Master Data Management 101 - DATAVERSITET

Master Data Management 101 – DATAVERSITET

Tidsstämpel: 24 januari 2024 3:35
Källnod: 3081725
Miha Creative / Shutterstock.com

Hantering av masterdata kan beskrivas som att hantera den data som är avgörande för ditt företags verksamhet. Master data management (MDM) handlar om att hantera data som är relativt stabil och kritisk för verksamhetens verksamhet. Begreppet masterdata och dess hantering kom till i sena 1990s, som ett sätt att hantera de stora mängder "osammanhängande data" som tas in. Masterdata är nödvändigt för att en modern organisation ska kunna utföra sin dagliga verksamhet effektivt, såväl som analytiskt beslutsfattande. 

Utan masterdata och förmågan att hantera dem skulle företag kämpa för att fungera effektivt.

Kunskap om hur viktig masterdata är, och hur man hanterar den effektivt, kan ge organisationer möjlighet att effektivisera sina arbetsprocesser och förbättra effektiviteten. Master data management inkluderar programvara och processer som behövs för att underhålla, ändra och hantera master data.

Generellt sett tar masterdata endast upp en liten del av verksamhetens datalagring, men trots detta är masterdata några av de mest komplicerade uppgifterna inom lagringssystemet.

Vilka är huvuddragen i masterdata?

Att förstå de grundläggande egenskaperna hos masterdata är avgörande för att effektivt hantera den och frigöra dess fulla potential för framgångsrika affärssträvanden. Funktionerna i en välorganiserad master data management program stödja ett flöde av användbar, konsekvent information när den fungerar. En förståelse för dessa funktioner hjälper till att skapa ett masterdatahanteringsprogram och att arbeta med det. De viktigaste funktionerna listas nedan. 

1. Masterdata ändras sällan. Det är tänkt att vara en enda källa för korrekt data som används i hela organisationen. Fullständig och total noggrannhet är dess anledning till att vara. Masterdata ändras mycket mindre ofta än andra typer av data, men det ändras ibland, och det är därför masterdata ledning är viktigt. Organisationer måste ha ett sätt att hantera och uppdatera sin masterdata för att säkerställa att den fortsätter att vara korrekt.

Misstag händer när masterdata inte är korrekta – räkningar skickade till fel adress, anställda får fel lön etc.   

2. Stamdata används främst som referensmaterial. Det är icke-transaktionellt till sin natur (vilket innebär att ett utbyte av pengar eller varor inte är inblandat). Till exempel kan data som beskriver inventeringen, kunden eller inköpsstället vara en del av basdatan, men den kan kopieras och sedan användas i affärstransaktioner. 

Masterdata, som referensmaterial, kan kopieras och användas för olika ändamål.

3. Masterdata är mycket värdefullt för organisationen. Utan det skulle organisationen "kanske" kunna överleva i en månad eller två. Företag använder dessa uppgifter dagligen för en mängd olika uppgifter och är avgörande för att utföra dessa uppgifter. Det är viktigt för en organisation att prioritera att hantera sin masterdata för att säkerställa att den är korrekt och tillförlitlig.

Att underhålla och säkra masterdata är väsentligt för verksamhetens dagliga hälsa.

4. Masterdata är vanligtvis mer komplicerat än andra former av data. Det inkluderar normalt stora, komplicerade datamängder. Detta gör att hantera och underhålla masterdata till en mycket mer utmanande process än vad man kan förvänta sig. Det finns tillgängliga verktyg som kan användas för att hantera masterdataorganisationer för att ha robusta processer och verktyg för att hantera det effektivt.

Att hantera och ändra masterdata kan vara svårt och tidskrävande. 

Hur utvecklar du ett Master Data Management-program?

Ett master data management (MDM) program använder lämpliga domäner som en del av sin grund. De domäner som väljs (eller utvecklas) har relativt stabil data och har störst ekonomisk påverkan. I att välja datadomäner, kan det ibland vara svårt att avgöra vilka dataobjekt i en organisation som ska betecknas som masterdata. De fem mest använda domänerna är:

  • Kunddata 
  • Anställda data 
  • Produktdata
  • Finansiella data 
  • Lagerdata 

Även om dessa fem domäner används regelbundet, kan vissa tas bort och andra domäner kan läggas till, för att bättre passa organisationens behov. Om det behövs kan organisationer också lägga till underdomäner.

Efter att ha fastställt domänerna kan organisationer använda flera steg för att bygga ett masterdatahanteringsprogram. Att utveckla ett MDM-program är vanligtvis ett långt projekt och innehåller flera faser och uppgifter, inklusive följande steg:

  • Identifiera alla relevanta datakällor, inklusive avdelningar inom organisationen som lagrar data. 
  • Diskutera och kom överens om lämpliga format för basdata. 
  • Skapa en masterdatamodell som presenterar modellens struktur och mappar tillbaka data till de olika källorna.
  • Bestäm MDM-arkitektur (vilket inkluderar val av lämplig programvara). Det finns tre grundläggande typer av arkitektur. 
  • Distribuera programvaran och alla nya system som behövs för att stödja MDM-programmet.
  • Rensa, konsolidera och standardisera data för att passa den nya masterdatamodellen.
  • Matcha alla dubbletter av dataposter från andra avdelningar och slå samman dem för att bilda enstaka poster som blir en del av masterdatalistan.
  • Justera källsystem efter behov för att ge tillgång till och användning av masterdata under bearbetningsoperationer.

Efter att ha fastställt vilka domäner som har mest ekonomisk påverkan kan kriterierna nedan användas för att minska mängden data som ska klassificeras som masterdata.

Beteendedata: Beteendedata används ofta i forskningssyfte och beskriver organisationens interaktioner med kunder och affärspartners, ofta i detalj. Beteendedata kommer från helpdesk, callcenter, webbplatser, CRM-system, mobilappar, marknadsföringsautomationssystem och faktureringssystem. 

Livscykel: Detta beskriver olika stadier av en bit data när den rör sig genom sin existens. Den startar den första insamlingen och slutar när informationen inte längre är användbar och raderas. 

Livstid: Uppgifternas livslängd, eller dess existens inom organisationen, tills den raderas. (Det finns omständigheter när data med kort livslängd används som masterdata, men för närvarande inte ofta.) 

Datakomplexitet: Måttet på hur komplicerad data är. Den beskriver stora datamängder hämtade från en mängd olika källor, vilket kan innebära att man använder ett antal resurser för att bearbeta den. Komplex data kan komma från flera källor, där varje källa kan tillhandahålla data med olika format, struktur, storlek och frågespråk.

Datavärde: Värdet av data kommer från de fördelar och fördelar som ett företag kan få från sina datatillgångar. Datatillgångar kan användas för att främja innovationer, bättre beslutsfattande, förbättrade kundupplevelser, ökad effektivitet och nya intäktskällor.

Dataåteranvändning: Användningen av befintliga data som har samlats in av "andra" individer eller institutioner för ett nytt forskningsändamål (tredjepartsdata). Termen kan syfta på kvantitativa, kvalitativa eller statistiska data.

Vilka är fördelarna med Master Data Management?

Master data management fungerar hand i hand med effektiv datastyrning. MDM använder mjukvaruverktyg och processer för att tillhandahålla enhetlig data och säkerställa att masterdata är centraliserad, organiserad och uppdaterad. Ett masterprogram för datahantering, kombinerat med ett effektivt datastyrningsprogram, bör ge mycket strömlinjeformade affärsprocesser.  

Två av de viktigaste fördelarna med att använda masterdata är en förbättrad kundupplevelse och snabbare implementeringar. Masterdatahantering kan samordnas med kundupplevelser under varje steg av transaktionen, vilket ger korrekt information för återkommande kunder. (Data av dålig kvalitet kan ha en negativ inverkan på kundrelationer.)

När ett datalager för masterdatahantering stöder utvecklingsenheter och appar, och leveranspipelinen är effektiv, blir slutresultatet snabbare implementeringar (programvarudistribution, datadistribution). Master data management gör att mjukvara som utvecklades idag kan distribueras idag.

Tidsstämpel:

Mer från DATAVERSITET