MDM to skrót od Master data management. Jest to metoda zarządzania danymi organizacji jako jeden spójny system. MDM służy do zapewnienia niezawodności danych, a dane te są w różnych formatach, które zbierają z różnych źródeł danych. Odpowiada za podejmowanie decyzji w zakresie analizy danych, szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji, inicjatywy dotyczące danych i transformację cyfrową.
zarządzanie danymi głównymi może połączyć wszystkie krytyczne dane z plikiem głównym. MDM jest odpowiedzialny za udostępnianie danych w całym przedsiębiorstwie po dobrze wdrożone. MDM jest wykorzystywany jako skuteczna strategia integracji danych.
organizacje są zależne od danych, aby usprawnić operacje. Jakość wyników Business intelligence, analytics i Ai zależy od jakości danych. Master data management pomaga:
- w usuwaniu dwulicowości danych.
- w integracji danych z różnych źródeł danych.
- w standaryzacji niepowiązanych danych, dlatego dane skutecznie wykorzystywane.
- w usuwaniu niedokładnych danych.
- in włącza Jedno źródło odniesienia, które nazywa się „złotą płytą”.
procesy zarządzania danymi podstawowymi
pełny zakres procesów MDM jest mieszanką procesu podstawowego. Są one kluczem do procesów MDM, takich jak:
- zarządzanie regułami biznesowymi
- agregacja danych
- klasyfikacja danych
- gromadzenie danych
- konsolidacja danych
- dystrybucja danych
- wzbogacanie danych
- zarządzanie danymi
- mapowanie danych
- dopasowywanie danych
- normalizacja danych
master data management tworzy przejrzysty i strategiczny przepływ między wszystkimi źródłami danych a różnymi systemami docelowymi.
korzyści z MDM
jasne i spójne zarządzanie danymi jest niezbędne dla konkurencyjnej strategii biznesowej.
niektóre ważne zalety MDM są podane poniżej, takie jak:
- Kontrola: wiedz, gdzie są dane, dokąd zmierzają i jak bezpieczne są.
- dokładność danych: Zrozum, jak ściśle śledzimy nasze wskaźniki.
- spójność danych: Dowiedz się, jak ściśle nasz przepływ danych śledzi wzorce leżące u jego podstaw.
Kluczowe cechy
niektóre kluczowe cechy MDM są wymienione poniżej, takie jak:
- zapewnia modułową konstrukcję.
- obsługuje widok 360 stopni między klientami, produktami, dostawcami i relacjami innych podmiotów.
- obsługuje integrację danych innych firm.
- daje rozwiązania 360 oraz wbudowane modele danych i akceleratory.
- ma wysoką skalowalność.
- zapewnia inteligentne wyszukiwanie.
- obsługuje inteligentne dopasowania i Scala właściwości.
- posiada inteligentne zabezpieczenia.
- dane jako usługa.
potrzeba MDM
rozwiązania MDM są zaangażowane w szeroki zakres praktyk transformacji, oczyszczania danych i integracji. Gdy źródła danych są dodawane do systemu, MDM inicjuje procesy w celu identyfikacji, gromadzenia, przekształcania i naprawy danych.
gdy dane spełniają progi jakości, możemy zachować wysokiej jakości odniesienie główne za pomocą utworzonych schematów i taksonomii. Korzystając z MDM, organizacje czują się zrelaksowane, jeśli chodzi o dokładność, aktualność i spójność danych w całym przedsiębiorstwie.
przypadki użycia
osiągnięcie spójności, kontroli i dokładności danych jest ważne, ponieważ organizacje stają się zależne od danych we wszystkich niezbędnych operacjach. Po efektywnej realizacji, Master data management pomaga organizacjom:
- skuteczniej konkurować.
- aby poprawić jakość obsługi klienta poprzez dokładną identyfikację konkretnych klientów w różnych działach.
- poprawa wydajności operacyjnej poprzez zmniejszenie tarcia związanego z danymi.
- aby usprawnić relacje dostawców z MDM dostawcy.
- aby zrozumieć podróż klienta przez Klienta MDM.
- aby szczegółowo zrozumieć cykle życia produktów za pomocą MDM produktu.
wyzwania MDM
zarządzanie danymi podstawowymi jest wymagane, aby usunąć słabą jakość danych z przedsiębiorstwa. Na przykład w firmie kilka rejestrów klientów jest przechowywanych w różnych formatach w różnych systemach.
organizacje mogą napotkać pewne wyzwania związane z dostawami, takie jak nieznane perspektywy, nadmierny zapas lub niedopasowanie produktów i wiele innych problemów. Typowe wyzwania dotyczące jakości danych, które obejmują:
- duplikaty rekordów
- błędne informacje
- niekompletne informacje
- niespójne rekordy
- błędnie oznaczone dane
przyczyny
oto kilka przyczyn złej jakości danych, takich jak:
- brak standardów w organizacji.
- posiadający ten sam podmiot
- dla różnych numerów kont.
- nadmiarowe lub zduplikowane dane.
- różniły się strukturami pól w różnych aplikacjach, które definiują określony format danych, które mają być wprowadzane, takich jak John Smith lub J. Smith
trendy w zarządzaniu danymi podstawowymi
w 2018 r.wiele organizacji związało się z Ogólnym Rozporządzeniem UE o ochronie danych (RODO), które ogranicza wykorzystanie danych osobowych (PII). Kontroluje również wykorzystanie tych informacji u użytkowników końcowych.
1 stycznia 2020 r.Kalifornijska Ustawa o ochronie prywatności konsumentów miała wejść w życie, nawet jeśli treść mogłaby ewoluować w oparciu o wybory z listopada 2018 r. Ale ustawa ta może zostać zastąpiona przez odpowiednik federalny.
wiele krajów i jurysdykcji tworzy prawa dotyczące prywatności. Przepisy te mają wpływ na firmy lub prowadzenie działalności gospodarczej w tych lokalizacjach. Wynik zwiększonej ankiety zależy od rozwiązań do zarządzania danymi podstawowymi.
zarządzanie metadanymi jest ważnym aspektem MDM. Zarządzanie metadanymi służy do zarządzania danymi o danych. Zarządzanie metadanymi pomaga:
- zapewnić zgodność z organizacjami.
- aby zlokalizować określony zasób danych w organizacjach.
- zarządzanie ryzykiem w organizacjach.
- aby zrozumieć dane w organizacjach.
- aby przeprowadzić analizę danych w wielu źródłach danych wewnątrz i na zewnątrz organizacji.
zarządzanie metadanymi jest zawsze ważne. Jednak w dzisiejszych czasach staje się to jeszcze ważniejsze, ponieważ organizacje rozszerzają swoją działalność na źródła danych IIoT, IoT i innych firm, zwiększając ich ilość.
najlepsze praktyki zarządzania danymi podstawowymi
architektury referencyjne zarządzania danymi są dostarczane przez dostawcę rozwiązań, który wyjaśnia podstawowe pojęcia i pomaga klientom zrozumieć ofertę produktów firmy.
główne elementy architektury zarządzania danymi i narzędzia obejmują następujące elementy:
- Federacja danych
- integracja danych
- data marts
- sieci danych
- eksploracja danych
- wirtualizacja danych
- wizualizacja danych
- hurtownia danych
- bazy danych
- systemy plików
- operacyjny magazyn danych
zarządzanie danymi podstawowymi przyszłość
duże i średnie przedsiębiorstwa są coraz bardziej zależne od narzędzi do zarządzania danymi podstawowymi, ponieważ ilość i różnorodność danych stale rośnie, a ich działalność ewoluowała.
architektury MDM stają się złożone i nieporęczne, gdy firma dodaje więcej i różne rodzaje możliwości MDM. Niektórzy dostawcy zapewniają kompleksowe rozwiązania w celu uproszczenia złożoności i zwiększenia udziału w rynku. Zastępuje indywidualne rozwiązania punktowe.
w związku z przejściem firm od okresowych raportów business intelligence (BI), MDM stale się rozwija. Zarządzanie danymi podstawowymi jest również ważne, ponieważ organizacje przyjmują i budują systemy oparte na sztucznej inteligencji. Organizacja będzie wykorzystywać niektóre dane jako dane szkoleniowe do celów uczenia maszynowego.
zarządzanie danymi podstawowymi i zarządzanie danymi stają się tak ważne, ponieważ większość organizacji zatrudnia Chief Data Officer (CDO), Chief Analytics Officer (Cao) lub oba.
gdy jest wykonywany odpowiednio, to zarządzanie danymi głównymi pozwala firmom: