Informatica MDM

MDM står For Master data management . Det er en metode for å administrere organisasjonsdata som et enkelt sammenhengende system. MDM brukes til å sikre påliteligheten av data, og disse dataene er i ulike formater som samles inn fra ulike datakilder. Og det er ansvarlig for beslutningstaking av dataanalyse, AI-opplæring, datainitiativer og digital transformasjon.

master data management kan koble alle kritiske data med master-filen. MDM er ansvarlig for å dele dataene på tvers av bedriften etter godt implementert. MDM brukes som en effektiv strategi for dataintegrasjon.

Organisasjoner er avhengige av dataene for å effektivisere operasjoner. Kvaliteten på business intelligence, analytics og AI-resultater avhenger av kvaliteten på dataene. Master data management hjelper:

  • i å fjerne duplikat av dataene.
  • i integrering av data fra ulike datakilder.
  • i standardisering urelaterte data, derfor dataene effektivt brukt.
  • i å eliminere unøyaktige data.
  • In muliggjør en enkelt referansekilde som kalles «Golden Record».

Master Data Management Prosesser

HELE SPEKTERET AV MDM prosesser er en blanding av den underliggende prosessen. DETTE er nøkkelen TIL MDM-prosesser, for eksempel:

  • data aggregering
  • data klassifisering
  • data konsolidering
  • data distribusjon
  • data berikelse
  • data styring
  • data kartlegging
  • data matching
  • data normalisering
  • informatica mdm

    master data management skaper en klar og strategisk flyt mellom alle datakilder og de Ulike destinasjonssystemene.

    FORDELER MED MDM

    en klar og sammenhengende datahåndtering er nødvendig for en konkurransedyktig forretningsstrategi.

    NOEN viktige fordeler MED MDM er gitt nedenfor, for eksempel:

    • Kontroll: Vet hvor dataene er, hvor den er på vei, og hvor sikker den er.
    • data nøyaktighet: Forstå hvor tett våre beregninger spor følger våre faktorer.
    • data konsistens: Forstå hvor tett vår dataflyt sporer de underliggende mønstrene.

    Viktige Funksjoner

    NOEN viktige funksjoner I MDM er oppført nedenfor, for eksempel:

    • Det gir en modulær design.
    • den støtter en 360-graders visning mellom kunder, produkter, leverandører og andre enheter relasjoner.
    • den støtter tredjeparts dataintegrasjon.
    • Det gir 360 løsninger og forhåndsbygde datamodeller og akseleratorer.
    • Den har Høy skalerbarhet.
    • Det gir et intelligent søk.
    • den støtter intelligente kamper og fusjonerer eiendom.
    • den har intelligent sikkerhet.
    • Data som en tjeneste.

    BEHOV FOR MDM

    MDM-løsningene er involvert i det brede spekteret av transformasjons -, datarensings-og integrasjonspraksis. NÅR datakilder legges til i systemet, starter MDM prosesser for å identifisere, samle inn, transformere og reparere dataene.

    når dataene oppfyller kvalitetsgrensene, kan vi opprettholde en høy kvalitet hovedreferanse ved hjelp av opprettede skjemaer og taksonomier. VED Å bruke MDM, føler organisasjonene seg avslappet om nøyaktigheten, up-to-date, og konsekvent av data over hele bedriften.

    Brukstilfeller

    å oppnå konsistens, kontroll og data nøyaktighet er viktig fordi organisasjoner blir avhengige av data for alle nødvendige operasjoner. Etter effektiv utførelse hjelper Master data management organisasjoner:

    • å konkurrere mer effektivt.
    • for å forbedre kundeopplevelsen ved å nøyaktig identifisere spesifikke kunder i ulike avdelinger.
    • for å forbedre driftseffektiviteten ved å redusere datarelatert friksjon.
    • for å jevne Strømlinjeforme leverandørrelasjoner med leverandør MDM.
    • for å forstå kundens reise gjennom kundens MDM.
    • for å forstå produktets livssykluser i detalj gjennom produkt MDM.

    MDM Utfordringer

    master data management er nødvendig for å fjerne dårlig datakvalitet fra bedriften. For eksempel, i et selskap, lagres flere kunderegistre i forskjellige formater i forskjellige systemer.

    organisasjonene kan møte noen leveringsutfordringer som ukjente prospekter, overstock eller understock produkter, og mange andre problemer. Felles datakvalitet utfordringer som inkluderer:

    • Dupliserte poster
    • Feilaktig informasjon
    • Inkonsekvente poster
    • Mislabeled data

    Årsaker

    Her Er noen årsaker til dårlig datakvalitet, for eksempel:

    • mangel på standarder i organisasjonen.
    • Har samme enhet
    • for forskjellige kontonumre.
    • Redundante eller dupliserte data.
    • Varierte feltstrukturer i forskjellige applikasjoner som definerer et bestemt format for data som skal skrives Inn, For Eksempel John Smith Eller J. Smith

    Trender I Master Data Management

    i 2018 har MANGE organisasjoner knyttet SEG TIL EUS Personvernforordning (GDPR), som begrenser bruken Av PERSONLIG Identifiserbar Informasjon (PII). Den kontrollerer også bruken av denne informasjonen på slutten av sluttbrukere.Den 1. januar 2020 skulle California Consumer Privacy Act tre i kraft selv om innholdet kunne utvikle seg basert på valget i November 2018. Men Denne Loven kan erstattes av en føderal ekvivalent.

    Mange land og jurisdiksjoner oppretter personvernlover. Disse lovene påvirker selskaper eller gjør forretninger på disse stedene. Resultatet av den økte undersøkelsen er avhengig av master data management løsninger.

    metadatahåndteringen er et viktig aspekt av MDM. Metadatabehandling brukes til å administrere data om data. Metadata management hjelper:

    • for å sikre samsvar med organisasjonene.
    • for å finne en bestemt dataressurs i organisasjonene.
    • for å håndtere risikoen i organisasjonene.
    • å gi mening om data i organisasjoner.
    • for å utføre analyser av dataene i flere datakilder i og utenfor organisasjonen.

    metadatahåndtering er alltid viktig. Men i dag blir det enda viktigere fordi organisasjoner strekker Seg ut til IIoT, iot og tredjeparts datakilder med økt mengden data fortsetter.

    Master Data Management Best Practices

    referansearkitekturene for datahåndtering leveres av løsningsleverandøren som forklarer de grunnleggende konseptene og hjelper kundene med å forstå selskapets produkttilbud.

    data management arkitektoniske elementer og verktøy omfatter følgende:

    • data federation
    • data integrasjon
    • data marts
    • data nettverk
    • data mining
    • data virtualisering
    • data warehouse
    • Databaser
    • Filsystemer
    • Operativ datastore
    • li>

    master data management future

    store og mellomstore bedrifter er i økende grad avhengig av master data management verktøy som volum og Variasjon av data har fortsatt å vokse opp, og deres virksomheter har utviklet seg.MDM-arkitekturene blir komplekse og uhåndterlige når en bedrift legger til flere OG forskjellige TYPER MDM-funksjoner. Noen leverandører tilbyr omfattende løsninger for å forenkle kompleksiteten og øke markedsandelen. Den erstatter de enkelte punktløsninger.PÅ grunn av virksomhetens overgang fra periodiske business intelligence (BI) – rapporter, VOKSER MDM kontinuerlig. Master data management er også viktig fordi organisasjoner vedta OG bygge AI-drevne systemer. En organisasjon vil bli brukt noen data som treningsdata for maskinlæringsformål.master data management og data management blir så viktig fordi de fleste organisasjoner ansetter En Chief Data Officer (CDO), En Chief Analytics Officer (CAO), eller begge deler.

    når det utføres tilstrekkelig, tillater masterdatahåndteringen bedrifter å:

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.