【数据治理】揭开主数据管理的陷阱
对于主数据，最初的定义为：表示业务实体对象的基准数据以及其被引用的关联属性信息。2010年，主数据的概念引入中国并加以调整改善，使之更加通俗易懂。通俗化后的主数据定义为：描述某一业务实体对象时，基础数据（静态或相对静态的数据）中被两个及两个以上业务系统共同使用的属性字段。此定义很快被证明了其的合理性，短期内被各厂家推广使用，这也就是目前国内主数据厂商对主数据的统一标准定义。
但是，随着主数据管理平台的逐渐被推广使用，一连串的问题就来了，这也导致了目前很多企业实施主数据管理项目后，数据质量重蹈覆辙的悲剧。
1．主数据的动态性问题凸显
随着企业业务系统的新增和更换，原来被主数据厂商咨询出来的主数据已经无法满足新的业务系统的上线需求，需要重新进行主数据的扩充识别和相关模型、流程等的变更操作，从而造成了主数据管理平台后期运维成本的居高不下，严重违背了实施主数据管理平台的初衷。
甚至目前很多主数据项目的招标现场招标方就非常严肃地问投标方“你们的主数据平台未来调整模型中的某个属性字段需要多久？”，仔细想想这个问题还真的很严肃，因为未来这个调整是会频繁发生的，为了应标很多人不负责任的脱口而出 “1小时”、“2小时”等等，难道我们加一个属性字段不需要确定他的元数据标准？不需要补充他的历史取值？不需要找业务部门的“大爷们”讨论、协商？
其实，为什么我们老是想尽一切办法去识别主数据呢？难道就是为了让我们的主数据管理员未来别闲呆着？难道就是因为老外提出了这个理念就无法动摇？数据治理核心要解决的是数据质量、安全、服务以及相关的环境等，费了九牛+二虎之力识别出了所谓的主数据，没多久因为业务系统的变化出现了倒逼主数据必须变化的情况，何
