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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分，数据的质量、一致性和安全性等问题逐渐成为制约企业发展的瓶颈，主数据治理（Master Data Management，简称MDM）作为一种有效的数据管理手段，能够帮助企业提高数据质量、降低数据冗余，从而实现数据资源的合理利用，本文以POTI数据治理为例，探讨基于主数据治理的数据治理策略与实践。
POTI数据治理背景
POTI（Product-Oriented Technical Information，产品导向技术信息）是指以产品为核心，包含产品结构、性能、工艺、材料等全方位的技术信息，在制造企业中，POTI数据是产品研发、生产、销售、服务等各个环节的重要依据，由于POTI数据涉及多个部门、多种格式，导致数据质量参差不齐、数据冗余严重，给企业带来了诸多困扰。
基于主数据治理的POTI数据治理策略
1、建立POTI主数据模型
对POTI数据进行梳理和分析，确定POTI主数据的关键要素，如产品编号、名称、型号、规格、材料、工艺等，在此基础上，构建POTI主数据模型，明确数据结构、数据类型、数据关系等。
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2、数据质量管理
（1）数据清洗：针对POTI数据中的错误、重复、不一致等问题，进行数据清洗，提高数据质量。
（2）数据标准化：制定POTI数据标准，规范数据格式、命名规则、编码方式等，确保数据一致性。
（3）数据监控：建立数据监控机制，实时跟踪POTI数据质量，及时发现并解决数据问题。
3、数据整合与共享
（1）数据整合：将分散在各个部门、各个系统的POTI数据进行整合，形成统一的数据视图。
（2）数据共享：通过建立数据共享平台，实现POTI数据的跨部门、跨系统共享，提高数据利用率。
4、数据安全与合规
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（1）数据安全：制定数据安全策略，确保POTI数据在存储、传输、使用等环节的安全性。
（2）数据合规：遵循相关法律法规，确保POTI数据的合规性。
POTI数据治理实践探索
1、案例一：某制造企业POTI数据治理实践
该企业通过实施POTI数据治理项目，实现了以下成果：
（1）数据质量显著提升：POTI数据清洗率达到90%，数据一致性达到95%。
（2）数据整合与共享：建立了POTI数据共享平台，实现了数据跨部门、跨系统共享。
（3）数据利用率提高：POTI数据利用率提高了30%。
2、案例二：某研发企业POTI数据治理实践
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该企业通过POTI数据治理，实现了以下成果：
（1）缩短产品研发周期：POTI数据质量提升，产品研发周期缩短了20%。
（2）降低研发成本：数据整合与共享，减少了重复研发，研发成本降低了15%。
（3）提高产品质量：POTI数据作为产品质量控制的重要依据，产品质量得到了有效保障。
基于主数据治理的POTI数据治理策略，能够有效解决制造企业POTI数据质量问题，提高数据质量、降低数据冗余，实现数据资源的合理利用，通过实践探索，我们发现POTI数据治理在提高企业核心竞争力、推动企业数字化转型方面具有重要意义，随着信息技术的不断发展，POTI数据治理将为企业带来更多价值。
标签： #主数据治理方案
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