MDM signifie Gestion des données de base. C’est une méthode de gestion des données de l’organisation en tant que système cohérent unique. MDM est utilisé pour assurer la fiabilité des données, et ces données sont dans différents formats qui collectent à partir de différentes sources de données. Et il est responsable de la prise de décision en matière d’analyse de données, de la formation en IA, des initiatives de données et de la transformation numérique.
La gestion des données de base peut relier toutes les données critiques au fichier maître. MDM est responsable du partage des données au sein de l’entreprise une fois bien implémentées. Le MDM est utilisé comme une stratégie efficace d’intégration des données.
Les organisations dépendent des données pour rationaliser leurs opérations. La qualité des résultats de la business intelligence, des analyses et de l’IA dépend de la qualité des données. La gestion des données de base aide :
- À éliminer la duplicité des données.
- En intégrant les données provenant de diverses sources de données.
- Dans la normalisation des données non liées, les données sont donc utilisées efficacement.
- En éliminant les données inexactes.
- In permet une source de référence unique appelée « Golden Record ».
Processus de gestion des données de base
La gamme complète des processus MDM est un mélange du processus sous-jacent. Ce sont la clé des processus MDM, tels que:
- Administration des règles métier
- Agrégation des données
- Classification des données
- Collecte de données
- Consolidation des données
- Distribution des données
- Enrichissement des données
- Gouvernance des données
- Mappage des données
- Correspondance des données
- Normalisation des données
La gestion des données de base crée un flux clair et stratégique entre toutes les sources de données et les différents systèmes de destination.
Avantages du MDM
Une gestion claire et cohérente des données est nécessaire pour une stratégie commerciale compétitive.
Certains avantages importants de MDM sont donnés ci-dessous, tels que:
- Contrôle: Savoir où se trouvent les données, où elles se dirigent et à quel point elles sont sécurisées.
- Précision des données: Comprenez à quel point le suivi de nos métriques suit nos facteurs.
- Cohérence des données: Comprenez à quel point notre flux de données suit les modèles sous-jacents.
Caractéristiques principales
Certaines fonctionnalités clés de MDM sont énumérées ci-dessous, telles que:
- Il fournit une conception modulaire.
- Il prend en charge une vue à 360 degrés entre les relations des clients, des produits, des fournisseurs et des autres entités.
- Il prend en charge l’intégration de données tierces.
- Il fournit 360 solutions et modèles de données et accélérateurs prédéfinis.
- Il a une grande évolutivité.
- Il fournit une recherche intelligente.
- Il prend en charge les correspondances intelligentes et les propriétés de fusion.
- Il a une sécurité intelligente.
- Données en tant que service.
Besoin de MDM
Les solutions MDM sont impliquées dans le large éventail de pratiques de transformation, de nettoyage des données et d’intégration. Lorsque des sources de données sont ajoutées au système, MDM lance des processus pour identifier, collecter, transformer et réparer les données.
Lorsque les données atteignent les seuils de qualité, nous pouvons maintenir une référence maîtresse de haute qualité à l’aide de schémas et de taxonomies créés. En utilisant MDM, les organisations se sentent détendues quant à la précision, à la mise à jour et à la cohérence des données dans toute l’entreprise.
Cas d’utilisation
La cohérence, le contrôle et l’exactitude des données sont importants car les organisations deviennent dépendantes des données pour toutes les opérations nécessaires. Après une exécution efficace, la gestion des données de Base aide les organisations :
- À être plus compétitives.
- Améliorer l’expérience client en identifiant avec précision des clients spécifiques dans différents départements.
- Améliorer l’efficacité opérationnelle en réduisant les frictions liées aux données.
- Pour fluidifier les relations fournisseurs avec le MDM fournisseur.
- Pour comprendre le parcours du client à travers customer MDM.
- Pour comprendre en détail les cycles de vie des produits grâce à la MDM des produits.
Défis MDM
La gestion des données de base est nécessaire pour éliminer la mauvaise qualité des données de l’entreprise. Par exemple, dans une entreprise, plusieurs enregistrements clients sont stockés dans différents formats dans différents systèmes.
Les organisations peuvent faire face à des défis de livraison tels que des perspectives inconnues, des produits surstock ou understock, et bien d’autres problèmes. Défis communs en matière de qualité des données, notamment:
- Enregistrements en double
- Informations erronées
- Informations incomplètes
- Enregistrements incohérents
- Données mal étiquetées
Causes
Voici quelques raisons de la mauvaise qualité des données, telles que:
- Un manque de normes dans l’organisation.
- Ayant la même entité
- Pour différents numéros de compte.
- Données redondantes ou en double.
- Structures de champs variées dans différentes applications qui définissent un format particulier de données à saisir telles que John Smith ou J. Smith
Tendances en matière de Gestion des Données de base
En 2018, de nombreuses organisations se sont liées au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) de l’UE, qui restreint l’utilisation des Informations Personnelles Identifiables (PII). Il contrôle également l’utilisation de ces informations à la fin des utilisateurs finaux.
Le 1er janvier 2020, le California Consumer Privacy Act devait entrer en vigueur même si le contenu pouvait évoluer en fonction des élections de novembre 2018. Mais cette loi peut être remplacée par un équivalent fédéral.
De nombreux pays et juridictions créent des lois sur la protection de la vie privée. Ces lois ont une incidence sur les entreprises ou font des affaires dans ces endroits. Le résultat de l’enquête accrue dépend des solutions de gestion des données de base.
La gestion des métadonnées est un aspect important du MDM. La gestion des métadonnées est utilisée pour gérer les données sur les données. La gestion des métadonnées aide :
- Pour assurer la conformité avec les organisations.
- Pour localiser un actif de données spécifique dans les organisations.
- Pour gérer les risques dans les organisations.
- Pour donner un sens aux données dans les organisations.
- Pour effectuer des analyses des données dans plusieurs sources de données à l’intérieur et à l’extérieur de l’organisation.
La gestion des métadonnées est toujours importante. Mais de nos jours, cela devient encore plus important car les organisations s’étendent aux sources de données IIoT, IoT et tierces avec une augmentation de la quantité de données continue.
Meilleures pratiques de gestion des données de référence
Les architectures de référence de gestion des données sont fournies par le fournisseur de solutions qui explique les concepts de base et aide les clients à comprendre les offres de produits de l’entreprise.
Les éléments et outils architecturaux de gestion des données de base comprennent les éléments suivants :
- Fédération de données
- Intégration de données
- Data marts
- Réseaux de données
- Exploration de données
- Virtualisation des données
- Visualisation des données
- Entrepôt de données
- Bases de données
- Systèmes de fichiers
- Banque de données opérationnelle
Gestion des données de référence Future
Les grandes et moyennes entreprises sont de plus en plus dépendantes des outils de gestion des données de référence à mesure que le volume et la variété des données n’ont cessé de croître et que leurs activités ont évolué.
Les architectures MDM deviennent complexes et lourdes lorsqu’une entreprise ajoute des types de capacités MDM plus nombreux et différents. Certains fournisseurs proposent des solutions complètes pour simplifier la complexité et augmenter la part de marché. Il remplace les solutions ponctuelles individuelles.
En raison de la transition des entreprises des rapports périodiques de business intelligence (BI), MDM connaît une croissance continue. La gestion des données de base est également importante car les organisations adoptent et construisent des systèmes alimentés par l’IA. Une organisation utilisera certaines données comme données de formation à des fins d’apprentissage automatique.
La gestion des données de base et la gestion des données deviennent si importantes parce que la plupart des organisations embauchent un Chief Data Officer (CDO), un Chief Analytics Officer (CAO), ou les deux.
Lorsqu’elle est exécutée de manière adéquate, la gestion des données de base permet aux entreprises de :