MDM steht für Master Data Management. Es ist eine Methode zur Verwaltung der Organisationsdaten als ein einziges kohärentes System. MDM wird verwendet, um die Zuverlässigkeit von Daten zu gewährleisten, und diese Daten liegen in verschiedenen Formaten vor, die aus verschiedenen Datenquellen stammen. Und es ist verantwortlich für Datenanalyse-Entscheidungsfindung, KI-Training, Dateninitiativen und digitale Transformation.
Die Stammdatenverwaltung kann alle kritischen Daten mit der Stammdatei verknüpfen. MDM ist verantwortlich für die gemeinsame Nutzung der Daten im gesamten Unternehmen nach gut umgesetzt. MDM wird als effektive Strategie für die Datenintegration eingesetzt.
Organisationen sind auf die Daten angewiesen, um ihre Abläufe zu optimieren. Die Qualität von Business Intelligence-, Analyse- und KI-Ergebnissen hängt von der Qualität der Daten ab. Master Data Management hilft:
- Bei der Beseitigung der Duplizität der Daten.
- Bei der Integration der Daten aus verschiedenen Datenquellen.
- Bei der Standardisierung von nicht verwandten Daten werden daher die Daten effektiv verwendet.
- Bei der Beseitigung ungenauer Daten.
- In ermöglicht eine einzige Referenzquelle, die „Golden Record“ genannt wird.
Stammdatenmanagementprozesse
Die gesamte Bandbreite der MDM-Prozesse ist eine Mischung aus dem zugrunde liegenden Prozess. Diese sind der Schlüssel zu MDM-Prozessen wie:
- Verwaltung von Geschäftsregeln
- Datenaggregation
- Datenklassifizierung
- Datenerfassung
- Datenkonsolidierung
- Datenverteilung
- Datenanreicherung
- Data Governance
- Datenzuordnung
- Datenabgleich
- Datennormalisierung
Master Data Management schafft einen klaren und strategischen Fluss zwischen allen Datenquellen und den verschiedenen Zielsystemen.
Vorteile von MDM
Für eine wettbewerbsfähige Geschäftsstrategie ist ein klares und kohärentes Datenmanagement erforderlich.
Im Folgenden finden Sie einige wichtige Vorteile von MDM, z. B.:
- Kontrolle: Wissen, wo sich die Daten befinden, wohin sie geleitet werden und wie sicher sie sind.
- Datengenauigkeit: Verstehen Sie, wie genau unsere Metriken unseren Faktoren folgen.
- Datenkonsistenz: Verstehen Sie, wie genau unser Datenfluss den zugrunde liegenden Mustern folgt.
Hauptmerkmale
Einige Hauptmerkmale von MDM sind unten aufgeführt, wie zum Beispiel:
- Es bietet ein modulares Design.
- Es unterstützt eine 360-Grad-Ansicht zwischen den Beziehungen zwischen Kunden, Produkten, Lieferanten und anderen Entitäten.
- Es unterstützt die Datenintegration von Drittanbietern.
- Es gibt 360 Lösungen und vorgefertigte Datenmodelle und Beschleuniger.
- Es hat eine hohe Skalierbarkeit.
- Es bietet eine intelligente Suche.
- Es unterstützt intelligente Übereinstimmungen und Zusammenführungen Eigenschaft.
- Es hat intelligente sicherheit.
- Daten als Dienst.
Bedarf an MDM
Die MDM-Lösungen sind an einer breiten Palette von Transformations-, Datenbereinigungs- und Integrationspraktiken beteiligt. Wenn dem System Datenquellen hinzugefügt werden, initiiert MDM Prozesse zum Identifizieren, Sammeln, Transformieren und Reparieren der Daten.
Wenn die Daten die Qualitätsschwellenwerte erfüllen, können wir mit Hilfe von erstellten Schemata und Taxonomien eine qualitativ hochwertige Masterreferenz pflegen. Durch die Verwendung von MDM fühlen sich die Organisationen hinsichtlich der Genauigkeit, Aktualität und Konsistenz der Daten im gesamten Unternehmen entspannt.
Anwendungsfälle
Konsistenz, Kontrolle und Datengenauigkeit sind wichtig, da Organisationen für alle erforderlichen Vorgänge von Daten abhängig werden. Nach einer effektiven Ausführung hilft Master Data Management Organisationen:
- Effektiver zu konkurrieren.
- Verbesserung des Kundenerlebnisses durch genaue Identifizierung spezifischer Kunden in verschiedenen Abteilungen.
- Verbesserung der betrieblichen Effizienz durch Verringerung der datenbedingten Reibung.
- Um die Lieferantenbeziehungen mit Vendor MDM zu optimieren.
- Um die Reise des Kunden durch Customer MDM zu verstehen.
- Produktlebenszyklen durch Produkt-MDM im Detail zu verstehen.
MDM-Herausforderungen
Master Data Management ist erforderlich, um schlechte Datenqualität aus dem Unternehmen zu entfernen. In einem Unternehmen werden beispielsweise mehrere Kundendatensätze in verschiedenen Formaten in verschiedenen Systemen gespeichert.
Die Organisationen stehen möglicherweise vor einigen Lieferherausforderungen wie unbekannten Perspektiven, Über- oder Unterbeständen von Produkten und vielen anderen Problemen. Gemeinsame Datenqualitätsherausforderungen, die Folgendes umfassen:
- Doppelte Datensätze
- Fehlerhafte Informationen
- Unvollständige Informationen
- Inkonsistente Datensätze
- Falsch beschriftete Daten
Ursachen
Hier sind einige Gründe für schlechte Datenqualität, wie zum Beispiel:
- Ein Mangel an Standards in der Organisation.
- Dieselbe Entität
- Für verschiedene Kontonummern haben.
- Redundante oder doppelte Daten.
- Verschiedene Feldstrukturen in verschiedenen Anwendungen, die ein bestimmtes Format der einzugebenden Daten definieren, wie z. B. John Smith oder J. Smith
Trends im Stammdatenmanagement
Im Jahr 2018 haben sich viele Unternehmen an die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gebunden, die die Verwendung personenbezogener Daten (PII) einschränkt. Es kontrolliert auch die Verwendung dieser Informationen am Ende der Endbenutzer.
Am 1. Januar 2020 sollte der California Consumer Privacy Act in Kraft treten, auch wenn sich der Inhalt aufgrund der Wahlen im November 2018 weiterentwickeln könnte. Dieses Gesetz kann jedoch durch ein Bundesäquivalent ersetzt werden.
Viele Länder und Gerichtsbarkeiten schaffen Datenschutzgesetze. Diese Gesetze betreffen Unternehmen oder Geschäfte an diesen Standorten. Das Ergebnis der vermehrten Befragung ist abhängig von Stammdatenmanagement-Lösungen.
Das Metadatenmanagement ist ein wichtiger Aspekt des MDM. Metadatenverwaltung wird verwendet, um Daten über Daten zu verwalten. Metadaten-Management hilft:
- Die Einhaltung der Organisationen zu gewährleisten.
- Zum Suchen eines bestimmten Datenobjekts in der Organisation.
- Um die Risiken in den Organisationen zu managen.
- Um Daten in Organisationen sinnvoll zu nutzen.
- Um Analysen der Daten in mehreren Datenquellen innerhalb und außerhalb der Organisation durchzuführen.
Metadaten-Management ist immer wichtig. Heutzutage wird dies jedoch noch wichtiger, da Unternehmen mit zunehmender Datenmenge auf IIoT-, IoT- und Datenquellen von Drittanbietern ausweichen.
Best Practices für das Stammdatenmanagement
Die Referenzarchitekturen für das Datenmanagement werden vom Lösungsanbieter bereitgestellt, der die grundlegenden Konzepte erläutert und den Kunden hilft, die Produktangebote des Unternehmens zu verstehen.
Die Architekturelemente und Werkzeuge für das Stammdatenmanagement umfassen Folgendes:
- Datenföderation
- Datenintegration
- Data Marts
- Datennetze
- Data Mining
- Datenvirtualisierung
- Datenvisualisierung
- Data Warehouse
- Datenbanken
- Dateisysteme
- Operativer Datenspeicher
Master Data Management Future
Große und mittlere Unternehmen sind zunehmend auf Master Data Management Tools angewiesen, da das Volumen und die Vielfalt der Daten weiter gewachsen sind und sich ihre Unternehmen weiterentwickelt haben.
Die MDM-Architekturen werden komplex und unhandlich, wenn ein Unternehmen mehr und andere Arten von MDM-Funktionen hinzufügt. Einige Anbieter bieten umfassende Lösungen an, um die Komplexität zu vereinfachen und den Marktanteil zu erhöhen. Es ersetzt die einzelnen Punktlösungen.
Aufgrund des Übergangs von Unternehmen zu periodischen Business Intelligence (BI) -Berichten wächst MDM kontinuierlich. Das Stammdatenmanagement ist auch deshalb wichtig, weil Unternehmen KI-gestützte Systeme einführen und aufbauen. Eine Organisation verwendet einige Daten als Trainingsdaten für maschinelle Lernzwecke.Master Data Management und Datenmanagement werden so wichtig, weil die meisten Unternehmen einen Chief Data Officer (CDO), einen Chief Analytics Officer (CAO) oder beides einstellen.
Wenn es angemessen ausgeführt wird, ermöglicht das Stammdatenmanagement Unternehmen: