在数据管理的不断发展过程中，有两个关键技术概念脱颖而出，成为企业进行数据驱动决策的基础支柱：主数据管理（MDM）和数据虚拟化。这两种技术虽然常被独立讨论，但它们实际上是高度互补的，携手合作，能够为企业提供一个全面、准确且易于访问的数据视图。那么，问题来了，究竟是主数据管理（MDM）先出现，还是数据虚拟化更早？事实上，这个问题的答案并没有那么重要，关键在于这两种技术是协同作用的，结合起来，它们能够极大地提升企业从数据中获取价值的能力。
要理解主数据管理和数据虚拟化之间的关系，我们首先需要定义这两种技术，探讨它们在数据管理中的作用，并分析它们在现代数据生态系统中的交集。
什么是主数据管理（MDM）？
主数据管理（MDM）指的是通过一系列流程、治理、政策和技术，帮助企业创建并维护一个统一的、可信的数据源，通常被称为主数据。主数据通常包含关键业务实体的信息，如客户、产品、供应商和位置等。MDM的目标是整合来自不同系统（例如CRM、ERP、HRM等）的数据，创建一个统一、一致且权威的参考数据源。
例如，考虑一个在网上和实体店均有经营的零售企业。该企业的客户数据（例如姓名、地址、联系方式等）存储在多个系统中：电商平台、店铺销售点系统和客户关系管理（CRM）系统。MDM可以确保保持一个真实的客户视图，解决不同系统中客户信息的重复和不一致问题。这个统一的客户视图对于客户服务、营销和销售团队至关重要，因为他们需要准确且一致的信息来与客户互动。
MDM帮助解决的问题包括：
- 数据重复：当同一客户在多个系统中被输入，并且名字或地址有微小差异时。
- 数据不一致：当不同部门对同一个客户的信息存在冲突或过时时。
- 缺乏标准化：当不同系统使用不同的格式存储数据，导致整合和分析困难。
然而，尽管MDM关注确保参考数据的准确性和一致性，它并不处理存储在不同操作系统中的事务数据。这就是数据虚拟化发挥作用的地方。
什么是数据虚拟化？
数据虚拟化是一种现代的数据集成技术，能够让企业访问、整合并呈现来自多个不同源的数据，就像这些数据是一个统一的数据源一样，而无需进行数据的物理迁移或复制。与传统的ETL（提取、转换、加载）数据集成方法不同，数据虚拟化不要求将数据复制或存储在中央仓库中，而是通过提供对分布式数据源的实时访问，让用户可以在需要时获取数据。
数据虚拟化的主要优势在于能够将来自多种来源的数据进行整合，例如数据库、大数据平台、云服务、平面文件，甚至是实时数据流，而不需要企业将所有数据物理集中在一个地方。这个虚拟层使得用户可以像操作单一系统中的数据一样，对不同系统中的数据进行查询和交互。
举个例子，假设一个银行正在评估一个潜在借款人的信用风险。银行需要将客户数据（例如收入、业务信息）与交易数据（例如贷款历史、支付行为等）结合起来，做出决策。客户数据可能存储在MDM系统中，而交易数据则可能存在于不同的系统中，比如贷款管理系统、信用评分数据库和实时银行平台。数据虚拟化使得银行能够实时整合这些不同来源的数据，提供一个统一的视图给分析人员，而无需将所有数据复制到一个中心位置。
因此，数据虚拟化有助于解决以下问题：
- 数据孤岛：当数据分散在不同系统中，难以获取完整的视图时。
- 实时访问：当企业需要快速访问数据以支持实时决策时。
- 操作复杂性：当管理多个系统中的相同数据副本变得昂贵且容易出错时。
MDM与数据虚拟化的协同作用
现在我们已经明确了MDM和数据虚拟化的基本概念，接下来让我们探讨这两种技术如何结合起来，创造出一个更加完善的数据生态系统。
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MDM为参考数据提供了统一视图的基础。 在正确实施的情况下，MDM能够整合并清洗关于业务实体（如客户、产品、供应商等）的数据，确保数据的一致性和准确性。然而，MDM系统通常不具备处理事务性或交互性数据的能力，这正是数据虚拟化的优势所在。
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数据虚拟化通过整合事务数据和交互数据扩展了MDM的价值。 虽然MDM能够提供参考数据的统一视图，但它并不包含日常业务活动所需的事务数据，如销售交易、客户互动或运营活动。数据虚拟化使企业能够将MDM中的权威参考数据与事务数据和交互数据结合起来，在实时情况下呈现一个完整的视图。这种实时整合对客户服务、风险管理、欺诈检测等场景至关重要。
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MDM和数据虚拟化的结合提升了决策能力。 通过结合信任的主数据和实时的事务数据，企业可以获得更准确、及时的洞察。例如，在商业银行场景中，贷款方不仅可以基于存储在MDM系统中的历史数据（如客户的信用评分）来评估借款风险，还可以通过数据虚拟化结合来自外部源的实时数据（如客户的当前金融交易、社交媒体活动、市场状况等）。这种全景视图增强了银行做出更明智、及时决策的能力。
数据治理：共同的关键
尽管MDM和数据虚拟化都是强大的技术工具，但它们也共享一个关键方面：数据治理。数据治理是指确保企业内数据的质量、安全性和合规性的实践、政策和标准。
- 在MDM的背景下，治理确保主数据在多个系统中准确、一致，并得到妥善维护。
- 在数据虚拟化的背景下，治理确保实时访问和整合的数据是准确的、安全的，并符合组织的标准。
MDM和数据虚拟化都依赖于强大的数据治理实践，以维持数据的完整性和可靠性。如果没有有效的治理，这些技术的价值将大打折扣。
关于主数据管理（MDM）或数据虚拟化哪个先出现的问题，实际上并不重要。真正值得关注的是，这两种技术如何相互补充、共同作用，创造出一个更加强大的数据生态系统。MDM提供了可信的参考数据视图，而数据虚拟化则能够实时整合事务数据和交互数据，从而创造出一个更加全面、可操作的业务视图。两者的结合对于那些希望从数据中充分获取价值的企业来说至关重要。
随着企业不断推进数字化转型，MDM与数据虚拟化的协同作用将变得愈加重要。两者共同构成了现代数据架构的核心，帮助企业不仅有效管理数据，还能在实时条件下最大化地从数据中提取价值。
因此，无论是先实现MDM还是先采用数据虚拟化，最终目标都是一样的：利用数据推动更加智能的业务决策。
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