在一个将数据作为生产要素的时代，无论是**还是企业都意识到了主数据（**一般将此类数据称为主题数据或基础数据，如人口主题数据、法人主题数据等）在事务处理或研发生产过程中的重要性。
然而，在主数据管理对于组织的数据管理部门或信息化部门来说是非常具有挑战性的。具体可以体现在：主数据通常是业务部门所产生的数据，具有较强的业务属性；在未达到数据统一管理时，各部门都在维护着一套自认为可信的数据。
基于主数据管理所面临的挑战，故而在实施主数据管理时就需要进行合理规划，为主数据管理提供支撑和依据。
主数据规划是在整个组织范围内进行主数据类别划分、业务概念定义、规范和定义基础编码标准的过程。它的目的是避免多渠道维护，确保数据一致性，并解决不同业务间可能存在的主数据属性不一致问题。
主数据规划需要关注数据源、多渠道合并规则、识别恢复方法和可信分发方式四个方面。
1 识别数据源。
识别数据源的过程是一个确定某一类主数据**过程。在此过程中需要确定某一类数据源**于几个业务系统。同时还需要识别出某一类主数据中的具体实体是否有多个实例。
2. 实体处理规则。
实体处理规则是需要所识别数据源、实体和实例的情况，制定匹配、合并、映射以及未匹配、合并实例的处理规则。
3. 可信分发方法。
通过归集、清洗、合并、处理等过程形成可信的主数据资源池，为各业务系统实现主数据统一的分发管理。
当一个企业意识到需要对企业内主数据进行治理时，必然是企业内建立了很多的业务系统，且业务系统之间是相互独立、数据上存在一定的交叉使用。现状是系统之间的关系复杂且凌乱。这种情况就需要投入一定的人力、财力和物力去梳理这些业务和数据，构建企业的业务模型和数据模型。只有这样做，才能有一个好的数据基础，才会为企业数字化转型、数据作为生产要素打下基础。
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