Che cos'è la gestione dei dati anagrafici?

La gestione dei dati anagrafici o MDM è l'enorme processo utilizzato per centralizzare, organizzare, gestire, categorizzare, localizzare, sincronizzare e arricchire i dati anagrafici in base al business. Le regole delle strategie di vendita, marketing e operative della tua azienda sono il tuo master data management (MDM).

• Inoltre, il 42% delle aziende in tutto il mondo ora si considera mobile first.
• Il mercato globale del software MDM Enterprise ha visto una crescita prevista al CAGR del 23,95% dal 2013 al 2018.
• Frost & Sullivan ha anche stimato che il mercato dell'MDM aziendale crescerà da 178,6 milioni di dollari nel 2011 a 712,4 milioni di dollari entro il 2018*.

• Che cosa sono i dati anagrafici?
• Tipi di gestione dei dati anagrafici
• Definizione gestione dati anagrafici
• Ruoli MDM
• Implementazione MDM
• Perché la gestione dei dati anagrafici?
• Come funziona MDM?
• In che modo MDM aiuta?
• Implementazione MDM ritardata rispetto all'implementazione MDM iniziale
• Come raggiungere il successo MDM
• Architettura MDM
• MDM guadagna popolarità
• Principi di MDM
• Caratteristiche
• Sicurezza della gestione dei dati anagrafici
• Esempi MDM
• Discipline dell'MDM
• Sfide
• Obiettivi di MDM
• Capacità di gestione dei dati anagrafici
• Domande frequenti
• Pensieri finali

Che cosa sono i dati anagrafici?

I dati anagrafici si riferiscono o descrivono i dati principali che sono di enorme importanza per le operazioni in un'azienda specifica. Può essere utilizzato per descrivere gli strumenti, l'innovazione, la tecnologia e i processi che garantiscono una buona organizzazione dell'MDM nell'azienda.

Quali sono i diversi tipi di dati anagrafici e i domini dei dati anagrafici?

Tipi di dati anagrafici:

• I dati di riferimento
  I dati di riferimento sono stati progettati per rappresentare l'insieme di valori consentiti che possono essere utilizzati da altri campi dati (anagrafici o di transazione).

• I dati anagrafici dell'impresa
  Questo modello è l'unica fonte di dati aziendali di base utilizzati nell'intera azienda, indipendentemente dall'ubicazione.

• I dati anagrafici di mercato
  Simboleggia l'unica fonte di dati aziendali di base utilizzati in un mercato, indipendentemente dalla posizione. Ciò è in contrasto con i dati anagrafici aziendali in quanto possono essere utilizzati da più imprese all'interno di una catena del valore.

• I dati non strutturati
  Questi sono i dati che si trovano in white paper, e-mail, articoli di riviste, specifiche di prodotto, materiale di marketing e file PDF.

• I dati transazionali
  Si tratta di dati relativi a eventi aziendali come vendite, consegne e fatture. Di solito hanno un significato storico o sono necessari per l'analisi da parte di altri sistemi.

• I dati gerarchici
  Memorizza le relazioni tra altri dati. Può essere archiviato come parte di un sistema contabile o separatamente come descrizioni di relazioni nel mondo reale.

Domini di dati anagrafici:

• Il dominio principale del cliente e il dominio principale del prodotto.
• Dipendente
• Risorsa
• Posizione e
• Enti finanziari

Che cos'è la gestione dei dati anagrafici

Master Data Management è la procedura standard mediante la quale i dati vengono organizzati, centralizzati, localizzati, gestiti e sincronizzati per arricchire i tuoi dati secondo le regole del tuo business di vendita. Un programma orientato al business, viene utilizzato per garantire che i dati anagrafici dell'organizzazione siano precisi e accurati.

L'iniziativa Master Data Management aiuta a rimuovere l'imprevedibilità e ad aggiornare le operazioni aziendali complessive. Il concetto MDM comprende le persone, i processi e i sistemi utilizzati per mantenere coerenti i dati master.

Ruoli di gestione dei dati anagrafici:

1) Governance dei dati

Si tratta di un gruppo interfunzionale intrecciato di stakeholder che definisce le politiche, gli standard e i processi per la gestione dei dati. Il risultato dei loro sforzi rappresenta i requisiti per l'implementazione della soluzione MDM. La loro funzione di governo rende responsabile anche il team di gestione dei dati. Quanto segue definisce i ruoli di alto livello all'interno del team di governance.

• Stakeholder aziendali: questi sono i vari rappresentanti degli interessi delle funzioni aziendali nell'organizzazione, come finanza, marketing, risorse umane, ecc. Idealmente, questi individui ricoprono ruoli dirigenziali o esecutivi e possono abbattere le barriere e dare credito al output della funzione di governance.

• Gli analisti aziendali: proprio come gli stakeholder aziendali, gli analisti aziendali sono individui provenienti da tutte le funzioni aziendali, che svolgono gran parte del lavoro per la funzione di governance, redigendo le politiche, gli standard e i processi per la revisione e l'approvazione da parte delle organizzazioni di governance.

• Le parti interessate della tecnologia dell'informazione: sono rappresentanti dell'IT, in genere un sottoinsieme di coloro che ricoprono i ruoli elencati di seguito, che aiutano ad allineare le politiche, gli standard e i processi alla piattaforma di Master Data Management (1) prescelta e forniscono un canale per la restituzione delle informazioni alla squadra tecnica.

2) Tecnologia dell'informazione

Sono leader e risorse tecniche nel settore IT che installano, configurano e gestiscono la soluzione di gestione dei dati. Alcuni dei loro ruoli hanno risorse dedicate, mentre altri lavorano su MDM su base part-time.

• Il proprietario della soluzione: il dirigente IT che possiede la soluzione MDM dal punto di vista IT. Questa persona gestisce le risorse tecniche dedicate all'MDM e spesso possiede il rapporto con il fornitore del software. Il proprietario della soluzione è in genere un rappresentante IT per la governance.

• Il Project Manager: la cui responsabilità è gestire le attività quotidiane per il team di progetto.

• L'amministratore MDM: sono gli esperti nella configurazione della piattaforma MDM stessa, dalla modellazione dei dati, alle regole di business, all'esperienza utente front-end. Nelle grandi organizzazioni, queste risorse sono spesso dedicate all'MDM a tempo pieno.

• The Information Architect: è un canale tra l'IT e l'azienda per aiutare a progettare i modelli di dati e i processi che verranno implementati utilizzando la piattaforma MDM.

3) Gestori dei dati

Sono le tue risorse aziendali dalla finanza al marketing e dalle vendite alle operazioni. Sono esperti in materia e hanno il compito della gestione effettiva dei dati. Sono informati e si preoccupano dei dati e della loro qualità. Saranno con le risorse per riparare, pulire e gestire i dati inizialmente e su base continuativa.

Importanza della gestione dei dati anagrafici

• MDM aiuta a garantire la conformità alle normative e alle politiche sulla gestione dei dati.
• MDM aiuta a risparmiare tempo e ridurre i costi operativi dell'azienda.
• MDM garantisce una maggiore soddisfazione del cliente aggiornando i dati del cliente ed eliminando gli errori
• MDM aiuta le aziende ad aumentare la crescita e la scalabilità aumentando la quantità di dati che possono gestire.
• MDM aiuta le aziende a gestire il rischio eliminando gli errori e migliorando la qualità dei dati.

Come funziona la gestione dei dati anagrafici?

MDM funziona trasformando i dati grezzi in un prodotto informativo strutturato che può essere utilizzato da altri processi aziendali. Gestisce e controlla la qualità dei dati master e l'usabilità dei dati migliorando l'accesso rapido e preciso alle informazioni attraverso la piattaforma dell'azienda.

Master Data Management funziona come un metodo organizzato per risolvere i requisiti di dati di un'azienda utilizzando i dati di riferimento. Un efficiente sistema di Master Data Management consente l'accesso istantaneo ai dati di riferimento da parte dei clienti. In generale, MDM aiuta riducendo i costi operativi, integrando i sistemi e semplificando le strutture dei dati.

In che modo MDM ti aiuta?

1. MDM ti aiuta a centralizzare le tue attività di prodotto, servizio e business sulle azioni che possono migliorare la qualità delle vendite.
2. MDM aiuta l'azienda a svolgere e migliorare il servizio clienti creando un'esperienza di interfaccia utente semplice.
3. L'MDM aiuta a individuare le attività costose e drenanti che ostacolano i processi aziendali.
4. MDM aiuta a centralizzare tutti i dati aziendali eliminando i duplicati in altri reparti, aggiornando e archiviando le informazioni in una posizione precisa.
5. Nel complesso, MDM aiuta a migliorare le operazioni aziendali e ridurre i rischi.

Come implementare la gestione dei dati anagrafici.

Di seguito sono riportati i passaggi da seguire per implementare la gestione dei dati anagrafici: –

• Dovresti collegare la gestione dei dati anagrafici al business, all'iniziativa di miglioramento dei processi.
• Dopodiché dovresti identificare tutte le risorse di dati anagrafici relative a tale iniziativa di miglioramento del processo.
• Non dimenticare di valutare e profilare lo stato attuale della qualità dei dati della tua iniziativa.
• Quindi, identificare tutta l'integrazione dei dati necessaria per i sistemi di registrazione e quei sistemi di abbonamento che contribuiranno o alla fine trarranno vantaggio dai dati validi e coerenti di MDM.
• Il che ti porterebbe a determinare lo stile di implementazione MDM più efficace per supportare le relazioni per lo scambio di dati tra l'hub MDM e tutti i sistemi aziendali partecipanti.
• Inoltre, seleziona una soluzione di gestione dei dati master flessibile e versatile in grado di governare e collegare qualsiasi dato aziendale condivisibile e connettere qualsiasi dominio aziendale, inclusi dati di riferimento, metadati e gerarchie.

Differenze tra l'implementazione di MDM all'inizio e la risoluzione dei problemi di dati e sistemi esistenti:

Come raggiungere il successo nella gestione dei dati master.

• Istituire un'Autorità per i dati accettata dall'intera organizzazione

  Stabilendo e rivedendo le politiche e le procedure di governance dei dati, aiuta a stabilire le priorità e prendere decisioni in modo competente. Ciò risolve i conflitti e migliora il successo della gestione descrivendo come utilizzare e accedere alle risorse di dati in un database MDM ben protetto e regolamentato.

• Applicare MDM a nuove aggiunte/applicazioni di dati

  L'uso dell'MDM in un'organizzazione richiede coerenza e impegno affinché abbia successo. Le politiche e le normative sui dati dovrebbero essere implementate in tutte le piattaforme di dati. Ignorare l'MDM all'inizio di ogni nuovo progetto nell'azienda comporterà un aumento dello sforzo e dei costi complessivi.

  Il modo più efficiente è iniziare ogni nuovo progetto con MDM che aiuta ad aumentare l'esperienza e la specializzazione nell'organizzazione. Il modo migliore per iniziare con MDM è applicarlo per andare avanti per nuovi progetti, che lo testeranno prima e consentiranno all'organizzazione di accumulare competenze ed esperienza. Ciò garantisce l'applicazione dei test di garanzia della qualità (QA) e dei test di accettazione degli utenti (UAT).

• Selezione del software MDM giusto

  Qualsiasi modello di software MDM dovrebbe avere le seguenti caratteristiche:

  – Riferimento e accesso alle risorse di dati anagrafici all'interno di un'azienda.

  – Facilitare la normativa sulle informazioni e sui dati per classificare e modificare facilmente le definizioni.

  – Competente nell'analisi e nella revisione dei dati, per organizzare e far rispettare adeguatamente le normative sui dati nell'azienda.

  Queste caratteristiche rendono lo strumento MDM perfetto per l'integrazione dei dati all'interno di un'organizzazione e per la partecipazione a ruoli più critici.

• Influenzare la capacità dell'MDM di gestire i sistemi esistenti e legacy: l'uso dell'MDM su asset di dati esistenti può richiedere molto impegno, tempo e denaro. Affinché l'MDM abbia successo, è necessaria un'attenta pianificazione e strategia per applicare e integrare l'MDM alla piattaforma aziendale. L'applicazione dell'MDM a nuovi dati master, applicazioni e processi può migliorare e stabilire nuove piattaforme di dati insieme all'MDM.

Leggi anche: Vantaggi efficaci della gestione dei dati anagrafici per le aziende

Architettura di gestione dei dati master

• Architettura del registro

  Questa architettura fornisce una visualizzazione di sola lettura dei dati master per i sistemi a valle che devono leggere ma non modificare i dati master. Questa architettura di implementazione è utile per rimuovere i duplicati e fornire (in molti casi federato) un percorso di accesso coerente ai dati master.

  I dati nel sistema MDM sono spesso solo una piccola fetta di tutti gli attributi dei dati master necessari per imporre l'unicità e le informazioni di riferimento incrociato al sistema applicativo che contiene il record di dati master completo. In questo scenario, tutti gli attributi degli attributi dei dati anagrafici rimangono di bassa qualità senza armonizzazione nei sistemi applicativi, ad eccezione degli attributi persistenti nel sistema MDM.

  Pertanto, i dati anagrafici non sono né coerenti né completi per quanto riguarda tutti gli attributi nel sistema MDM. Il vantaggio di questa architettura è che di solito è veloce da implementare e con un costo inferiore rispetto alle altre architetture. Inoltre, vi è una minore intrusione nei sistemi applicativi che forniscono viste di sola lettura a tutti i record di dati master nel panorama IT.

  

• Architettura ibrida

  Questa architettura materializza completamente tutti gli attributi dei dati master nel sistema MDM. La creazione di dati anagrafici può avvenire sia nel sistema MDM che nei sistemi applicativi. Dal punto di vista della completezza, tutti gli attributi sono presenti. Tuttavia, dal punto di vista della coerenza, viene fornita solo una coerenza convergente. Il motivo è che si verifica un ritardo nella sincronizzazione degli aggiornamenti con i dati anagrafici nei sistemi applicativi distribuiti al sistema MDM. Ciò significa che la coerenza è in sospeso. Più piccola è la finestra di propagazione, più questa architettura di implementazione si muove verso la coerenza assoluta.

  Il costo dell'implementazione di questa architettura è maggiore perché tutti gli attributi del modello dei dati master devono essere armonizzati e ripuliti prima del caricamento nel sistema MDM, il che rende più costosa la fase di integrazione dei dati master. Inoltre, la sincronizzazione tra i sistemi MDM e i sistemi applicativi che modificano i dati anagrafici non è libera.

  Tuttavia, ci sono molteplici vantaggi di questo approccio che non sono possibili con l'implementazione dell'architettura del registro:

  • La qualità dei dati anagrafici è notevolmente migliorata.
  • L'accesso è solitamente più rapido perché non è più necessaria la federazione.
  • I flussi di lavoro per la creazione collaborativa di dati master possono essere distribuiti molto più facilmente.
  • Il reporting sui dati anagrafici è più semplice poiché ora tutti gli attributi dei dati anagrafici sono centralizzati.

  

• Architettura del deposito

  Con questa architettura, i dati master sono sempre coerenti, accurati e completi. La differenza fondamentale rispetto all'architettura ibrida è che entrambe le operazioni di lettura e scrittura sui dati master vengono ora eseguite tramite il sistema MDM. Raggiungere questo significa che tutte le applicazioni, con la necessità di modificare i dati anagrafici, invocano i servizi MDM offerti dal sistema MDM per farlo.

  In questo modo si ottiene una coerenza assoluta dei dati di base, poiché la propagazione dei dati di base modificati che causa il ritardo non esiste più. L'implementazione di una soluzione MDM con questa architettura potrebbe richiedere una profonda intrusione nei sistemi applicativi, intercettando le transazioni aziendali in modo tale che interagiscano con il sistema MDM per le modifiche ai dati master o l'implementazione di un meccanismo di transazione globale come un'infrastruttura di commit a due fasi.

  

  

Perché l'MDM sta diventando così popolare?

Ebbene, il motivo principale per cui l'MDM sta diventando molto popolare soprattutto tra le grandi organizzazioni aziendali è a causa della sua efficienza, produttività e flessibilità .

Principi di gestione dei dati anagrafici.

• Integrità dei dati

  L'output di qualsiasi sistema è buono solo quanto il suo input. Se metti la cosa giusta, ottieni la cosa giusta. È questa precisione che viene definita integrità dei dati. Come hai visto, e andando dal nome stesso dell'argomento, i dati sono al centro di MDM. E se i dati su cui si basano tutti i dipartimenti sono imprecisi, allora tutti soffrono. Come accennato all'inizio, i dati sono necessari per prendere le decisioni giuste. Ciò è principalmente facilitato dalla generazione di report.

  Il sistema genererà report basati sui dati con cui è stato alimentato. Il sistema può, ad esempio, indicare che ci sono 480 pezzi del prodotto che vendi. Si può quindi decidere di ridurre la produzione per evitare la sovrapproduzione. Questa è una decisione commerciale che ha ovvie implicazioni.

  A terra, potresti avere 400 pezzi e non 480. Se vendi 370 pezzi, ottieni un ordine per altri 100, potresti pensare di avere le scorte per questo. Ed è qui che si presenterà il problema. Potresti pensare che le azioni siano state perse o scoprire che sono stati inseriti dati sbagliati. Il tuo ordine potrebbe subire ritardi quando riavvii la produzione. Il cliente potrebbe anche subire disagi a causa di un ritardo nella consegna.

  Questa è una chiara dimostrazione dell'importanza dell'accuratezza nell'immissione dei dati. Allo stesso modo, MDM è influenzato da tali errori. Questo è il motivo per cui l'integrità dei dati è un must. Durante la creazione del repository, è necessario verificare l'accuratezza e la coerenza dei dati. Laddove si riscontrano variazioni, è necessario identificare e utilizzare la versione corretta.

• Governance dei dati

  Strettamente correlato all'integrità dei dati è la governance dei dati. La governance dei dati è semplicemente l'atto di garantire la continua integrità dei dati. La governance dei dati riguarda l'integrità di tutti i dati che vengono immessi nel sistema ben dopo l'adozione della soluzione MDM. La governance dei dati è solitamente implementata come un programma. Ciò, tuttavia, non lo rende una parte esterna del processo.

  La governance dei dati è fondamentalmente la manutenzione del sistema. Viene fornito con regole che determinano il formato in cui devono essere i dati, il processo da seguire e, in alcuni casi, anche la frequenza di immissione dei dati. Queste sono regole che sono impostate per soddisfare in modo univoco le esigenze individuali. Se la tua azienda aggiunge costantemente nuovi tipi di prodotti, puoi rimuovere le restrizioni di conseguenza. Ma alcuni tipi di dati, ad esempio nell'ambito del dipartimento finanziario, dovrebbero idealmente avere delle restrizioni.

• Gestione del cambiamento e responsabilità.

  I dati nel sistema non sono mai completamente immutabili.

  Ci saranno casi in cui sarà necessario apportare modifiche. Lo scenario dell'indirizzo del cliente sopra è un buon esempio. Ma ciò non significa che le modifiche ai dati possano essere apportate da chiunque in qualsiasi momento. La responsabilità deve essere applicata per proteggere l'integrità del sistema. Idealmente, dovrebbe esserci una persona in ogni dipartimento a cui è affidato il ruolo di apportare modifiche. Questo aiuta a garantire che il numero di persone che accedono al nucleo del sistema sia ridotto. Ad esempio, potresti avere 5 rappresentanti di vendita che si recano sul campo. Se si riceve un aggiornamento sulle informazioni di un cliente, è necessario trasmetterlo a un altro personale che dispone dei diritti di sistema per apportare le modifiche. Nella corretta implementazione, ciascuno di questi dipendenti potrebbe avere una visione dei dati del cliente. Ma i loro diritti limitati non dovrebbero consentire loro di apportare modifiche.

• Verificabilità

  Gli audit non dovrebbero avvenire solo nel dipartimento finanziario, ma anche nel sistema MDM. L'auditabilità, in questo caso, si riferisce principalmente alla prova dei processi seguiti durante le modifiche al sistema.

  Se, ad esempio, deve essere creata una nuova società nel sistema, dovrebbe essere seguito un processo di approvazione. Se deve essere creato un cliente, dovrebbe esserci un'approvazione concessa per lo stesso. Ciò fornirà i record per mostrare cosa accade esattamente dietro le quinte.

  Affinché l'auditing funzioni, la governance dei dati deve essere in atto. Con le regole stabilite per i nuovi dati e le modifiche ai dati, è possibile mantenere l'integrità dell'intero sistema. Ciò garantisce poi la correttezza dei report generati dal sistema.

Funzionalità di gestione dei dati anagrafici

• Abbinamento e collegamento

  Le funzioni di corrispondenza e collegamento aiutano a gestire in modo efficiente grandi volumi di dati aziendali. L'MDM riduce il rischio di avere duplicati dei dati aziendali riducendo così la confusione e mantenendo l'affidabilità e la precisione delle informazioni aziendali.

• Applicazione di regole aziendali specifiche

  Questa funzione mette il software MDM nella posizione di aiutare l'azienda impostando regole definite per l'organizzazione. Questa funzione è specifica dell'azienda e può essere utilizzata per soddisfare le aspettative aziendali di un individuo. Ciò consente una facilità d'uso che riduce i rischi, imposta regole per l'integrità dei dati, politiche aziendali e molto altro ancora.

• Gestisci i dati basati sulla posizione

  Questa importante caratteristica aiuta a mantenere e gestire i dati dei clienti oltre confine, cioè in altri paesi. Limita l'accesso ai dati in alcune regioni specifiche del paese migliorando la sicurezza dei dati dei clienti.

• Maggiore sicurezza dei dati

  La sicurezza dei dati è molto importante per un'organizzazione. Lo strumento MDM offre la capacità di proteggere i dati creando normative e policy. Parte di queste funzionalità include l'uso di password utente per mantenere le informazioni private vitali al sicuro e lontane da intrusioni di terze parti. Questo in definitiva aiuta a proteggere i dati sensibili dei clienti e del personale utilizzando dati crittografati per generare regole basate sulla sicurezza.

• Implementazione dell'arricchimento dei dati

  Aggiungere valore ai dati attraverso una corretta analisi e miglioramento li rende naturalmente più preziosi ed essenziali. Rende le informazioni una risorsa e più versatile per diverse applicazioni. Per fare ciò sono fondamentali i seguenti passaggi:

  • Gestisci in modo efficiente i dati di prodotto e catalogo.
  • Garantire un elevato grado di qualità dei dati
  • Aggiorna la tua supervisione delle risorse digitali
  • Sforzarsi di soddisfare i requisiti di dati dei rivenditori.

Sicurezza della gestione dei dati anagrafici

L'MDM deve essere ben implementato con la sicurezza poiché svolge un ruolo importante nella sua considerazione. L'MDM si concentra sull'integrità dei dati di un'organizzazione per garantire operazioni aziendali senza intoppi. Per un corretto coordinamento delle misure di sicurezza durante l'implementazione di MDM, si consiglia di aggiungere un programma di governance dei dati che regoli il modo in cui i dati vengono prodotti, mantenuti, archiviati e distrutti e anche su come le modifiche vengono approvate e verificate.

Esempi di gestione dei dati anagrafici

• Dati di riferimento: questi possono essere conosciuti come valori accettabili in altri dati come i codici valuta standard
• Dati cliente: sono la tipologia più comune di anagrafica e devono essere gestiti correttamente perché indispensabili per un gran numero di processi.
• Dati del prodotto: questo è un elenco di prodotti che contiene informazioni e specifiche del prodotto.
• Dati dipendenti: rappresentano tutti i dati su un dipendente.
• Transazioni: rappresenta i dati sui rapporti commerciali come gli acquisti.
• Biglietti: molti di questi possono essere utilizzati per dare seguito a problemi, problemi e reclami dei clienti derivanti da una transazione.
• Dati analitici: questi dati vengono utilizzati per supportare importanti processi decisionali in un'organizzazione.

Le sei discipline dell'MDM includono:

1. Governo
2. Misurazione
3. Organizzazione
4. Politica
5. Processi
6. Tecnologia.

Problemi/sfide di gestione dei dati anagrafici.

• Utensili

  Nel mondo del Master Data Management gli strumenti stanno diventando ogni giorno più cruciali, ma come si seleziona quello giusto? Qual è lo scopo e l'obiettivo di questo set di strumenti? Pensa chiaro e pensa alle esigenze future della tua azienda.

• La domanda del perché

  L'importanza del "perché" è spesso fraintesa. È fondamentale coinvolgere tutti e fornire loro la conoscenza dell'importanza della gestione dei dati anagrafici. Consenti all'azienda e alle persone di far loro comprendere appieno i vantaggi.

• Governo

  La gestione dei dati anagrafici può essere complessa solo essendo dati anagrafici. Basta guardare la modellazione e gli standard all'interno dei tuoi dati anagrafici. Politiche chiare e regole aziendali relative ai dati anagrafici eliminano la complessità. Introdurre la governance per avere una chiara panoramica delle responsabilità.

• Torna all'inizio

  Da dove si inizia con la gestione dei dati anagrafici? Creare un punto di partenza per è la prima cosa importante da fare. Hai fatto i preparativi giusti? È tutto pronto per affrontare una gestione "professionale" dei dati anagrafici? In caso contrario, non esitare a tornare indietro per iniziare e disegnare il nuovo schizzo

• Sponsorizzazione

  La sponsorizzazione da preferibilmente di livello C o senior management è un elemento cruciale per il successo. Il decisore deve stare dietro l'obiettivo e conosce l'importanza del progetto.

• Definizioni del modello

  Un modello di dati anagrafici di solito non è chiaro o non è ancora in atto. Pertanto, la definizione del modello con diversi livelli di dati anagrafici di primo e secondo livello o metadati è fondamentale per rendere l'integrazione dei dati anagrafici più semplice e comprensibile.

• Talento e Conoscenza

  Master Data Management non è solo un progetto. La gestione dei dati anagrafici dovrebbe essere considerata la spina dorsale delle organizzazioni. Combinare le conoscenze di persone esperte e giovani talenti aiuta a fornire una struttura e il risultato a cui si aspira. Ottieni una squadra "equilibrata" che abbia le capacità per svolgere il lavoro.

Obiettivi della gestione dei dati anagrafici

• L'obiettivo principale di Master Data Management (MDM) è promuovere una base condivisa di definizioni di dati comuni all'interno dell'organizzazione, ridurre l'incoerenza dei dati all'interno dell'organizzazione e migliorare il ritorno complessivo sull'investimento IT.
• Esiste un livello ragionevole di standardizzazione tra i processi MDM.
• I processi MDM sono gestiti in modo coerente in tutta l'organizzazione.
• Il ciclo di vita dell'MDM è controllato in modo efficace, pur consentendo velocità e agilità.
• Un'organizzazione è in grado di prendere decisioni aziendali chiave e critiche in merito ai dati. Questa organizzazione è riconosciuta, rispettata e utilizzata

Capacità di gestione dei dati anagrafici

• Trasparenza
• Intelligenza aziendale
• Conformità
• Time-to-Value
• Automazione
• Data Diluvio e Complessità: può elaborare in modo efficiente tonnellate di record di dati complessi.
• Dati di alta qualità
• Linea di dati
• Efficacia dei costi.

Domande frequenti sulla gestione dei dati anagrafici

D. Casi d'uso della gestione dei dati anagrafici

R. Di seguito sono riportati i casi

• Gestione dei dati per il Data Warehousing: Ciò garantisce che i dati da utilizzare vengano elaborati nell'elaborazione analitica in tempo reale in modo che gli utenti possano ridurre il tempo di acquisizione dei dati fino a quando non sono necessari per l'analisi.
• Data Management for Analytics: questo è particolarmente inteso a supportare l'elaborazione analitica e anche l'uso di linguaggi di programmazione di machine learning e data science.
• Gestione dei dati per la governance: la governance dei dati è costituita principalmente da un insieme di framework sviluppati appositamente per garantire dati affidabili ed eccellenti. Implementazione di un governo
• Gestione dei dati per la conformità: l'uso del software di gestione dei dati è molto importante per mantenere le normative e la conformità dei dati. Con l'elevata attenzione prestata allo stato attuale della privacy e della protezione dei dati, ciò rende questo un caso d'uso vitale per la gestione dei dati master.

D. Differenza tra Data Governance e Master Data Management

UN.

D. Chi dovrebbe essere coinvolto nei programmi MDM?

R. Questi sono coinvolti

• Responsabile del programma
• Responsabile del progetto
• Amministratore di sistema
• Sviluppatore
• Analista di affari
• Architetto dei dati
• Utenti finali
• Consiglio di governo

D. Dove posso saperne di più su MDM?

R. Scopri di più sull'MDM utilizzando piattaforme di apprendimento digitale online come VISO MDM.

Pensieri finali

La gestione dei dati anagrafici è una parte essenziale di qualsiasi processo aziendale, è necessario che ogni struttura aziendale sia in grado di riconoscere e utilizzare pienamente il potenziale dei dati e il reddito potenziale per raggiungere il successo.

L'applicazione di un sistema sostenibile di gestione dei dati master è un grosso problema poiché la misurazione e il monitoraggio della qualità dei dati devono essere eseguiti su base continua. Pertanto, è necessario adottare misure preventive per garantire un flusso di processo regolare.

Per avere un processo MDM efficiente, l'azienda deve impegnarsi a renderlo una componente permanente della strategia dei dati, dovrebbe comportare una governance affidabile e il supporto del top management e di altri dipartimenti aziendali.

La difficoltà di correggere i dati esistenti e i problemi di sistema non dovrebbe ostacolare l'applicazione di MDM. Gli obiettivi principali del concetto MDM dovrebbero essere chiari in base al vantaggio aziendale, è consigliabile applicare MDM a tutte le nuove origini dati e applicazioni. Ciò getterà gradualmente le basi per il suo utilizzo sui dati e sui sistemi esistenti.

Altre risorse utili:

Ruolo della piattaforma di gestione dei dati nella pubblicità digitale

Le sfide della gestione dei big data per cui i CIO dovrebbero essere preparati

Buone pratiche di gestione dei dati che i CIO dovrebbero seguire