Informatica MDM

MDM står för Master data management. Det är en metod för att hantera organisationsdata som ett enda sammanhängande system. MDM används för att säkerställa tillförlitligheten av data, och dessa data finns i olika format som samlar in från olika datakällor. Och det ansvarar för beslutsfattande om dataanalys, AI-utbildning, datainitiativ och digital transformation.

Master Data management kan länka alla kritiska data med huvudfilen. MDM ansvarar för att dela data över hela företaget efter väl implementerad. MDM används som en effektiv strategi för dataintegration.

organisationer är beroende av data för att effektivisera verksamheten. Kvaliteten på business intelligence, analytics och AI-resultat beror på kvaliteten på data. Master data management hjälper:

  • att ta bort dubbelheten av data.
  • för att integrera data från olika datakällor.
  • vid standardisering av orelaterade data används därför data effektivt.
  • för att eliminera felaktiga data.
  • In möjliggör en enda referenskälla som kallas ”Golden Record”.

Master Data Management processer

hela skalan av MDM processer är en blandning av den underliggande processen. Dessa är nyckeln till MDM-processer, såsom:

  • företagsregel administration
  • dataaggregering
  • dataklassificering
  • datainsamling
  • datakonsolidering
  • datadistribution
  • databerikning
  • datastyrning
  • datakartläggning
  • data matchning
  • data normalisering

Informatica MDM

master data management skapar ett tydligt och strategiskt flöde mellan alla datakällor och de olika destinationssystemen.

fördelar med MDM

en tydlig och sammanhängande datahantering behövs för en konkurrenskraftig affärsstrategi.

några viktiga fördelar med MDM ges nedan, till exempel:

  • kontroll: vet var data är, vart den är på väg och hur säker den är.
  • data noggrannhet: förstå hur nära våra mätvärden spår följer våra faktorer.
  • datakonsistens: förstå hur nära vårt dataflöde spårar de underliggande mönstren.

Nyckelfunktioner

några viktiga funktioner i MDM listas nedan, till exempel:

  • Det ger en modulär design.
  • den stöder en 360-graders vy mellan kunder, produkter, leverantörer och andra enheters relationer.
  • den stöder dataintegration från tredje part.
  • Det ger 360 lösningar och förbyggda datamodeller och acceleratorer.
  • den har hög skalbarhet.
  • Det ger en intelligent sökning.
  • den Stöder intelligenta matchningar och sammanfogar egendom.
  • den har intelligent säkerhet.
  • Data som en tjänst.

behov av MDM

MDM-lösningarna är involverade i det breda utbudet av transformation, datarensning och integrationspraxis. När datakällor läggs till i systemet initierar MDM processer för att identifiera, samla in, omvandla och reparera data.

När data uppfyller kvalitetsgränserna kan vi upprätthålla en högkvalitativ huvudreferens med hjälp av skapade scheman och taxonomier. Genom att använda MDM, organisationerna känner sig avslappnad om noggrannhet, up-to-date, och konsekvent av data över hela företaget.

användningsfall

att uppnå konsekvens, kontroll och datanoggrannhet är viktigt eftersom organisationer blir beroende av data för alla nödvändiga operationer. Efter effektiv körning hjälper Master data management organisationer:

  • att konkurrera mer effektivt.
  • för att förbättra kundupplevelserna genom att exakt identifiera specifika kunder i olika avdelningar.
  • för att förbättra driftseffektiviteten genom att minska datarelaterad friktion.
  • för att smidigt effektivisera leverantörsrelationer med leverantör MDM.
  • för att förstå kundens resa genom kund MDM.
  • för att förstå produktens livscykler i detalj genom produkt MDM.

MDM-utmaningar

Masterdatahantering krävs för att ta bort dålig datakvalitet från företaget. Till exempel i ett företag lagras flera kundregister i olika format i olika system.

organisationerna kan möta vissa leveransutmaningar som okända utsikter, overstock eller understock-produkter och många andra problem. Vanliga datakvalitetsutmaningar som inkluderar:

  • duplicera poster
  • felaktig information
  • ofullständig information
  • inkonsekventa poster
  • Felmärkta data

orsaker

här är några orsaker till dålig datakvalitet, till exempel:

  • brist på standarder i organisationen.
  • har samma enhet
  • för olika kontonummer.
  • redundanta eller duplicerade data.
  • varierade fältstrukturer i olika applikationer som definierar ett visst format av data som ska matas in som John Smith eller J. Smith

Trends in Master Data Management

under 2018 har många organisationer anslutit sig till EU: s allmänna dataskyddsförordning (GDPR), som begränsar användningen av personligt identifierbar information (PII). Den kontrollerar också användningen av den informationen i slutet av slutanvändarna.

den 1 januari 2020 skulle California Consumer Privacy Act träda i kraft även om innehållet kunde utvecklas baserat på valet i November 2018. Men denna handling kan ersättas av en federal motsvarighet.

många länder och jurisdiktioner skapar sekretesslagar. Dessa lagar påverkar företag eller gör affärer på dessa platser. Resultatet av den ökade undersökningen är beroende av masterdatahanteringslösningar.

metadatahanteringen är en viktig aspekt av MDM. Metadatahantering används för att hantera data om data. Metadatahantering hjälper:

  • för att säkerställa överensstämmelse med organisationerna.
  • för att hitta en specifik datatillgång i organisationerna.
  • för att hantera riskerna i organisationerna.
  • för att förstå data i organisationer.
  • för att utföra analyser av data i flera datakällor inom och utanför organisationen.

metadatahantering är alltid viktigt. Men nuförtiden blir det ännu viktigare eftersom organisationer sträcker sig ut till IIoT, IoT och datakällor från tredje part med ökad mängd data fortsätter.

Master Data Management Best Practices

data management reference architectures tillhandahålls av lösningsleverantören som förklarar de grundläggande begreppen och hjälper kunderna att förstå företagets produkterbjudanden.

Master Data management arkitektoniska element och verktyg inkluderar följande:

  • data federation
  • data integration
  • data marts
  • datanätverk
  • data mining
  • data virtualisering
  • datavisualisering
  • data warehouse
  • databaser
  • filsystem
  • Operativ datastore
  • li>

Master Data Management future

stora och medelstora företag är alltmer beroende av masterdatahanteringsverktyg eftersom volymen och mångfalden av data har fortsatt att växa upp och deras företag har utvecklats.

MDM-arkitekturerna blir komplexa och otympliga när ett företag lägger till fler och olika typer av MDM-funktioner. Vissa leverantörer erbjuder omfattande lösningar för att förenkla komplexiteten och öka marknadsandelarna. Det ersätter de enskilda punktlösningarna.

på grund av företagens övergång från periodiska business intelligence-rapporter (BI) växer MDM kontinuerligt. Master data management är också viktigt eftersom organisationer anta och bygga AI-drivna system. En organisation kommer att använda vissa data som träningsdata för maskininlärningsändamål.

masterdatahantering och datahantering blir så viktiga eftersom de flesta organisationer anställer en Chief Data Officer (CDO), en Chief Analytics Officer (CAO) eller båda.

När det körs på ett adekvat sätt, då master Data management tillåter företag att:

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.