参考数据管理是对定义的数据值域进行控制，包括对标准化术语、代码值和其他唯一标识符以及每个取值的业务定义的控制，和对数据域值列表内部和跨不同列表之间的业务关系的控制;并且对准确、及时和相关参考数据值的一致，共享使用进行控制，以进行数据分类和目录整编。
如参考数据-“ 订单状态 ”：新建立、处理中、完结、取消等。
主数据管理是对主数据值进行控制，以实现跨系统的一致、共享、上下文相关地使用主数据，以及对核心业务实体的真实情况的最准确、及时和相关的版本进行控制。
主数据一般包括下列实体的数据：
人，包括个人、组织及其角色，比如客户、公民、病人、厂商、供应商、业务伙伴、竞争对手、员工和学生等。
产品，包括内部和外部的产品。
财务结构，例如总账、成本中心、利润中心等。
位置，例如地址信息
首先必须说明，单一的业务系统应该没有主数据的概念，参考数据为了确保不同的业务采用同样的控制模式，可以存在。
随着业务系统的不断增加，核心业务实体不断被抽象出来，在不同业务系统之间实现业务实体的共享和流转，就产生了主数据管理。
按照DAMA-DMBOK，理想的参考数据和主数据架构应该是这样的。
参考数据和主数据只有一份正本，各业务系统只在这一份正本数据上进行相关业务操作，所有参考数据和主数据都是一致的。
但实际上主数据管理不是一蹴而就的，而且主数据的传播跟业务也很大的相关性，实时性要求高的采用SOA总线接口方式，稍微差一些的采用消息队列方式，批量数据的传播则采用sftp/ftp方式，为了确保数据的一致性和版本管理，中间还构建了主数据管理平台，逐渐的主数据管理就演变成了以下的架构方式。
这种架构方式看起来也很合理，但笔者在最近做主数据监控和管理过程中，发现了诸多问题，这些问题与主数据有关、与数据质量有关、和业务系统有关 、和业务部门有关、和数据治理组织也有关。
在前文中有一个统计数据，据统计数据质量问题76%来自数据录入错误，53%来自源系统的变化，48%来自数据迁移或项目改建，46%来自用户不同的期望，26%来自系统错误。
在主数据问题分析中，也可以大致分为存量数据问题、业务流程问题、技术问题、网络问题。
网络问题是造成主数据流转出现问题的直接原因，网络抖动和网络问题时有发生，但不是主要问题，也可以通过重发机制，将数据弥补过来。
数量最多的是存量数据问题，这类问题大多数历史遗留原因导致的，系统上线之初，未按照主数据的要求进行数据迁移，A、B、C要确保一致性，只有A表正常迁移了;但需要同步A、B、C表，下游缺乏B、C表内容，所以A表也无法同步下去，据统计存量数据问题约占了80%的数据量。
其次是技术问题，主数据从A系统分发到B系统，但B系统只负责接收，但实际上并未正确入库，或者未正确返回状态，这样也会导致主数据不一致，上游的表结构修改也会导致此类问题发生。
最后是业务流程问题，A系统和B系统按照相关的业务规范实现数据流转，但随着业务的变化，A系统进行了相关修订，但B系统认为此修订与之无关，既然无关，部分数据可用可不用，所以干脆直接放弃好了。
后面的三类问题通过组织各个干系人，包括技术支撑部门、各业务部门、各业务厂家，终归可以得到解决方案，但在实际解决过程中，常常面临着职责不分，沟通协调机制、费用分摊等难题，导致看起来容易解决的问题，实际解决起来遥遥无期。
这就涉及到数据治理组织的问题了。
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