MDM è l’acronimo di Master data management. È un metodo per gestire i dati dell’organizzazione come un unico sistema coerente. MDM viene utilizzato per garantire l’affidabilità dei dati e questi dati sono in vari formati che raccolgono da diverse origini dati. Ed è responsabile del processo decisionale di analisi dei dati, della formazione AI, delle iniziative sui dati e della trasformazione digitale.
Master data management può collegare tutti i dati critici con il file master. MDM è responsabile per la condivisione dei dati in tutta l’azienda dopo ben implementato. MDM viene utilizzato come strategia efficace per l’integrazione dei dati.
Le organizzazioni dipendono dai dati per semplificare le operazioni. La qualità dei risultati di business intelligence, analytics e AI dipende dalla qualità dei dati. Master data management aiuta:
- A rimuovere la duplicità dei dati.
- Nell’integrazione dei dati provenienti da varie fonti di dati.
- Nella standardizzazione dei dati non correlati, quindi, i dati utilizzati in modo efficace.
- Nell’eliminare i dati imprecisi.
- In abilita una singola fonte di riferimento chiamata “Golden Record”.
Master Data Management Processes
L’intera gamma di processi MDM è una miscela del processo sottostante. Questi sono la chiave per i processi MDM, come ad esempio:
- regole di Business administration
- l’aggregazione dei Dati
- la classificazione dei Dati
- la raccolta di Dati
- il consolidamento dei Dati
- la distribuzione dei Dati
- Dati di arricchimento
- la governance dei Dati
- per la mappatura dei Dati
- confronto dei Dati
- normalizzazione dei Dati
la gestione dei dati Master è la creazione di una chiara e strategica di flusso tra tutte le fonti dei dati e i vari sistemi di destinazione.
Vantaggi di MDM
Per una strategia aziendale competitiva è necessaria una gestione dei dati chiara e coerente.
Di seguito sono riportati alcuni importanti vantaggi di MDM, come ad esempio:
- Controllo: sapere dove sono i dati, dove sono diretti e quanto sono sicuri.
- Precisione dei dati: Capire quanto strettamente la nostra pista metriche segue i nostri fattori.
- Coerenza dei dati: comprendere quanto strettamente il nostro flusso di dati tiene traccia dei modelli sottostanti.
Caratteristiche principali
Alcune caratteristiche principali di MDM sono elencate di seguito, come ad esempio:
- Fornisce un design modulare.
- Supporta una visione a 360 gradi tra i clienti, i prodotti, i fornitori e le relazioni di altre entità.
- Supporta l’integrazione dei dati di terze parti.
- Offre soluzioni 360 e modelli di dati e acceleratori precompilati.
- Ha un’elevata scalabilità.
- Fornisce una ricerca intelligente.
- Supporta corrispondenze intelligenti e fonde proprietà.
- Ha una sicurezza intelligente.
- Dati come servizio.
Necessità di MDM
Le soluzioni MDM sono coinvolte nell’ampia gamma di pratiche di trasformazione, pulizia dei dati e integrazione. Quando le origini dati vengono aggiunte al sistema, MDM avvia i processi per identificare, raccogliere, trasformare e riparare i dati.
Quando i dati soddisfano le soglie di qualità, possiamo mantenere un riferimento master di alta qualità con l’aiuto di schemi e tassonomie creati. Utilizzando MDM, le organizzazioni si sentono rilassati circa l’accuratezza, up-to-date, e coerente dei dati in tutta l’azienda.
Casi d’uso
Ottenere coerenza, controllo e accuratezza dei dati è importante perché le organizzazioni diventano dipendenti dai dati per tutte le operazioni necessarie. Dopo un’esecuzione efficace, Master data management aiuta le organizzazioni:
- A competere in modo più efficace.
- Per migliorare le esperienze dei clienti da identificare con precisione i clienti specifici in diversi reparti.
- Per migliorare l’efficienza operativa riducendo l’attrito correlato ai dati.
- Per semplificare Semplificare le relazioni dei fornitori con il fornitore MDM.
- Per capire il percorso del cliente attraverso il cliente MDM.
- Per comprendere i cicli di vita del prodotto in dettaglio attraverso il prodotto MDM.
MDM Challenges
La gestione dei dati master è necessaria per rimuovere la scarsa qualità dei dati dall’azienda. Ad esempio, in un’azienda, diversi record dei clienti sono memorizzati in diversi formati in sistemi diversi.
Le organizzazioni possono affrontare alcune sfide di consegna come prospettive sconosciute, prodotti overstock o understock e molti altri problemi. Sfide comuni sulla qualità dei dati che includono:
- Record duplicati
- Informazioni errate
- Informazioni incomplete
- Record incoerenti
- Dati errati
Cause
Ecco alcuni motivi per la scarsa qualità dei dati, come ad esempio:
- Una mancanza di standard nell’organizzazione.
- Avere la stessa entità
- Per numeri di conto diversi.
- Dati ridondanti o duplicati.
- Varie strutture di campo in diverse applicazioni che definiscono un particolare formato di dati da inserire come John Smith o J. Smith
Tendenze nella gestione dei dati master
Nel 2018, molte organizzazioni hanno aderito al Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell’UE, che limita l’uso delle informazioni personali identificabili (PII). Controlla anche l’uso di tali informazioni alla fine degli utenti finali.
A gennaio 1, 2020, il California Consumer Privacy Act è stato previsto per entrare in vigore anche se il contenuto potrebbe evolversi in base alle elezioni di novembre 2018. Ma questo atto può essere sostituito da un equivalente federale.
Molti paesi e giurisdizioni stanno creando leggi sulla privacy. Queste leggi impatto aziende o fare affari in quelle posizioni. Il risultato dell’aumento del sondaggio dipende dalle soluzioni di gestione dei dati principali.
La gestione dei metadati è un aspetto importante dell’MDM. La gestione dei metadati viene utilizzata per gestire i dati sui dati. La gestione dei metadati aiuta:
- a garantire la conformità con le organizzazioni.
- Per individuare una risorsa dati specifica nelle organizzazioni.
- Per gestire i rischi nelle organizzazioni.
- Per dare un senso ai dati nelle organizzazioni.
- Per eseguire analisi dei dati in più origini dati all’interno e all’esterno dell’organizzazione.
La gestione dei metadati è sempre importante. Ma al giorno d’oggi, sta diventando ancora più importante perché le organizzazioni si stanno estendendo a IIoT, IoT, e fonti di dati di terze parti con l’aumento della quantità di dati continua.
Master Data Management Best practice
Le architetture di riferimento per la gestione dei dati sono fornite dal fornitore di soluzioni che spiega i concetti di base e aiuta i clienti a comprendere l’offerta di prodotti dell’azienda.
La gestione dei dati master di elementi architettonici e gli strumenti sono i seguenti:
- Data federation
- integrazione di Dati
- Data mart
- reti di Dati
- Data mining
- la virtualizzazione dei Dati
- visualizzazione dei Dati
- Data warehouse
- Database
- sistemi di File
- Operativa datastore
la Gestione dei Dati Master Futuro
Grandi e medie imprese sono sempre più dipendenti dai master strumenti di gestione dei dati, come il volume e la varietà dei dati hanno continuato a crescere, e le loro attività si sono evoluti.
Le architetture MDM diventano complesse e ingombranti quando un’azienda aggiunge più e diversi tipi di funzionalità MDM. Alcuni fornitori forniscono soluzioni complete per semplificare la complessità e aumentare la quota di mercato. Sostituisce le singole soluzioni puntuali.
A causa della transizione delle aziende dai report periodici di business intelligence (BI), MDM è in continua crescita. La gestione dei dati master è importante anche perché le organizzazioni adottano e costruiscono sistemi basati sull’IA. Un’organizzazione verrà utilizzato alcuni dati come dati di formazione per scopi di apprendimento automatico.
La gestione dei dati master e la gestione dei dati diventano così importanti perché la maggior parte delle organizzazioni sta assumendo un Chief Data Officer (CDO), un Chief Analytics Officer (CAO) o entrambi.
Quando viene eseguito in modo adeguato, la gestione dei dati master consente alle aziende di: