不仅分散，而且相互交叉重复。Andy Hayler举了一个例子：施乐辉公司发现500,000 条客户记录中存在大量重复，经过治理，仅邮件一项就节省了140 万美元的成本。

　　数据质量非常重要，例如客户名称、地址、产品、供应商信息等都会推动企业业绩。

　　主数据管理是一个长期的过程

　　主数据管理在各行业中的应用范围非常广泛。但是相对于中小企业而言，大型企业拥有更大的数据量和更多的数据问题，对主数据管理的需求也越大。

　　无论是数据质量的维护、数据的收集，还是主数据管理本身都不是可以短时间内可以完成的，也不是完成即可结束的项目。Andy Hayler说：“主数据管理是一段旅程，不是终点。” Tony Young对此作了更详细的解释：“主数据从一个地方开始，不断地改变、升级，必须有一个可以不断扩展的模型，来适应企业发展，同时还要把多重的业务实体包含在里面。”

Tony Young在Informatica用户创新论坛上