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根据Gartner的定义，“主数据管理(MDM)是一种技术支持的规程，业务和IT部门共同工作，以确保企业共享主数据资产的唯一性、准确性、语义一致性和可靠性……”通过本文你将了解关于MDM的以下内容。所以,请继续阅读!数据管理的早期推动者之一是企业资源规划(ERP)软件，其开端可以追溯到20世纪60年代。在20世纪90年代后期，Gartner首创了“ERP”这个词。为了提高企业管理的效率，ERP由一套集成的应用程序组成，以收集、储存、管理和分析来自众多业务活动的数据。它促进了后台和前台功能的自动化需求整合，并支持供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)、商业智能(BI)和各种电子商务技术等协作应用。随着工业系统的发展，信息技术不断发展，信息和数据的价值变得至关重要。随着数据继续呈指数级增长，处理大量信息的IT领导意识到ERP是不够的。由于销售、营销和客户服务技术的巨大进步，CRM数据处理突然被归入IT部门的范围。他们发展成为一个重要的力量，并提供客户“主”记录。看一下Gartner的图表，了解制造行业中的组织处理哪些类型的主数据，以及在产品和流程生命周期中使用哪些软件。
企业主数据管理着眼于通过将数据质量问题扼杀在萌芽状态来解决由于使用不同的应用程序、技术和系统而在整个IT环境中的复杂性。企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、订单管理系统(OMS)甚至供应链管理(SCM)等有自己的主数据集的系统可能会危及运营，危及分析，让企业付出高昂代价，让利润率陷入混乱。企业MDM是解决企业数据质量和一致性问题的方案，因为它创建了一个数据的“黄金记录”，从许多数据入口点收集数据，它是通过结合业务的运营方面、数据仓库和业务分析来实现的。
根据Gartner的定义，“主数据管理(MDM)是一种技术支持的规程，业务部门和IT部门共同工作，以确保企业共享主数据资产的唯一性性、准确性、语义一致性和可靠性。主数据是一致和统一的标识符和扩展属性集合，描述企业的核心实体，包括客户、员工、供应商、站点、层次结构和会计科目等。”主数据管理(MDM)是可靠数据管理实践的集合，包括应用程序、技术以及关键涉众、合作伙伴和业务客户。它包括整合、清理和增强公司主数据，并将其与业务流程、分析工具同步，以跨企业基础设施实现策略、服务和过程，以及时、一致和完整的方式简化数据捕获和集成。MDM系统的最终目标是提高运营效率，增强数据报告，帮助企业做出更明智的决策。主数据管理(MDM)程序从多个系统获取数据，并通过将所有数据合并到一个“黄金”记录中来提供单一视图。例如，在客户数据的情况下，客户的记录可能在不同的点(如订单输入、客户服务或配送)上不相同。这是由于名字、住所和其他特征的不一致。MDM将所有客户数据标准化为一组唯一的主数据资产，可以在所有连接的系统中使用。这不仅可以帮助组织删除重复的数据，还可以消除冗余和不一致性，因此对于每个人，无论是操作人员、数据分析师，还是决策执行人员，对于每个人客户都只有一个画面。MDM程序可以应用于客户、产品或任何其他类型的需要共享的数据。主数据管理系统为企业提供权威、可靠的数据，符合企业的需求和目标。它主要受三个因素的影响:a)所有主数据的域;b)企业系统当前的运行方式;c)部署所需的实现模式。作为一般实践，MDM系统部署不会对所有数据域同时以成熟的、全速的方式进行。相反，它是分阶段进行的，最初，范围仅限于确保在最短的时间内不受任何阻碍的关键业务域。然后将实现扩展到其他系统，并扩展实现的范围。同样地，在企业中包含了更多的业务域，并且使用方法可能会沿着创建业务价值的方向持续发展。MDM系统可以在多业务域、多地域环境中执行。当不同的部门通过价值链对数据进行更改时，创建自己的数据版本，将其存储在竖井中，并将修改后的数据重新引入系统，导致重复、冗余，最终阻碍企业生产力和整体产出。需要MDM的最明确的标志是:·不清楚的数据描述——如果企业数据分布在不同的位置、系统、应用程序和其他数据源上，那么它永远无法给出数据的完整描述，从而导致不必要的复杂性。·发现数据转换很麻烦——如果部门(供应商、产品团队、销售和市场)之间没有数据域间的关联，那么要知道哪些数据是正确的数据就会变得很困难。·客户满意度下降——客户的不满可能是不一致的，不完整的，低质量的数据的结果，这可能会导致失去客户，糟糕的评论，并会严重损害品牌形象。·增加非结构化数据——非结构化数据没有已定义的模式或数据模型。它可以是文本的或非文本的，但可能会引起关注，因为它可能导致巨大的歧义。·痛苦的商业智能——不正确或不完整的数据无法准确的来源分析;它永远不能给你正确的洞察市场趋势，客户的想法或告诉你如何为你的利益使用数据。现在需要主数据管理的主要原因是数据量的急剧增加。IDC预测，到2025年，将产生175 zb的新数据。在这样的比例下，数据管理人员只能想象与数据相关的复杂性将如何加剧。每个企业都渴望:随着企业对数字资产、渠道/合作伙伴和客户/供应商数据、地理空间和层次数据等其他数据领域的兴趣激增，对多领域MDM的需求应运而生。因此，多领域、多矢量MDM开始被视为实现数字业务的工具，从在单个领域收集数据到连接不同领域的数据。多域MDM解决方案帮助企业探索数据关联、建立连接、定义实体和生成新的增长可能性。
Gartner发布的MDM Magic Quadrant证实了多领域MDM的发展趋势，58%的参考客户倾向于多领域MDM。以前人们认为，主数据管理只是大型企业的迫切需求，这些企业充斥着分散在各地的数据或者参与了并购，它们需要广泛的数据集成。尽管如此，随着数据的激增及其对业务重要方面的影响，即便是规模较小的公司也无法再承担导致客户体验支离破碎的不同数据管理。特别是根据预测，到2023年，MDM的市场规模可能增长到220亿美元。因此，MDM对于所有关键业务功能(如营销、客户关怀、产品管理、销售、供应链、金融、仓储等)都是必需的。在更广泛的层次上，主数据管理活动由负责数据治理、数据管理和IT管理员承担。数据治理委员会:制定数据定义、访问权限、标准、质量规则，并执行这些规则，以便在整个组织内实现适当的数据控制。数据管理员:负责执行数据治理委员会的政策和指导方针。他们是使用MDM解决方案清理、修复和管理数据的人。它们来自组织中的支持功能，而不一定来自IT。IT管理员:提供解决方案设计建议，强调系统可能的局限性，并在管理、设置和配置解决方案方面提供帮助。在MDM实现开始之前，必须找出主要涉众。涉众团队的规模和结构总是会根据数据的规模或业务范围而变化。然而，一般的层次结构可以是:MDM委员会:这些是企业中最顶层的人员，即C-suITe/高级管理人员，他们创建计划，查看计划是否适合IT，查看未来需求的实现情况，并执行计划。所有权掌握在他们手中。MDM指导团队:它由数据管理员和来自不同业务部门的专家组成，这些专家代表各个部门，负责根据业务需求定义流程、设置期望和监视程序执行。解决方案架构师:是负责开发整个解决方案的人，通过遵循最佳实践，为各种接口和设计使用最佳技术。项目经理:负责MDM程序的交付，管理整个团队，包括(但不限于)相关技术的领导;MDM顾问负责独立的主数据实体，如产品、客户或供应商;开发团队;治理团队。随着零售行业转向客户驱动、个性化、权威数据统一视图，他们需要更快的数据采集、持续的敏捷性、精简的流程、自动化、灵活性和运营效率。MDM提供了预先配置的以零售为中心的元素、仪表板、业务规则、数据模型和用户界面，这些都是持续创新、速度、参与、数字化转换所需的，以驱动ROI和快速实现价值。随着制造业和供应链变得越来越数据密集，部分是由于消费者购买行为的演变，部分是由于接触点的增加，CPG企业需要更好的洞察力和对整个生态系统的单一看法。MDM通过对业务生态系统(包括分销商、批发商和其他网络合作伙伴)的全面了解，帮助他们获得清晰的信息。它改善了整个价值链的报告，赋予CPG品牌他们所寻求的竞争优势。改善合规性、数据自动化、工作流对于制造商整合来自不同系统的信息以跟上供应商、分销商和最终用户至关重要。MDM解决方案标准化数据，使产品更快地进入市场，改进了数据治理，与接收方实现双向信息共享。MDM允许产品数据联合，以满足需要不同结构和格式的数据的多个通道的需求。负责管理数百万SKU(库存单位)的分销商需要实时了解业务关键数据、产品流的完整视图、门店库存、改进的合规性，并计算准确的ROI。MDM解决方案通过整合多领域数据、先进的库存管理、精简的信息流以及增强的工作流和通信，可以通过准时交付和正确的信息，建立更好的经销商与零售商、批发商之间的联系主数据治理是一组决策和策略，包括数据生命周期过程的责任和权利，按照预先批准的正式模型执行，以处理数据所有权、隐私、遵从性、访问、安全性、敏感性和风险，使组织能够尽可能地利用数据。·将角色和职责划分到实现的不同领域，包括任何共享资源的策略和流程。
高管层:从高层开始，是指精通制定政策和战略的高层管理人员;他们大多是高层管理人员，负责监督上层对数据的管理。战略层:这包括制定政策并提供预先设想的数据路径的人员。它们也有责任从战略角度解决升级的问题。战术层:这些人负责执行数据故障排除。他们监视和报告管理活动和度量。它们还处理跨功能域、业务线和地理位置的数据质量和完整性。操作层:此级别包括负责遵守数据标准、有效生产数据以解决数据关联问题、管理操作数据治理指标以及执行数据标准的人员。这些人包括数据管理员、数据联络员、应用程序数据架构师和应用程序所有者等。作为MDM治理工作的开始，程序管理人员应该理解企业中现有主数据生命周期和期望主数据生命周期之间的差距。确定业务需求、关键涉众、角色和主数据的实际所有者。主数据管理实现的最基本的好处之一是，让业务部门一次创建数据，并允许在任何地方使用它，就像一次更新数据并在任何地方更新数据一样。企业可以通过一个结构上和语义上一致的主数据视图(包括客户、产品、供应商等)来查看所有操作和事务。在宏观层面上，可以通过MDM融合高质量数据和智能业务流程来释放大量好处:有了MDM，采用和实现以及现有的维护和管理成本就会显著降低。几乎不需要编写任何代码。业务规则、安全性、数据管理功能、数据模型都是可定制的。无论哪种MDM模式，相同的软件实例都支持它。实现可以在本地实现，也可以在云上实现，或者两者兼而有之。MDM集中、标准化、丰富、验证和链接主数据记录的能力非常出色。它对多个地区、渠道和语言的适应性，没有数据复制，以及自动工作流，以一致和快速地跨任何渠道交付数据，并迅速发布产品，使更快地进入市场成为可能。MDM帮助企业以极大的加速和敏捷性运行。它通过集成断开连接的流程来提高性能、更好地管理工作流、促进协作并降低风险，从而增强应用程序、系统和人员之间的关联。它将重复的、不一致的、矛盾的数据转换成单一的、权威的真相形式，一个黄金数据存储库。有效的主数据管理直接关系到您的ROI，因为所有面向数据的活动都依赖于数据的质量和强大的协作。组织可以通过简化流程来支持供应商和员工，节省时间和资源;营销和销售团队可以以最好的方式锚定客户，并根据他们的期望不断调整，从而实现ROI最大化。MDM支持更好的报告、遵从性和监控，以推动对风险和机会的最佳评估。通过对整个生态系统的360度数据视图，员工和决策者可以迅速分析流程中的任何故障或有效性，帮助他们得出正确的推论，以优化生产力、市场绩效、供应商协作和客户服务。一方面，MDM帮助为客户提供优质的、个性化的、连接的、一致的和最新的产品体验，从而促进用户参与。另一方面，通过分析、行为信息和预测分析增强对客户偏好的可见性，不仅可以为他们提供量身定制的客户体验，而且对客户保留和忠诚度非常有效。产品主数据管理关注企业如何通过将产品数据合并到单个版本的真相或黄金记录中来管理产品的主数据，以便在整个企业中共享。产品MDM确保在整个价值链中维护数据的准确性、透明性和一致性。它简化了产品数据的复杂性，并通过在正确的地方将正确的产品数据呈现在正确的受众面前，为企业创造了竞争优势。·产品主数据管理通过对产品主数据进行语义协调，从而帮助企业在多个地理位置的异构数据源之间链接和同步产品数据(或信息)。它为各种业务计划的涉众提供了一个单一的产品视图。·产品主数据管理改进了多渠道的信息交付，增加了供应链的可见性，减少了上市时间，加快了新产品/服务的引入，改进了定制分析，增加了企业协作，促进了创新，并为灵活的业务流程编排提供了敏捷性。·将相关的、值得信赖的产品信息整合到多个面向客户的销售渠道中。·了解数据的可视性、差异、关系模式，并进行必要的修正。·在提供自动化工作流程的同时，轻松获取供应商数据。·通过适当的审计跟踪和记录账户，维护治理和法规遵从性。虽然企业几乎已经完全理解MDM如何为实现企业目标提供动力，但对于企业来说，MDM似乎仍然是一项艰巨的任务，因为它挑战了企业现有的数据管理现状，带来了体系结构复杂性，并需要时间和费用。毕竟，MDM是一个资本密集型项目。专有的MDM软件需要支付许可成本、供应商锁定以及有限的定制范围和灵活性。虽然拥有大量资源的大型组织不需要担心，但中层和相对较小的企业发现自己处于一个棘手的情况。这就是开源MDM的优势所在。它降低了实现的复杂性和费用，并通过无限的灵活性、舒适的时间与价值关系来找到满足您独特需求的解决方案，从而指导您实现企业MDM目标。·自由:对于开源MDM，“自由”一词有很多含义。它意味着不受供应商的限制来定制源代码，赋予用户完全的灵活性来根据企业需求利用解决方案。它指的是在api的帮助下，通过连接不同的系统和人，在系统、应用程序之间实现互操作性的自由。它还意味着可以自由地从活跃的开源社区寻求帮助，全球最好的开发人员和MDM专业人员在社区中贡献自己的力量。最后，自由意味着灵活性以及创新和大规模运营的能力。·低成本:在开源MDM软件中，软件供应商不向组织收取任何实现、定制或系统维护费用。组织可以选择任何IT服务提供商，协商他们想要的服务，或者简单地建立一个内部团队来部署解决方案。没有额外的软件升级费用或任何隐藏的费用。总的来说，与专有的MDM软件相比，这具有很高的成本效益，解决方案中的每个组件都有一个附加的价格标签。所有这些都大大降低了开源MDM软件的总拥有成本。·民主化:从本质上讲，开源MDM比专有MDM更加民主化。无论组织规模大小，都可以访问它，并且愿意执行小型到大型的MDM项目。开源的特性使得它可以在任何IT环境中用于管理数据和交付任何规模的价值。公司可以采用先进的算法，高端的功能，与行业的成熟度和势头相当。此外，由于它没有义务，没有合同，小公司也可以尝试一下，并做出相应的决定。获得主数据策略的最有效方法是按照相反的顺序开始。从您理想的MDM场景开始—您理想的解决方案。·如果不开发和形式化MDM解决方案如何支持企业的远景，任何工作都无法开始。·要实现长期价值，MDM活动必须与业务驱动程序有直接联系。·您必须仔细观察IT项目计划，以确定哪些项目和程序会接触主数据，并将它们与MDM项目放在同一页面上。为了获得最佳结果，并有利于决策者、CIO、CDO和其他数据分析领导者，首先，必须设计一个标准定义，定义什么是关键任务主数据(与业务结果相关)。必须达到产品、客户、供应商、服务、资产、员工和位置的公共属性集。技术并不是公司的首要问题;这是为了确保获得最高管理层和利益相关者的支持。在那些在竖井中开发和部署的应用程序、保存在单个系统中的数据以及丢弃维护数据的遗留实践的地方，必须培养新的思维方式。主数据的高完整性和高可信度是每个MDM策略的核心。只有围绕可靠的主数据，所有主要业务流程和应用程序才能发挥作用。在大多数组织中，MDM解决方案大致分为三类。通过主数据管理，可以为从组织的角度进行数据建模提供健壮的基础，并为数据重用和共享提供改进的数据治理，从而可以明确地加速您的业务策略。每个行业都根据自己的独特需求实现MDM平台。一些通用MDM工具可能不能满足特定的目的，因此企业需要专门的MDM工具。主数据管理有许多用例，任何用例主要取决于业务需求的关键程度。在几种MDM用例中，最常见的两种是操作性MDM和分析性MDM。
·操作性MDM:这是一种专注于处理操作性应用程序使用的事务性数据的解决方案。它们主要依赖于集成技术，并为组织提供真正的价值。然而，它缺乏影响分析和报告的能力。操作性MDM是关于在其源头建立MDM。因此，在企业识别主数据时就对其进行管理和治理。所有的工作都是为了确保数据一致性在整个企业中保持，以确保业务流程的完整性。在本节中，出现了两个离散的领域，它们关注特定的数据域。一种是产品数据的MDM，也称为产品数据信息管理(PIM)，另一种是客户数据的MDM。目前，这两个部分已经发生了很大的变化。实际上，这些问题现在可以通过以单一领域为中心的产品和多领域MDM产品来解决。操作性MDM的重点是完全消耗系统、应用程序和用途。·分析性MDM:这里的主要重点是提供关于业务智能(BI)技术和数据仓库必须如何处理主数据的最佳分析和报告。它们对企业也有很大的价值，但对系统的操作部分没有影响。分析性MDM更多地是建立MDM技能、工具和技术，比如数据清理和数据质量。它是指用于商业智能、报告和分析的数据可访问性。与操作性MDM不同，尽管所有数据都在一个地方，但它不要求在数据源修复数据;事实上，它是用来衡量业务的。分析性MDM的重点是所有下游BI需求。它部署在事务/操作系统的下游，是BI实现的一部分。企业主数据管理:操作主数据和分析主数据的组合构成了企业主数据管理(MDM)。操作数据提高了操作效率，而分析部分提供了正确的业务执行方式。考虑到目前的需要，必须谨慎地选择解决方案。MDM过程涉及数据建模、元数据管理、映射和数据语义协调，从而解决相互矛盾的数据源之间的问题，并建立一个权威的数据源。执行工作也必须认真进行。您可以选择采用单一主题领域(单一域)方法，比如MDM用于产品数据，以支持供应链管理(SCM)或全球数据同步。或者您可能倾向于使用MDM主导的客户数据应用程序来支持与客户相关的目标。主数据对于核心业务流程和应用程序的平稳运行是不可或缺的。高质量、可靠、最新和易于访问的主数据丰富了算法流程，以实现业务的不间断运行和更好的业务结果。如果没有适当地管理和治理，组织可能会遭受较低的操作效率、不满意的客户体验和更高的IT成本。企业范围的主数据的数量和种类正在以前所未有的速度增长。企业面临的最大挑战是为其核心实体客户、产品、供应商、员工、层次结构等创建统一的标识符集和标准的属性集(以及扩展的属性集)，特别是当它们的不同应用程序和系统已经在竖井中开发和部署时。这会产生数据竖井、数据的多个版本、数据不准确性或错误以及过时的数据等问题。因此，很难知道哪些数据元素值得信任，哪些不值得信任。在这里，主数据的管理与技术无关，更多的是关于策略和实现。关键因素是组织的承诺和技能，以确保他们的主数据始终保持良好的管理和最新的业务增长。主数据可以以多种方式存储，并以多种样式实现。有四种主数据管理(MDM)实现风格，它们的不同特征适合不同的组织需求。其中包括合并、注册、集中和共存。这些样式支持集中地或分布式地存储和管理主数据的不同程度。在对IT和业务环境的影响方面，有些软件比其他软件更具侵入性或破坏性。
主要用于支持商业智能(BI)或数据仓库计划。这通常被称为下游MDM风格，因为MDM应用于最初创建主数据的操作系统的下游。主要用作主数据的索引，这些数据以分布式方式编写，并且在分布式系统中保持碎片化。主要用于主数据编写是分布式的，但“黄金副本”是在中心集中维护的。中央系统向订阅系统发布黄金拷贝主数据。在工作流或事务用例中，在一个或多个MDM hub中编写、存储和访问主数据时使用。MDM实现需要长期的愿景、用于协作的有效技术基础设施和组织准备。如果你做了必要的基础工作，清晰地定义步骤，并确保企业接受成本管理目标，那将是最好的。这里有一些建议，你应该考虑克服可能的障碍。·定义和阐明业务需求，并构建具有远景的MDM业务用例。·将MDM实现体系结构与长期信息基础结构策略保持一致。务必记住，您的主数据管理平台应该支持跨领域、用例和实现风格的全面实现和最终用户体验。在选择MDM解决方案时，要了解哪些业务项目需要更好的主数据才能成功，例如:与此同时，研究每个实现的MDM解决方案在企业信息管理方法中所扮演的体系结构角色。考虑您在管理不同碎片数据域的主数据时遇到的困难。利用这些经验，避免与MDM相关的任何类型的混淆和炒作，以确保在不花费大量资金的情况下获得满足您的目的的适当级别的技术解决方案。数据文化是新常态。数据驱动的文化使组织能够更快地创新，通过实时反馈和响应持续改进，并做出更明智的业务决策。但对于首席信息官和首席数据官(CDOs)来说，用一个丰富的、单一的信息源来满足其组织的每个职能，支持运营、IT系统、市场营销、销售、财务和客户服务仍然是一个巨大的挑战。对于那些走在自动化、人工智能(AI)、物联网和区块链前沿的人来说，掌握数据管理的艺术在不久的将来将变得更加重要。如果组织想要进行更深入的分析，与客户建立新的关系，并推动决策洞察，以实现更快的增长，那么除了聪明和创造性地管理来自不同来源的爆炸式增长的数据量外，别无选择。我们看到，希望实现主数据管理(MDM)解决方案来简化快速增长的数据复杂性和分布，并提高质量和治理的CIO们的兴趣显著增加。但是，CIO和CDO应该认识到并接受MDM趋势，这些趋势可以释放数据的全部价值，从而追求具有竞争力的业务优势。以下是未来需要关注的主要MDM趋势:CIO们正在持续关注数字化，为新兴行业的客户打造一种新的动态。他们认识到需要一个准确、一致和可信的主数据版本——在企业范围内和跨更多数据域。今年，我们将看到更多领先IT的CIO专注于高可用性主数据，以建立先进的数据和分析能力，并在他们的市场理解上形成竞争差异化。此前，金融服务、医疗保健和零售等行业在采用MDM解决方案方面处于领先地位，这主要是因为遵从性要求、产品信息合理化和风险管理。例如，医疗保健行业已经开始实现MDM，以简化医生支出遵从性，并避免违反法规或任何严重的监管行动/处罚。金融行业通过增强现有的客户信息管理系统，实现交叉销售和追加销售机会以及风险管理，从MDM中受益。零售行业开始利用MDM来合理化其产品信息并改进客户体验。最近，越来越多的行业(如电信、消费品和制造业)开始实现MDM程序和支持MDM所需的支持技术。电信行业正在使用MDM来创建单一的可信数据源，特别是对于产品数据和客户数据。这使他们能够为新产品包或服务快速构建或定制面向服务的体系结构组合应用程序。MDM使消费品公司能够创建整体的运营和销售视图，从而提高收入。制造业通过建立产品和材料数据的可信视图，使用MDM进行库存管理优化。企业正专注于获得360度的客户视角，提供全方位的体验，并确保优秀的整体产品体验管理。基于人工智能的语音助手、聊天机器人或智能个人助理等会话技术正在市场上扮演着颠覆性的角色，尤其是在改善客户体验方面。MDM的智能会话和关键功能将在提高信息的准确性和实时可用性方面发挥重要作用。例如，要训练任何聊天机器人或虚拟助理，准确、可信、组织良好和带有元数据标记的数据是必不可少的。要想通过语音界面(比如Amazon Echo或谷歌Assist)实现无缝的产品发现体验，很大程度上取决于数据的快速、干净和高效程度。我们将看到更多的创新出现，各组织希望将其业务模式与客户控制数据使用方式和时间使用方式的需求保持一致。通常，我们看到客户数据的MDM和产品数据的MDM。在过去，MDM解决方案的选择是基于特定的业务需求。最广泛使用的解决方案是专注于单个业务流程(如客户数据和产品数据)的单个数据域。最近，其他领域也吸引了一些客户的兴趣;这些领域包括数字资产、供应商数据、层次结构、地理空间和参考数据。根据Gartner、多领域、多矢量的研究，MDM使数字业务从“收集”单个数据域的数据发展到“连接”多个数据域。多域MDM解决方案帮助组织解决实体、发现关系、建立连接，从而开发新的增长机会。例如，新引入的产品将以更灵活的方式连接产品、客户和供应商，这将加快产品上市的时间。基于云的MDM需求将会上升。这是由于持续需要进行应用程序迁移和合并相关数据库。降低成本以及灵活性和容量是支持云本地MDM解决方案的重要因素。此外，在云部署中，数据匹配和集成、数据建模和主数据的单一可信视图更容易。每个垂直行业都在经历机器学习(ML)和人工智能的热潮，MDM市场也不例外。企业已经开始考虑具有ML和AI功能的MDM解决方案，但要达到更成熟的水平还需要时间。自动化和人工智能帮助组织执行重复的、可预测的主数据任务，而不会出错——或者完全处理这些任务，并与客户合作以获得更高的客户满意度。它们允许组织在不增加涉众人数的情况下，通过越来越多的渠道管理不断膨胀的数量、速度和各种数据。人工智能还将帮助识别重复记录，确保数据质量，并使新型主数据应用程序能够创造更现代的客户价值。数据驱动的组织将在如何管理数据方面变得更加敏捷。市场对MDM解决方案的需求正在转向它们在哪里以及如何为业务增加价值。因此，在实现更高的收入增长和利润、成本优化和效率、法规遵从性和风险管理方面，重点将是更加智能和基于结果的MDM实现。
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