首先来看看MDM和BI的关系，可以看到MDM和BI都有元数据管理和ETL部分的内容。对于元数据管理MDM一般并不会按数据仓库模型进行重新的数据建模，而BI系统由于更多要管理业务数据，重点还需要考虑业务数据的各个维度，因此需要按照数据仓库的建模思路进行维度建模。所以MDM中的ETL相对简单，抽取和装载多，而实际的转化和复杂的映射并不会太多。

　　要注意对于BI系统，重点是ETL后的数据分析和数据挖掘，包括后面的ODS，数据集式和数据仓库的重点都是使用和分析数据，不负责数据分发。而对于MDM系统重点则不是MDM本身要如何使用数据，而是需要通过ETL或其它方式收集数据后进行数据整合，在数据整合完成后要发布数据给其它系统用，同时所有对数据的修改也需要及时发送，重点是保证主数据的完整性和一致性。

　　BI和MDM系统一结合可以看到，BI系统将不再从各个业务系统抽取引用数据和主数据，而是从MDM系统进行抽取，这样减少了BI系统进行的主数据管理和整合工作，BI系统只需要从各个业务系统抽取业务数据。这个时候数据流变化为如下：

• 　　MDM系统抽取和整合各个业务系统中的主数据，形成统一完整数据视图
• 　　ODS抽取各个业务系统业务数据，同时抽取MDM中的主数据
• 　　DW抽取ODS中的业务数据和主数据，最终形成数据仓库需要的星型或雪花型等各种维度表

　　所以实施MDM后对于BI系统带来的好处就是，BI不需要关注主数据的管理和整合问题，也不需要去关心主数据的分发问题。这些问题都由MDM系统来完成，当然BI系统已有的ETL工具，MDM系统在建设过程中仍然可以使用。

　　而对于MDM和SOA一定是相互依存和相互促进的关系。MDM的建设提供了完整统一的数据视图，为SOA的数据服务提供了强有力的支持，也提升了SOA的组合服务和流程编排类服务的设计能力。在没有MDM前，由于SOA本身不存储数据，更谈不上数据的清理，合并和转换。关于基础数据的整合和管理工作是无法真正落地的，而MDM系统的建设很好的担当了SOA系统的存储功能。

　　而对于MDM系统，数据初始化的阶段我们可以考虑使用ETL工具进行数据的初始化。但是对于系统正式上线后，主数据本身就是变更不频繁的数据，变更数据量不大但是实时要求高，在这种情况下再采用ETL进行数据抽取和数据集成已经不是很好的方式。而可以看到对于这种情况下整理数据的收集和数据统一视图的发布完全可以借助SOA服务进行，特别是在SOA的EDA机制下更加容易实现事件驱动的增量实时消息响应。

　　主数据管理系统建设，对于识别的主数据发展趋势仍然是要从共存模式转化到集中模式，只有到了集中模式才能够更好的实现主数据的申请，创建，变更，发布等各种流程的统一管理，保证数据源头的唯一性，从根本上解决数据不一致的问题。而对于一个主数据管理系统，我们也应该认识到其核心功能仍然应该围绕主数据展开，即主数据的全生命周期管理，主数据的申请和创建流程，主数据变更流程主数据的发布流程，废弃流程的全过程的管理。在这个管理中考虑到和BI和SOA系统关系，扩展如下功能

• 　　主数据对象的定义和元数据管理（类似BI产品中的元数据管理）
• 　　主数据质量管理（类似BI产品中的数据质量管理）
• 　　数据集成管理（一方面是BI中的ETL集成，一方面是SOA集成）
• 　　服务管理（如何将主数据管理的成功更好的发布为数据服务，集成到SOA）
• 　　流程管理（主数据管理中的流程，如何更好的和SOA中的BPEL功能进行整合）