主數據指的是企業管理和業務活動需要共用、共享的這部分核心數據。主數據有時被稱呼為“基礎數據”或“公共數據”。這些數據，包括客戶、供應商、物料、產品、員工等公共的基礎信息數據。
主數據是ERP系統的基礎數據，基礎數據的質量直接影響ERP系統實施的效果?！叭旨夹g，七分管理，十二分數據”，由此可見數據對ERP系統成功實施的重要性。數據如人體的血液，是系統運行的支撐和前提，基礎數據則是ERP系統信息的根源。ERP系統不能順利切換或用不起來，很大原因是數據原因，有的是因為在數據不準確、不完整的情況下上線；有的是業務沒有理順，出現一數多據的情況，不知道該相信哪個數據；有的是上線后操作人員沒有及時準確規范標準的維護系統內的數據，導致數據失真。只有基礎數據達到了及時性、準確性、完整性的要求，ERP系統才能更好的發揮效益。
隨著集團公司的組織機構改革推進，構建“集中采購、陽光采購”新模式，已成為現代化企業管理的必然選擇。集中采購需要從采購計劃源頭管理做起，規范物品分類、在集團范圍內統一各類物料描述規范。統一的物料分類、物料描述標準，不僅有助于加強集中采購管控力度，還可以提高采購物資的準確度和時效性。供應商類、物料類主數據一經標準化確認，集團及各分子公司都將引用此標準化數據，實現采購信息的全面集成和廣泛共享，不僅更好地集成各直屬企業的物資需求信息，有力促進集團化采購的快速推進，而且整合了采購價格、供應商和庫存信息，為進一步提升管理信息化水平提供強有力的支撐。
目前企業主數據管理中常見問題
1. 數據統計分析
隨著企業精細化管理，企業先期ERP、SRM、LIMS、HR、MES等多種信息化系統滿足業務的需要，然后建設報表系統，從各個業務系統抽取數據進行統計分析。在進行數據抽取時，會發現公用數據的信息不一致。
比如供應商“陜西優百信息技術有限公司”，SRM系統內維護“陜西優百信息技術有限公司”（SRM系統一般是供應商自行注冊維護），ERP系統維護“陜西優百”或“優百信息”或“優百”等（ERP系統一般業務人員手工進行維護，大部分用簡稱）。一方面因SRM系統和ERP系統沒有接口集成，將供應商的信息從SRM系統同步到ERP系統，另一方面兩個系統由不同的人按照不同的標準進行維護。兩個系統數據的不一致，導致兩個數據分析時出現偏差。
2. 集中采購
伴隨著企業組織結構集權化和經營專業化的趨勢，財務管理、人力管理、采購管理、銷售管理出現了相應的集中，從而最大程度地平衡與利用資源。
集團型企業下屬單位有幾十家甚至上百家，各下屬單位上報需求物料計劃時，受制于各類型業務對物料特性關注的深度和范圍不同以及提報人員的技術水平、思維習慣對工作的責任心等導致上報的物料描述各異，比如下圖是密封件的物料提報需求：
物料需求計劃提報存在的問題點：
? 物料名稱各異，錯別字、全角半角等。O型密封圈，有6中不同的描述方式，分別為 “O形圈”、“O型圈”、“0形圈”、“0型密封圈”、“0型圈”、“o型圈”；
? 規格、型號理解不一致，有的放到規格里有的放到型號里；
? 連接符號各異：*、X（字母X）、×（乘號）、/
? 計量單位不同，只、件、個
產生的原因
? 目前ERP系統內的物料描述方式：物料名稱+規格+型號，對規格、型號沒有填報規、審核規范以及系統沒有設置校驗規則，不同單位的人按照不同的標準進行維護和審核。
? 物料多以型號規格為屬性，沒有物料細化的描述標準為支撐。
? 沒有完善的數據維護相關的管理流程、管理制度、管理辦法。
? 多種物料分類維度，類別之間有交叉且沒有統一的填報標準指南。
? 物料數據由各相關人員直接維護，沒有設置專業人員進行物料審核；
? 多種物料分類維度，類別之間有交叉且沒有統一的填報標準指南。同一物品歸入到不同類別，無法準確的按照類別進行統計分類和庫存管理物料
企業目前在管理主數據主要存在的問題，標準方面：系統標準不統一或者沒有標準：各系統孤立運行，標準各異；沒有細化的標準，分類存在交叉，沒有給出明晰的定義。如物料多以型號規格為屬性，沒有物料細化的描述標準為支撐；沒有專業化的系統對數據進行標準化管理。
數據管理方面，沒有數據標準管理組織，數據權責分散，不夠清晰；沒有專業的審核人員對集團內共用數據進行審核；沒有明晰的數據管理制度和管理辦法，靠人工傳授。
數據共享方面，系統沒有集成共享：數據分散重復錄入，形成信息孤島，共享困難；跨系統取數據，需要“對照轉化、反復校驗”等工作
如何解決這些問題
1. 梳理血緣關系。梳理企業內建設的信息化系統有哪些，這些信息化系統之間有哪些數據是共用的數據，可通過下圖表格的方式梳理。
2. 梳理數據模型，梳理目前個系統內的編碼標準（一物一碼）、模型標準、流程（申請、修改、凍結/解凍、歸檔、審核）、相關的管理制度；
3. 梳理數據源頭，確認各類主數據的歸口管理部門。
通過以上三點梳理，企業可以自行梳理出目前的各類主數據的現狀以及問題點，通過對問題點分析找出數據質量不高的真正原因，這樣企業可以自行將客戶、供應商、組織機構、員工等簡單的主數據進行標準化、唯一化管理。由于物料類“數量多、分布廣、專業強”，建議與專業化咨詢公司合作的方式解決。
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