Master Data Management 101 - DATAVERSITET

Master Data Management 101 – DATAVERSITET

Tidsstempel: 24. januar 2024 3:35
Kilde node: 3081725
Miha Creative / Shutterstock.com

Håndtering av masterdata kan beskrives som å administrere dataene som er kritiske for virksomhetens drift. Master data management (MDM) handler om å administrere data som er relativt stabile og kritiske for virksomhetens drift. Konseptet med masterdata og forvaltningen av dem oppsto i sent 1990s, som en måte å håndtere de store mengdene «usammenhengende data» som tas inn. Masterdata er nødvendig for at en moderne organisasjon skal kunne utføre sine daglige operasjoner effektivt, samt analytisk beslutningstaking. 

Uten masterdata, og evnen til å administrere dem, ville bedrifter slite med å fungere effektivt.

Kunnskap om hvor viktig masterdata er, og hvordan de administreres effektivt, kan gi organisasjoner muligheten til å effektivisere arbeidsprosessene og forbedre effektiviteten. Masterdatabehandling inkluderer programvaren og prosessene som trengs for å vedlikeholde, endre og administrere masterdata.

Generelt tar masterdata kun opp en liten del av virksomhetens datalagring, men til tross for dette er masterdata noen av de mest kompliserte dataene i lagringssystemet.

Hva er hovedtrekkene til masterdata?

Å forstå de grunnleggende funksjonene til masterdata er avgjørende for å effektivt administrere dem og frigjøre dets fulle potensiale for vellykkede forretningsarbeid. Funksjonene til en godt organisert master databehandlingsprogram støtte en flyt av nyttig, konsistent informasjon mens den fungerer. En forståelse av disse funksjonene hjelper deg med å sette opp et masterdatabehandlingsprogram og arbeide med det. De viktigste funksjonene er listet opp nedenfor. 

1. Stamdata endres sjelden. Det er ment å være en enkelt kilde til nøyaktige data som brukes på tvers av organisasjonen. Fullstendig og total nøyaktighet er grunnen til det. Stamdata endres mye sjeldnere enn andre typer data, men det endres av og til, og det er derfor masterdata ledelse er viktig. Organisasjoner må ha en måte å administrere og oppdatere masterdataene sine på for å sikre at de fortsetter å være nøyaktige.

Feil skjer når masterdata ikke er nøyaktige – regninger sendt til feil adresse, ansatte mottar feil lønnsslipp osv.   

2. Stamdata brukes primært som referansemateriale. Det er ikke-transaksjonell i naturen (som betyr at utveksling av penger eller varer ikke er involvert). For eksempel kan data som beskriver varelageret, kunden eller kjøpsstedet være en del av stamdataene, men de kan kopieres og deretter brukes i forretningstransaksjoner. 

Stamdata, som referansemateriale, kan kopieres og brukes til ulike formål.

3. Masterdata er svært verdifulle for organisasjonen. Uten det kan organisasjonen "kunne" overleve i en måned eller to. Bedrifter bruker disse dataene daglig til en rekke oppgaver og er avgjørende for å utføre disse oppgavene. Det er viktig for en organisasjon å prioritere å administrere masterdataene sine for å sikre at de er nøyaktige og pålitelige.

Vedlikehold og sikring av masterdata er avgjørende for virksomhetens daglige helse.

4. Masterdata er vanligvis mer komplisert enn andre former for data. Det inkluderer vanligvis store, kompliserte datasett. Dette gjør administrasjon og vedlikehold av masterdata til en mye mer utfordrende prosess enn man kunne forvente. Det er tilgjengelige verktøy som kan brukes til å administrere masterdataorganisasjoner for å ha robuste prosesser og verktøy for å administrere dem effektivt.

Å administrere og endre masterdata kan være vanskelig og tidkrevende. 

Hvordan utvikler du et Master Data Management-program?

Et masterdata management-program (MDM) bruker de riktige domenene som en del av grunnlaget. Domenene som velges (eller utvikles) har relativt stabile data og har størst økonomisk påvirkning. Ved å velge datadomener, kan det noen ganger være vanskelig å bestemme hvilke dataelementer i en organisasjon som skal utpekes som stamdata. De fem mest brukte domenene er:

  • Kunde Data 
  • Ansattes data 
  • Produktdata
  • Økonomiske data 
  • Inventardata 

Mens disse fem domenene brukes regelmessig, kan noen fjernes og andre domener kan legges til, for bedre å passe organisasjonens behov. Om nødvendig kan organisasjoner legge til underdomener.

Etter å ha bestemt domenene, kan organisasjoner bruke flere trinn for å bygge et masterdatabehandlingsprogram. Å utvikle et MDM-program er vanligvis et langt prosjekt og inneholder flere faser og oppgaver, inkludert følgende trinn:

  • Identifiser alle relevante datakilder, inkludert avdelinger i organisasjonen som lagrer data. 
  • Diskuter og bli enige om passende formater for masterdataene. 
  • Lag en masterdatamodell som presenterer modellens struktur og kartlegger data tilbake til de ulike kildene.
  • Bestem MDM-arkitektur (som inkluderer å velge riktig programvare). Det er tre grunnleggende typer arkitektur. 
  • Distribuer programvaren og eventuelle nye systemer som trengs for å støtte MDM-programmet.
  • Rens, konsolider og standardiser dataene for å passe til den nye masterdatamodellen.
  • Match eventuelle dupliserte dataposter fra andre avdelinger og slå dem sammen til enkeltoppføringer som blir en del av stamdatalisten.
  • Juster kildesystemer etter behov for å gi tilgang og bruk av hoveddataene under behandlingsoperasjoner.

Etter å ha bestemt hvilke domener som har størst økonomisk innvirkning, kan kriteriene nedenfor brukes til å redusere datamengdene som skal klassifiseres som masterdata.

Atferdsdata: Ofte brukt til forskningsformål, beskriver atferdsdata organisasjonens interaksjoner med kunder og forretningspartnere, ofte i stor detalj. Atferdsdata kommer fra helpdesk, kundesenter, nettsteder, CRM-systemer, mobilapper, markedsføringsautomatiseringssystemer og faktureringssystemer. 

Livssyklus: Dette beskriver forskjellige stadier av et stykke data når det beveger seg gjennom sin eksistens. Den starter den første innsamlingen og slutter når dataene ikke lenger er nyttige og slettes. 

Livstid: Dataenes levetid, eller deres eksistens i organisasjonen, til de slettes. (Det er omstendigheter når data med kort levetid brukes som masterdata, men foreløpig ikke ofte.) 

Datakompleksitet: Mål på hvor kompliserte dataene er. Den beskriver store datasett hentet fra en rekke kilder, noe som kan bety å bruke en rekke ressurser for å behandle det. Komplekse data kan komme fra flere kilder, der hver kilde muligens gir data ved hjelp av et annet format, struktur, størrelse og spørringsspråk.

Dataverdi: Verdien av dataene kommer fra fordelene og fordelene som en virksomhet kan få fra datamidlene sine. Dataressurser kan brukes til å fremme innovasjoner, bedre beslutningstaking, forbedrede kundeopplevelser, økt effektivitet og nye inntektskilder.

Gjenbruk av data: Bruk av eksisterende data som er samlet inn av "andre" enkeltpersoner eller institusjoner for et nytt forskningsformål (tredjepartsdata). Begrepet kan referere til kvantitative, kvalitative eller statistiske data.

Hva er fordelene med Master Data Management?

Masterdatahåndtering fungerer hånd i hånd med effektiv datastyring. MDM bruker programvareverktøy og prosesser for å gi enhetlige data og sikre at masterdata er sentralisert, organisert og oppdatert. Et masterprogram for datastyring, kombinert med et effektivt datastyringsprogram, bør gi svært strømlinjeformede forretningsprosesser.  

To av de viktigste fordelene ved å bruke masterdata er en forbedret kundeopplevelse og raskere distribusjoner. Masterdatabehandling kan koordinere med kundeopplevelser under hvert trinn i transaksjonen, og gir nøyaktig informasjon til gjentatte kunder. (Data av dårlig kvalitet kan ha en negativ innvirkning på kundeforhold.)

Når et datalager for masterdatabehandling støtter utviklingsenheter og apper, og leveringspipelinen er effektiv, er sluttresultatet raskere distribusjoner (programvaredistribusjon, datadistribusjon). Master data management gjør at programvare som ble utviklet i dag, kan distribueres i dag.

Tidstempel:

Mer fra DATAVERSITET