Master Data Management 101 – DATAVERSITY

مدیریت داده های اصلی را می توان به عنوان مدیریت داده هایی توصیف کرد که برای عملیات کسب و کار شما حیاتی است. مدیریت داده های اصلی (MDM) با مدیریت داده هایی سر و کار دارد که نسبتاً پایدار و برای عملیات کسب و کار حیاتی هستند. مفهوم اصلی داده و مدیریت آن در اواخر 1990sبه عنوان راهی برای مقابله با مقادیر زیادی از "داده های از هم گسسته" در حال دریافت. 

بدون داده‌های اصلی و توانایی مدیریت آن، کسب‌وکارها برای عملکرد کارآمد و مؤثر دچار مشکل می‌شوند.

آگاهی از اهمیت داده‌های اصلی و نحوه مدیریت مؤثر آن‌ها، می‌تواند به سازمان‌ها توانایی ساده‌سازی فرآیندهای کاری خود و بهبود کارایی را بدهد. مدیریت داده اصلی شامل نرم افزار و فرآیندهای مورد نیاز برای نگهداری، تغییر و مدیریت داده های اصلی است.

به طور کلی، داده های اصلی تنها بخش کوچکی از ذخیره سازی داده های کسب و کار را اشغال می کنند، اما با وجود این، داده های اصلی برخی از پیچیده ترین داده ها در سیستم ذخیره سازی هستند.

ویژگی های کلیدی Master Data چیست؟

درک ویژگی‌های اصلی داده‌های اصلی برای مدیریت مؤثر آن و باز کردن پتانسیل کامل آن برای تلاش‌های تجاری موفق ضروری است. ویژگی های یک سازمان خوب برنامه کارشناسی ارشد مدیریت داده ها از جریانی از اطلاعات مفید و سازگار در حین کار پشتیبانی می کند. درک این ویژگی ها به راه اندازی یک برنامه مدیریت داده اصلی و کار با آن کمک می کند. ویژگی های کلیدی در زیر ذکر شده است. 

1. داده های اصلی به ندرت تغییر می کنند. منظور این است که منبع واحدی از داده های دقیق مورد استفاده در سراسر سازمان باشد. دقت کامل و کلی دلیل وجود آن است. داده‌های اصلی بسیار کمتر از انواع دیگر داده‌ها تغییر می‌کنند، اما گاهی اوقات تغییر می‌کنند و به همین دلیل است که داده‌های اصلی مدیریت مهم است. سازمان‌ها باید راهی برای مدیریت و به‌روزرسانی داده‌های اصلی خود داشته باشند تا مطمئن شوند که همچنان دقیق هستند.

اشتباهات زمانی اتفاق می‌افتند که داده‌های اصلی دقیق نیستند - صورت‌حساب‌هایی که به آدرس اشتباه ارسال می‌شوند، کارکنانی که چک حقوق اشتباه دریافت می‌کنند و غیره.   

2. داده های اصلی در درجه اول به عنوان ماده مرجع استفاده می شود. ماهیت غیرمعامله ای دارد (یعنی مبادله پول یا کالا در کار نیست). برای مثال، داده‌هایی که موجودی، مشتری یا نقطه خرید را توصیف می‌کنند، ممکن است بخشی از داده‌های اصلی باشند، اما می‌توان آن‌ها را کپی کرد و سپس در معاملات تجاری استفاده کرد. 

داده های اصلی، به عنوان مواد مرجع، می توانند کپی شده و برای اهداف مختلف استفاده شوند.

3. داده های اصلی برای سازمان بسیار ارزشمند است. بدون آن، سازمان "ممکن است" بتواند برای یک یا دو ماه زنده بماند. کسب و کارها روزانه از این داده ها برای کارهای مختلف استفاده می کنند و برای انجام آن وظایف ضروری است. برای یک سازمان مهم است که اولویت را بر مدیریت داده های اصلی خود بگذارد تا مطمئن شود که دقیق و قابل اعتماد هستند.

نگهداری و ایمن سازی داده های اصلی برای سلامت روزانه کسب و کار ضروری است.

4. داده اصلی معمولاً پیچیده تر از سایر اشکال داده است. معمولاً شامل مجموعه داده های بزرگ و پیچیده می شود. این امر مدیریت و نگهداری داده های اصلی را فرآیندی بسیار چالش برانگیزتر از آنچه انتظار می رود تبدیل می کند. وجود دارد ابزار موجود که می تواند در مدیریت سازمان های داده اصلی برای داشتن فرآیندها و ابزارهای قوی برای مدیریت موثر آن استفاده شود.

مدیریت و تغییر داده های اصلی می تواند دشوار و وقت گیر باشد. 

چگونه یک برنامه مدیریت داده کارشناسی ارشد ایجاد می کنید؟

یک برنامه مدیریت داده اصلی (MDM) از دامنه های مناسب به عنوان بخشی از پایه خود استفاده می کند. دامنه های انتخاب شده (یا توسعه یافته) داده های نسبتاً پایداری دارند و بیشترین تأثیر مالی را دارند. در انتخاب دامنه های داده، گاهی اوقات تعیین اینکه کدام اقلام داده در یک سازمان باید به عنوان داده اصلی تعیین شوند ممکن است دشوار باشد. پنج دامنه پر استفاده عبارتند از:

• اطلاعات مشتری 
• داده های کارکنان 
• داده های محصول
• داده های مالی 
• داده های موجودی 

در حالی که این پنج دامنه به طور مرتب مورد استفاده قرار می گیرند، می توان برخی از آنها را حذف و دامنه های دیگر را اضافه کرد تا با نیازهای سازمان سازگاری بیشتری داشته باشد. همچنین، در صورت نیاز، سازمان ها می توانند زیر دامنه ها را اضافه کنند.

پس از تعیین دامنه ها، سازمان ها می توانند از چندین مرحله برای ایجاد یک برنامه مدیریت داده اصلی استفاده کنند. توسعه یک برنامه MDM معمولاً یک پروژه طولانی است و دارای مراحل و وظایف مختلفی است، از جمله مراحل زیر:

• همه منابع مربوط به داده ها، از جمله بخش هایی در سازمان که داده ها را ذخیره می کنند، شناسایی کنید. 
• در مورد فرمت های مناسب برای داده های اصلی بحث و توافق کنید. 
• یک مدل داده اصلی ایجاد کنید که ساختار مدل را ارائه کند و داده ها را به منابع مختلف نگاشت کند.
• تعیین معماری MDM (که شامل انتخاب نرم افزار مناسب می باشد). سه نوع اساسی معماری وجود دارد. 
• نرم افزار و هر سیستم جدید مورد نیاز برای پشتیبانی از برنامه MDM را مستقر کنید.
• داده ها را برای تطبیق با مدل داده اصلی جدید، پاکسازی، ادغام و استاندارد کنید.
• هر رکورد داده تکراری را از بخش‌های دیگر مطابقت دهید و آنها را با هم ادغام کنید تا ورودی‌های واحدی را تشکیل دهند که بخشی از فهرست داده اصلی می‌شوند.
• سیستم های منبع را در صورت نیاز تنظیم کنید تا دسترسی و استفاده از داده های اصلی در طول عملیات پردازش فراهم شود.

پس از تعیین اینکه کدام دامنه بیشترین تأثیر مالی را دارد، از معیارهای فهرست شده در زیر می توان برای کاهش حجم داده هایی که باید به عنوان داده اصلی طبقه بندی شوند، استفاده کرد.

داده های رفتاری: داده‌های رفتاری که اغلب برای اهداف تحقیقاتی استفاده می‌شوند، تعاملات سازمان را با مشتریان و شرکای تجاری، اغلب با جزئیات زیاد، توصیف می‌کنند. داده‌های رفتاری از میزهای کمک، مراکز تماس، وب‌سایت‌ها، سیستم‌های CRM، برنامه‌های تلفن همراه، سیستم‌های اتوماسیون بازاریابی و سیستم‌های صورت‌حساب می‌آیند. 

چرخه زندگی: این توصیف می کند مراحل مختلف از یک قطعه داده در حالی که در وجود خود حرکت می کند. مجموعه اولیه را شروع می کند و زمانی پایان می یابد که داده ها دیگر مفید نباشند و حذف شوند. 

طول عمر: عمر داده یا وجود آن در سازمان تا زمانی که حذف نشود. (شرایطی وجود دارد که داده‌هایی با طول عمر کوتاه به عنوان داده اصلی استفاده می‌شوند، اما در حال حاضر، اغلب نیست.) 

پیچیدگی داده ها: اندازه گیری پیچیدگی داده ها. این مجموعه داده های بزرگی را که از منابع مختلف گرفته شده است، توصیف می کند، که ممکن است به معنای استفاده از تعدادی منابع برای پردازش آن باشد. داده‌های پیچیده می‌توانند از چندین منبع به دست آیند که هر منبع احتمالاً داده‌ها را با استفاده از قالب، ساختار، اندازه و زبان پرس و جو متفاوت ارائه می‌کند.

مقدار داده: ارزش داده ها ناشی از مزایا و مزایایی است که یک کسب و کار می تواند از دارایی های داده خود به دست آورد. دارایی های داده را می توان برای ارتقای نوآوری ها، تصمیم گیری بهتر، بهبود تجربیات مشتری، افزایش کارایی و منابع جدید درآمد استفاده کرد.

استفاده مجدد از داده ها: استفاده از داده های موجود که توسط افراد یا مؤسسات «دیگر» برای یک هدف پژوهشی جدید جمع آوری شده است (داده های شخص ثالث). این اصطلاح می تواند به داده های کمی، کیفی یا آماری اشاره کند.

مزایای مدیریت داده استاد چیست؟

مدیریت داده های اصلی دست به دست هم با حاکمیت موثر داده کار می کند. MDM از ابزارها و فرآیندهای نرم افزاری برای ارائه داده های یکنواخت و اطمینان از متمرکز بودن، سازماندهی و به روز بودن داده های اصلی استفاده می کند. یک برنامه مدیریت داده اصلی، همراه با یک برنامه مدیریت داده موثر، باید فرآیندهای تجاری بسیار ساده ای را ارائه دهد.  

دو مورد از مهمترین مزایای استفاده از داده های اصلی بهبود یافته است تجربه مشتری و استقرار سریعتر مدیریت داده های اصلی می تواند با تجربیات مشتری در طول هر مرحله از معامله هماهنگ شود و اطلاعات دقیقی را برای مشتریان مکرر ارائه دهد. (داده های با کیفیت پایین می تواند تأثیر منفی بر روابط مشتری داشته باشد.)

هنگامی که یک مخزن داده مدیریت داده اصلی از واحدهای توسعه و برنامه ها پشتیبانی می کند و خط لوله تحویل کارآمد است، نتیجه نهایی استقرار سریعتر است (استقرار نرم افزار، استقرار داده). مدیریت داده اصلی اجازه می دهد تا نرم افزاری که امروز توسعه یافته است، امروز به کار گرفته شود.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.dataversity.net/master-data-management-101/