比如员工数据，业务影响3分（因为它关系到薪资、考勤、业务对接），共享范围3分（人事、财务、业务部门都要用），就是核心主数据。

　　画一张简单的表格，左边列数据类型，上面列系统或部门，标注谁创建这个数据（C）和谁使用这个数据（U）。如果一个数据有多个U，说明共享范围广，大概率是主数据。

　　你看，“客户数据”是由销售部门创建，财务、售后、库存部门都使用，那肯定是主数据；而“销售的个人拜访笔记”，只有创建人自己用，就不是。

　　很多企业整理完主数据，没过多久又乱了，问题出在分类上：要么没分类，要么分类标准混乱，导致查询难、维护难。其实主数据分类有明确逻辑，先搞懂为什么分，再掌握怎么分，就能长期保持清晰。

　　常用的分类方法有3种，不过你可以重点掌握后两种：

　　1、层级分类

　　按层级递进分类，像产品-电子产品-手机-智能手机-5G智能手机这样。

　　这个方法层级清晰，但是新增层级容易打乱原有结构。

　　把数据的关键特征拆成多个独立的面，每个面再分几个类目，组合起来就是完整分类。

　　比如给“办公家具”分类：

　　这种方法灵活，新增类目不影响其他面，还方便按组合查询，特别适合计算机系统处理。

　　以一种方法为主，另一种为辅。

　　你可以用层级分类法定主层级：办公用品 - 办公家具 - 桌椅类，用组配分类法补充辅助属性：材质（木质 / 金属）、用途（办公用 / 会议用），兼顾清晰性和灵活性。

　　当我们确定了分类标准和规则后，接下来就要解决怎么让这些标准在各个系统里生效的问题。

　　比如，新定义的产品分类，如何自动同步到ERP、CRM和电商后台？

　　以前靠人工导表，又慢又易错。现在我通常会借助一些数据集成工具来固化流程。

　　像我常用的FineDataLink，就能很好地解决这个问题。它允许你将定义好的主数据，如标准产品清单、客户信息表，通过可配置的任务，自动、准确地推送到各个业务系统，把分类标准真正落到实处。工具链接我放在这里，可以体验看看：https://s.fanruan.com/810gr

　　四、花精力做主数据，到底值不值？

　　经常有粉丝问我，企业资源有限，先上系统还是先做主数据？

　　我的答案永远是：先做主数据。主数据不是额外工作，而是所有数据工作的前提，它的价值体现在3个关键层面，每个都能帮企业避坑省钱：

　　这是最直接的价值。

　　之前帮一家制造企业做诊断，他们的同一个供应商，在不同部门的系统里叫法都不一样，对账时要人工核对，每月花3天时间还容易出错。

　　做主数据后，统一了供应商的编码和名称，数据准确率从原来的70%提升到99%，对账时间直接压缩到半天。

　　现在企业都有多个系统，要是没有统一的主数据，信息就无法在系统之间流通。

　　比如销售系统的客户编码和财务系统不一样，订单数据就没法同步，财务没法及时开票。主数据相当于系统之间的通用语言，有了它，ERP、CRM、财务系统才能无缝对接，数据流转不用人工干预。

　　管理层做决策，靠的是报表和分析，但如果数据定义不一致，分析结果就是错的。

　　我见过有个企业之前产品分类混乱，有的按功能分，有的按材质分，统计核心产品销量时，结果差了20%，差点导致生产排程失误。

　　做主数据后，统一了分类标准，报表数据一次性准确，管理层不用再怀疑数据真实性，决策效率提升了不少。

　　其实主数据没那么复杂，核心就两件事：

　　如果你现在正面临数据混乱、系统对接难、决策没依据的问题，不用急着上昂贵的工具，先从梳理主数据开始。从客户、产品、供应商这三类核心数据入手，用上面说的方法识别、分类、定标准，很快就能看到变化。

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