Master Data Management 101 – DATAVERSITY

Η διαχείριση των βασικών δεδομένων μπορεί να περιγραφεί ως διαχείριση των δεδομένων που είναι κρίσιμα για τις λειτουργίες της επιχείρησής σας. Η κύρια διαχείριση δεδομένων (MDM) ασχολείται με τη διαχείριση δεδομένων που είναι σχετικά σταθερά και κρίσιμα για τις λειτουργίες της επιχείρησης. Η έννοια των βασικών δεδομένων και η διαχείρισή τους προέκυψε στο αργά 1990, ως ένας τρόπος αντιμετώπισης των μεγάλων ποσοτήτων «ασυνεχών δεδομένων» που λαμβάνονται. 

Χωρίς κύρια δεδομένα και την ικανότητα διαχείρισής τους, οι επιχειρήσεις θα δυσκολευόντουσαν να λειτουργήσουν αποτελεσματικά και αποτελεσματικά.

Η γνώση του πόσο σημαντικά είναι τα κύρια δεδομένα και πώς να τα διαχειρίζονται αποτελεσματικά, μπορεί να παρέχει στους οργανισμούς τη δυνατότητα να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες εργασίας τους και να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα. Η κύρια διαχείριση δεδομένων περιλαμβάνει το λογισμικό και τις διαδικασίες που απαιτούνται για τη διατήρηση, την τροποποίηση και τη διαχείριση των βασικών δεδομένων.

Γενικά, τα κύρια δεδομένα καταλαμβάνουν μόνο ένα μικρό μέρος της αποθήκευσης δεδομένων της επιχείρησης, αλλά παρόλα αυτά, τα κύρια δεδομένα είναι μερικά από τα πιο περίπλοκα δεδομένα στο σύστημα αποθήκευσης.

Ποια είναι τα βασικά χαρακτηριστικά των Master Data;

Η κατανόηση των βασικών χαρακτηριστικών των βασικών δεδομένων είναι απαραίτητη για την αποτελεσματική διαχείρισή τους και το ξεκλείδωμα του πλήρους δυναμικού τους για επιτυχημένες επιχειρηματικές προσπάθειες. Τα χαρακτηριστικά μιας καλά οργανωμένης κύριο πρόγραμμα διαχείρισης δεδομένων υποστηρίζει μια ροή χρήσιμων, συνεπών πληροφοριών καθώς λειτουργεί. Η κατανόηση αυτών των χαρακτηριστικών βοηθά στη δημιουργία ενός κύριου προγράμματος διαχείρισης δεδομένων και στην εργασία με αυτό. Τα βασικά χαρακτηριστικά παρατίθενται παρακάτω. 

1. Τα κύρια δεδομένα σπάνια αλλάζουν. Προορίζεται να είναι μια ενιαία πηγή ακριβών δεδομένων που χρησιμοποιούνται σε ολόκληρο τον οργανισμό. Η πλήρης και απόλυτη ακρίβεια είναι ο λόγος ύπαρξης του. Τα κύρια δεδομένα αλλάζουν πολύ λιγότερο συχνά από άλλους τύπους δεδομένων, αλλά αλλάζουν περιστασιακά, και αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα κύρια δεδομένα διαχείριση είναι σημαντικό. Οι οργανισμοί πρέπει να έχουν έναν τρόπο να διαχειρίζονται και να ενημερώνουν τα κύρια δεδομένα τους για να διασφαλίζουν ότι θα συνεχίσουν να είναι ακριβή.

Λάθη συμβαίνουν όταν τα κύρια δεδομένα δεν είναι ακριβή – λογαριασμοί που αποστέλλονται σε λάθος διεύθυνση, εργαζόμενοι που λαμβάνουν λάθος μισθό κ.λπ.   

2. Τα κύρια δεδομένα χρησιμοποιούνται κυρίως ως υλικό αναφοράς. Είναι μη συναλλακτικό στη φύση (που σημαίνει ότι δεν εμπλέκεται ανταλλαγή χρημάτων ή αγαθών). Για παράδειγμα, δεδομένα που περιγράφουν το απόθεμα, τον πελάτη ή το σημείο αγοράς μπορεί να αποτελούν μέρος των βασικών δεδομένων, αλλά μπορούν να αντιγραφούν και στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν σε επιχειρηματικές συναλλαγές. 

Τα κύρια δεδομένα, ως υλικό αναφοράς, μπορούν να αντιγραφούν και να χρησιμοποιηθούν για διάφορους σκοπούς.

3. Τα κύρια δεδομένα είναι πολύ πολύτιμα για τον οργανισμό. Χωρίς αυτό, ο οργανισμός «θα μπορούσε» να επιβιώσει για έναν ή δύο μήνες. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν αυτά τα δεδομένα καθημερινά για μια ποικιλία εργασιών και είναι απαραίτητα για την ολοκλήρωση αυτών των εργασιών. Είναι σημαντικό για έναν οργανισμό να δώσει προτεραιότητα στη διαχείριση των βασικών δεδομένων του για να βεβαιωθεί ότι είναι ακριβή και αξιόπιστα.

Η διατήρηση και η ασφάλεια των βασικών δεδομένων είναι απαραίτητη για την καθημερινή υγεία της επιχείρησης.

4. Τα κύρια δεδομένα είναι συνήθως πιο περίπλοκα από άλλες μορφές δεδομένων. Συνήθως περιλαμβάνει μεγάλα, πολύπλοκα σύνολα δεδομένων. Αυτό καθιστά τη διαχείριση και τη διατήρηση των βασικών δεδομένων μια πολύ πιο δύσκολη διαδικασία από ό,τι θα περίμενε κανείς. Υπάρχουν διαθέσιμα εργαλεία που μπορεί να χρησιμοποιηθεί στη διαχείριση βασικών οργανισμών δεδομένων για να διαθέτει ισχυρές διαδικασίες και εργαλεία για την αποτελεσματική διαχείριση τους.

Η διαχείριση και η τροποποίηση των βασικών δεδομένων μπορεί να είναι δύσκολη και χρονοβόρα. 

Πώς αναπτύσσετε ένα Master Data Management Program;

Ένα κύριο πρόγραμμα διαχείρισης δεδομένων (MDM) χρησιμοποιεί τους κατάλληλους τομείς ως μέρος της ίδρυσής του. Οι τομείς που επιλέγονται (ή αναπτύσσονται) έχουν σχετικά σταθερά δεδομένα και έχουν τον μεγαλύτερο οικονομικό αντίκτυπο. Στην επιλογή τομείς δεδομένων, μερικές φορές μπορεί να είναι δύσκολο να προσδιοριστεί ποια στοιχεία δεδομένων σε έναν οργανισμό πρέπει να οριστούν ως κύρια δεδομένα. Οι πέντε τομείς που χρησιμοποιούνται περισσότερο είναι:

• Στοιχεία πελάτη 
• Στοιχεία εργαζομένων 
• Δεδομένα προϊόντος
• ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ 
• Δεδομένα αποθέματος 

Ενώ αυτοί οι πέντε τομείς χρησιμοποιούνται τακτικά, ορισμένοι μπορούν να αφαιρεθούν και άλλοι τομείς μπορούν να προστεθούν, για να ανταποκρίνονται καλύτερα στις ανάγκες του οργανισμού. Επίσης, εάν χρειάζεται, οι οργανισμοί μπορούν να προσθέσουν υποτομείς.

Μετά τον καθορισμό των τομέων, οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν πολλά βήματα για να δημιουργήσουν ένα κύριο πρόγραμμα διαχείρισης δεδομένων. Η ανάπτυξη ενός προγράμματος MDM είναι συνήθως ένα μεγάλο έργο και περιλαμβάνει πολλές φάσεις και εργασίες, συμπεριλαμβανομένων των παρακάτω βημάτων:

• Προσδιορίστε όλες τις σχετικές πηγές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των τμημάτων εντός του οργανισμού που αποθηκεύουν δεδομένα. 
• Συζητήστε και συμφωνήστε για τις κατάλληλες μορφές για τα κύρια δεδομένα. 
• Δημιουργήστε ένα κύριο μοντέλο δεδομένων που παρουσιάζει τη δομή του μοντέλου και αντιστοιχίζει τα δεδομένα στις διάφορες πηγές.
• Προσδιορίστε το Αρχιτεκτονική MDM (το οποίο περιλαμβάνει την επιλογή του κατάλληλου λογισμικού). Υπάρχουν τρεις βασικοί τύποι αρχιτεκτονικής. 
• Αναπτύξτε το λογισμικό και τυχόν νέα συστήματα που απαιτούνται για την υποστήριξη του προγράμματος MDM.
• Καθαρίστε, ενοποιήστε και τυποποιήστε τα δεδομένα ώστε να ταιριάζουν στο νέο κύριο μοντέλο δεδομένων.
• Αντιστοιχίστε τυχόν διπλότυπες εγγραφές δεδομένων από άλλα τμήματα και συγχωνεύστε τις για να σχηματίσετε μεμονωμένες εγγραφές που γίνονται μέρος της κύριας λίστας δεδομένων.
• Προσαρμόστε τα συστήματα πηγής όπως απαιτείται για την παροχή πρόσβασης και χρήσης των βασικών δεδομένων κατά τη διάρκεια των εργασιών επεξεργασίας.

Αφού καθοριστεί ποιοι τομείς έχουν τον μεγαλύτερο οικονομικό αντίκτυπο, τα κριτήρια που αναφέρονται παρακάτω μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη μείωση του όγκου των δεδομένων που θα πρέπει να ταξινομηθούν ως κύρια δεδομένα.

Δεδομένα συμπεριφοράς: Συχνά χρησιμοποιούνται για ερευνητικούς σκοπούς, τα δεδομένα συμπεριφοράς περιγράφουν τις αλληλεπιδράσεις του οργανισμού με τους πελάτες και τους επιχειρηματικούς εταίρους, συχνά με μεγάλη λεπτομέρεια. Τα δεδομένα συμπεριφοράς προέρχονται από γραφεία υποστήριξης, τηλεφωνικά κέντρα, ιστότοπους, συστήματα CRM, εφαρμογές για κινητά, συστήματα αυτοματισμού μάρκετινγκ και συστήματα χρέωσης. 

Κύκλος ζωής: Αυτό περιγράφει το διάφορα στάδια ενός κομματιού δεδομένων καθώς κινείται στην ύπαρξή του. Ξεκινά την αρχική συλλογή και τελειώνει όταν τα δεδομένα δεν είναι πλέον χρήσιμα και διαγράφονται. 

Διάρκεια Ζωής: Η διάρκεια ζωής των δεδομένων ή η ύπαρξή τους εντός του οργανισμού, έως ότου διαγραφούν. (Υπάρχουν περιπτώσεις όπου δεδομένα με μικρή διάρκεια ζωής χρησιμοποιούνται ως κύρια δεδομένα, αλλά, επί του παρόντος, όχι συχνά.) 

Πολυπλοκότητα δεδομένων: Το μέτρο του πόσο περίπλοκα είναι τα δεδομένα. Περιγράφει μεγάλα σύνολα δεδομένων που λαμβάνονται από μια ποικιλία πηγών, πράγμα που μπορεί να σημαίνει τη χρήση αρκετών πόρων για την επεξεργασία τους. Τα σύνθετα δεδομένα μπορούν να προέρχονται από διάφορες πηγές, με κάθε πηγή να παρέχει δεδομένα χρησιμοποιώντας διαφορετική μορφή, δομή, μέγεθος και γλώσσα ερωτημάτων.

Τιμή δεδομένων: Η αξία των δεδομένων προέρχεται από τα πλεονεκτήματα και τα οφέλη που μπορεί να αποκομίσει μια επιχείρηση από τα στοιχεία ενεργητικού της. Τα περιουσιακά στοιχεία δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την προώθηση καινοτομιών, καλύτερη λήψη αποφάσεων, βελτιωμένες εμπειρίες πελατών, αυξημένη αποτελεσματικότητα και νέες πηγές εσόδων.

Επαναχρησιμοποίηση δεδομένων: Η χρήση υπαρχόντων δεδομένων που έχουν συλλεχθεί από «άλλα» άτομα ή ιδρύματα για έναν νέο ερευνητικό σκοπό (δεδομένα τρίτων). Ο όρος μπορεί να αναφέρεται σε ποσοτικά, ποιοτικά ή στατιστικά δεδομένα.

Ποια είναι τα οφέλη της Master Data Management;

Η κύρια διαχείριση δεδομένων συνεργάζεται με την αποτελεσματική διακυβέρνηση δεδομένων. Το MDM χρησιμοποιεί εργαλεία και διαδικασίες λογισμικού για να παρέχει ομοιόμορφα δεδομένα και να διασφαλίζει ότι τα κύρια δεδομένα είναι κεντρικά, οργανωμένα και ενημερωμένα. Ένα κύριο πρόγραμμα διαχείρισης δεδομένων, σε συνδυασμό με ένα αποτελεσματικό πρόγραμμα διακυβέρνησης δεδομένων, θα πρέπει να παρέχει εξαιρετικά βελτιωμένες επιχειρηματικές διαδικασίες.  

Δύο από τα σημαντικότερα πλεονεκτήματα της χρήσης βασικών δεδομένων είναι τα βελτιωμένα εμπειρία του πελάτη και ταχύτερες αναπτύξεις. Η κύρια διαχείριση δεδομένων μπορεί να συντονιστεί με τις εμπειρίες των πελατών σε κάθε βήμα της συναλλαγής, παρέχοντας ακριβείς πληροφορίες για επαναλαμβανόμενους πελάτες. (Τα δεδομένα κακής ποιότητας μπορεί να έχουν αρνητικό αντίκτυπο στις σχέσεις με τους πελάτες.)

Όταν ένας κύριος χώρος αποθήκευσης δεδομένων διαχείρισης δεδομένων υποστηρίζει μονάδες ανάπτυξης και εφαρμογές και η γραμμή παράδοσης είναι αποτελεσματική, το τελικό αποτέλεσμα είναι ταχύτερες αναπτύξεις (ανάπτυξη λογισμικού, ανάπτυξη δεδομένων). Η κύρια διαχείριση δεδομένων επιτρέπει στο λογισμικό που αναπτύχθηκε σήμερα, να αναπτυχθεί σήμερα.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.dataversity.net/master-data-management-101/