主数据平台主要包括MDM主数据管理平台和MDC主数据控制台两部分，功能架构强调主数据的全生命周期管理与质量管理，通过平台实现主数据管理，确保数据的唯一性、准确性和完整性。主数据的全生命周期管理包括数据清洗、申请/采集、维护、校验、审核、发布、归档等关键环节，以保证主数据质量。
解决方案包含工业要素标识解析/MDM平台功能矩阵，确保共享数据一致性、完整性、可控性、通用性和正确性，提升数据质量，实现共享利用。产品特性包括自助编码器、管理视图动态生成和预置行业模型。实施模式采用“咨询+软件平台+实施”三维一体方案，确保主数据管理项目成功建设。
主数据管理平台是MDM的核心，它为企业提供了一个集中管控主数据的系统，支持数据建模、质量管理、集成、申请、分发和使用等功能。平台建设应遵循全面性、唯一性、集成性和安全性的原则，以确保数据的高效管理与共享。
首先，平台通过构建统一的主数据入口，实现集中管理和全局共享，确保所有业务应用，如订单/项目管理，都能获得准确和一致的数据支持。这有助于提升业务流程的透明度和效率。
然而，MDM项目面临数据分散与异构、数据质量参差不齐、业务流程复杂、组织与文化障碍、技术选型与实施难度、法规遵从与隐私保护以及持续维护与演进等挑战。
平台分为MDM主数据管理平台和MDC主数据控制台两部分，通过数据清洗、校验、巡检等环节保证数据质量，支持灵活的模型、流程和接口配置，适用于多业务场景。主数据治理过程包括数据清洗、申请/采集、维护、校验、审核、发布和归档等步骤，确保数据的唯一性、准确性和完整性。
根据本讲数值变量体现了数据的质量属性。数据质量：数据的一组固有属性满足数据消费者要求的程度。真实性、及时性和相关性是数据的固有属性。真实性：即数据是客观世界的真实反映。及时性：即数据是随着变化及时更新的。相关性：即数据是数据消费者关注和需要的。
完整性：数据是完整的，没有缺失重要部分。 安全性：数据得到妥善保护，防止未授权访问和篡改。 可理解性：数据容易被理解和解释。 正确性：数据准确地反映了现实世界的状态。数据质量管理涉及对数据生命周期中可能出现的质量问题进行全面的识别、评估、监控和预警。
数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
所谓数据确权，就是确定数据的权利属性，主要包含两个层面：第一是确定数据的权利主体，即谁对数据享有权利。第二是确定权利的内容，即享有什么样的权利。 从这两个层面看，数据从产生到消亡的整个生命周期中，主要涉及四类角色，即：数据所有者、数据生产者、数据使用者和数据管理者。
完整性：完整性是指数据的记录和信息是否完整，是否存在数据缺失情况，是数据质量最基础的保障；准确性：指数据中记录的信息和数据是否准确、是否存在异常或者错误的信息；一致性：指在多处数据记录中，数据一致；及时性：保障数据的及时产出才能体现数据的价值。
第一步，对数据内容、结构和异常进行深度探查，识别数据的优缺点，找出错误和问题，如数据不一致和冗余，这些都可能影响业务流程的正常运行。第二步，通过Informatica的数据质量解决方案，设定和跟踪度量标准，确保业务分析师、数据管理员与IT开发人员共同建立数据质量目标，并通过共享平台实时更新。
数据质量控制的第一步是探查数据。通过这一步骤，企业能够识别数据的优势与劣势，发现潜在的问题，例如不一致性、冗余等。识别这些问题有助于企业明确项目计划中需要重点关注的数据问题。第二步是建立数据质量度量和明确目标。
在数据采集过程中，进行实时的质量控制和监测是必要的。可以通过抽样检查、数据比对、逻辑检查等方式，及时发现问题并进行纠正，以确保数据的一致性和准确性。建立数据管理系统：建立科学的数据管理系统有助于确保数据的安全性和完整性。
统计调查表法；是利用专门设计的统计表对质量数据进行收集、整理和粗略分析质量状态的一种方法。分层法；是将调查收集的原始数据，根据不同的目的和要求，按某一性质进行分组、整理的分析方法。排列图法；是利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。
在线问卷数据质量控制方法主要包括：设计合理的问卷、设置必答题目、数据验证和筛选、以及使用专业数据分析工具。首先，设计合理的问卷是在线数据收集的核心。一个结构清晰、问题准确的问卷能够大大提高数据的质量。在设计问卷时，应避免引导性的问题，确保问题的中立性，以减少受访者的回答偏差。