마스터 데이터 관리 101 - DATAVERSITY

마스터 데이터 관리 101 - 데이터버시티

타임 스탬프 : 24 년 2024 월 3 일 오전 35:XNUMX
소스 노드 : 3081725
미하 크리에이티브 / Shutterstock.com

마스터 데이터 관리는 비즈니스 운영에 중요한 데이터를 관리하는 것으로 설명할 수 있습니다. 마스터 데이터 관리(MDM)는 상대적으로 안정적이고 비즈니스 운영에 중요한 데이터 관리를 다룹니다. 마스터 데이터의 개념과 관리는 후반 1990s, 수집되는 대량의 "연관되지 않은 데이터"를 처리하는 방법으로 마스터 데이터는 현대 조직이 일상 업무를 효율적으로 수행하고 분석적인 의사 결정을 내리는 데 필요합니다. 

마스터 데이터와 이를 관리할 수 있는 능력이 없으면 기업은 효율적이고 효과적으로 기능하는 데 어려움을 겪게 됩니다.

마스터 데이터가 얼마나 중요한지, 이를 효과적으로 관리하는 방법에 대한 지식은 조직에 작업 프로세스를 간소화하고 효율성을 향상시킬 수 있는 능력을 제공할 수 있습니다. 마스터 데이터 관리에는 마스터 데이터를 유지, 변경 및 관리하는 데 필요한 소프트웨어와 프로세스가 포함됩니다.

일반적으로 마스터 데이터는 기업의 데이터 스토리지 중 작은 부분만을 차지하지만, 그럼에도 불구하고 마스터 데이터는 스토리지 시스템 내에서 가장 복잡한 데이터 중 하나입니다.

마스터 데이터의 주요 기능은 무엇입니까?

마스터 데이터를 효과적으로 관리하고 성공적인 비즈니스 노력을 위해 마스터 데이터의 잠재력을 최대한 활용하려면 마스터 데이터의 기본 기능을 이해하는 것이 필수적입니다. 잘 정리된 특징 마스터 데이터 관리 프로그램 유용하고 일관된 정보의 흐름을 지원합니다. 이러한 기능을 이해하면 마스터 데이터 관리 프로그램을 설정하고 작업하는 데 도움이 됩니다. 주요 기능은 다음과 같습니다. 

1. 마스터 데이터는 거의 변경되지 않습니다. 이는 조직 전체에서 사용되는 정확한 데이터의 단일 소스를 의미합니다. 완전하고 총체적인 정확성이 존재 이유입니다. 마스터 데이터는 다른 유형의 데이터보다 훨씬 덜 자주 변경되지만 가끔 변경됩니다. 이것이 바로 마스터 데이터가  구축 중요하다. 조직은 마스터 데이터의 정확성을 유지하기 위해 마스터 데이터를 관리하고 업데이트할 수 있는 방법을 갖추어야 합니다.

마스터 데이터가 정확하지 않으면 실수가 발생합니다. 청구서가 잘못된 주소로 발송되거나 직원이 급여를 잘못 받는 경우 등이 있습니다.   

2. 마스터 데이터는 주로 참조 자료로 사용됩니다. 이는 본질적으로 거래가 아닙니다(즉, 금전이나 물품 교환이 관련되지 않음을 의미). 예를 들어 재고, 고객 또는 구매 시점을 설명하는 데이터는 마스터 데이터의 일부일 수 있지만 복사하여 비즈니스 트랜잭션에 사용할 수 있습니다. 

마스터 데이터는 참고 자료로 복사되어 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.

3. 마스터 데이터는 조직에 매우 중요합니다. 그것이 없으면 조직은 한두 달 정도 살아남을 수 있을 것이다. 기업은 이 데이터를 다양한 작업에 매일 사용하며 이러한 작업을 수행하는 데 필수적입니다. 조직에서는 마스터 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 마스터 데이터 관리에 우선순위를 두는 것이 중요합니다.

마스터 데이터를 유지하고 보호하는 것은 비즈니스의 일상적인 건강을 위해 필수적입니다.

4. 마스터 데이터는 일반적으로 다른 형태의 데이터보다 더 복잡합니다. 일반적으로 크고 복잡한 데이터 세트가 포함됩니다. 이로 인해 마스터 데이터를 관리하고 유지하는 것이 예상보다 훨씬 더 어려운 프로세스가 됩니다. 있다 사용 가능한 도구 이를 효과적으로 관리하기 위한 강력한 프로세스와 도구를 갖추기 위해 마스터 데이터 조직을 관리하는 데 사용할 수 있습니다.

마스터 데이터를 관리하고 변경하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 

마스터 데이터 관리 프로그램을 어떻게 개발합니까?

마스터 데이터 관리(MDM) 프로그램은 적절한 도메인을 기반의 일부로 사용합니다. 선택(또는 개발)된 도메인은 상대적으로 안정적인 데이터를 보유하고 있으며 재정적 영향이 가장 큽니다. 선택에 있어서 데이터 도메인, 때로는 조직의 어떤 데이터 항목이 마스터 데이터로 지정되어야 하는지 결정하는 것이 어려울 수 있습니다. 가장 많이 사용되는 5개 도메인은 다음과 같습니다.

  • 고객 데이터 
  • 직원 데이터 
  • 제품 데이터
  • 재무 데이터 
  • 재고 데이터 

이 5개 도메인은 정기적으로 사용되지만 조직의 필요에 따라 일부는 제거하고 다른 도메인은 추가할 수 있습니다. 또한 필요한 경우 조직은 하위 도메인을 추가할 수 있습니다.

도메인을 결정한 후 조직은 여러 단계를 사용하여 마스터 데이터 관리 프로그램을 구축할 수 있습니다. MDM 프로그램 개발은 일반적으로 긴 프로젝트이며 다음 단계를 포함하여 여러 단계와 작업으로 구성됩니다.

  • 데이터를 저장하는 조직 내 부서를 포함하여 모든 관련 데이터 소스를 식별합니다. 
  • 마스터 데이터의 적절한 형식에 대해 논의하고 동의합니다. 
  • 모델의 구조를 제시하고 데이터를 다양한 소스에 다시 매핑하는 마스터 데이터 모델을 만듭니다.
  • 결정 MDM 아키텍처 (적절한 소프트웨어 선택 포함) 아키텍처에는 세 가지 기본 유형이 있습니다. 
  • MDM 프로그램을 지원하는 데 필요한 소프트웨어와 새로운 시스템을 배포합니다.
  • 새로운 마스터 데이터 모델에 맞게 데이터를 정리, 통합 및 표준화합니다.
  • 다른 부서의 중복 데이터 기록을 일치시키고 병합하여 마스터 데이터 목록의 일부가 되는 단일 항목을 형성합니다.
  • 처리 작업 중에 마스터 데이터에 대한 액세스 및 사용을 제공하기 위해 필요에 따라 소스 시스템을 조정합니다.

재정적으로 가장 큰 영향을 미치는 도메인을 결정한 후 아래 나열된 기준을 사용하여 마스터 데이터로 분류해야 하는 데이터의 양을 줄일 수 있습니다.

행동 데이터: 연구 목적으로 자주 사용되는 행동 데이터는 조직과 고객 및 비즈니스 파트너와의 상호 작용을 매우 자세하게 설명합니다. 행동 데이터는 헬프 데스크, 콜센터, 웹사이트, CRM 시스템, 모바일 앱, 마케팅 자동화 시스템, 청구 시스템에서 나옵니다. 

라이프 사이클 : 이것은 설명합니다 다양한 단계 데이터 조각이 존재하면서 이동하는 과정입니다. 초기 수집을 시작하고 데이터가 더 이상 유용하지 않아 삭제되면 종료됩니다. 

수명 : 삭제될 때까지 데이터의 수명 또는 조직 내 데이터의 존재. (수명이 짧은 데이터를 마스터 데이터로 사용하는 경우도 있지만 현재는 자주 사용되지 않습니다.) 

데이터 복잡성: 데이터가 얼마나 복잡한지를 나타내는 척도입니다. 이는 다양한 소스에서 가져온 대규모 데이터 세트를 설명하며, 이는 이를 처리하기 위해 많은 리소스를 사용함을 의미할 수 있습니다. 복잡한 데이터는 여러 소스에서 나올 수 있으며 각 소스는 서로 다른 형식, 구조, 크기 및 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 제공할 수 있습니다.

데이터 값: 데이터의 가치는 기업이 데이터 자산에서 얻을 수 있는 장점과 이점에서 비롯됩니다. 데이터 자산은 혁신, 더 나은 의사 결정, 향상된 고객 경험, 향상된 효율성 및 새로운 수익원을 촉진하는 데 사용될 수 있습니다.

데이터 재사용: 새로운 연구 목적을 위해 "다른" 개인이나 기관이 수집한 기존 데이터의 사용(제 XNUMX 자 데이터). 이 용어는 정량적, 정성적 또는 통계적 데이터를 나타낼 수 있습니다.

마스터 데이터 관리의 이점은 무엇입니까?

마스터 데이터 관리는 효과적인 데이터 거버넌스와 함께 작동합니다. MDM은 소프트웨어 도구와 프로세스를 사용하여 균일한 데이터를 제공하고 마스터 데이터가 중앙 집중화되고 체계화되었으며 최신 상태인지 확인합니다. 효과적인 데이터 거버넌스 프로그램과 결합된 마스터 데이터 관리 프로그램은 매우 간소화된 비즈니스 프로세스를 제공해야 합니다.  

마스터 데이터 사용의 가장 중요한 이점 중 두 가지는 다음과 같습니다. 고객 경험 그리고 더 빠른 배포. 마스터 데이터 관리는 거래의 모든 단계에서 고객 경험을 조정하여 반복 고객에게 정확한 정보를 제공할 수 있습니다. (품질이 낮은 데이터는 고객 관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.)

마스터 데이터 관리 데이터 저장소가 개발 단위와 앱을 지원하고 전달 파이프라인이 효율적이면 최종 결과는 더 빠른 배포(소프트웨어 배포, 데이터 배포)입니다. 마스터 데이터 관리를 통해 오늘 개발된 소프트웨어를 오늘 배포할 수 있습니다.

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