在数据源间建立主数据值映射是一个好的起点――但它也带来了自身的一些问题。例如，如果人们过去习惯于在他们最常使用的源系统产生的报告中以某种形式查看产品层级，那他们就会在来自企业BI/DW应用程序的报告中看到不同的形式――这实际上会增加他们的混乱――尽管你最初是想通过将所有数据都映射到企业标准来消除混乱。另外，你将需要指派人员在主/参考数据值发生变化时负责更新映射，同时还要指定对映射进行定期评估的业务流程。

这一问题的理想解决方案“比BI的范围更大”，需要在源系统中解决这一问题，这一解决方案包括：

　　1、让业务组织将主数据值列表标准化

　　这需要建立数据治理结构(人员和流程)。数据治理活动必须包括“正确的”业务人员，这些人员能够对数据值进行适当的决策并拥有高层经理人员的支持，高层经理可以支持数据治理团队成员推荐的决策并在必要时“突破层的限制”。通常你还有由对特定数据领域(产品)最为关注的数据管理员组成的数据治理小组。对于相关业务职能、业务流程和应用程序，这些数据管理员小组应该拥有整个企业范围内的代表――这样任何与该数据领域相关的建议就能被最合适的人理解和支持。例如，如果没有首先获得制造或财务部门的数据，市场部门就无法创造出新的产品推出方式――反之亦然。

　　2、确定每个主数据元素将被维护和存储的位置――或者是在被指定为权威数据源的源系统中、或者是在为管理主数据而实施的新系统中。

　　如果你准备为主数据管理(MDM)实施新系统，首先对目前市场上的MDM产品进行调查是一个好主意。许多这类工具现在都相当成熟并被设计为提供许多核心的MDM功能――如搜集新的主数据、将来自多个系统的主数据集成为一个列表、定义未在任何源中出现的新的报告层级、将主数据发布给需要这一数据的其他应用程序等。

　　3、实施自动化流程将这些主数据元素从其来源发布到所有需要这些数据元素的其他应用程序(交易系统和BI/DW应用程序)。

　　可以通过不同系统间的数据供应(data feed)来实现这些主数据值的发布，但更好、更现代的方法是使用企业应用程序集成/面向服务的架构方法如使用消息总线将主数据值发布到订阅变化的系统中。这使主数据能够被发布到任何需要该数据的系统中――以近乎实时的方式进行而不必创建所有这些系统间的点对点数据供应。