Thomas Edison heeft het belang van Master Data Management misschien begrepen voordat de term formeel werd bedacht. Hij zei, “De waarde van een idee ligt in het gebruik ervan.” Terwijl ideeën in de vroege 20th eeuw vertrouwde op gedachten en dingen, ideeën in dit informatietijdperk zijn afhankelijk van gegevens.
Nemen referentie data: onveranderlijke tags bestaande uit een persoon of entiteit (bijv. naam en adres). Bedrijven hebben dit nodig karakteriseren andere gegevens in een reeks zakelijke applicaties of naar gegevens relateren in een database naar informatie buiten de grenzen van een onderneming, vergelijkbaar met hoe bloed door verschillende organen in een lichaam stroomt en aan andere mensen kan worden gedoneerd. Referentiegegevens bieden een goede plek om te beginnen met het ontrafelen van Master Data Management.
Stel dat een bedrijf geautomatiseerde accountverwerking uitvoert voor zijn klanten. De algoritmen van de organisatie zoeken referentieratasets op, aangeleverd door externe klanten, om snel rekeningen of facturen te vullen. Deze moeten worden betaald en gerouteerd voor goedkeuring van de klant en financieel onderzoek. Bij alle bedrijfsprocessen moeten de referentiegegevens consistent en uniform. Het moet toegankelijk zijn voor een breed scala aan transacties en activiteiten en de levensader van een bedrijf vormen. Hoe zou een bedrijf als dit de gewenste resultaten behalen?
Master Data Management werkt goed als een systematische benadering om aan de eisen van het bedrijf te voldoen, waarbij overal referentiegegevens worden gebruikt. Goed Master Data Management zorgt ervoor dat referentiegegevens overal kunnen worden gebruikt (bijv. Vanaf het moment dat klanten gegevens importeren via geautomatiseerde accountverwerking, tot de resulterende financiële rapporten en betalingsgoedkeuringen. MDM verlaagt transactiekosten, integreert systemen en vereenvoudigt datastructuren.
Wat is Master Data Management?
Simpel gezegd, Master Data Management neemt ruwe data en zet deze om in een informatieproduct of producten die zijn gestructureerd om te worden gebruikt door andere bedrijfsprocessen. Deze stamgegevens kunnen referentiegegevens zijn of gegevens uit zakelijke transacties of activiteiten. Goede MDM beheert stamgegevenswaarden en -identificaties, waardoor nauwkeurig, tijdig en consistent gebruik tussen systemen van bedrijfsentiteiten mogelijk is.
Volgens Donna Burbank van Global Data Strategy:
“Master Data Management (MDM) kan helpen bij het opbouwen van deze 360-gradenweergave van belangrijke bedrijfsinformatie, zodat u ten volle kunt profiteren van de gegevens van uw organisatie voor betere bedrijfsresultaten.”
Terwijl Frank Cerwin van Data Mastery, Inc.. zegt:
“Een MDM-programma wordt vaak voorgeschreven als behandeling voor gebrekkige gegevens die hebben geleid tot verzwakte bedrijfsprocessen. Gegevensdefecten kunnen worden veroorzaakt door slechte kwaliteit of doordat ze niet passen bij het zakelijke doel waarvoor ze zijn toegepast. Bovendien kunnen stamgegevens, net als een medicijn, worden misbruikt. “
Als gevolg hiervan kan een onderneming, zolang ze zorgvuldig worden geïmplementeerd, voldoen aan haar grotere bedrijfsdoelstellingen en klanten helpen hun gecentraliseerde klantbeeldtoepassingen en specifieke zakelijke doeleinden te vervullen.
Master Data Management Componenten
Goed Master Data Management omvat het volgende:
- Inzicht in de Master Data Context (s)
Stamgegevens voedt MDM. Zoals Scott Taylor, The Data Whisperer, bij MetaMeta Consulting staten, bedrijven “hebben het eindresultaat nodig van [MDM], dat is de inhoud zelf. Dat voedt andere systemen, stuurt processen over persona’s heen en levert waarde op. ” Dit betekent begrip hoe de bedrijfsregels van een bedrijf specifieke indelingen en bereiken van stamgegevens dicteren, en weten hoe deze waarden in een gedeelde context kunnen worden beheerd.
Om te zorgen dat stamgegevens MDM voeden, moeten deze in relevante bedrijfsschema’s worden georganiseerd. Referentiegegevens, geïmporteerd van meerdere klanten, moeten relevant worden gemaakt voor werkactiviteiten (bijv. Accountverwerking automatiseren, uit het bovenstaande voorbeeld). De mens grijpt in op deze referentiegegevens en voegt nieuwe gegevens toe of transformeert deze tot een informatieproduct (bv. Transacties toevoegen aan facturen, facturen matchen).
De datatransformatie door het hele bedrijf moet binnen de grotere zakelijke context werken, inclusief het verbeteren van de referentiegegevens. Wanneer klanten de definitieve informatie bekijken (bijvoorbeeld dat rekeningen zijn betaald), moeten de referentiegegevens die tijdens het productieproces worden gebruikt, beschikbaar worden gesteld. MDM biedt het framework dat nodig is om onbewerkte stamgegevens te verplaatsen en te gebruiken.
Aangezien MDM een volledig bedrijfsoverzicht van 360 graden omvat, dragen alle bedrijfsafdelingen bij aan de conceptie van de masterdatacontext. Wat voor de ene bedrijfsafdeling relevante informatie kan zijn, is mogelijk niet voor de andere en heeft mogelijk geen betrekking op de masterdatacontext. Door op te sommen wat stamgegevens omvat, inclusief referentiegegevens, en de systemen die stamgegevens genereren, krijgt u een beeld van de integratie van stamgegevens tussen andere systemen in het hele bedrijf. Maar dit is slechts een begin. Het bieden van organisatieoverschrijdende betrokkenheid bij de relevantie van de masterdata en begeleiding bij de contextuele structuur wordt van cruciaal belang. EEN Gegevensbeheer programma voorziet in deze behoefte.
- Onbewerkte gegevens omzetten in goede kwaliteit
Taylor zegt: “Masterdata bieden de waarheid in data waarmee je betekenis kunt ontlenen aan data.” Terwijl u de stamgegevens en de context helpt, het garandeert niet dat de binnenkomende ruwe gegevens zich goed zullen aanpassen aan die context.
De onbewerkte gegevens moeten worden opgeschoond en gefilterd, zodat ze geschikt zijn voor gegevensconsumptie. Alle auteurs, gebruikers en beheerders moeten de gegevens kunnen gebruiken. Masterdata van goede kwaliteit worden verkregen door het implementeren van data governance-processen en wettelijke nalevingsvereisten binnen de begrepen MDM-context. Referentiegegevens, als een subset van stamgegevens, moeten ook voldoen aan Vereisten voor gegevenskwaliteit. Alleen wanneer interne en externe klanten kunnen vertrouwen op de gegevens voor referentie, transacties en activiteiten en deze actief kunnen vertrouwen, kunnen de gegevens echt master sata zijn.
Zodra stamgegevens die relevant zijn voor een bedrijf, gecontextualiseerd en verpakt zijn, moeten ze beschikbaar en toegankelijk zijn via een hubarchitectuur. Een dergelijke architectuur bevat doorgaans technologisch ondersteunde oplossingen die de samenwerking tussen bedrijven en IT ondersteunen Gartner notities. Haar MDM Quadrant beoordelingen deze MDM-producten. Drie verschillende soorten MDM-hubs, genoemd door Dan Power, variërend van een permanente hub die alle bedrijfskritische gegevens van de hub naar het bronsysteem omvat, tot een registry-hub die alleen de identificerende informatie en key record identifiers bevat, tot een hybride van beide.
Ongeacht het naafontwerp, zoals opgemerkt door Forrester, een goed MDM-systeem geeft fysiek:
“Context in klantervaring – zit tussen registratiesystemen en engagementsystemen om de volledige trouw van de klantidentiteit te vertalen, beheren en dynamisch te ontwikkelen door middel van directe interacties of zoals bekeken via indirecte bedrijfsprocessen en ondersteunende activiteiten.”
Een specifiek voorbeeld is te vinden bij Michael Hiskey, CMO van Semarchy, die actief gebruik maakt van een intelligente datahub. Hij verklaart dat zijn intelligente datahub werkt het beste voor een organisatieconcept, zoals klanten, of partners, of leveranciers en hoe deze stamgegevens zich verhouden tot andere data-elementen. Managers zoals Hiskey kunnen stamgegevens extraheren en deze integreren met andere bedrijfssystemen om transactiekosten te verlagen door eenvoudigere interacties met het delen van gegevens. Dat is het mooie van zo’n organisatieschema. Hoewel een masterdatacontext abstracter is, maakt de hub, het hart van masterdatamanagement, het echt.
- Beheer de gegevenslevenscyclus in de hub
Een hub die referentie-, transactie- en activiteitsgegevens digitaal synchroniseert, gegenereerd door verschillende systemen, is slechts een stukje MDM. Dit MDM-centrum moet gedurende de levenscyclus van de gegevens worden onderhouden. Dit vereist datacuratie om stamgegevens te bewaren, te delen en te ontdekken. Deze activiteiten voor het beheren van gegevens moeten begeleid door Data Governance 2.0 om zichzelf een plek te bezorgen als kern van MDM. Ook als Peter Aiken benadrukt dat organisaties een governance-raamwerk nodig hebben om “ervoor te zorgen dat individuen stamgegevens op een gewenste manier beheren”. Het combineren van datacuratie met Data Governance zorgt ervoor dat de masterdata die bij de start bruikbaar zijn, bruikbaar blijven naarmate het bedrijf groeit en verandert in de loop van de tijd. De waarde van masterdata zit immers in de inzet ervan.
Beperkingen voor MDM
Master Data Management blinkt uit in zakelijk ondernemen. Als systeem ondersteunt het deze transacties echter niet altijd. MDM moet concreet zijn. Organisaties moeten goed communiceren tussen kantoren, nieuwe en bestaande banen opleiden en het gebruik van gegevens tussen systemen verbeteren.
Metadatabeheer staat als systeem stevig voor deze meer abstracte taken. Het geautomatiseerde accountverwerkingsbedrijf zou het bijvoorbeeld lastig vinden om documentverwerkers te trainen om accountinformatie te corrigeren of om problemen met de gegevens tussen collega’s of zelfs tussen bedrijfsafdelingen te communiceren. Bedrijven moeten ook gegevens beveiligen om aan de regelgeving te voldoen. Referentiegegevens, zoals namen en adressen zelf, geven geen inzicht in deze zaken. Stamgegevens zijn de grondstof die informatie verpakt, en MDM beschrijft hoe dit te doen.
Sendhil Mullainathan, hoogleraar economie aan de Harvard University, zegt: “Het probleem met data is dat ze veel zeggen, maar ook niets.” Gebruik Master Data Management om met data om te gaan en een ander systeem om erachter te komen wat de data zeggen.
Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com
