ניהול נתונים מאסטר 101 – DATAVERSITY

ניתן לתאר את ניהול נתוני האב כניהול הנתונים הקריטיים לפעילות העסק שלך. ניהול נתונים מאסטר (MDM) עוסק בניהול נתונים יציבים וקריטיים יחסית לפעילות העסק. הרעיון של נתוני מאסטר וניהולם נוצר ב- 1990s מאוחר, כדרך להתמודד עם כמויות גדולות של "נתונים מפורקים" הנקלטים. נתוני אב נחוצים לארגון מודרני לבצע את הפעולות היומיומיות שלו ביעילות, כמו גם קבלת החלטות אנליטית. 

ללא נתוני אב, והיכולת לנהל אותם, עסקים היו מתקשים לתפקד בצורה יעילה ואפקטיבית.

ידע עד כמה חשוב נתונים מאסטר, וכיצד לנהל אותם ביעילות, יכול לספק לארגונים את היכולת לייעל את תהליכי העבודה שלהם ולשפר את היעילות. ניהול נתוני אב כולל את התוכנה והתהליכים הדרושים לתחזוקה, שינוי וניהול של נתוני אב.

באופן כללי, נתוני אב תופסים רק חלק קטן מאחסון הנתונים של העסק, אך למרות זאת, נתוני אב הם מהנתונים המסובכים ביותר בתוך מערכת האחסון.

מהן התכונות העיקריות של נתוני מאסטר?

הבנת המאפיינים הבסיסיים של נתוני מאסטר חיונית לניהולם ביעילות ולניצול מלוא הפוטנציאל שלהם למאמצים עסקיים מוצלחים. התכונות של מאורגן היטב תוכנית ניהול נתונים מאסטר לתמוך בזרימה של מידע שימושי ועקבי תוך כדי פעולתו. הבנה של תכונות אלו מסייעת בהקמת תוכנית ניהול נתונים מאסטר, ובעבודה איתה. המאפיינים העיקריים מפורטים להלן. 

1. נתוני אב משתנים לעתים רחוקות. זה אמור להיות מקור יחיד לנתונים מדויקים המשמשים בכל הארגון. דיוק מלא ומוחלט הוא הסיבה לקיומו. נתוני אב משתנים בתדירות נמוכה בהרבה מסוגי נתונים אחרים, אך הם משתנים מדי פעם, וזו הסיבה שנתוני אב ניהול חשוב. לארגונים חייבת להיות דרך לנהל ולעדכן את נתוני האב שלהם כדי להבטיח שהם ימשיכו להיות מדויקים.

טעויות קורות כאשר נתוני האב אינם מדויקים - חשבונות שנשלחו לכתובת הלא נכונה, עובדים מקבלים תלוש שכר שגוי וכו'.   

2. נתוני אב משמשים בעיקר כחומר עזר. היא אינה עסקית במהותה (כלומר, לא מדובר בהחלפת כסף או סחורות). לדוגמה, נתונים המתארים את המלאי, הלקוח או נקודת הרכישה עשויים להיות חלק מנתוני האב, אך ניתן להעתיק אותם ולאחר מכן להשתמש בהם בעסקאות עסקיות. 

ניתן להעתיק נתוני אב, כחומר עזר, ולהשתמש בהם למטרות שונות.

3. נתוני אב הם בעלי ערך רב לארגון. בלעדיו, הארגון "אולי" יוכל לשרוד חודש-חודשיים. עסקים משתמשים בנתונים אלו מדי יום למגוון משימות והכרחי לביצוע משימות אלו. חשוב לארגון לתת עדיפות לניהול נתוני האב שלו כדי לוודא שהם מדויקים ומהימנים.

שמירה ואבטחת נתוני האב חיוניים לבריאותו השוטפת של העסק.

4. נתוני אב הם בדרך כלל מסובכים יותר מצורות אחרות של נתונים. בדרך כלל זה כולל מערכי נתונים גדולים ומסובכים. זה הופך את ניהול ותחזוקת נתוני האב לתהליך הרבה יותר מאתגר ממה שניתן היה לצפות. יש כלים זמינים שניתן להשתמש בהם בניהול ארגוני נתונים מאסטר כדי שיהיו להם תהליכים וכלים חזקים לנהל אותם ביעילות.

ניהול ושינוי נתוני אב עלולים להיות קשים וגוזלים זמן. 

איך מפתחים תוכנית לניהול נתונים מאסטר?

תוכנית ניהול נתונים מאסטר (MDM) משתמשת בתחומים המתאימים כחלק מהבסיס שלה. לתחומים שנבחרים (או מפותחים) יש נתונים יציבים יחסית ובעלי ההשפעה הפיננסית הגדולה ביותר. בבחירה תחומי נתונים, לפעמים זה יכול להיות קשה לקבוע אילו פריטי נתונים בארגון צריכים להיות מוגדרים לנתוני אב. חמשת הדומיינים הנפוצים ביותר הם:

• נתוני לקוחות 
• נתוני עובדים 
• נתוני מוצר
• מידע פיננסי 
• נתוני מלאי 

בעוד שחמשת הדומיינים הללו נמצאים בשימוש קבוע, חלקם ניתנים להסרה וניתן להוסיף דומיינים אחרים, כדי שיתאימו טוב יותר לצרכי הארגון. כמו כן, במידת הצורך, ארגונים יכולים להוסיף תת-דומיינים.

לאחר קביעת התחומים, ארגונים יכולים להשתמש במספר שלבים כדי לבנות תוכנית ניהול נתונים מאסטר. פיתוח תוכנית MDM הוא בדרך כלל פרויקט ארוך וכולל מספר שלבים ומשימות, כולל השלבים הבאים:

• זיהוי כל מקורות הנתונים הרלוונטיים, כולל מחלקות בתוך הארגון המאחסנות נתונים. 
• לדון ולהסכים על פורמטים מתאימים לנתוני האב. 
• צור מודל נתוני אב המציג את מבנה המודל וממפה נתונים בחזרה למקורות השונים.
• לקבוע את ארכיטקטורת MDM (כולל בחירת התוכנה המתאימה). ישנם שלושה סוגים בסיסיים של אדריכלות. 
• פרוס את התוכנה וכל מערכות חדשות הדרושות לתמיכה בתוכנית MDM.
• נקה, איחוד ותקן את הנתונים כך שיתאימו למודל נתוני האב החדש.
• התאם כל רשומות נתונים כפולות ממחלקות אחרות ומיזג אותן ליצירת ערכים בודדים שהופכים לחלק מרשימת נתוני האב.
• התאם את מערכות המקור לפי הצורך כדי לספק גישה ושימוש בנתוני האב במהלך פעולות העיבוד.

לאחר קביעה לאילו תחומים יש את ההשפעה הכספית הגדולה ביותר, ניתן להשתמש בקריטריונים המפורטים להלן כדי להפחית את כמויות הנתונים שיש לסווג כנתוני אב.

נתוני התנהגות: בשימוש לעתים קרובות למטרות מחקר, נתוני התנהגות מתארים את האינטראקציות של הארגון עם לקוחות ושותפים עסקיים, לרוב בפירוט רב. נתוני התנהגות מגיעים ממוקדי עזרה, מוקדים טלפוניים, אתרי אינטרנט, מערכות CRM, אפליקציות לנייד, מערכות אוטומציה של שיווק ומערכות חיוב. 

מעגל החיים: זה מתאר את מצבים משתנים של פיסת נתונים תוך כדי קיומו. הוא מתחיל את האיסוף הראשוני ומסתיים כאשר הנתונים אינם מועילים יותר ונמחקים. 

לכל החיים: חיי הנתונים, או קיומם בתוך הארגון, עד למחיקתו. (ישנן נסיבות שבהן משתמשים בנתונים בעלי אורך חיים קצר כנתוני אב, אך כרגע לא לעתים קרובות.) 

מורכבות הנתונים: המדד למידת המורכבות של הנתונים. הוא מתאר מערכי נתונים גדולים שנלקחו ממגוון מקורות, מה שעשוי להיות שימוש במספר משאבים כדי לעבד אותם. נתונים מורכבים יכולים להגיע מכמה מקורות, כאשר כל מקור עשוי לספק נתונים באמצעות פורמט, מבנה, גודל ושפת שאילתה שונה.

ערך נתונים: הערך של הנתונים נובע מהיתרונות והיתרונות שעסק יכול להרוויח מנכסי הנתונים שלו. ניתן להשתמש בנכסי נתונים כדי לקדם חידושים, קבלת החלטות טובה יותר, חווית לקוחות משופרת, יעילות מוגברת ומקורות הכנסה חדשים.

שימוש חוזר בנתונים: השימוש בנתונים קיימים שנאספו על ידי אנשים או מוסדות "אחרים" למטרת מחקר חדשה (נתוני צד שלישי). המונח יכול להתייחס לנתונים כמותיים, איכותיים או סטטיסטיים.

מהם היתרונות של ניהול נתונים מאסטר?

ניהול נתונים מאסטר עובד יד ביד עם ממשל נתונים יעיל. MDM משתמשת בכלי תוכנה ותהליכים כדי לספק נתונים אחידים ולהבטיח שנתוני האב מרוכזים, מאורגנים ועדכניים. תוכנית ניהול נתונים מאסטר, בשילוב עם תוכנית ממשל נתונים יעילה, אמורה לספק תהליכים עסקיים יעילים ביותר.  

שניים מהיתרונות החשובים ביותר של שימוש בנתוני אב הם שיפור חווית לקוח ופריסה מהירה יותר. ניהול נתוני מאסטר יכול לתאם עם חוויות הלקוח במהלך כל שלב של העסקה, לספק מידע מדויק ללקוחות חוזרים. (לנתונים באיכות ירודה יכולה להיות השפעה שלילית על קשרי הלקוחות.)

כאשר מאגר נתונים לניהול נתונים ראשי תומך ביחידות פיתוח ואפליקציות, וצינור המסירה יעיל, התוצאה הסופית היא פריסות מהירות יותר (פריסת תוכנה, פריסת נתונים). ניהול נתונים מאסטר מאפשר לפרוס היום תוכנה שפותחה היום.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/master-data-management-101/