Informatica MDM

MDM je zkratka pro Master data management. Jedná se o metodu správy dat organizace jako jediného koherentního systému. MDM se používá k zajištění spolehlivosti dat a tato data jsou v různých formátech, které shromažďují z různých zdrojů dat. A je zodpovědný za rozhodování o analýze dat, školení AI, datové iniciativy a digitální transformaci.

Správa kmenových dat může propojit všechna kritická data s hlavním souborem. MDM je zodpovědný za sdílení dat v celém podniku po dobré implementaci. MDM se používá jako efektivní strategie pro integraci dat.

organizace jsou závislé na datech, aby zefektivnily operace. Kvalita business intelligence, analytiky a výsledků AI závisí na kvalitě dat. Správa kmenových dat pomáhá:

  • při odstraňování duplicity dat.
  • při integraci dat z různých zdrojů dat.
  • při standardizaci nesouvisejících dat se proto data efektivně používají.
  • při odstraňování nepřesných dat.
  • In umožňuje jediný zdroj odkazu, který se nazývá „zlatý záznam“.

procesy správy kmenových dat

celá řada procesů MDM je směsí základního procesu. Jedná se o klíč k procesům MDM, jako jsou:

  • Obchodní pravidlo správy
  • agregace Dat
  • klasifikace Dat
  • sběr Dat
  • konsolidace Dat
  • distribuce Dat
  • Data obohacení
  • Data governance
  • mapování Dat
  • odpovídající Data
  • normalizace Dat

Informatica MDM

Master data management je vytvoření jasné a strategické toku mezi všechny zdroje dat a různé cílové systémy.

výhody MDM

pro konkurenční obchodní strategii je zapotřebí jasná a koherentní správa dat.

Některé důležité výhody MDM jsou uvedeny níže, jako:

  • Ovládání: Vědět, kde data jsou, kam míří, a jak bezpečné to je.
  • přesnost dat: pochopte, jak úzce naše metrika sleduje naše faktory.
  • konzistence dat: pochopte, jak úzce náš datový tok sleduje základní vzorce.

Klíčové vlastnosti

některé klíčové vlastnosti MDM jsou uvedeny níže, například:

  • poskytuje modulární design.
  • podporuje 360stupňový pohled mezi zákazníky, produkty, dodavateli a vztahy jiných subjektů.
  • podporuje integraci dat třetích stran.
  • poskytuje 360 řešení a přednastavené datové modely a akcelerátory.
  • má vysokou škálovatelnost.
  • poskytuje inteligentní vyhledávání.
  • podporuje inteligentní shody a sloučí vlastnost.
  • má inteligentní zabezpečení.
  • Data jako služba.

potřeba MDM

řešení MDM jsou zapojena do široké škály postupů transformace, čištění dat a integrace. Když jsou do systému přidány zdroje dat, MDM zahájí procesy pro identifikaci, sběr, transformaci a opravu dat.

Pokud data splňují prahové hodnoty kvality, můžeme pomocí vytvořených schémat a taxonomií udržovat vysoce kvalitní hlavní referenci. Pomocí MDM se organizace cítí uvolněně ohledně přesnosti, aktuálnosti a souladu dat v celém podniku.

případy použití

dosažení konzistence, kontroly a přesnosti dat je důležité, protože organizace se stávají závislými na datech pro všechny nezbytné operace. Po efektivním provedení pomáhá Správa kmenových dat organizacím:

  • efektivněji konkurovat.
  • zlepšit zkušenosti zákazníků přesným identifikováním konkrétních zákazníků v různých odděleních.
  • zlepšit provozní efektivitu snížením tření souvisejících s daty.
  • pro hladké zefektivnění dodavatelských vztahů s dodavatelem MDM.
  • pochopit cestu zákazníka prostřednictvím zákazníka MDM.
  • podrobně porozumět životním cyklům produktu prostřednictvím MDM produktu.

MDM výzvy

Správa kmenových dat je nutná k odstranění špatné kvality dat z podniku. Například ve společnosti je několik záznamů o zákaznících uloženo v různých formátech v různých systémech.

organizace mohou čelit nějaké doručení výzvy, jako jsou neznámé vyhlídky, nadměrné nebo understock produkty, a mnoho dalších problémů. Společné výzvy v oblasti kvality dat, které zahrnují:

  • Duplicitní záznamy
  • Chybné informace
  • Neúplných informací
  • Nekonzistentní záznamy
  • špatně Označená data

Příčiny

Zde jsou některé důvody, pro špatnou kvalitu dat, jako jsou:

  • nedostatek standardů v organizaci.
  • má stejnou entitu
  • pro různá čísla účtů.
  • redundantní nebo duplicitní data.
  • různé struktury polí v různých aplikacích, které definují konkrétní formát dat, která mají být zadána, jako je John Smith nebo J. Smith

Trendy v oblasti Master Data Management

V roce 2018, mnoho organizací svázaný s EU je Obecné Nařízení o Ochraně Údajů (obecného nařízení o ochraně údajů), který omezuje Osobně Identifikovatelné Informace (PII) použití. Rovněž kontroluje používání těchto informací na konci koncových uživatelů.

dne 1. ledna 2020 měl Kalifornský zákon o ochraně osobních údajů spotřebitelů nabýt účinnosti, i když by se obsah mohl vyvíjet na základě voleb v listopadu 2018. Tento akt však může být nahrazen federálním ekvivalentem.

mnoho zemí a jurisdikcí vytváří zákony na ochranu soukromí. Tyto zákony ovlivňují společnosti nebo podnikání v těchto lokalitách. Výsledek zvýšeného průzkumu závisí na řešeních správy kmenových dat.

správa metadat je důležitým aspektem MDM. Správa metadat se používá ke správě dat o datech. Správa metadat pomáhá:

  • zajistit soulad s organizacemi.
  • pro vyhledání konkrétního datového aktiva v organizacích.
  • řídit rizika v organizacích.
  • aby smysl dat v organizacích.
  • provádět analýzu dat ve více zdrojích dat uvnitř i vně organizace.

Správa metadat je vždy důležitá. Ale v dnešní době je to ještě důležitější, protože organizace se rozšiřují na IIoT, IoT a zdroje dat třetích stran se zvýšeným množstvím dat pokračuje.

Master Data Management Best Practices

správa dat referenční architektury jsou poskytována poskytovatelem řešení, která vysvětluje základy pojmy a pomáhá zákazníkům pochopit, nabídku produktů společnosti.

master data management architektonické prvky a nástroje patří následující:

  • Data federace
  • integrace Dat
  • Data marts
  • Data sítě
  • Data mining
  • Data virtualizace
  • vizualizace Dat
  • Datové sklady
  • Databáze
  • Souborový systém
  • Operativní úložiště dat

Master Data Management Budoucnosti

Velké a střední podniky jsou stále více závislé na master data management nástroje, jako je objem a rozmanitost dat, i nadále rostou, a jejich podniky vyvinuly.

architektury MDM se stávají složitými a těžkopádnými, když podnik přidává další a různé typy funkcí MDM. Někteří dodavatelé poskytují komplexní řešení pro zjednodušení složitosti a zvýšení podílu na trhu. Nahrazuje jednotlivá bodová řešení.

vzhledem k tomu, že podniky přecházejí z pravidelných zpráv business intelligence (BI), MDM neustále roste. Správa kmenových dat je také důležitá, protože organizace přijímají a budují systémy poháněné AI. Organizace bude použita některá data jako tréninková data pro účely strojového učení.

správa kmenových dat a správa dat se stávají tak důležitými, protože většina organizací najímá Chief Data Officer (CDO), Chief Analytics Officer (CAO) nebo obojí.

Pokud byla provedena adekvátně, pak správa kmenových dat umožňuje společnostem:

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.