मास्टर डेटा प्रबंधन 101 - डेटा विविधता

मास्टर डेटा के प्रबंधन को उस डेटा के प्रबंधन के रूप में वर्णित किया जा सकता है जो आपके व्यवसाय के संचालन के लिए महत्वपूर्ण है। मास्टर डेटा मैनेजमेंट (एमडीएम) उस डेटा को प्रबंधित करने से संबंधित है जो व्यवसाय के संचालन के लिए अपेक्षाकृत स्थिर और महत्वपूर्ण है। मास्टर डेटा और उसके प्रबंधन की अवधारणा इसी में आई देर 1990s, बड़ी मात्रा में "असंबद्ध डेटा" से निपटने के एक तरीके के रूप में। एक आधुनिक संगठन के लिए अपने दैनिक कार्यों को कुशलतापूर्वक करने के साथ-साथ विश्लेषणात्मक निर्णय लेने के लिए मास्टर डेटा आवश्यक है। 

मास्टर डेटा और इसे प्रबंधित करने की क्षमता के बिना, व्यवसाय कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से कार्य करने के लिए संघर्ष करेंगे।

मास्टर डेटा कितना महत्वपूर्ण है और इसे प्रभावी ढंग से कैसे प्रबंधित किया जाए, इसका ज्ञान संगठनों को अपनी कार्य प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और दक्षता में सुधार करने की क्षमता प्रदान कर सकता है। मास्टर डेटा प्रबंधन में मास्टर डेटा को बनाए रखने, बदलने और प्रबंधित करने के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर और प्रक्रियाएं शामिल हैं।

सामान्य तौर पर, मास्टर डेटा व्यवसाय के डेटा स्टोरेज का केवल एक छोटा सा हिस्सा लेता है, लेकिन इसके बावजूद, मास्टर डेटा स्टोरेज सिस्टम के भीतर सबसे जटिल डेटा में से कुछ है।

मास्टर डेटा की मुख्य विशेषताएं क्या हैं?

मास्टर डेटा की बुनियादी विशेषताओं को समझना इसे प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और सफल व्यावसायिक प्रयासों के लिए इसकी पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए आवश्यक है। सुसंगठित के लक्षण मास्टर डेटा प्रबंधन कार्यक्रम इसके संचालन के दौरान उपयोगी, सुसंगत जानकारी के प्रवाह का समर्थन करें। इन सुविधाओं की समझ एक मास्टर डेटा प्रबंधन प्रोग्राम स्थापित करने और इसके साथ काम करने में मदद करती है। मुख्य विशेषताएं नीचे सूचीबद्ध हैं। 

1. मास्टर डेटा शायद ही कभी बदलता है। इसका अभिप्राय पूरे संगठन में उपयोग किए जाने वाले सटीक डेटा का एकल स्रोत होना है। पूर्ण एवं संपूर्ण सटीकता ही इसके होने का कारण है। मास्टर डेटा अन्य प्रकार के डेटा की तुलना में बहुत कम बार बदलता है, लेकिन यह कभी-कभी बदलता है, और यही कारण है कि मास्टर डेटा प्रबंध महत्वपूर्ण है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह सटीक बना रहे, संगठनों के पास अपने मास्टर डेटा को प्रबंधित और अद्यतन करने का एक तरीका होना चाहिए।

गलतियाँ तब होती हैं जब मास्टर डेटा सटीक नहीं होता है - बिल गलत पते पर भेजा जाता है, कर्मचारियों को गलत वेतन चेक मिलता है, आदि।   

2. मास्टर डेटा का उपयोग मुख्य रूप से संदर्भ सामग्री के रूप में किया जाता है। यह प्रकृति में गैर-लेन-देन वाला है (अर्थात इसमें धन या सामान का आदान-प्रदान शामिल नहीं है)। उदाहरण के लिए, डेटा जो इन्वेंट्री, ग्राहक या खरीद के बिंदु का वर्णन करता है वह मास्टर डेटा का हिस्सा हो सकता है, लेकिन इसे कॉपी किया जा सकता है और फिर व्यावसायिक लेनदेन में उपयोग किया जा सकता है। 

संदर्भ सामग्री के रूप में मास्टर डेटा की प्रतिलिपि बनाई जा सकती है और विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है।

3. मास्टर डेटा संगठन के लिए बहुत मूल्यवान है। इसके बिना, संगठन एक या दो महीने तक जीवित रहने में सक्षम हो सकता है। व्यवसाय विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए प्रतिदिन इस डेटा का उपयोग करते हैं और उन कार्यों को पूरा करने के लिए यह आवश्यक है। किसी संगठन के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वह अपने मास्टर डेटा को प्रबंधित करने को प्राथमिकता दे ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह सटीक और विश्वसनीय है।

व्यवसाय के दैनिक स्वास्थ्य के लिए मास्टर डेटा को बनाए रखना और सुरक्षित करना आवश्यक है।

4. मास्टर डेटा आमतौर पर डेटा के अन्य रूपों की तुलना में अधिक जटिल होता है। इसमें आम तौर पर बड़े, जटिल डेटा सेट शामिल होते हैं। इससे मास्टर डेटा का प्रबंधन और रखरखाव अपेक्षा से कहीं अधिक चुनौतीपूर्ण प्रक्रिया हो जाती है। वहाँ हैं उपलब्ध उपकरण इसका उपयोग मास्टर डेटा संगठनों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए मजबूत प्रक्रियाओं और उपकरणों के प्रबंधन में किया जा सकता है।

मास्टर डेटा को प्रबंधित करना और बदलना कठिन और समय लेने वाला हो सकता है। 

आप मास्टर डेटा प्रबंधन प्रोग्राम कैसे विकसित करते हैं?

एक मास्टर डेटा मैनेजमेंट (एमडीएम) प्रोग्राम अपनी नींव के हिस्से के रूप में उपयुक्त डोमेन का उपयोग करता है। जो डोमेन चुने गए (या विकसित किए गए) उनमें अपेक्षाकृत स्थिर डेटा होता है और उनका वित्तीय प्रभाव सबसे अधिक होता है। चयन करने में डेटा डोमेन, कभी-कभी यह निर्धारित करना मुश्किल हो सकता है कि किसी संगठन में कौन से डेटा आइटम को मास्टर डेटा नामित किया जाना चाहिए। सबसे अधिक उपयोग किये जाने वाले पांच डोमेन हैं:

• ग्राहक डेटा 
• कर्मचारी डेटा 
• उत्पाद तथ्य
• वित्तीय आँकड़ा 
• इन्वेंटरी डेटा 

हालाँकि इन पाँच डोमेन का नियमित रूप से उपयोग किया जाता है, संगठन की आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए कुछ को हटाया जा सकता है और अन्य डोमेन को जोड़ा जा सकता है। साथ ही जरूरत पड़ने पर संगठन उपडोमेन भी जोड़ सकते हैं।

डोमेन निर्धारित करने के बाद, संगठन मास्टर डेटा प्रबंधन प्रोग्राम बनाने के लिए कई चरणों का उपयोग कर सकते हैं। एमडीएम कार्यक्रम विकसित करना आम तौर पर एक लंबी परियोजना है और इसमें निम्नलिखित चरणों सहित कई चरण और कार्य शामिल हैं:

• डेटा के सभी प्रासंगिक स्रोतों की पहचान करें, जिसमें डेटा संग्रहीत करने वाले संगठन के विभाग भी शामिल हैं। 
• मास्टर डेटा के लिए उपयुक्त प्रारूपों पर चर्चा करें और सहमति दें। 
• एक मास्टर डेटा मॉडल बनाएं जो मॉडल की संरचना प्रस्तुत करता है और डेटा को विभिन्न स्रोतों पर वापस मैप करता है।
• निश्चित करो एमडीएम वास्तुकला (जिसमें उपयुक्त सॉफ़्टवेयर का चयन करना शामिल है)। वास्तुकला के तीन मूल प्रकार हैं। 
• एमडीएम कार्यक्रम का समर्थन करने के लिए आवश्यक सॉफ़्टवेयर और किसी भी नए सिस्टम को तैनात करें।
• नए मास्टर डेटा मॉडल में फिट होने के लिए डेटा को साफ़, समेकित और मानकीकृत करें।
• अन्य विभागों के किसी भी डुप्लिकेट डेटा रिकॉर्ड का मिलान करें और उन्हें एकल प्रविष्टियाँ बनाने के लिए मर्ज करें जो मास्टर डेटा सूची का हिस्सा बन जाती हैं।
• प्रसंस्करण संचालन के दौरान मास्टर डेटा तक पहुंच और उपयोग प्रदान करने के लिए आवश्यकतानुसार स्रोत सिस्टम को समायोजित करें।

यह निर्धारित करने के बाद कि कौन से डोमेन का वित्तीय प्रभाव सबसे अधिक है, नीचे सूचीबद्ध मानदंडों का उपयोग डेटा की मात्रा को कम करने के लिए किया जा सकता है जिसे मास्टर डेटा के रूप में वर्गीकृत किया जाना चाहिए।

व्यवहार डेटा: अक्सर अनुसंधान उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है, व्यवहार संबंधी डेटा ग्राहकों और व्यावसायिक भागीदारों के साथ संगठन की बातचीत का वर्णन करता है, अक्सर बहुत विस्तार से। व्यवहार संबंधी डेटा हेल्प डेस्क, कॉल सेंटर, वेबसाइट, सीआरएम सिस्टम, मोबाइल ऐप, मार्केटिंग ऑटोमेशन सिस्टम और बिलिंग सिस्टम से आता है। 

जीवन चक्र: यह वर्णन करता है विभिन्न चरण डेटा का एक टुकड़ा अपने अस्तित्व के माध्यम से आगे बढ़ता है। यह प्रारंभिक संग्रह शुरू करता है और तब समाप्त होता है जब डेटा उपयोगी नहीं रह जाता है और हटा दिया जाता है। 

आजीवन: डेटा का जीवन, या संगठन के भीतर उसका अस्तित्व, जब तक कि उसे हटा न दिया जाए। (ऐसी परिस्थितियाँ होती हैं जब कम जीवनकाल वाले डेटा को मास्टर डेटा के रूप में उपयोग किया जाता है, लेकिन, वर्तमान में, अक्सर नहीं।) 

डेटा जटिलता: डेटा कितना जटिल है इसका माप. यह विभिन्न स्रोतों से लिए गए बड़े डेटा सेट का वर्णन करता है, जिसका अर्थ इसे संसाधित करने के लिए कई संसाधनों का उपयोग करना हो सकता है। जटिल डेटा कई स्रोतों से आ सकता है, प्रत्येक स्रोत संभवतः एक अलग प्रारूप, संरचना, आकार और क्वेरी भाषा का उपयोग करके डेटा प्रदान करता है।

डेटा का मान: डेटा का मूल्य उन लाभों और लाभों से आता है जो एक व्यवसाय अपनी डेटा परिसंपत्तियों से प्राप्त कर सकता है। डेटा परिसंपत्तियों का उपयोग नवाचारों, बेहतर निर्णय लेने, बेहतर ग्राहक अनुभव, बढ़ी हुई दक्षता और राजस्व के नए स्रोतों को बढ़ावा देने के लिए किया जा सकता है।

डेटा का पुन: उपयोग: मौजूदा डेटा का उपयोग जिसे "अन्य" व्यक्तियों या संस्थानों द्वारा एक नए शोध उद्देश्य के लिए एकत्र किया गया है (तृतीय-पक्ष डेटा). यह शब्द मात्रात्मक, गुणात्मक या सांख्यिकीय डेटा को संदर्भित कर सकता है।

मास्टर डेटा प्रबंधन के क्या लाभ हैं?

मास्टर डेटा प्रबंधन प्रभावी डेटा गवर्नेंस के साथ मिलकर काम करता है। एमडीएम एक समान डेटा प्रदान करने के लिए सॉफ्टवेयर टूल और प्रक्रियाओं का उपयोग करता है और यह सुनिश्चित करता है कि मास्टर डेटा केंद्रीकृत, व्यवस्थित और अद्यतित है। एक प्रभावी डेटा गवर्नेंस प्रोग्राम के साथ मिलकर एक मास्टर डेटा प्रबंधन कार्यक्रम को अत्यधिक सुव्यवस्थित व्यावसायिक प्रक्रियाएँ प्रदान करनी चाहिए।  

मास्टर डेटा का उपयोग करने के दो सबसे महत्वपूर्ण लाभ बेहतर हैं ग्राहक अनुभव और तेज़ तैनाती. मास्टर डेटा प्रबंधन लेनदेन के हर चरण के दौरान ग्राहकों के अनुभवों के साथ समन्वय कर सकता है, और बार-बार आने वाले ग्राहकों के लिए सटीक जानकारी प्रदान कर सकता है। (खराब गुणवत्ता वाला डेटा ग्राहक संबंधों पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकता है।)

जब एक मास्टर डेटा प्रबंधन डेटा रिपॉजिटरी विकास इकाइयों और ऐप्स का समर्थन करती है, और डिलीवरी पाइपलाइन कुशल होती है, तो अंतिम परिणाम तेज़ तैनाती (सॉफ़्टवेयर तैनाती, डेटा तैनाती) होता है। मास्टर डेटा प्रबंधन आज विकसित किए गए सॉफ़्टवेयर को आज ही तैनात करने की अनुमति देता है।

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• स्रोत: https://www.dataversity.net/master-data-management-101/