MDMはマスターデータ管理の略です。 これは、単一のコヒーレントなシステムとして組織データを管理する方法です。 MDMはデータの信頼性を確保するために使用され、このデータはさまざまなデータソースから収集されるさまざまな形式です。 また、it部門は、データ分析の意思決定、AIトレーニング、データイニシアチブ、デジタル変革を担当しています。
マスターデータ管理は、すべての重要なデータをマスターファイルにリンクできます。 MDMは、十分に実装された後、企業全体でデータを共有する責任があります。 MDMは、データ統合の効果的な戦略として使用されます。
組織は、業務を合理化するためにデータに依存しています。 ビジネスインテリジェンス、分析、およびAIの結果の品質は、データの品質に依存します。 マスターデータ管理は、データの二重性を除去するのに役立ちます。
- 。
- さまざまなデータソースからのデータを統合します。
- 無関係なデータを標準化するには、したがって、データが効果的に使用されます。
- 不正確なデータを排除します。
- Inは、”Golden Record”と呼ばれる単一の参照ソースを有効にします。
マスターデータ管理プロセス
MDMプロセスの全範囲は、基礎となるプロセスの混合物です。 これらは、次のようなMDMプロセスの鍵です:
- ビジネスルール管理
- データ集約
- データ分類
- データ収集
- データ統合
- データ分散
- データ濃縮
- データガバナンス
- データマッinformatica mdm
マスターデータ管理は、すべてのデータソースとさまざまな宛先システム間の明確で戦略的なフローを作成しています。
MDMの利点
競争力のあるビジネス戦略のためには、明確で一貫したデータ管理が必要です。
MDMのいくつかの重要な利点は、以下のように与えられています。
- コントロール:データがどこにあるのか、どこに向かっているのか、どのように安全で
- データの精度:メトリックトラックが要因にどれだけ密接に従っているかを理解します。
- データの一貫性:データフローが基になるパターンをどのように密接に追跡するかを理解します。
主要な機能
MDMのいくつかの主要な機能は、以下のようにリストされています。
- モジュール設計を提供します。
- これは、顧客、製品、サプライヤー、および他のエンティティの関係間の360度のビューをサポートしています。
- これは、サードパーティのデータ統合をサポートしています。
- これは、360のソリューションと事前に構築されたデータモデルとアクセラレータを提供します。
- 高いスケーラビリティを持っています。
- インテリジェントな検索を提供します。
- これは、インテリジェントな一致をサポートし、プロパティをマージします。
- それは、インテリジェントなセキュリティを持っています。
- サービスとしてのデータ。
MDMの必要性
MDMソリューションは、変換、データクレンジング、および統合プラクティスの広い範囲に関与しています。 データソースがシステムに追加されると、MDMはデータを識別、収集、変換、および修復するためのプロセスを開始します。
データが品質しきい値を満たしている場合、作成されたスキーマと分類法の助けを借りて、高品質のマスター参照を維持することができます。 MDMを使用することにより、組織は、企業全体のデータの正確性、最新性、一貫性についてリラックスしています。
ユースケース
組織は必要なすべての操作のためにデータに依存するようになるため、一貫性、制御、およびデータの精度を達成することが重要です。 効果的に実行した後、マスターデータ管理は、組織を支援します。
- より効果的に競争します。
- 正確に異なる部門で特定の顧客を識別することにより、顧客体験を向上させます。
- データ関連の摩擦を低減することにより、運用効率を向上させます。
- ベンダー MDMとサプライヤーとの関係を円滑に合理化します。
- 顧客MDMを通じて顧客の旅を理解する。
- 製品MDMを通じて製品のライフサイクルを詳細に理解する。
MDMの課題
マスターデータ管理は、企業から悪いデータ品質を削除するために必要とされます。 たとえば、会社では、複数の顧客レコードが異なるシステムで異なる形式で格納されます。
組織は、未知の見通し、在庫過剰または在庫不足の製品、および他の多くの問題など、いくつかの配信の課題に直面する可能性があります。 データ品質の一般的な課題には次のものがあります:
- 重複したレコード
- 誤った情報
- 不完全な情報
- 一貫性のないレコード
- 誤ったラベル付きデータ
原因
以下のような、データ品質が悪い理由がいくつかあります。
- 組織内の標準が不足しています。
- 異なるアカウント番号に対して同じエンティティを持つ
- 。
- 冗長または重複したデータ。
- John SmithやJなど、入力するデータの特定の形式を定義するさまざまなアプリケーションのさまざまなフィールド構造。 Smith
マスターデータ管理の動向
2018年、多くの組織は、個人を特定できる情報(PII)の使用を制限するEUの一般データ保護規則(GDPR)に縛られています。 また、エンドユーザーの最後でのその情報の使用も制御します。
2020年1月1日、カリフォルニア州消費者プライバシー法は、2018年11月の選挙に基づいてコンテンツが進化する可能性があっても有効になる予定 しかし、この行為は連邦政府の同等のものに置き換えられる可能性があります。
多くの国と管轄区域がプライバシー法を作成しています。 これらの法律は、企業やそれらの場所でビジネスを行うに影響を与えます。 増加した調査の結果は、マスターデータ管理ソリューションに依存します。
メタデータ管理は、MDMの重要な側面です。 メタデータ管理は、データに関するデータを管理するために使用されます。 メタデータ管理は、組織への準拠を確実にするために、
- に役立ちます。
- 組織内の特定のデータ資産を検索します。
- 組織内のリスクを管理します。
- 組織内のデータの意味を理解するために。
- 組織内外の複数のデータソースでデータの分析を実行します。
メタデータ管理は常に重要です。 しかし、今日では、データ量の増加に伴い、組織がIIoT、IoT、およびサードパーティのデータソースに拡張しているため、さらに重要になってきています。
マスターデータ管理のベストプラクティス
データ管理のリファレンスアーキテクチャは、基本概念を説明し、顧客が同社の製品を理解するのに役立
マスターデータ管理アーキテクチャ要素とツールには、次のものが含まれます。
- データフェデレーション
- データ統合
- データマート
- データネットワーク
- データマイニング
- データ仮想化
- データウェアハウス
- データベース
- ファイルシステム
- 運用データストア
- データウェアハウス
- ファイルシステム
- 運用データストア
- データウェアハウス
- データウェアハウス
- データウェアハウス
- データウェアハウス
- ファイルシステム
- 運用データストア
マスターデータ管理の将来
データの量と多様性が成長し続けており、その事業が進化しているように、大規模および中規模の企業は、マスターデータ
MDMアーキテクチャは、ビジネスがより多くの種類のMDM機能を追加すると、複雑で扱いにくいものになります。 一部のベンダーは、複雑さを簡素化し、市場シェアを高めるための包括的なソリューションを提供しています。 これは、個々の点解を置き換えます。
定期的なビジネスインテリジェンス(BI)レポートからの企業の移行により、MDMは継続的に成長しています。 マスターデータ管理は、組織がAI搭載のシステムを採用して構築するためにも重要です。 組織は、機械学習のためのトレーニングデータとしていくつかのデータを使用します。
マスターデータ管理とデータ管理は、ほとんどの組織が最高データ責任者(CDO)、最高分析責任者(CAO)、またはその両方を雇用しているため、非常に重要になります。
それが適切に実行された場合、マスターデータ管理は、企業がすることができます。