数据仓库实践：主数据

主数据的定义

在2018年中国信通院牵头编写的《主数据管理实践白皮书（1.0版）》中，主数据定义的概念如下：

指满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息。主数据相对于交易数据而言，属性更加稳定，准确度要求更高，唯一识别。

企业主数据指企业内一致并共享的业务主体，如图所示，是各个系统（包括操作型系统、事务型应用系统、分析型系统）间一致并共享的数据；是用来描述核心业务的实体，例如员工、组织机构、客户、供应商、会计科目等相关数据。

通俗定义

依照原定义特征下的通俗定义

主数据具有跨系统的共享性，那么主数据应该脱离系统，或者说超越系统，也即，即使没有PLM、ERP等系统，只要交易过程仍需进行，主数据就必定存在，比如对物料，供应商，客户；理论上它们可以由任意系统管理或者定义，也许不规范，但是仍然会被其他系统需要；

快速识别主数据的工具：UC矩阵

UC矩阵的简介

UC矩阵，全称是Use-Create矩阵，是一种在信息系统开发和管理中常用的工具。它主要用于表达过程与数据之间的关系，帮助分析人员在系统设计初期识别和文档化数据流和功能分配，进而指导系统的模块划分和子系统设计。

UC矩阵通常表现为一张表格，其中行代表数据类，列代表过程。每个单元格中标注的过程对数据类的使用（U，Use）和产生（C，Create）情况。通过UC矩阵，可以清晰地看到哪些过程会使用或生成特定的数据类，从而有助于设计合理的系统结构和数据流。

在简介中，UC矩阵主要用于【过程和数据之间的关系】，而制造企业内部，一般生产过程与MES，ERP等业务系统和对应业务部门关联，故使用UC矩阵也能用于描述数据与部门，数据与业务系统的对应关系；

主数据的特性共享性是【跨部门、跨系统】，故可以预见主数据在UC矩阵中的体现，必定是大部分甚至所有业务系统在使用。

UC矩阵示例

再进一步，主数据除了有共享性外，还有唯一性、稳定性、长期性等特性。故也可以用矩阵的方式进一步识别。

制造分析主题

分析主题与指标、主数据明细

人：在职人员，人员出勤率、离职率，关键岗位，用工形式等；

机：设备稼动率，OEE等；

料：交易对象（供应商客户），产品，BOM，物料，工单在制，库存，呆滞库存，物料周转率，物料齐套率，物料市场需求等；

法：排程，标准工时，工序，UPH等；

环：厂区，温度、湿度、洁净度等；

测：良率，直通率，首件一次合格率等；

分析主题取自 5M1E 分析方法中产品质量波动的主要6个因素，使用这些因素作为主题的逻辑是：

质量也是制造分析的重要一环，制造分析必定包含度量6个因素的各项指标；

同时 5M1E 分析方法中的6大因素涉及指标和维度也与制造业企业主数据内容高度重合，由此出发符合降低沟通和时间成本等实践成本的目标；

即以上主题涉及的大部分主数据在数据建模过程中，比如常见的维度建模，会扮演维度的角色，例如厂区，如果需要查看某个厂区下环境的温度指标，我们就需要以厂区为维度过滤存放温度的事实表的数据条目，以图表或者数据明细的方式返回给用户或者三方的系统。

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