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业务背景

Master Data Governance (MDG)

主数据治理（MDG）可为客户提供可靠的数据支撑，即便在跨多地部署的复杂系统架构中，也能保障主数据的一致性。MDG 支持快速调整主数据以适配法规变更，对数据修改进行跟踪，并灵活响应新的业务需求及企业并购等业务事项。借助 MDG，用户可以向其他系统复制分发主数据；也可从外部系统导入主数据，后在 MDG 中完成校验与数据优化。此外，MDG 还提供集成方案建议，例如如何集成供应商主数据（可对接 SAP Ariba SLP 供应商生命周期与绩效管理模块），以及如何集成客户主数据（可对接 SAP C4C）。

具体而言，MDG 的核心价值体现在以下几个方面：

• 保障数据一致性：在跨系统、跨地域的复杂 IT 架构中，MDG 通过统一的治理流程确保同一主数据对象在各业务系统中保持一致，避免因数据冗余或口径不一导致的业务冲突。
• 快速响应法规变更：当新的法律法规或行业标准出台时，MDG 允许企业快速调整主数据模型与属性，并借助变更请求流程将调整结果同步至所有下游系统，降低合规风险。
• 支持业务并购与重组：在企业并购、拆分或业务整合场景中，MDG 可协助将来自不同源系统的数据统一纳入治理体系，帮助企业快速完成数据整合与清洗。
• 灵活的数据集成能力：MDG 既支持将治理后的主数据分发至其他系统，也支持从外部系统导入数据并在 MDG 内完成校验、补全与优化，形成双向的数据流转闭环。
• 开箱即用的集成方案：MDG 提供针对主流业务场景的集成建议，例如对接 SAP Ariba SLP 管理供应商生命周期与绩效，或对接 SAP C4C 实现客户主数据的统一管理，帮助企业缩短集成周期、降低实施成本。

MDG, Central Governance

MDG 集中治理可依据企业业务规则与流程，实现主数据的集中管理。MDG 提供面向不同主数据域的开箱即用功能，同时支持自定义主数据对象。MDG 基于变更请求处理主数据，内置工作流、暂存、审批、激活与分发功能。MDG 可作为独立中心系统部署，也可与 SAP S/4HANA 协同部署。两种部署模式下，MDG 均可调用 SAP 标准和企业自定义业务逻辑，生成可直接用于企业业务流程的主数据。

集中治理模式适合那些希望将主数据管理权收归中心的企业。其核心机制是变更请求（Change Request）：当业务人员需要新增、修改或停用某条主数据时，需提交变更请求，随后由预定义的工作流驱动数据在暂存区完成编辑、校验、审批，最终激活并分发至下游系统。整个过程全程可追溯，确保数据变更合规、可控。

在部署方式上，MDG 集中治理既可作为独立的中心系统运行，也可与 SAP S/4HANA 协同部署。两种模式下，MDG 均可调用 SAP 标准逻辑与企业自定义的业务逻辑，对主数据进行增强处理，最终生成可直接用于企业业务流程的高质量主数据。此外，集中治理还支持自定义主数据对象，企业可根据自身行业特点扩展治理范围，覆盖更多数据域。

MDG, Consolidation

MDG 数据合并提供从多源系统加载主数据、标准化主数据以及识别重复数据的能力。对于每一个识别出的匹配组，MDG 数据合并模块会依据主数据属性的存留规则，从该组内的多条重复记录中计算生成最佳记录。企业可将这些最佳记录用于数据分析或业务场景。

数据合并的典型处理流程如下：

1. 数据加载：从多个源系统（如 ERP、CRM、外部数据源）批量加载主数据，形成统一的待处理数据集。
2. 数据标准化：对加载的数据进行格式统一与字段清洗，例如统一地址格式、电话号码、货币单位等，消除因录入习惯不同造成的差异。
3. 重复识别：基于预定义的匹配规则，识别出指向同一实体的多条重复记录，并将其归入同一匹配组。
4. 最佳记录生成：针对每个匹配组，依据存留规则（如字段优先级、数据来源可信度、更新时间等）从多条记录中计算生成一条最佳记录，作为该实体的权威数据。
5. 结果输出：将最佳记录输出用于数据分析、业务系统同步或后续治理流程。

通过这一流程，企业可以显著减少重复数据带来的业务混乱，提升数据质量与分析结果的准确性。
在 MDG 中，可将数据合并与集中治理相结合，支撑各类主数据管理场景，例如：数据合并模块可作为集中治理模块中主数据的源头、企业并购后的主数据整合；或是混合模式，即在企业部分业务单元保留主数据分散管理权，同时在其他单元实现主数据集中管控。

MDG, Mass Processing

MDG 批量处理支持一次性更新多条主数据记录。进行记录更新时，你选定需要本次修改的字段范围与记录；系统随后输出变更字段的统计信息，并在变更激活前对数据进行校验，确保数据可用于后续业务操作。

批量处理特别适合以下场景：

• 大规模属性更新：例如统一修改某类供应商的付款条件、调整客户分类或批量更新物料属性，无需逐条手工维护。
• 周期性数据维护：例如定期清理失效记录、批量停用长期未使用的业务伙伴，或按新政策批量调整主数据字段。
• 跨记录一致性修正：当发现某类数据存在系统性错误时，可通过批量处理一次性修正所有受影响记录，保证数据口径一致。

在执行过程中，系统会先输出本次变更涉及的字段与记录统计信息，帮助操作人员确认影响范围；随后在变更激活前执行数据校验，确保更新后的数据满足业务规则、可用于后续业务操作。校验不通过时，系统会提示具体问题，便于用户修正后重新提交，从而有效降低批量变更带来的风险。

MDG, Data quality management

MDG 数据质量管理支持定义数据质量规则与数据质量关键绩效指标（KPI）。企业可依据这些规则评估主数据质量，监控数据质量当前状态及其变化趋势。这些规则可用于数据质量评估、变更请求校验、数据合并校验以及批量处理校验。规则挖掘功能借助机器学习开展数据分析，并基于挖掘结果生成数据质量规则。您可以使用派生场景，依据规则推导主数据，以保障数据质量。

数据质量管理为企业提供了持续监控与改进主数据质量的手段：

• 规则定义与评估：企业可根据业务要求定义数据质量规则（如必填字段、格式规范、取值合法性等），并定期对主数据执行质量评估，量化数据健康度。
• KPI 监控与趋势分析：通过设定数据质量 KPI，企业可直观监控数据质量的当前状态与变化趋势，及时发现质量下滑并采取改进措施。
• 多环节校验：数据质量规则可嵌入变更请求、数据合并、批量处理等多个环节，在数据进入业务系统前完成校验，从源头拦截低质量数据。
• 规则挖掘：借助机器学习对历史数据进行分析，自动挖掘潜在的数据质量问题并生成相应的质量规则，减少人工定义规则的工作量。
• 派生场景：基于已有规则推导主数据属性，自动补全或修正数据，进一步提升数据完整性与准确性。

通过上述能力，企业可以将数据质量管理从被动补救转变为主动预防，持续保障主数据的高质量。

MDG, Federated master data governance

联邦式主数据治理是 MDG 的一种部署选项，可将数据权属分配至多个 MDG 实例，每个实例负责一部分主数据。你可借助 SAP 主数据集成组件，根据自身实际系统环境定义数据权属。所有 MDG 实例及主数据客户端均可维护数据。承担核心数据所有者角色的单一 MDG 实例，负责协调数据分发，并对接同样作为 MDG 实例的应用数据所有者完成修订工作。

MDG, Process analytics for master data

主数据流程分析提供概览页面与分析清单页面，展示集中治理、数据合并及批量处理应用中的相关流程信息。

主要功能

下表列出各项主要功能，以及支持这些功能的应用范围：