Apa itu Manajemen Data Master?

Manajemen data master atau MDM adalah proses besar yang digunakan untuk memusatkan, mengatur, mengelola, mengkategorikan, melokalisasi, menyinkronkan, dan memperkaya data master sesuai dengan bisnis. Aturan strategi penjualan, pemasaran dan operasional perusahaan Anda adalah manajemen data master (MDM) Anda.

• Selain itu, 42% perusahaan di seluruh dunia sekarang melihat diri mereka sebagai mobile-first.
• Pasar Global MDM Enterprise Software melihat proyeksi pertumbuhan pada CAGR sebesar 23,95% dari 2013-2018.
• Frost & Sullivan juga memperkirakan pasar untuk MDM perusahaan tumbuh dari $178,6 juta pada 2011 menjadi $712,4 juta pada 2018*.

• Apa itu Data Induk?
• Jenis-Jenis Manajemen Data Master
• Definisi manajemen data master
• Peran MDM
• Implementasi MDM
• Mengapa menguasai manajemen data?
• Bagaimana MDM Bekerja?
• Bagaimana MDM membantu?
• Implementasi MDM yang Tertunda vs Implementasi MDM Awal
• Cara Mencapai Kesuksesan MDM
• Arsitektur MDM
• MDM mendapatkan popularitas
• Prinsip-prinsip MDM
• Fitur
• Keamanan Manajemen Data Master
• Contoh MDM
• Disiplin MDM
• Tantangan
• Tujuan MDM
• Kemampuan Manajemen Data Master
• FAQ
• Pikiran Akhir

Apa itu Data Induk?

Master Data mengacu atau menggambarkan data utama yang sangat penting untuk operasi dalam bisnis tertentu. Ini dapat digunakan untuk menggambarkan alat, inovasi, teknologi, dan proses yang memastikan bahwa MDM diatur dengan baik di perusahaan.

Apa saja Jenis-Jenis Data Master dan Domain Data Master yang Berbeda?

Jenis Data Induk:

• Data Referensi
  Data referensi telah dirancang untuk mewakili kumpulan nilai yang diizinkan untuk digunakan oleh bidang data lain (master atau transaksi).

• Data Induk Perusahaan
  Model ini adalah satu-satunya sumber data bisnis dasar yang digunakan di seluruh perusahaan, di mana pun lokasinya.

• Data Master Pasar
  Ini melambangkan satu-satunya sumber data bisnis dasar yang digunakan di seluruh pasar, terlepas dari lokasinya. Ini berbeda dengan data master perusahaan yang dapat digunakan oleh banyak perusahaan dalam suatu rantai nilai.

• Data Tidak Terstruktur
  Ini adalah Data yang ditemukan di kertas putih, email, artikel majalah, spesifikasi produk, jaminan pemasaran, dan file PDF.

• Data Transaksi
  Ini adalah data tentang peristiwa bisnis seperti penjualan, pengiriman, dan faktur. Mereka biasanya memiliki signifikansi historis atau diperlukan untuk analisis oleh sistem lain.

• Data Hirarki
  Ini menyimpan hubungan antara data lain. Ini dapat disimpan sebagai bagian dari sistem akuntansi atau secara terpisah sebagai deskripsi hubungan dunia nyata.

Domain Data Induk:

• Domain Master Pelanggan dan Domain Master Produk.
• Karyawan
• Aset
• Lokasi dan
• Entitas keuangan

Apa itu Manajemen Data Master

Master Data Management adalah prosedur standar di mana data diatur, dipusatkan, dilokalkan, dikelola, dan disinkronkan untuk memperkaya data Anda sesuai dengan aturan bisnis penjualan Anda. Program berorientasi bisnis, digunakan untuk memastikan bahwa data induk organisasi tepat dan akurat.

Inisiatif Master Data Management membantu menghilangkan ketidakpastian dan meningkatkan operasi bisnis secara keseluruhan. Konsep MDM mencakup orang, proses, dan sistem yang digunakan untuk menjaga data master tetap konsisten.

Peran Manajemen Data Master:

1) Tata Kelola Data

Ini adalah kelompok pemangku kepentingan lintas fungsi yang terjalin yang menentukan kebijakan, standar, dan proses untuk manajemen data. Hasil dari upaya mereka merupakan persyaratan untuk implementasi solusi MDM. Fungsi pemerintahan mereka juga meminta pertanggungjawaban tim penatagunaan data. Di bawah ini mendefinisikan peran tingkat tinggi dalam tim tata kelola.

• Stakeholder bisnis: Ini adalah berbagai perwakilan untuk kepentingan fungsi bisnis di seluruh organisasi, seperti keuangan, pemasaran, SDM, dll. Idealnya, individu-individu ini berada dalam peran kepemimpinan atau eksekutif dan mereka dapat mendobrak hambatan dan memberikan kepercayaan kepada keluaran dari fungsi pemerintahan.

• Analis bisnis: Sama seperti pemangku kepentingan bisnis, analis bisnis adalah individu dari seluruh fungsi bisnis, yang melakukan banyak kerja keras untuk fungsi tata kelola, menyusun kebijakan, standar, dan proses untuk ditinjau dan disetujui oleh organisasi tata kelola.

• Pemangku Kepentingan Teknologi Informasi: Mereka adalah Perwakilan dari TI, biasanya merupakan bagian dari peran yang tercantum di bawah ini, yang membantu menyelaraskan kebijakan, standar, dan proses ke platform Master Data Management (1) yang dipilih dan menyediakan saluran untuk informasi kembali kepada tim teknis.

2) Teknologi Informasi

Mereka adalah pemimpin dan sumber daya teknis di bidang TI yang menginstal, mengonfigurasi, dan memelihara solusi manajemen data. Beberapa peran mereka memiliki sumber daya khusus, sedangkan yang lain bekerja di MDM secara paruh waktu.

• Pemilik Solusi: Eksekutif TI yang memiliki solusi MDM dari perspektif TI. Orang ini mengelola sumber daya teknis yang didedikasikan untuk MDM dan sering memiliki hubungan dengan vendor perangkat lunak. Pemilik solusi biasanya merupakan perwakilan TI untuk tata kelola.

• Manajer Proyek: Yang bertanggung jawab untuk mengelola kegiatan sehari-hari untuk tim proyek.

• Administrator MDM: Mereka ahli dalam mengonfigurasi platform MDM itu sendiri, mulai dari pemodelan data, aturan bisnis, hingga pengalaman pengguna front-end. Di organisasi besar, sumber daya ini sering kali didedikasikan untuk MDM secara penuh waktu.

• Arsitek Informasi: Merupakan saluran antara TI dan bisnis untuk membantu merancang model dan proses data yang akan diimplementasikan menggunakan platform MDM.

3) Data Steward

Mereka adalah sumber daya bisnis Anda mulai dari Keuangan hingga Pemasaran dan Penjualan hingga Operasi. Mereka adalah ahli materi pelajaran langsung dan ditugaskan untuk mengelola data yang sebenarnya. Mereka diinformasikan dan peduli tentang data dan kualitasnya. Mereka akan memiliki sumber daya untuk memperbaiki, membersihkan, dan mengelola data pada awalnya dan secara berkelanjutan.

Pentingnya Manajemen Data Master

• MDM membantu memastikan kepatuhan terhadap peraturan dan kebijakan pengelolaan data.
• MDM membantu menghemat waktu dan mengurangi biaya operasional perusahaan.
• MDM memastikan peningkatan kepuasan pelanggan dengan memperbarui data pelanggan dan menghilangkan kesalahan
• MDM membantu perusahaan untuk meningkatkan pertumbuhan dan skalabilitas dengan meningkatkan jumlah data yang dapat mereka tangani.
• MDM membantu perusahaan mengelola risiko dengan menghilangkan kesalahan dan meningkatkan kualitas data.

Bagaimana cara kerja Manajemen Data Master?

MDM bekerja dengan mengubah data mentah menjadi produk informasi terstruktur yang dapat digunakan oleh proses bisnis lainnya. Ini mengelola dan mengontrol kualitas data master dan kegunaan data dengan meningkatkan akses cepat dan tepat ke informasi di seluruh platform perusahaan.

Master Data Management berfungsi sebagai metode terorganisir untuk memecahkan kebutuhan data bisnis dengan menggunakan data referensi. Sistem Manajemen Data Master yang efisien memungkinkan akses cepat ke data referensi oleh pelanggan. Secara umum, MDM membantu dengan mengurangi biaya operasi, mengintegrasikan sistem, dan menyederhanakan struktur data.

Bagaimana MDM Membantu Anda?

1. MDM membantu Anda memusatkan produk, layanan, dan aktivitas bisnis Anda pada tindakan yang dapat meningkatkan kualitas penjualan.
2. MDM membantu bisnis untuk melaksanakan dan meningkatkan layanan pelanggan dengan menciptakan pengalaman antarmuka pengguna yang sederhana.
3. MDM membantu menentukan aktivitas yang mahal dan menguras uang yang menghambat proses bisnis.
4. MDM membantu memusatkan semua data bisnis dengan menghapus duplikat di departemen lain, memperbarui dan menyimpan informasi di lokasi yang tepat.
5. Secara keseluruhan, MDM membantu meningkatkan operasi bisnis dan mengurangi risiko.

Bagaimana menerapkan Manajemen Data Master.

Berikut ini adalah langkah-langkah yang harus diikuti untuk menerapkan manajemen data master: –

• Anda harus mengikat Manajemen Data Master ke bisnis, inisiatif peningkatan proses.
• Setelah itu Anda harus Mengidentifikasi semua aset data master yang terkait dengan inisiatif peningkatan proses tersebut.
• Jangan lupa untuk mengevaluasi dan membuat profil status kualitas data inisiatif Anda saat ini.
• Kemudian, identifikasi semua integrasi data yang diperlukan untuk sistem pencatatan dan sistem berlangganan yang akan berkontribusi, atau pada akhirnya mendapat manfaat dari data MDM yang baik dan konsisten.
• Yang akan mengarahkan Anda untuk menentukan gaya implementasi MDM yang paling efektif untuk mendukung hubungan pertukaran data antara MDM Hub dan semua sistem perusahaan yang berpartisipasi.
• Selain itu, pilih solusi Manajemen Data Master yang fleksibel dan serbaguna yang dapat mengatur dan menautkan data perusahaan apa pun yang dapat dibagikan dan menghubungkan domain bisnis apa pun, termasuk data referensi, metadata, dan hierarki.

Perbedaan antara menerapkan MDM di awal versus memperbaiki masalah data dan sistem yang ada:

Bagaimana Mencapai Keberhasilan Manajemen Data Master.

• Siapkan otoritas Data yang diterima oleh Seluruh Organisasi

  Dengan menetapkan dan merevisi kebijakan dan prosedur tata kelola data, ini membantu memprioritaskan dan membuat keputusan dengan mahir. Ini menyelesaikan konflik dan meningkatkan keberhasilan manajemen dengan menjelaskan bagaimana aset data harus digunakan dan diakses di bawah database MDM yang aman dan teregulasi dengan baik.

• Terapkan MDM ke Penambahan/Aplikasi Data Baru

  Penggunaan MDM dalam suatu organisasi membutuhkan konsistensi dan komitmen agar dapat berhasil. Kebijakan dan peraturan data harus diterapkan di semua platform data. Mengabaikan MDM pada awal setiap proyek baru dalam bisnis akan menyebabkan peningkatan upaya dan biaya secara keseluruhan.

  Cara paling efisien adalah memulai setiap proyek baru dengan MDM yang membantu meningkatkan pengalaman dan spesialisasi dalam organisasi. Cara terbaik untuk memulai dengan MDM adalah menerapkannya untuk proyek-proyek baru di masa mendatang, yang akan mengujinya terlebih dahulu dan memungkinkan organisasi untuk membangun keahlian dan pengalaman. Ini memastikan ditegakkan oleh pengujian Jaminan Kualitas (QA) dan Pengujian Penerimaan Pengguna (UAT).

• Memilih Perangkat Lunak MDM yang Tepat

  Setiap model perangkat lunak MDM harus memiliki fitur berikut:

  – Referensi dan akses ke sumber daya data master dalam perusahaan.

  – Memfasilitasi regulasi informasi dan data untuk mengklasifikasikan dan memodifikasi definisi dengan mudah.

  – Mahir dalam menganalisis dan meninjau data, untuk mengatur dan menegakkan peraturan data secara memadai dalam bisnis.

  Karakteristik ini membuat alat MDM sempurna untuk integrasi data dalam organisasi dan berpartisipasi dalam peran yang lebih penting.

• Mempengaruhi Kemampuan MDM untuk Mengelola Sistem yang Ada dan yang Lama: penggunaan MDM pada aset data yang ada mungkin memerlukan banyak usaha, waktu, dan uang. Agar MDM berhasil, diperlukan perencanaan dan strategi yang cermat untuk menerapkan dan mengintegrasikan MDM ke platform bisnis. Penerapan MDM ke data master, aplikasi, dan proses baru dapat meningkatkan dan membangun platform data baru bersama dengan MDM.

Baca juga: Manfaat Efektif Manajemen Data Master untuk Bisnis

Arsitektur Manajemen Data Master

• Arsitektur Registri

  Arsitektur ini menyediakan tampilan hanya baca untuk data master untuk sistem hilir yang perlu membaca tetapi tidak memodifikasi data master. Arsitektur implementasi ini berguna untuk menghapus duplikat dan menyediakan (dalam banyak kasus gabungan) jalur akses yang konsisten ke data master.

  Data dalam Sistem MDM seringkali hanya sebagian kecil dari semua atribut data master yang diperlukan untuk menegakkan keunikan dan informasi referensi silang ke sistem aplikasi yang menyimpan catatan data master yang lengkap. Dalam skenario ini, semua atribut dari atribut data master tetap dengan kualitas rendah tanpa harmonisasi dalam sistem aplikasi kecuali untuk atribut yang bertahan dalam Sistem MDM.

  Dengan demikian, data master tidak konsisten dan tidak lengkap mengenai semua atribut dalam Sistem MDM. Keuntungan dari arsitektur ini adalah biasanya cepat untuk digunakan dan dengan biaya yang lebih rendah dibandingkan dengan arsitektur lainnya. Selain itu, ada lebih sedikit intrusi ke dalam sistem aplikasi yang menyediakan tampilan hanya baca ke semua catatan data master di lanskap TI.

  

• Arsitektur Hibrida

  Arsitektur ini sepenuhnya mewujudkan semua atribut data master dalam Sistem MDM. Penulisan Master Data dapat terjadi di Sistem MDM maupun di sistem aplikasi. Dari perspektif kelengkapan, semua atribut ada di sana. Namun, dari perspektif konsistensi, hanya konsistensi konvergen yang diberikan. Alasan untuk ini adalah bahwa ada keterlambatan dalam sinkronisasi pembaruan untuk data master dalam sistem aplikasi yang didistribusikan ke Sistem MDM. Ini berarti konsistensi tertunda. Semakin kecil jendela propagasi, semakin arsitektur implementasi ini bergerak menuju konsistensi mutlak.

  Biaya penerapan arsitektur ini lebih tinggi karena semua atribut model data master perlu diselaraskan dan dibersihkan sebelum dimuat ke Sistem MDM yang membuat fase integrasi data master lebih mahal. Selain itu, sinkronisasi antara Sistem MDM dan sistem aplikasi yang mengubah data master tidak gratis.

  Namun, ada beberapa manfaat dari pendekatan ini yang tidak mungkin dilakukan dengan implementasi Arsitektur Registri:

  • Kualitas data master meningkat secara signifikan.
  • Aksesnya biasanya lebih cepat karena tidak perlu federasi lagi.
  • Alur kerja untuk penulisan data master kolaboratif dapat diterapkan dengan lebih mudah.
  • Pelaporan data master lebih mudah karena sekarang semua atribut data master terpusat.

  

• Arsitektur Repositori

  Dengan arsitektur ini, data master konsisten, akurat, dan lengkap setiap saat. Perbedaan utama pada Arsitektur Hibrida adalah bahwa operasi baca dan tulis pada Data Master sekarang dilakukan melalui Sistem MDM. Mencapai ini berarti bahwa semua aplikasi -dengan kebutuhan untuk mengubah data master- memanggil layanan MDM yang ditawarkan oleh Sistem MDM untuk melakukannya.

  Akibatnya, konsistensi mutlak pada data master tercapai karena penyebaran data master yang diubah menyebabkan penundaan tidak ada lagi. Menyebarkan solusi MDM dengan arsitektur ini mungkin memerlukan intrusi mendalam ke dalam sistem aplikasi, mencegat transaksi bisnis sedemikian rupa sehingga mereka berinteraksi dengan Sistem MDM untuk perubahan data master atau penyebaran mekanisme transaksi global seperti infrastruktur komitmen dua fase.

  

  

Mengapa MDM menjadi begitu populer?

Nah, alasan utama MDM menjadi sangat populer terutama di kalangan organisasi bisnis besar adalah karena efisiensi, produktivitas, dan fleksibilitasnya .

Prinsip-prinsip Manajemen Data Master.

• Integritas data

  Output dari sistem apapun hanya sebaik inputnya. Jika Anda memasukkan hal yang benar, Anda mendapatkan hal yang benar. Keakuratan inilah yang disebut sebagai integritas data. Seperti yang telah Anda lihat, dan sesuai dengan judul topiknya, data berada di pusat MDM. Dan jika data yang diandalkan oleh semua departemen tidak akurat, maka semua orang menderita. Seperti disebutkan di awal, data diperlukan untuk membuat keputusan yang tepat. Ini terutama difasilitasi oleh pembuatan laporan.

  Sistem akan menghasilkan laporan berdasarkan data yang telah dimasukkan. Sistem mungkin, misalnya, menunjukkan bahwa ada 480 buah produk yang Anda jual. Anda kemudian dapat memutuskan untuk mengurangi produksi untuk menghindari kelebihan produksi. Ini adalah keputusan bisnis yang memiliki implikasi yang jelas.

  Di tanah, Anda mungkin memiliki 400 buah dan bukan 480. Jika Anda menjual 370 buah kemudian mendapatkan pesanan untuk 100 buah lagi, Anda mungkin berpikir bahwa Anda memiliki stok untuk itu. Dan disinilah masalahnya akan masuk. Anda mungkin berpikir bahwa stok telah hilang atau mengetahui bahwa data yang dimasukkan salah. Pesanan Anda mungkin tertunda saat Anda memulai kembali produksi. Pelanggan juga dapat menjadi tidak nyaman karena pengiriman yang tertunda.

  Ini adalah demonstrasi yang jelas tentang pentingnya akurasi dalam entri data. Dengan cara yang sama, MDM dipengaruhi oleh kesalahan tersebut. Inilah sebabnya mengapa integritas data adalah suatu keharusan. Saat membangun repositori, data harus diperiksa akurasi dan konsistensinya. Di mana variasi ditemukan, versi yang benar harus diidentifikasi dan digunakan.

• Tata Kelola Data

  Terkait erat dengan integritas data adalah tata kelola data. Tata kelola data hanyalah tindakan untuk memastikan integritas data yang berkelanjutan. Tata kelola data berkaitan dengan integritas semua data yang dimasukkan ke dalam sistem dengan baik setelah solusi MDM diterapkan. Tata kelola data biasanya diimplementasikan sebagai sebuah program. Namun, itu tidak menjadikannya bagian eksternal dari proses.

  Tata kelola data pada dasarnya adalah pemeliharaan sistem. Muncul dengan aturan yang menentukan format di mana data berada, proses yang harus diikuti dan dalam beberapa kasus, bahkan frekuensi entri data. Ini adalah aturan yang ditetapkan secara unik sesuai dengan kebutuhan individu. Jika perusahaan Anda terus-menerus menambahkan jenis produk baru, maka Anda dapat menghapus batasan yang sesuai. Tetapi jenis data tertentu, misalnya di bawah departemen keuangan, idealnya memiliki batasan.

• Manajemen Perubahan dan Akuntabilitas.

  Data dalam sistem tidak pernah sepenuhnya tidak berubah.

  Akan ada saat-saat ketika perubahan perlu dilakukan. Skenario alamat pelanggan di atas adalah contoh yang baik. Namun bukan berarti perubahan data bisa dilakukan oleh sembarang orang dan kapan saja. Akuntabilitas harus ditegakkan untuk melindungi integritas sistem. Idealnya, harus ada satu orang di setiap departemen yang diberi mandat untuk melakukan perubahan. Ini membantu memastikan bahwa jumlah orang yang mengakses inti sistem berkurang. Misalnya, Anda mungkin memiliki 5 perwakilan penjualan yang turun ke lapangan. Jika seseorang mendapat pembaruan tentang informasi pelanggan, ia harus meneruskannya ke staf lain yang memiliki hak sistem untuk membuat perubahan. Dalam implementasi yang tepat, masing-masing karyawan ini dapat melihat data pelanggan. Tetapi hak mereka yang terbatas seharusnya tidak memungkinkan mereka untuk melakukan perubahan.

• kemampuan audit

  Audit seharusnya tidak hanya terjadi di departemen keuangan, tetapi juga pada sistem MDM. Auditability, dalam hal ini, mengacu terutama pada bukti proses yang diikuti saat membuat perubahan ke dalam sistem.

  Jika misalnya, sebuah perusahaan baru akan dibuat dalam sistem, harus ada proses persetujuan yang diikuti. Jika pelanggan akan dibuat, harus ada persetujuan yang diberikan untuk hal yang sama. Ini akan memberikan catatan untuk menunjukkan apa yang sebenarnya terjadi di balik layar.

  Agar auditabilitas berfungsi, tata kelola data harus ada. Dengan aturan yang ditetapkan untuk data baru dan perubahan data, integritas seluruh sistem dapat dipertahankan. Ini kemudian menjamin kebenaran laporan yang dihasilkan oleh sistem.

Fitur Manajemen Data Master

• Mencocokkan dan Menghubungkan

  Fitur pencocokan dan penautan membantu mengelola data perusahaan dalam jumlah besar secara efisien. MDM mengurangi risiko duplikat data perusahaan sehingga mengurangi kebingungan dan menjaga keandalan dan ketepatan informasi perusahaan.

• Menerapkan Aturan Bisnis Tertentu

  Fitur ini menempatkan perangkat lunak MDM pada posisi untuk membantu membantu bisnis dengan menetapkan aturan yang ditetapkan untuk organisasi. Fitur ini khusus bisnis dan dapat digunakan untuk memenuhi harapan bisnis individu. Hal ini memungkinkan kemudahan penggunaan yang mengurangi risiko, menetapkan aturan untuk integritas data, kebijakan perusahaan, dan banyak lagi.

• Kelola Data Berbasis Lokasi

  Fitur penting ini membantu menjaga dan mengelola data pelanggan lintas batas, yaitu di negara lain. Ini membatasi akses ke data di beberapa wilayah negara tertentu dengan ini meningkatkan keamanan data pelanggan.

• Keamanan Data yang Ditingkatkan

  Keamanan data sangat penting bagi sebuah organisasi. Alat MDM menawarkan kapasitas untuk mengamankan data dengan membuat peraturan dan kebijakan. Bagian dari fitur ini termasuk penggunaan kata sandi pengguna untuk menjaga informasi pribadi penting tetap aman dan jauh dari gangguan pihak ketiga. Ini pada akhirnya membantu dalam melindungi data pelanggan dan staf yang sensitif dengan menggunakan data terenkripsi untuk menghasilkan aturan berbasis keamanan.

• Menerapkan Pengayaan Data

  Menambahkan nilai pada data melalui analisis dan peningkatan yang benar secara alami membuatnya lebih berharga dan penting. Itu membuat informasi menjadi aset dan lebih fleksibel untuk beberapa aplikasi. Untuk melakukan ini, langkah-langkah berikut sangat penting:

  • Mengelola data produk dan katalog secara efisien.
  • Menjamin kualitas data tingkat tinggi
  • Perbarui pengawasan aset digital Anda
  • Berusaha keras untuk memenuhi persyaratan data pengecer.

Keamanan Manajemen Data Master

MDM harus diimplementasikan dengan baik dengan keamanan karena memainkan peran penting dalam pertimbangannya. MDM berfokus pada integritas data organisasi untuk memastikan kelancaran operasi bisnis. Untuk koordinasi langkah-langkah keamanan yang tepat saat menerapkan MDM, disarankan untuk menambahkan program tata kelola data yang mengatur bagaimana data diproduksi, dipelihara, disimpan, dan dimusnahkan dan juga tentang bagaimana perubahan disetujui dan diaudit.

Contoh Manajemen Data Master

• Data referensi: ini mungkin dikenal sebagai nilai yang dapat diterima dalam data lain seperti kode mata uang standar
• Data pelanggan: ini adalah jenis data master yang paling umum dan harus ditangani dengan benar karena penting untuk sejumlah besar proses.
• Data produk: ini adalah daftar produk yang berisi informasi dan spesifikasi produk.
• Data karyawan: ini mewakili semua data tentang seorang karyawan.
• Transaksi: ini mewakili data tentang transaksi bisnis seperti pembelian.
• Tiket: ini banyak digunakan untuk menindaklanjuti masalah, masalah dan keluhan pelanggan yang dihasilkan dari suatu transaksi.
• Data analitik: data ini digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan penting dalam suatu organisasi.

Enam Disiplin MDM Meliputi –

1. pemerintahan
2. Pengukuran
3. Organisasi
4. Aturan
5. Proses
6. Teknologi.

Masalah/Tantangan Manajemen Data Master.

• Perkakas

  Di dunia perangkat Manajemen Data Master semakin penting setiap hari, tetapi bagaimana Anda memilih yang benar? Apa maksud dan tujuan dari toolset ini? Berpikir jernih dan pikirkan kebutuhan masa depan perusahaan Anda.

• Pertanyaan Mengapa

  Pentingnya "mengapa" sering disalahpahami. Sangat penting untuk melibatkan semua orang dan memberi mereka pengetahuan tentang pentingnya Manajemen Data Master. Berdayakan bisnis dan orang-orang untuk membuat mereka sepenuhnya memahami manfaatnya.

• pemerintahan

  Master Data Management bisa menjadi rumit hanya dengan menjadi master data. Lihat saja pemodelan dan standar dalam data master Anda sendiri. Kebijakan yang jelas dan aturan bisnis seputar Data Master menghilangkan kerumitan. Perkenalkan tata kelola untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang tanggung jawab.

• Kembali untuk memulai

  Di mana Anda mulai dengan pengelolaan data master? Membuat titik awal untuk adalah hal pertama yang penting untuk dilakukan. Apakah Anda membuat persiapan yang tepat? Apakah semuanya siap untuk dilakukan dengan Manajemen Data Master "profesional"? Jika tidak, jangan ragu untuk kembali memulai dan menggambar sketsa baru

• Sponsor

  Sponsor dari tingkat c atau manajemen senior adalah elemen penting untuk sukses. Pengambil keputusan harus berdiri di belakang tujuan dan mengetahui pentingnya proyek.

• Definisi Model

  Model Data Master biasanya tidak jelas atau belum ada. Jadi, mendefinisikan model dengan berbagai lapisan data master tingkat pertama, kedua, atau meta-data sangat penting untuk membuat integrasi data master lebih sederhana dan lebih mudah dipahami.

• Bakat dan Pengetahuan

  Master Data Management bukan hanya sebuah proyek. Manajemen Data Master harus dianggap sebagai tulang punggung organisasi. Menggabungkan pengetahuan dari orang-orang berpengalaman dan talenta muda membantu memberikan struktur dan hasil yang Anda tuju. Dapatkan tim "seimbang" di tempat yang memiliki kemampuan untuk melakukan pekerjaan itu.

Tujuan Manajemen Data Master

• Tujuan utama dari Master Data Management (MDM) adalah untuk mempromosikan landasan bersama dari definisi data umum dalam organisasi Anda, untuk mengurangi inkonsistensi data dalam organisasi Anda, dan untuk meningkatkan laba atas investasi TI Anda secara keseluruhan.
• Ada tingkat standarisasi yang wajar di seluruh proses MDM.
• Proses MDM ditangani secara konsisten di seluruh organisasi.
• Siklus hidup MDM dikontrol secara efektif, sekaligus memungkinkan kecepatan dan kelincahan.
• Sebuah organisasi siap untuk membuat keputusan bisnis penting dan penting terkait data. Organisasi ini diakui, dihormati dan dimanfaatkan

Kemampuan Manajemen Data Master

• Transparansi
• Intelijen Bisnis
• Kepatuhan
• Waktu-ke-Nilai
• Otomatisasi
• Banjir dan Kompleksitas Data: dapat memproses banyak catatan data yang kompleks secara efisien.
• Data Berkualitas Tinggi
• Silsilah Data
• Efektivitas biaya.

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Manajemen Data Master

Q. Kasus Penggunaan Manajemen Data Master

A. Berikut adalah kasus-kasusnya:

• Manajemen Data untuk Pergudangan Data: Ini memastikan data yang akan digunakan diproses dalam pemrosesan analitis waktu nyata sehingga pengguna dapat mengurangi waktu pengambilan data hingga diperlukan untuk analisis.
• Manajemen Data untuk Analisis: ini terutama ditujukan untuk mendukung pemrosesan analitis dan juga penggunaan pembelajaran mesin dan bahasa pemrograman ilmu data.
• Manajemen Data untuk Tata Kelola: Tata kelola data sebagian besar terdiri dari serangkaian kerangka kerja yang dikembangkan secara khusus untuk menjamin data yang andal dan unggul. Menerapkan pemerintahan
• Manajemen Data untuk Kepatuhan: penggunaan perangkat lunak manajemen data sangat penting untuk menjaga regulasi dan kepatuhan data. Dengan perhatian tinggi yang diberikan pada status privasi dan perlindungan data saat ini, hal ini menjadikan kasus penggunaan yang vital untuk pengelolaan data master.

Q. Perbedaan antara Tata Kelola Data dan Pengelolaan Data Master

SEBUAH.

T. Siapa yang Harus Terlibat Dalam Program MDM?

A. Ini terlibat

• Manajer Program
• Manajer proyek
• Administrator sistem
• Pengembang
• Analis bisnis
• Arsitek data
• Pengguna akhir
• Dewan pemerintahan

T. Di mana saya dapat mempelajari lebih lanjut tentang MDM?

A. Pelajari lebih lanjut tentang MDM menggunakan platform pembelajaran digital online seperti VISO MDM.

Pikiran Akhir

Pengelolaan data master merupakan bagian penting dari setiap proses bisnis, setiap perusahaan harus dapat mengenali dan memanfaatkan sepenuhnya potensi data dan pendapatan prospektifnya untuk mencapai kesuksesan.

Penerapan sistem pengelolaan data induk yang berkelanjutan merupakan masalah besar karena pengukuran dan pemantauan kualitas data harus dilakukan secara berkesinambungan. Oleh karena itu, tindakan pencegahan perlu dilakukan untuk menjamin kelancaran proses.

Untuk memiliki proses MDM yang efisien, perusahaan perlu berkomitmen untuk menjadikannya sebagai komponen permanen dari strategi data, harus memerlukan tata kelola yang andal dan dukungan dari manajemen puncak dan departemen bisnis lainnya.

Kesulitan memperbaiki data dan masalah sistem yang ada seharusnya tidak menghalangi penerapan MDM. Tujuan inti dari konsep MDM harus jelas berdasarkan manfaat bisnis, disarankan untuk menerapkan MDM ke semua sumber data dan aplikasi baru. Ini secara bertahap akan meletakkan dasar untuk penggunaannya pada data dan sistem yang ada.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Peran Platform Manajemen Data dalam Periklanan Digital

Tantangan Manajemen Data Besar yang Harus Disiapkan CIO

Praktik Manajemen Data yang Baik Yang Harus Diikuti CIO