掌握事务型的引用数据（reference data）

当代企业的日常运营建立在一套核心的业务操作型数据之上。通常情况下，我们认为这些数据只是客户和产品数据，但事实上不止于此。每一个行业都需要这样的事务型数据支持，这有助于最终实现任何公司的核心目标，增加收入并降低成本。

驾驭这类数据是十分困难的，因为他们往往存在于繁多且驳杂的数据源中。而这些数据的“所有权”问题也会带来政策上的挑战，定义数据的主体总是时时变化，常变常新。

这些数据特性相似，共同具有以下特点：

• State（状态周期） - 事务型数据要经历一个周期性的“状态”变迁。通常情况下，我们认为这些状态主要有new（新建），pending（待决），approved（认证），terminated（结束），但在实际业务中，它们都原生于数据建模所要对应的具体概念。总之，这种状态周期都是数据支持下的事务的核心，也是这种数据的一个关键特点。
• Collaboration（互动协作） - 多数的事务都需要参与操作的双方（人或系统）的互动或协作，由此来建立或修改事务型数据。其中每一方在事务中都有自己的角色和权限。这些数据的生命周期描述了事务的流程。
• Complexity（复杂性） - 传统的引用数据只是作为查找表格使用，用途比较单一；然而，事务型的引用数据没有这么简单。它们的有效形式天然就是复杂的，它们会因存储系统的不同而不同，并不断变化。

解决方案：Talend MDM

这套解决方案的目标，是为了给企业提供可靠的主数据。为此，它允许多种方式的协作，推动数据的完善与整合，加强准确性，提供多用模型，并取中央数据技术为其实践方式。

为了理清这些数据，MDM 配备了一个中央存储库（repository）并佐以多种必要工具，以此作为基础，推动数据进入其生命周期。

而要成功梳理数据，从而建立起整个组织可以共享的可靠的主数据，确定一个模型是第一要务，然后勾勒出数据处理的步骤和生命周期，再使用 MDM 工具最终建立模型并执行处理政策。Talend MDM 是计划阶段和生产阶段中的得力工具，将困难的任务无限简化。它独一无二的Active Data Model 可以实时修改模型，并让数据的所有者通过协作界面，实时查看修正对模型，验证，作业流程，用户权限和翻译所做的任何改动。它迭代式的数据治理（governance）方法是 Talend MDM 独创的智慧结晶。.

应用中的事务型引用数据

物流业

没有准确的路径，船舶和位置信息，物流公司无法安全可靠地发送客户的货物。

公用事业

油气公司需要完整的油井，设备和运输信息才能推动所有环节的运转，并设立生产目标。

电信行业

电信公司需要围绕提供的设备与服务综合分析一整套的多属性数据，然后才能有效划分市场并减少客户流失。

高科技行业

高科技企业使用层次化，地区化的销售数据来为客户提供有效的服务，同时优化在各个地区，从各个客户那里实现的收益。

保险行业

保险公司一直维护着大量且多样的政策数据，这要求这些企业能理解这些数据层次化的分布模型，才能达到沟通客户，刺激销售的目的。

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