MDM significa Master data management. É um método de gestão dos dados da organização como um único sistema coerente. MDM é usado para garantir a confiabilidade dos dados, e estes dados estão em vários formatos que coletam de diferentes fontes de dados. E é responsável pela tomada de decisões de análise de dados, treinamento de IA, iniciativas de dados e transformação digital.
Master data management pode ligar todos os dados críticos com o master file. MDM é responsável por compartilhar os dados em toda a empresa depois de bem implementado. MDM é usado como uma estratégia eficaz para a integração de dados.as organizações são dependentes dos dados para agilizar as operações. A qualidade da inteligência de negócios, análise e resultados de IA depende da qualidade dos dados. Master data management ajuda:
- na remoção da duplicidade dos dados.
- na integração dos dados de várias fontes de dados.
- na padronização de dados não relacionados, portanto, os dados efetivamente utilizados.ao eliminar dados inexactos.
- In permite uma única fonte de referência que é chamada “Golden Record”.
Master Data Management Processes
the full range of MDM processes is a mixture of the underlying process. Estes são a chave para os processos MDM, tais como:
- regra de Negócio de administração
- a agregação de Dados
- classificação de Dados
- coleta de Dados
- consolidação de Dados
- distribuição de Dados
- enriquecimento de Dados
- governança de Dados
- mapeamento de Dados
- correspondência de Dados
- normalização de Dados
gerenciamento de dados Mestre é a criação de uma clara e estratégica de fluxo de entre todas as fontes de dados e os vários sistemas de destino.é necessária uma gestão clara e coerente dos dados para uma estratégia empresarial competitiva.
alguns benefícios importantes da MDM são dados abaixo, tais como:
- Controle: saber onde os dados estão, para onde ele está dirigido, e quão seguro ele é.
- precisão dos dados: entenda quão perto nossa trilha métrica segue nossos fatores.consistência de dados: entenda quão perto nosso fluxo de dados acompanha os padrões subjacentes.
as principais características
algumas das principais características da MDM estão listadas abaixo, tais como:
- fornece um design modular.ele suporta uma visão de 360 graus entre os clientes, produtos, fornecedores e relações de outras entidades.suporta integração de dados de terceiros.fornece 360 soluções e modelos de dados pré-construídos e aceleradores.tem alta escalabilidade.ele fornece uma busca inteligente.
- suporta fósforos inteligentes e funde propriedades.tem segurança inteligente.dados como um serviço.
necessidade de MDM
as soluções MDM estão envolvidas na ampla gama de transformação, limpeza de dados e práticas de integração. Quando as fontes de dados são adicionadas ao sistema, então MDM inicia processos para identificar, coletar, transformar e reparar os dados.
Quando os dados cumprem os limiares de qualidade, então podemos manter uma referência mestre de alta qualidade com a ajuda de esquemas criados e taxonomias. Usando MDM, as organizações se sentem relaxadas sobre a precisão, atualizado, e consistente dos dados em toda a empresa.
casos de Uso
alcançar consistência, controle e precisão de dados são importantes porque as organizações tornam-se dependentes de dados para todas as operações necessárias. Após a execução efetiva, o gerenciamento de Dados Mestre ajuda as organizações:
- a competir de forma mais eficaz.para melhorar as experiências dos clientes através da identificação precisa de clientes específicos em diferentes departamentos.melhorar a eficiência operacional através da redução do atrito relacionado com os dados.
- para simplificar as relações do Fornecedor com o fornecedor MDM.compreender a viagem do cliente através do MDM do cliente.para compreender pormenorizadamente os ciclos de vida do produto através da MDM do produto.
desafios MDM
Master data management is required to remove poor data quality from the enterprise. Por exemplo, em uma empresa, vários registros de clientes são armazenados em diferentes formatos em diferentes sistemas.
as organizações podem enfrentar alguns desafios de entrega, tais como perspectivas desconhecidas, produtos overstock ou understock, e muitos outros problemas. Desafios comuns de qualidade dos dados que incluem:
- registros Duplicados
- informações Erradas
- informações Incompletas
- Inconsistente registros
- Objetáveis de dados
Faz com
Aqui estão algumas razões para a má qualidade dos dados, tais como:
- Uma falta de padrões na organização.
- Ter a mesma entidade
- Para números de conta diferentes.dados redundantes ou duplicados.estruturas de campo variadas em diferentes aplicações que definem um formato particular de dados a serem inseridos, como John Smith ou J. Smith
Trends in Master Data Management
em 2018, muitas organizações vinculadas ao Regulamento Geral de proteção de dados da UE (GDPR), que restringe o uso de informações de identificação pessoal (PII). Controla igualmente a utilização dessas informações no final dos utilizadores finais.
em 1 de janeiro de 2020, O California Consumer Privacy Act foi programado para entrar em vigor mesmo que o conteúdo pudesse evoluir com base na eleição de novembro de 2018. Mas esta lei pode ser substituída por um equivalente federal.muitos países e jurisdições estão criando leis de Privacidade. Essas leis impactam empresas ou fazendo negócios nesses locais. O resultado do aumento da pesquisa depende de soluções master de gerenciamento de dados.
a gestão de metadados é um aspecto importante da MDM. O gerenciamento de metadados é usado para gerenciar dados sobre dados. A gestão de metadados ajuda:
- a garantir a conformidade com as organizações.para localizar um activo de dados específico nas organizações.para gerir os riscos nas organizações.para dar sentido aos dados nas organizações.
- para realizar análises dos dados em múltiplas fontes de dados dentro e fora da organização.a gestão de metadados é sempre importante. Mas hoje em dia, está se tornando ainda mais importante porque as organizações estão se estendendo para as fontes de dados IIoT, IoT, e de terceiros com o aumento da quantidade de dados continua.
Master Data Management Best Practices
the data management reference architectures are provided by the solution provider that explains the basics concepts and helps customers to understand the company product offerings.
gerenciamento de dados mestres de elementos arquitetônicos e as ferramentas incluem o seguinte:
- Dados da federação
- integração de Dados
- Data marts
- redes de Dados
- de mineração de Dados
- virtualização de Dados
- visualização de Dados
- armazém de Dados
- Bases de dados
- sistemas de arquivos
- Operacional armazenamento de dados
Gerenciamento de Dados Mestre do Futuro
Grandes e médias empresas estão cada vez mais dependentes de dados mestre ferramentas de gestão como o volume e a variedade de dados continuaram a crescer, e as suas empresas têm evoluído.
As arquiteturas MDM se tornam complexas e pesadas quando um negócio adiciona mais e diferentes tipos de capacidades MDM. Alguns fornecedores fornecem soluções abrangentes para simplificar a complexidade e aumentar a quota de mercado. Substitui as soluções pontuais.devido à transição de negócios de relatórios periódicos de inteligência de negócios (BI), a MDM está crescendo continuamente. O gerenciamento de dados mestre também é importante porque as organizações adotam e constroem sistemas alimentados por AI. Uma organização será usada alguns dados como dados de treinamento para fins de aprendizagem de máquinas.
O master data management e o data management tornam-se tão importantes porque a maioria das organizações estão contratando um Chief Data Officer (CDO), um Chief Analytics Officer (CAO), ou ambos.
Quando executado adequadamente, então o gerenciamento de dados master permite que as empresas: