Tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu chủ trong doanh nghiệp

Định nghĩa quản lý dữ liệu chủ

Quản lý dữ liệu chủ (MDM) là một tập hợp các nguyên tắc, quy trình và công nghệ được sử dụng để quản lý dữ liệu tổng thể của một tổ chức. Dữ liệu chủ là dữ liệu về các thực thể hoặc đối tượng kinh doanh (khách hàng, nhà cung cấp, nhân viên, sản phẩm, chi phí, v.v) Nó được sử dụng để cung cấp ngữ cảnh cho dữ liệu giao dịch và thường nằm rải rác xung quanh doanh nghiệp trong nhiều bảng tính, ứng dụng và thậm chí cả phương tiện vật lý.

Gartner định nghĩa MDM là “Công nghệ cho phép doanh nghiệp và bộ phận IT làm việc cùng nhau để đảm bảo tính đồng nhất, chính xác, khả năng quản lý, nhất quán ngữ nghĩa và trách nhiệm giải trình các tài sản dữ liệu chính được chia sẻ của doanh nghiệp”.

Nguyên tắc MDM

MDM tạo ra một phiên bản tổng hợp dữ liệu duy nhất để đảm bảo các giá trị dữ liệu được căn chỉnh. Khi làm vậy, MDM cung cấp một “cơ sở hạ tầng toàn doanh nghiệp để chuẩn hóa, tích hợp và thiết lập một nguồn có thẩm quyền cho dữ liệu từ các nguồn thông tin khác nhau có các thuộc tính tương tự hoặc trùng lặp để hỗ trợ các hoạt động và quyết định kinh doanh”, theo Earley Information Science.

Sau khi được thiết lập, MDM đảm bảo tính nhất quán và chất lượng của tài sản dữ liệu của công ty, bao gồm dữ liệu sản phẩm, dữ liệu tài sản và dữ liệu khách hàng, bằng cách cung cấp dữ liệu này cho người dùng cuối và các ứng dụng khác. Các tổ chức theo đuổi MDM vì nhiều lý do; trong số các hoạt động phổ biến nhất là tạo ra hiệu quả trong hoạt động nội bộ (69%), cải thiện kết quả của quy trình kinh doanh (59%) và cải thiện sự nhanh nhạy của quy trình kinh doanh (54%), theo MDM Magic Quadrant vào tháng 1 năm 2021 của Gartner.

Dữ liệu chủ và dữ liệu tham chiếu

Dữ liệu tham chiếu có thể được coi là một tập con của dữ liệu chủ. Cả dữ liệu chính và dữ liệu tham chiếu đều cung cấp ngữ cảnh cho các giao dịch kinh doanh, nhưng dữ liệu chính liên quan đến các thực thể kinh doanh, trong khi dữ liệu tham chiếu là về hệ thống phân loại. Dữ liệu tham chiếu hiếm khi thay đổi. Ví dụ bao gồm mã bưu điện, mã giao dịch, phân cấp tài chính, mã tiểu bang hoặc quốc gia, phân khúc khách hàng v.v…

Theo công ty dữ liệu doanh nghiệp TIBCO, “Trong đó dữ chủ đại diện cho các bộ phận chính của doanh nghiệp, bao gồm dữ liệu khách hàng và dữ liệu liên quan đến các hoạt động và giao dịch kinh doanh, thì dữ liệu tham chiếu đại diện cho một tập hợp dữ liệu được phép sử dụng từ dữ liệu chủ để phân loại.”

Chiến lược MDM

Dan Power, chủ tịch của Hub Solution Designs, một công ty tư vấn công nghệ và quản lý toàn cầu chuyên về MDM và quản trị dữ liệu, cho biết có năm thành phần thiết yếu đối với một chương trình MDM.

Văn hóa: MDM vượt qua nhiều ranh giới trong một tổ chức. Theo Power, một sáng kiến MDM thành công đòi hỏi một nhà lãnh đạo hiểu biết, người có thể:

– Thúc đẩy dự án

– Thúc đẩy quản lý cấp cao tham gia và hỗ trợ

– Cho phép doanh nghiệp “sở hữu” sáng kiến nhưng luôn phải đảm bảo bộ phận IT cũng phải tham gia với tư cách là người hỗ trợ và thúc đẩy

– Cân bằng nhu cầu đảm bảo tài trợ với việc duy trì tính toàn vẹn kiến trúc lâu dài

Quy trình: Ai đó phải thiết kế lại quy trình kinh doanh của tổ chức theo thời gian để nhận ra ROI của trung tâm MDM. Power khuyến nghị bắt đầu với một bộ quy trình kinh doanh có thể quản lý được; những người liên quan đến CRM là những ứng cử viên tốt, ví dụ, bởi vì một trung tâm MDM chứa dữ liệu khách hàng, cần thiết, sẽ được tích hợp chặt chẽ với hệ thống CRM của bạn.

Công nghệ: MDM là một ngành học hỗ trợ công nghệ. Các thành phần công nghệ chính bao gồm một trung tâm MDM, để tập hợp tất cả dữ liệu hệ thống nguồn; tích hợp dữ liệu, để lấy dữ liệu hệ thống nguồn vào trung tâm MDM.

Thông tin: Để MDM cung cấp cho bạn bức tranh toàn cảnh về các thực thể kinh doanh của bạn, bạn có thể sẽ cần sự kết hợp của dữ liệu bên trong và bên ngoài. Power khuyên bạn nên suy nghĩ cẩn thận về báo cáo và phân tích mà bạn muốn thực hiện đối với khách hàng tiềm năng. Bạn sẽ cần phải suy nghĩ về tất cả các thuộc tính cần thiết để hỗ trợ những phân tích đó. Điều này có thể yêu cầu dữ liệu bên ngoài cho các thuộc tính như mã ngành, doanh thu, độ tuổi, thứ bậc của công ty, rủi ro tài chính, v.v.

Quản trị dữ liệu: Một chương trình quản trị dữ liệu là nền tảng của một chương trình MDM thành công. Việc quản lý dữ liệu tại chỗ có thể hợp lý hóa MDM bằng cách giải quyết các vấn đề như quyền sở hữu dữ liệu và các quy tắc xác thực và làm giàu dữ liệu.

Các công cụ MDM

Có nhiều giải pháp có sẵn để hỗ trợ các chương trình MDM. Một số phổ biến nhất bao gồm:

Ataccama ONE: Nền tảng quản lý dữ liệu này hỗ trợ cả quản lý dữ liệu chủ và dữ liệu tham chiếu. Nó chủ yếu phục vụ các tổ chức dịch vụ tài chính quy mô vừa và lớn, tập trung vào quản trị dữ liệu, chất lượng dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu và MDM.

IBM InfoSphere Master Data Management: Được sử dụng tại chỗ hoặc trên điện toán đám mây, InfoSphere MDM tập trung vào nhiều trường hợp sử dụng dữ liệu tổng thể miền.

Informatica Multidomain MDM: Tập trung vào những trường hợp sử dụng lữ liệu tổng thể miền, công nghệ đám mây và MDM do AI điều khiển

Profisee Platform: Profisee tập trung vào MDM đa miền với tích hợp sâu với Microsoft Azure, mặc dù nó có thể được triển khai tại chỗ, trên đám mây hoặc thông qua mô hình kết hợp. Nó có một công cụ mô hình hóa cho phép người dùng lập mô hình dữ liệu chủ khi nó tồn tại.

Riversand Platform: Giải pháp điện toán đám mây này được cung cấp bởi chiến lược “đối tác là trên hết”. Họ có nhiều khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ, hàng tiêu dùng đóng gói và các lĩnh vực liên quan đến thực phẩm với sự phát triển mạnh mẽ trong vận tải và dịch vụ.

SAP Master Data Governance: Dịch vụ của SAP có thể được triển khai tại chỗ hoặc trên đám mây và hỗ trợ tất cả các miền dữ liệu chủ. Lộ trình của nó tập trung vào việc phát triển tích hợp dữ liệu tổng thể và công điện toán đám mây