Perustiedonhallinta 101 – DATAVERSITY

Perustiedon hallintaa voidaan kuvata yrityksesi toiminnan kannalta kriittisten tietojen hallitsemiseksi. Master Data Management (MDM) käsittelee suhteellisen vakaan ja liiketoiminnan kannalta kriittisen datan hallintaa. Perusdatan käsite ja sen hallinta syntyivät vuonna myöhään 1990s, keinona käsitellä suuria määriä "hajallaan olevaa dataa", joka otetaan sisään. Perusdataa tarvitaan nykyaikaisen organisaation päivittäiseen toimintaan ja analyyttiseen päätöksentekoon. 

Ilman perustietoja ja kykyä hallita niitä yrityksillä olisi vaikeuksia toimia tehokkaasti ja tuloksellisesti.

Tieto perusdatan tärkeydestä ja sen tehokkaasta hallinnasta voi tarjota organisaatioille mahdollisuuden virtaviivaistaa työprosessejaan ja parantaa tehokkuutta. Perustietojen hallinta sisältää ohjelmistot ja prosessit, joita tarvitaan perustietojen ylläpitoon, muuttamiseen ja hallintaan.

Yleisesti ottaen perustiedot vievät vain pienen osan yrityksen tietovarastosta, mutta tästä huolimatta perusdata on yksi monimutkaisimmista tallennusjärjestelmän tiedoista.

Mitkä ovat perustietojen tärkeimmät ominaisuudet?

Perusdatan perusominaisuuksien ymmärtäminen on välttämätöntä sen tehokkaan hallinnan kannalta ja sen täyden potentiaalin vapauttamiseksi menestyksekkäässä liiketoiminnassa. Ominaisuudet hyvin järjestetty perustietojen hallintaohjelma tukea hyödyllisen ja johdonmukaisen tiedon kulkua sen toimiessa. Näiden ominaisuuksien ymmärtäminen auttaa perustiedonhallintaohjelman perustamisessa ja sen kanssa työskentelyssä. Tärkeimmät ominaisuudet on lueteltu alla. 

1. Perustiedot muuttuvat harvoin. Sen on tarkoitus olla yksi lähde tarkalle tiedolle, jota käytetään koko organisaatiossa. Täydellinen ja täydellinen tarkkuus on sen syy. Perustiedot muuttuvat paljon harvemmin kuin muun tyyppiset tiedot, mutta se muuttuu satunnaisesti, ja tästä syystä perustiedot johto on tärkeää. Organisaatioilla on oltava tapa hallita ja päivittää perustietojaan varmistaakseen, että ne ovat edelleen tarkkoja.

Virheitä tapahtuu, kun perustiedot eivät ole tarkkoja – laskut lähetetään väärään osoitteeseen, työntekijät saavat väärän palkan jne.   

2. Perustietoja käytetään ensisijaisesti viitemateriaalina. Se ei ole luonteeltaan transaktio (eli rahan tai tavaroiden vaihtoa ei ole mukana). Esimerkiksi tiedot, jotka kuvaavat varastoa, asiakasta tai ostopaikkaa, voivat olla osa perustietoja, mutta niitä voidaan kopioida ja sitten käyttää liiketapahtumissa. 

Perusdataa, vertailumateriaalia, voidaan kopioida ja käyttää eri tarkoituksiin.

3. Perustiedot ovat erittäin arvokkaita organisaatiolle. Ilman sitä organisaatio "saattaa" selviytyä kuukauden tai kaksi. Yritykset käyttävät näitä tietoja päivittäin erilaisiin tehtäviin, ja ne ovat välttämättömiä näiden tehtävien suorittamiseksi. Organisaation on tärkeää asettaa perustietojensa hallinta etusijalle varmistaakseen, että ne ovat tarkkoja ja luotettavia.

Perustietojen ylläpito ja suojaaminen on välttämätöntä yrityksen päivittäisen terveyden kannalta.

4. Perustiedot ovat tyypillisesti monimutkaisempia kuin muut datamuodot. Se sisältää yleensä suuria, monimutkaisia ​​tietojoukkoja. Tämä tekee perustietojen hallinnasta ja ylläpidosta paljon haastavamman prosessin kuin voisi odottaa. On käytettävissä olevat työkalut joita voidaan käyttää perustietoorganisaatioiden hallinnassa, jotta niillä on vankat prosessit ja työkalut niiden tehokkaaseen hallintaan.

Perustietojen hallinta ja muuttaminen voi olla vaikeaa ja aikaa vievää. 

Kuinka kehität Master Data Management -ohjelman?

Master Data Management (MDM) -ohjelma käyttää asianmukaisia ​​toimialueita osana perustaansa. Valituilla (tai kehitettävillä) aloilla on suhteellisen vakaat tiedot ja niillä on suurin taloudellinen vaikutus. Valinnassa tietoalueet, voi joskus olla vaikeaa määrittää, mitkä organisaation tietokohteet pitäisi nimetä perusdataksi. Viisi eniten käytettyä verkkotunnusta ovat:

• Asiakastiedot 
• Työntekijätiedot 
• Tuotetiedot
• Taloudelliset tiedot 
• Varastotiedot 

Vaikka näitä viittä verkkotunnusta käytetään säännöllisesti, jotkin niistä voidaan poistaa ja muita verkkotunnuksia lisätä, jotta ne sopivat paremmin organisaation tarpeisiin. Tarvittaessa organisaatiot voivat myös lisätä aliverkkotunnuksia.

Kun toimialueet on määritetty, organisaatiot voivat rakentaa perustiedonhallintaohjelman useiden vaiheiden avulla. MDM-ohjelman kehittäminen on tyypillisesti pitkä projekti ja sisältää useita vaiheita ja tehtäviä, mukaan lukien seuraavat vaiheet:

• Tunnista kaikki asiaankuuluvat tietolähteet, mukaan lukien tietoja tallentavat organisaation osastot. 
• Keskustele ja sovi perustietojen sopivista muodoista. 
• Luo perustietomalli, joka esittää mallin rakenteen ja kartoittaa tiedot takaisin eri lähteisiin.
• Määrittele MDM-arkkitehtuuri (johon kuuluu sopivan ohjelmiston valinta). Arkkitehtuuria on kolme perustyyppiä. 
• Ota käyttöön ohjelmisto ja kaikki uudet järjestelmät, joita tarvitaan MDM-ohjelman tukemiseen.
• Puhdista, yhdistä ja standardoi tiedot uuteen perustietomalliin sopivaksi.
• Yhdistä muiden osastojen päällekkäiset tietueet ja yhdistä ne yhdeksi merkinnöiksi, joista tulee osa perustietoluetteloa.
• Säädä lähdejärjestelmiä tarpeen mukaan mahdollistaaksesi pääsyn ja käytön perustietoihin käsittelytoimintojen aikana.

Kun olet määrittänyt, millä aloilla on suurin taloudellinen vaikutus, alla lueteltujen kriteerien avulla voidaan vähentää perustiedoiksi luokiteltavien tietojen määrää.

Käyttäytymistiedot: Usein tutkimustarkoituksiin käytetty käyttäytymisdata kuvaa organisaation vuorovaikutusta asiakkaiden ja liikekumppaneiden kanssa, usein erittäin yksityiskohtaisesti. Käyttäytymistiedot tulevat tukipisteistä, puhelinpalvelukeskuksista, verkkosivustoista, CRM-järjestelmistä, mobiilisovelluksista, markkinoinnin automaatiojärjestelmistä ja laskutusjärjestelmistä. 

Elinkaari: Tämä kuvaa eri vaiheissa tiedosta sen liikkuessa olemassaolonsa aikana. Se aloittaa alkuperäisen keräämisen ja päättyy, kun tiedoista ei ole enää hyötyä ja ne poistetaan. 

Elinikä: Tietojen käyttöikä tai niiden olemassaolo organisaatiossa, kunnes ne poistetaan. (On tilanteita, joissa lyhytikäistä dataa käytetään perustietona, mutta tällä hetkellä ei usein.) 

Tietojen monimutkaisuus: Mitta siitä, kuinka monimutkaista data on. Se kuvaa suuria tietojoukkoja, jotka on otettu useista lähteistä, mikä voi tarkoittaa useiden resurssien käyttöä sen käsittelemiseen. Monimutkaiset tiedot voivat olla peräisin useista lähteistä, ja jokainen lähde voi tarjota tietoja käyttämällä eri muotoa, rakennetta, kokoa ja kyselykieltä.

Tietojen arvo: Tietojen arvo syntyy niistä eduista ja eduista, joita yritys voi saada tietovaroistaan. Tietovaroilla voidaan edistää innovaatioita, parempaa päätöksentekoa, parempia asiakaskokemuksia, tehokkuutta ja uusia tulonlähteitä.

Datan uudelleenkäyttö: "Muiden" henkilöiden tai instituutioiden keräämien olemassa olevien tietojen käyttö uutta tutkimustarkoitusta varten (kolmannen osapuolen tiedot). Termi voi viitata kvantitatiivisiin, laadullisiin tai tilastollisiin tietoihin.

Mitä etuja perustiedonhallinnasta on?

Perustiedon hallinta toimii käsi kädessä tehokkaan tiedonhallinnan kanssa. MDM käyttää ohjelmistotyökaluja ja prosesseja yhtenäisen tiedon tuottamiseen ja varmistamaan, että perustiedot ovat keskitettyjä, järjestettyjä ja ajan tasalla. Perustiedonhallintaohjelman yhdistettynä tehokkaaseen tiedonhallintaohjelmaan pitäisi tarjota erittäin virtaviivaistetut liiketoimintaprosessit.  

Kaksi tärkeimmistä perustietojen käytön eduista on parannettu asiakaskokemus ja nopeammat käyttöönotot. Perustiedonhallinta voi koordinoida asiakaskokemusten kanssa kaupan jokaisessa vaiheessa, mikä tarjoaa tarkkoja tietoja toistuville asiakkaille. (Huonolaatuisella tiedolla voi olla negatiivinen vaikutus asiakassuhteisiin.)

Kun perustiedonhallinnan tietovarasto tukee kehitysyksiköitä ja sovelluksia ja toimitusputkisto on tehokas, lopputuloksena on nopeammat käyttöönotot (ohjelmiston käyttöönotto, datan käyttöönotto). Perustietojen hallinta mahdollistaa tänään kehitetyn ohjelmiston käyttöönoton tänään.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/master-data-management-101/