前言：笔者按；近年来，主数据管理（MDM）成为企业数字化转型的关键设施。针对用户普遍关心的问题，我们专访了李晋先生，并整理出21个关键问题的干货内容，希望能让甲方的管理高层、CIO、架构师和数据分析师等关键用户快速了解MDM并构建自己的MDM战略。
首先，我们得了解什么是主数据，很多人对主数据识别感到困惑。其实，主数据的识别非常简单，主数据英文叫Master Data，也就是主要的数据，显然人员、组织、客户、供应商、设备等都是主要的数据。主数据其实是企业经营管理的核心对象，了解企业的人大概掰着指头一数就知道了。
所谓主数据管理，就是要对这些主要数据的来龙去脉管理清楚。什么叫来龙去脉，就是它从哪里产生、经过怎样的加工、谁要用它、怎么用、用的怎么样、质量如何等等问题，为了把这些问题搞清楚你必须搞清楚什么是好的质量、什么是坏的质量，你必须搞清楚谁来管、怎么管、怎么创建、怎么修改、怎么度量考核等一些列的问题。
从本质上来讲，MDM就是要为企业主数据的建立到消费这个过程重新建立一个科学的管理结构，也就是万路一直说的从点对点的数据流转关系转变为一个可以有效管理的N:1:N的关系，就是多对一对多的关系，也就是创建者和消费者之间加一个中介，一个HUB。
这个HUB干三件事情：实现所有系统的主数据的数据结构标准化、管理过程科学化、接口集成科学化。
这就是我们一直讲的1+3原则，这个看起来是很简单的，但是很多人实际上转不过弯来，这和我们长期数字化只管生、不管养的习惯有关。这个1+3原则到不同的企业环境有不同的操作，具体过程的确比较繁琐，不过一般来说下面一些工作都是必须要做的：
1.调研：你总得去了解企业到底有多少系统、多少主数据主题，盘盘家底；你还得了解到底哪些主题的问题比较严重、比较急迫，也就是了解应用现状和改进需求在哪里。
2.方案：不管你是做标准咨询还是轻咨询，原则上顶设、详设两个阶段你都是要做的，在这个阶段得把主数据标准、数据管理流程、组织调整、集成方案、数据质量、历史数据清洗等方面搞清楚。
3.实施：按照科学逻辑来讲，总归都是从数据建模、数据标准建立开始，然后管理数据创建、编辑、上下架等维护过程建立起来，然后就是管理集成流程、制定数据质量管理标准、对数据管理过程进行分析，这几个点是实施的关键点，都是不可获取的基础内容。
这个问题，仁者见仁、智者见智，不同的人在不同时点的答案是不一样的。产品弱实施强的厂商就会说咨询更重要，产品强的公司就会说技术更重要。比如，我们万路两者都强，就强调两者的平衡。另外，这个问题也跟客户所处的阶段有关。客户早期的时候，由于缺少认知和经验，自然认为咨询更重要，而那些规模比较大、经验比较充足的客户则普遍认为产品技术和服务更重要。当然，我们不能总是用这种权变的态度来判断这个事情，这样会显得很没原则。这个事情其实是有科学的答案的。我们来分析一下就很容易找到正确的答案。
认为咨询很重要的用户，大概是两种情况：
第一种，就是没搞清楚什么是MDM，或者是不得要领，这个时候用户容易迷信咨询，其实多找几个专业选手深入沟通沟通，就搞清楚了，大可不必花钱买咨询。
第二种情况，是用户的应用环境很复杂，有的复杂集团有很多板块、多业态、多层级、系统林立，这就需要专业人士来梳理关系、确定方案，这种钱肯定要花。
第一种情况不需要做咨询项目，第二种情况其实是实施项目，本质不算是咨询项目。所以，在我看来绝大多数情况下，在MDM实施中大可不必要咨询，如果非要咨询服务，那就做个轻咨询就行了。所以7分咨询3分产品这个说法绝对站不住脚，那是某些厂商在忽悠用户。
是的。MDM平台是一种工具，就像一台汽车，用户只要学会开车、拿到驾照就行了，不需要什么咨询，需要的是学习而已，如果找对老师，学习时间其实是很短的。回顾这么多年中国MDM实施结果来看，总体情况是挺不乐观的，我认为最要命的就是：厂商老是忽悠客户去做咨询，让客户把关注点从技术问题转移到所谓的观念和认知问题上，感觉就像老美天天搞意思形态、不搞民生，舍本逐末。在很多人看来，MDM平台是很简单的应用软件，其实这完全是瞎扯。你去看看国际顶尖的MDM厂商，比如Informatica、Stibo，他们的产品很复杂、架构很大。稍微认真点观察，你就会发现应用效果好的MDM厂商都是顶顶厉害的PaaS平台厂商，也就是说真正要做好MDM 产品的技术门槛是非常高的。
从这个角度来说，中国就没有几家合格的MDM厂商。遗憾的是，中国的确没几家靠谱的MDM厂商。中国厂商对MDM软件的理解就是用Java或者.net开发的一套应用软件。
MDM产品首先高度依赖强大的集成平台，也就是iPaaS，近年来由于MDM需要广泛地参与业务应用的建设项目中，所以需要具备很强的业务特性，所以还需要深度的引入aPaaS低代码开发平台技术。你看，不论是上一代的MDM还是最新一代的MDM，SAP都全面依赖这两个PaaS平台技术。
PaaS是MDM技术基座，或者叫支撑技术，有没有优秀、完整的PaaS是判断MDM好坏的技术架构原则，而应用模型则是判断其好坏的应用架构原则。
万路和全球顶级厂商都会MDM应用原理、应用场景进行深度的抽象，以形成可以不断迭代的领域应用模型，这模型非常重要，它不仅能确保产品的持续迭代发展，更重要的是能够帮助用户应对几乎所有可能面对的应用挑战。
有机会，我们两个公司可以搞一个MDM应用模型的深度研究课题，也可以组织一些用户来一起做深度探讨，这是一件非常有意义的事情。所有优秀的软件背后都有一套优秀的领域模型在支撑。
万路对行业的一大贡献就是抽象出来了一个6D领域应用模型，包括DM数据建模、DA数据活动、DI数据集成、DO数据开放、DQ数据质量和DR数据分析，这个模型已经投入应用已经有3年时间，是万路广大用户能够普遍成功的重要保障。
在明年，我们还会进一步提升模型工具，其中一个方向就是大幅度降低MDM项目对资深实施人员的依赖，让“咨询”这个东西基本从MDM行业中消失掉。
数据中台的技术肯定是通用型的，但是不同行业的应用分析模型区别会很大。 MDM的领域模型和PaaS技术底座也是通用型的，是泛行业的，另外MDM的应用模型的行业差异其实也非常的小。除去少量的行业和应用场景具有独特的应用特性外，在绝大部分情况下，差别不大。当然，这个判断有一个前提：我们说的是合格或者优秀的MDM产品。MDM本质是在做三对齐（数据标准对齐、管理过程对齐和接口集成对齐），本身主要涉及元数据管理、管理流程和集成三个部分，解决的是应用系统之间的事情，离业务世界相对较远，所以受行业特性影响很小。早年，一个食品行业客户对我们说，他们关注行业经验，必须要找成功实施过同类项目的供应商。我就问，相比其他行业你们的MDM有什么特别之处吗？客户讲了很多，我就说你讲的多组织、产品资料多人管理等问题，在其他行业不也是很普遍的问题吗？最后客户总结道，他们其实这是惯性思考，认为MDM和ERP这种业务系统一样，天然应该有行业属性，其实这应该算是一种误解。当然，凡事不能绝对，在某些行业和领域的确是存在很大行业和领域属性影响。
从行业来看，金融、电信、政府、消费品/新零售/电商等行业是具有明确的特性的，而医药这些行业虽然有行业GSM等规范管理，其实没有什么特别之处。比如综合电商平台的商品管理会很复杂，电商平台的商品属性多的可以到超过百万种属性，你创建一种新商品，比如智能手机，你肯定不想看到属性列表里面有一堆什么水果、皮鞋类商品的属性数据，这需要做过滤，需要做动态表单，这是具有行业属性的东西。又比如，新零售企业门店很多，终端的人员管理难以依靠HR系统来完成，往往需要从MDM延伸出一个小型的门店HR系统，这也算是行业特性。
另外，复杂集团的多业态、多层级管理会带来复杂的管理流程，这也具备领域特性。
的确，可以说数据中台用户基本都是需要上MDM系统的。从逻辑上来讲，MDM是数据中台的前置工程，从数据处理工艺逻辑来讲，数据标准化总归是先行的。你看我们两个公司一起合作的武汉某大型国企项目，MDM和数据中台就是前后脚的关系，几乎是齐头并进的实施。你看我们两个公司最近一起服务的一些项目都是先建立的数据中台，后面再来补充实施MDM的。
所以，关键是我们要明白MDM和数据中台是一个套装方案，不能割裂来看。从时间上来看，最好MDM现行，但是数据中台项目也不要拖，尽可能前后脚跟上，最好是把这两个项目合并到一起来实施是最好的。