Põhiandmete haldamine 101 – DATAVERSITY

Põhiandmete haldamist võib kirjeldada kui teie ettevõtte tegevuse jaoks kriitilise tähtsusega andmete haldamist. Põhiandmete haldus (MDM) tegeleb suhteliselt stabiilsete ja ettevõtte tegevuse jaoks kriitiliste andmete haldamisega. Põhiandmete ja nende haldamise kontseptsioon tekkis aastal hiline 1990, et tulla toime suurte sissevõetavate „lahtiühendatud andmete” kogustega. Põhiandmed on vajalikud selleks, et kaasaegne organisatsioon saaks tõhusalt teostada oma igapäevatoiminguid ja ka analüütilist otsuste langetamist. 

Ilma põhiandmeteta ja nende haldamise võimaluseta oleks ettevõtetel raskusi tõhusa ja tulemusliku toimimisega.

Teadmised selle kohta, kui olulised on põhiandmed ja kuidas neid tõhusalt hallata, võivad anda organisatsioonidele võimaluse oma tööprotsesse sujuvamaks muuta ja tõhusust parandada. Põhiandmete haldamine hõlmab tarkvara ja protsesse, mis on vajalikud põhiandmete hooldamiseks, muutmiseks ja haldamiseks.

Üldiselt võtavad põhiandmed vaid väikese osa ettevõtte andmesalvestusest, kuid sellest hoolimata on põhiandmed salvestussüsteemis ühed kõige keerulisemad andmed.

Millised on põhiandmete põhiomadused?

Põhiandmete põhiomaduste mõistmine on oluline nende tõhusaks haldamiseks ja nende täieliku potentsiaali avamiseks edukaks äritegevuseks. Omadused hästi organiseeritud põhiandmete haldamise programm toetada kasuliku ja järjepideva teabe voogu. Nende funktsioonide mõistmine aitab luua põhiandmete haldusprogrammi ja sellega töötada. Põhifunktsioonid on loetletud allpool. 

1. Põhiandmed muutuvad harva. See on mõeldud kogu organisatsioonis kasutatava täpsete andmete ühtseks allikaks. Täielik ja täielik täpsus on selle olemise põhjus. Põhiandmed muutuvad palju harvemini kui muud tüüpi andmed, kuid need muutuvad aeg-ajalt ja see on põhjus, miks põhiandmed juhtimine on oluline. Organisatsioonidel peab olema võimalus oma põhiandmeid hallata ja värskendada, et tagada nende täpsus.

Vead juhtuvad siis, kui põhiandmed pole täpsed – valele aadressile saadetud arved, töötajad saavad valet palka jne.   

2. Põhiandmeid kasutatakse eelkõige võrdlusmaterjalina. See ei ole oma olemuselt tehinguline (see tähendab, et raha või kaupade vahetust ei toimu). Näiteks andmed, mis kirjeldavad laoseisu, klienti või ostukohta, võivad olla osa põhiandmetest, kuid neid saab kopeerida ja seejärel äritehingutes kasutada. 

Põhiandmeid kui võrdlusmaterjali saab kopeerida ja kasutada erinevatel eesmärkidel.

3. Põhiandmed on organisatsioonile väga väärtuslikud. Ilma selleta suudab organisatsioon "võib-olla" ellu jääda kuu või kaks. Ettevõtted kasutavad neid andmeid iga päev mitmesuguste ülesannete jaoks ja on nende ülesannete täitmiseks hädavajalikud. Organisatsiooni jaoks on oluline seada esikohale oma põhiandmete haldamine, et tagada nende täpsus ja usaldusväärsus.

Põhiandmete säilitamine ja turvamine on ettevõtte igapäevase tervise jaoks hädavajalik.

4. Põhiandmed on tavaliselt keerulisemad kui muud andmevormid. Tavaliselt sisaldab see suuri ja keerulisi andmekogumeid. See muudab põhiandmete haldamise ja säilitamise oodatust palju keerulisemaks protsessiks. Seal on saadaval olevad tööriistad mida saab kasutada põhiandmete organisatsioonide haldamisel, et neil oleks töökindlad protsessid ja tööriistad nende tõhusaks haldamiseks.

Põhiandmete haldamine ja muutmine võib olla keeruline ja aeganõudev. 

Kuidas arendada põhiandmete haldamise programmi?

Põhiandmete haldamise (MDM) programm kasutab oma aluse osana sobivaid domeene. Valitud (või arendatud) domeenide andmed on suhteliselt stabiilsed ja neil on suurim finantsmõju. Valimisel andmedomeenid, võib mõnikord olla keeruline kindlaks teha, millised andmeüksused organisatsioonis tuleks määrata põhiandmeteks. Viis enim kasutatud domeeni on:

• Kliendi andmed 
• Töötajate andmed 
• Toote andmed
• Finantsandmed 
• Varude andmed 

Kuigi neid viit domeeni kasutatakse regulaarselt, saab mõnda neist eemaldada ja teisi domeene lisada, et need vastaksid paremini organisatsiooni vajadustele. Samuti saavad organisatsioonid vajadusel lisada alamdomeene.

Pärast domeenide määramist saavad organisatsioonid põhiandmete haldamise programmi koostamiseks kasutada mitut sammu. MDM-programmi väljatöötamine on tavaliselt pikk projekt ja sellel on mitu etappi ja ülesandeid, sealhulgas järgmised sammud.

• Tuvastage kõik asjakohased andmeallikad, sealhulgas andmeid talletavad organisatsiooni osakonnad. 
• Arutage ja leppige kokku põhiandmete sobivates vormingutes. 
• Looge põhiandmete mudel, mis esitab mudeli struktuuri ja kaardistab andmed tagasi erinevatele allikatele.
• Määrake MDM arhitektuur (mis hõlmab sobiva tarkvara valimist). Arhitektuuril on kolm põhitüüpi. 
• Juurutage MDM-programmi toetamiseks vajalik tarkvara ja kõik uued süsteemid.
• Puhastage, konsolideerige ja standardiseerige andmed, et need sobiksid uue põhiandmete mudeliga.
• Sobitage kõik teiste osakondade dubleerivad andmekirjed ja ühendage need üksikuteks kirjeteks, millest saab osa põhiandmete loendist.
• Reguleerige lähtesüsteeme vastavalt vajadusele, et anda töötlemistoimingute ajal juurdepääs põhiandmetele ja neid kasutada.

Pärast seda, kui on kindlaks tehtud, millistel valdkondadel on kõige suurem rahaline mõju, saab alltoodud kriteeriume kasutada põhiandmeteks liigitatavate andmehulkade vähendamiseks.

Käitumisandmed: Sageli uurimiseesmärkidel kasutatavad käitumisandmed kirjeldavad organisatsiooni suhtlust klientide ja äripartneritega, sageli väga üksikasjalikult. Käitumisandmed pärinevad kasutajatoest, kõnekeskustest, veebisaitidelt, CRM-süsteemidest, mobiilirakendustest, turunduse automatiseerimissüsteemidest ja arveldussüsteemidest. 

Eluring: See kirjeldab erinevatel etappidel osa andmetest, kui see selle olemasolu jooksul liigub. See alustab esialgset kogumist ja lõpeb siis, kui andmed ei ole enam kasulikud ja kustutatakse. 

Eluaeg: Andmete eluiga või nende olemasolu organisatsioonis kuni nende kustutamiseni. (On olukordi, kus lühiajalisi andmeid kasutatakse põhiandmetena, kuid praegu mitte sageli.) 

Andmete keerukus: Andmete keerukuse mõõt. See kirjeldab suuri andmekogumeid, mis on võetud erinevatest allikatest, mis võib tähendada mitmete ressursside kasutamist nende töötlemiseks. Keerulised andmed võivad pärineda mitmest allikast, kusjuures iga allikas võib anda andmeid erineva vormingu, struktuuri, suuruse ja päringukeele abil.

Andmeväärtus: Andmete väärtus tuleneb eelistest ja eelistest, mida ettevõte võib oma andmevaradest saada. Andmevarasid saab kasutada uuenduste, paremate otsuste tegemise, paremate kliendikogemuste, tõhususe ja uute tuluallikate edendamiseks.

Andmete taaskasutamine: "Teiste" isikute või institutsioonide poolt kogutud olemasolevate andmete kasutamine uuel uurimiseesmärgil (kolmanda osapoole andmed). Mõiste võib viidata kvantitatiivsetele, kvalitatiivsetele või statistilistele andmetele.

Millised on põhiandmete haldamise eelised?

Põhiandmete haldamine toimib käsikäes tõhusa andmehaldusega. MDM kasutab tarkvaratööriistu ja protsesse, et pakkuda ühtseid andmeid ning tagada põhiandmete tsentraliseeritud, organiseeritud ja ajakohased. Põhiandmete haldusprogramm koos tõhusa andmehaldusprogrammiga peaks pakkuma väga sujuvaid äriprotsesse.  

Põhiandmete kasutamise kaks kõige olulisemat eelist on täiustatud Kliendi kogemus ja kiiremad juurutused. Põhiandmete haldamine suudab tehingu igas etapis kooskõlastada klientide kogemusi, pakkudes korduvklientidele täpset teavet. (Kvaliteetsed andmed võivad kliendisuhteid negatiivselt mõjutada.)

Kui põhiandmete haldamise andmehoidla toetab arendusüksusi ja rakendusi ning tarnekonveier on tõhus, on lõpptulemuseks kiiremad juurutused (tarkvara juurutamine, andmete juurutamine). Põhiandmete haldamine võimaldab täna välja töötatud tarkvara täna kasutusele võtta.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.dataversity.net/master-data-management-101/