Informatica MDM

MDM jelentése Master data management. Ez egy módszer a szervezeti adatok egységes koherens rendszerként történő kezelésére. Az MDM-et az adatok megbízhatóságának biztosítására használják, és ezek az adatok különböző formátumokban vannak, amelyek különböző adatforrásokból gyűjtenek. Felelős az adatelemzési döntéshozatalért, az AI képzésért, az adatkezdeményezésért és a digitális átalakulásért.

a törzsadatok kezelése összekapcsolhatja az összes kritikus adatot a törzsfájllal. Az MDM felelős az adatok megosztásáért a vállalaton belül a megfelelő megvalósítás után. Az MDM-et az adatintegráció hatékony stratégiájaként használják.

a szervezetek az adatoktól függenek a műveletek egyszerűsítése érdekében. Az üzleti intelligencia, az analitika és az AI eredmények minősége az adatok minőségétől függ. A törzsadatok kezelése segít:

  • az adatok kettősségének eltávolításában.
  • a különböző adatforrásokból származó adatok integrálásában.
  • a nem kapcsolódó adatok szabványosításában tehát a hatékonyan használt adatok.
  • a pontatlan adatok kiküszöbölésében.
  • in lehetővé teszi egyetlen hivatkozási forrás, amely az úgynevezett “Arany rekord”.

törzsadat-kezelési folyamatok

az MDM-folyamatok teljes skálája az alapul szolgáló folyamat keveréke. Ezek az MDM folyamatok kulcsa, például:

  • üzleti szabályok adminisztrációja
  • adatok összesítése
  • adatok osztályozása
  • adatgyűjtés
  • adatok konszolidálása
  • adatok terjesztése
  • adatok gazdagítása
  • adatok kezelése
  • adatok hozzárendelése
  • adatok egyeztetése
  • adatok normalizálása

Informatica MDM

a master data management világos és stratégiai áramlást hoz létre az összes adatforrás és a különböző célrendszerek között.

az MDM előnyei

a versenyképes üzleti stratégiához világos és koherens adatkezelésre van szükség.

az MDM néhány fontos előnye az alábbiakban található, például:

  • vezérlés: tudja, hol vannak az adatok, merre tartanak, és mennyire biztonságos.
  • adatok pontossága: értse meg, hogy a mutatóink milyen szorosan követik a tényezőinket.
  • adatkonzisztencia: értse meg, hogy az adatfolyam milyen szorosan követi az alapul szolgáló mintákat.

Főbb jellemzők

az MDM néhány kulcsfontosságú jellemzője az alábbiakban található, például:

  • moduláris kialakítást biztosít.
  • támogatja a 360 fokos nézetet az ügyfelek, termékek, beszállítók és más entitások kapcsolatai között.
  • támogatja a harmadik féltől származó adatok integrációját.
  • 360 megoldást és előre elkészített adatmodelleket és gyorsítókat kínál.
  • magas skálázhatósággal rendelkezik.
  • intelligens keresést biztosít.
  • támogatja az intelligens egyezéseket és a tulajdonságok egyesítését.
  • intelligens biztonsággal rendelkezik.
  • adat mint szolgáltatás.

az MDM szükségessége

az MDM megoldások a transzformáció, az adattisztítás és az integrációs gyakorlatok széles körébe tartoznak. Amikor az adatforrásokat hozzáadják a rendszerhez, akkor az MDM folyamatokat indít az adatok azonosítására, gyűjtésére, átalakítására és javítására.

amikor az adatok megfelelnek a minőségi küszöbértékeknek, akkor a létrehozott sémák és taxonómiák segítségével magas színvonalú mesterhivatkozást tudunk fenntartani. Az MDM használatával a szervezetek nyugodtnak érzik az adatok pontosságát, naprakészségét és következetességét az egész vállalaton belül.

használati esetek

a következetesség, az ellenőrzés és az adatok pontosságának elérése azért fontos, mert a szervezetek minden szükséges művelethez az adatoktól függenek. A hatékony végrehajtás után a törzsadatok kezelése segíti a szervezeteket:

  • a hatékonyabb versenyben.
  • az ügyfélélmények javítása a különböző osztályok konkrét ügyfeleinek pontos azonosításával.
  • a működési hatékonyság javítása az adatokkal kapcsolatos súrlódás csökkentésével.
  • a szállítói kapcsolatok egyszerűsítése a szállítói MDM-mel.
  • megérteni az ügyfél útját az ügyfél MDM-en keresztül.
  • a termék életciklusának részletes megértése a termék MDM segítségével.

MDM kihívások

a törzsadatok kezelése szükséges a gyenge adatminőség eltávolításához a vállalkozásból. Például egy vállalatnál több ügyfélrekordot tárolnak különböző formátumokban, különböző rendszerekben.

a szervezetek bizonyos szállítási kihívásokkal szembesülhetnek, mint például ismeretlen kilátások, túlkínálat vagy alulértékelt termékek, és sok más probléma. Közös adatminőségi kihívások, amelyek magukban foglalják:

  • duplikált rekordok
  • hibás információk
  • hiányos információk
  • következetlen rekordok
  • rosszul címkézett adatok

okoz

Íme néhány oka a rossz adatminőségnek, például:

  • szabványok hiánya a szervezetben.
  • ugyanaz az entitás
  • különböző számlaszámokhoz.
  • redundáns vagy duplikált adatok.
  • változatos mezőszerkezetek különböző alkalmazásokban, amelyek meghatározzák a bevitt adatok egy adott formátumát, például John Smith vagy J. Smith

a törzsadatok kezelésének tendenciái

2018-ban számos szervezet csatlakozott az EU általános adatvédelmi rendeletéhez (GDPR), amely korlátozza a személyazonosításra alkalmas információk (PII) használatát. Ezenkívül ellenőrzi ezen információk felhasználását a végfelhasználók végén.

1.január 2020-án a kaliforniai fogyasztói adatvédelmi törvény akkor is hatályba lépett, ha a tartalom a 2018. novemberi választások alapján fejlődhet. De ez a törvény helyettesíthető egy szövetségi egyenértékű.

számos ország és joghatóság hoz létre adatvédelmi törvényeket. Ezek a törvények hatással vannak a vállalatokra vagy az üzleti tevékenységre ezeken a helyeken. A megnövekedett felmérés eredménye a törzsadat-kezelési megoldásoktól függ.

a metaadatok kezelése az MDM fontos szempontja. A metaadatok kezelése az adatokkal kapcsolatos adatok kezelésére szolgál. A metaadatok kezelése segít:

  • a szervezeteknek való megfelelés biztosítása érdekében.
  • egy adott adateszköz megkeresése a szervezetekben.
  • a szervezetek kockázatainak kezelése.
  • az adatok értelmezése a szervezetekben.
  • az adatok elemzése több adatforrásban a szervezeten belül és kívül.

a metaadatok kezelése mindig fontos. De manapság ez még fontosabbá válik, mert a szervezetek kiterjesztik az IIoT-t, az IoT-t és a harmadik fél adatforrásait, növelve az adatmennyiséget.

Master Data Management Best Practices

az Adatkezelési referencia architektúrákat a megoldásszolgáltató biztosítja, amely elmagyarázza az alapvető fogalmakat, és segít az ügyfeleknek megérteni a vállalat termékkínálatát.

a törzsadatkezelési architekturális elemek és eszközök a következőket tartalmazzák:

  • Data federation
  • adatintegráció
  • Data marts
  • adathálózatok
  • adatbányászat
  • Adatvirtualizáció
  • adatvizualizáció
  • adattárház
  • adatbázisok
  • fájlrendszerek
  • működési adattár
  • li>

Master Data Management future

a nagy-és középvállalkozások egyre inkább függenek a master data management eszközöktől, mivel az adatok mennyisége és változatossága tovább nőtt, és vállalkozásuk fejlődött.

az MDM architektúrák összetetté és nehézkessé válnak, amikor egy vállalkozás több és különböző típusú MDM-képességet ad hozzá. Egyes gyártók átfogó megoldásokat kínálnak a komplexitás egyszerűsítésére és a piaci részesedés növelésére. Ez helyettesíti az egyes pont megoldásokat.

mivel a vállalkozások átmenet időszakos üzleti intelligencia (BI) jelentések, MDM folyamatosan növekszik. A törzsadatok kezelése azért is fontos, mert a szervezetek AI-alapú rendszereket fogadnak el és építenek. A szervezet néhány adatot képzési adatként fog felhasználni gépi tanulási célokra.

a master data management és az adatkezelés annyira fontos, mert a legtöbb szervezet bérbeadása a Chief Data Officer (CDO), a Chief Analytics Officer (CAO), vagy mindkettő.

ha megfelelően végrehajtották, akkor a törzsadatok kezelése lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy:

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.