기업을 위한 마스터 데이터 관리의 효과적인 이점

마스터 데이터 관리 덕분에 이제 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 표시할 수 있습니다. 비용이 많이 드는 손실을 제거함으로써 오늘날 기업은 마케팅 및 운영 전략 활동에 집중할 수 있습니다. 이는 특히 기업 세계에서 일어나는 주요 인수합병 때문에 중요한 이점입니다.

• 통계
• MDM의 장점
• MDM 과제
• 결론

• 지난 10년 동안 Gartner는 전 세계 MDM(마스터 데이터 관리) 소프트웨어 매출이 2012년까지 19억 달러에 이를 것으로 예측했습니다.
• 2011년부터 2012년까지 매출이 21% 증가했습니다.
• 시장은 2015년까지 32억 달러로 성장했습니다.

마스터 데이터 관리는 비즈니스 전반에 어떤 이점을 제공합니까?

• 중복 제거

  모든 표준 조직에는 법인의 효과적인 기능을 위해 설정된 부서와 단위가 있습니다. 이러한 하위 수준에는 각 부서의 특정 목표를 달성하도록 설계된 다양한 범주의 팀이 있습니다.

  이러한 팀 중 일부에는 마케팅 팀, 영업 팀, 정보 기술 팀 및 연구 개발 팀이 포함됩니다. 이 모든 팀은 고객과 직접 또는 간접적으로 상호 작용합니다.

  고객과의 상호 작용 과정에서 팀은 고객으로부터 수집된 데이터를 수집하고 유지 관리해야 합니다. 이 중요한 데이터는 해당 기능 단위가 효과적으로 임무를 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 이 프로세스의 단점은 데이터 반복과 사용되지 않는 데이터가 남아 있기 때문에 중복이 불가피하다는 것입니다.

  마스터 데이터 관리의 이점 중 하나는 데이터 중복성을 제거한다는 것입니다. 또한 데이터가 단일 중앙 위치에 있도록 합니다.

• 마스터 데이터 편집

  회사의 다양한 기관에서 다양한 출처의 기록을 호스팅하고 유지 관리하는 프로세스는 매우 어렵습니다. 이는 데이터 변경이나 데이터 업데이트가 다른 부서와 분리된 특정 부서 단위 내에서 분리되어 발생하기 때문입니다.

  불행히도, 변경 사항이나 업데이트가 전체에 반영되지 않기 때문에 동일한 조직 내에서 데이터 불일치가 발생합니다. 기능 부서장은 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터에 의존하지만 이러한 데이터는 신뢰할 수 있어야 합니다.

  잘못되거나 부정확한 데이터를 기반으로 내린 비즈니스 결정은 비즈니스에 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이것은 회사의 수백만 달러의 수익 손실만큼 나쁠 수 있습니다.

  이러한 위험을 피하는 유일한 방법은 신뢰할 수 있고 정확하며 업데이트된 데이터 기록을 보유하는 것입니다. 마스터 데이터 관리는 모든 단일 지점에 반영되는 일반 편집에 영향을 주어 이 문제를 해결합니다.

• 유용하고 효과적인 데이터 분석

  조직에서 데이터 기록의 중요성과 무결성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 신뢰할 수 있는 데이터는 정확하고 명시적이며 최신 상태여야 합니다. 이는 비즈니스 결정의 품질이 제시된 데이터의 품질을 직접적으로 반영하기 때문입니다.

  부정확한 데이터에 대해 부정확한 분석을 수행하면 유용하지 않고 효과가 없는 잘못된 결과가 나옵니다. 이 바람직하지 않은 결과의 해결책 또는 방법은 마스터 데이터 관리입니다.

  데이터 레코드에 대한 마스터 데이터 관리를 구현하는 주요 이점 중 하나는 유용하고 효과적인 데이터 분석입니다.

• 주요 데이터가 들어갑니다

  오늘날 기업이 직면한 주요 과제 중 하나는 정보 과부하 문제입니다. 다양한 이유로 여러 부서에서 다양한 소스에서 수집한 데이터가 너무 많습니다.

  일반적으로 수집된 대량의 데이터는 개별 부서의 작업 및 목표와 관련이 있습니다. 회사의 가장 강력한 의사결정 기관이자 최종 권한인 집행부는 회사의 정책을 결정합니다.

  이를 위해 중간 관리 간부는 경영진에게 브리핑을 해야 합니다. 이 연습에 관련된 관리자는 검증 가능한 데이터를 사용하여 자신의 직위를 지원해야 합니다. 이것이 의미하는 바는 엄청난 양의 데이터를 필터링하거나 간소화해야 한다는 것입니다. 마스터 데이터 관리는 유용하고 관련성이 높은 데이터만 생성함으로써 이를 가능하게 합니다.

• 신뢰할 수 있는 데이터

  비즈니스 운영은 조직의 원활한 운영을 구성하는 중요한 프로세스의 일부입니다. 그러나 비즈니스 운영이 효과적이고 효율적이려면 정보가 필요합니다.

  비즈니스가 제대로 작동하려면 다양한 기능 단위에서 얻은 데이터에 검증 가능한 출처가 있어야 할 뿐만 아니라 진위도 입증되어야 합니다.

  마스터 데이터 관리의 이점은 비즈니스 관리자가 모든 데이터 소스를 하나의 핵심 노드로 조정하는 데 도움이 됩니다.

  따라서 담당 직원이 주요 데이터 노드의 신뢰성을 보장하기 위해 많은 노력을 기울이기 때문에 마스터 데이터 관리는 회사의 글로벌 권위 있는 데이터 소스가 됩니다.

• 데이터 일관성

  데이터에 대한 주요 문제 중 하나는 무결성입니다. 기업은 일상적인 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터에 크게 의존합니다. 이러한 비즈니스 결정은 종종 엄청난 결과를 가져옵니다. 이는 결정이 종종 조직이 이익을 낼 것인지 손실을 낼 것인지를 결정하기 때문입니다.

  매출이 증가할지 매출이 감소할지 결정할 수 있습니다. 이 외에도 수집된 데이터 중 일부는 경쟁업체에 대한 세부 정보도 캡처합니다. 이는 조직이 정확한 SWOT(강점, 약점, 기회, 위협) 분석을 수행하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다.

  경쟁업체의 성공은 그 경쟁업체가 시장 점유율의 더 큰 부분을 차지하기 때문에 위협 그룹화에 해당합니다. 이것이 의미하는 바는 경쟁업체의 수익 증가와 귀사의 수익 감소입니다.

  따라서 데이터의 무결성을 의심해서는 안 됩니다. 데이터 무결성의 주요 특성은 데이터 일관성입니다. 마스터 데이터 관리가 하는 일은 데이터의 일관성을 보장하는 것입니다. 데이터가 일관성이 있다는 것은 신뢰할 수 있다는 의미이며, 이는 부서 내에서, 심지어 회사 전체에서 작업이 진행되는 속도를 향상시킵니다.

• 다중 플랫폼

  오늘날 비즈니스는 정보가 빠르게 생성되고 의사 결정이 신속하게 내려진다는 의미에서 사실상 빛의 속도로 진행됩니다. 더 나아가 세계가 이제 지구촌이라는 사실도 인식해야 합니다.

  이것이 의미하는 바는 인터넷 비즈니스맨이 이제 지역, 국가, 지역 및 대륙을 가로질러 상호 작용할 수 있다는 것입니다. 이러한 비즈니스 상호 작용의 대다수는 사람들이 물리적으로 서로 만나지 않고 발생합니다.

  거래에 영향을 미치는 비즈니스의 또 다른 요소는 여러 비즈니스 플랫폼의 확산입니다. 과거에는 이해 관계자 간의 물리적 회의를 통해 비즈니스가 이루어졌지만 지금은 영역이 다릅니다.

  이제 여러 플랫폼을 사용할 수 있으며 비즈니스 목적으로 설정되었습니다. 여기에는 물리적 공간, 사이버 공간 및 클라우드가 포함됩니다. 마스터 데이터 관리의 이점은 이러한 모든 플랫폼에서 데이터 가용성을 보장합니다.

• 유연성

  여러 데이터 관리 기술이 존재합니다. 이러한 메커니즘의 유일한 목적은 데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하는 것입니다. 전 세계의 기업들은 데이터에 막대한 투자를 하고 있습니다.

  이는 신뢰할 수 있는 데이터가 사실상 현대 비즈니스의 생명선이기 때문입니다. 데이터가 부족한 회사는 정확한 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 관점을 가질 수 없습니다.

  회사의 데이터 비축은 여러 작업과 절차를 거쳐야 합니다. 기업은 데이터 무결성을 유지하기 위해 이 작업을 수행합니다. 이 활동은 데이터 사용 액세스 목록, 데이터 가용성, 데이터 유지 관리 및 데이터 저장을 다룹니다. 데이터 유연성은 다른 것보다 마스터 데이터 관리에서 훨씬 더 큽니다.

• 간편한 백업

  회사의 데이터 저장소는 회사가 소유한 주요 자산의 일부입니다. 따라서 높은 수준의 보안이 필요합니다. 해커는 회사의 인프라에 침입하여 귀중한 데이터 기록을 훔칠 수 있습니다.

  데이터 기록에는 판매 수치, 생산 단위 기록, 인사 기록(개인 정보를 침해할 수 있음), 시장 조사, 곧 출시될 프로토타입의 디자인에 이르는 모든 항목이 포함될 수 있습니다.

  그 과정에서 그리고 일반적으로 해커는 자신의 흔적을 은폐하기 위해 시스템에 웜과 바이러스를 도입하는 경향이 있습니다. 이로 인해 중요한 데이터가 손상되거나 완전한 데이터 손실이 발생하는 경우가 많습니다.

  마스터 데이터 관리에서 리소스를 중앙에서 관리하면 데이터를 훨씬 더 간단하게 백업할 수 있습니다.

• 향상된 사용성 및 비즈니스 효율성

  데이터 관리 소프트웨어는 원활하고 성공적인 비즈니스 운영에 필수적입니다. 따라서 가능한 한 사용자 친화적으로 설계하는 것이 중요합니다.

  비즈니스 문제의 모든 다양한 부서, 해당 팀 및 모든 간부는 사용하고 배포하기 쉬운 마스터 데이터 관리 혜택 패키지를 찾아야 합니다.

  모든 기업은 가능한 한 가장 효율적인 방식으로 운영되기를 원하고 모든 기업은 서비스 제공에 있어 가능한 한 효과적이기를 원합니다.

  마스터 데이터 관리의 이점은 데이터를 사용하기 쉽게 만들어 비즈니스 운영을 향상시킴으로써 이 목표를 달성할 가능성을 만듭니다.

• 역할 기반 액세스

  마스터 데이터 관리의 이점 중 하나는 소프트웨어 패키지의 기능과 다양성입니다. 관리자는 시스템에 대한 권한을 설정할 수 있습니다.

  이것이 의미하는 바는 마스터 데이터 관리를 통해 회사 데이터를 매우 큰 방식으로 관리할 수 있다는 것입니다. 간부, 관리 상태, 책임 수준 및 기능적 역할에 따라 회사 직원에게 특정 권한과 권한을 부여할 수 있습니다.

  따라서 회사 내 승인 수준에 따라 특정 개인에 대한 액세스를 허용하거나 거부할 수 있습니다. 이 기능의 장점은 직원의 직무 역할에 특정한 정보만 제공하여 시스템 전체의 보안을 강화할 수 있다는 것입니다.

• 효율성 향상

  따라서 모든 조직의 목표는 보다 효율적이 되는 것입니다. 낭비와 손실을 제거해야 합니다. 반면에 해커와 불량 개체의 목표는 데이터를 손상시키고 훔치는 것입니다.

  이로 인해 데이터가 손상될 뿐만 아니라 때때로 액세스할 수 없게 됩니다. 이러한 데이터는 조직에 쓸모가 없으며 데이터 관리에 투입된 공수 손실과 수익 손실을 나타냅니다.

  데이터 무결성은 직원이 작업을 완료할 수 있도록 하는 핵심 요구 사항이므로 항상 유지되어야 합니다. 따라서 손상된 데이터를 제거해야 합니다. 마스터 데이터 관리는 이러한 데이터 풀을 제거하여 생산성을 높이고 효율성을 향상시킵니다.

• 저품질 데이터 제거

  스토리지에 있는 데이터가 더 이상 사용되지 않고 정확하지 않으며 확인할 수 없는 경우 품질이 좋지 않은 것입니다. 신뢰할 수 없는 데이터를 기반으로 비즈니스 결정을 내릴 수는 없습니다. 그렇게 하면 잘못된 결정이 내려질 수 있기 때문입니다. 또한 회사 수익은 수익을 잃게 되어 바람직하지 않습니다.

  

  따라서 이를 피하는 유일한 방법은 데이터의 안정성 측면에서 좋은 품질을 보장하는 것입니다. 마스터 데이터 관리가 하는 일은 모든 데이터 뱅크를 하나의 중앙 위치로 풀링하는 것입니다. 이 중앙 위치는 회사의 기능 단위인 모든 관련 당사자가 액세스할 수 있습니다.

  그러나 이를 실행 가능하게 하고 요구되는 품질 표준을 충족하려면 데이터 작업을 해야 합니다. 마스터 데이터 관리의 이점 중 하나는 먼저 스토리지를 보호하고 업데이트하고 품질이 떨어지는 데이터를 제거하는 것입니다.

• 향상된 의사 결정

  마스터 데이터 관리 이면의 전체 개념은 데이터 뱅크의 중앙 집중화, 보안 및 저장입니다. 더 나은 품질의 데이터를 갖는 결과는 더 나은 품질의 의사 결정입니다. 기능 단위는 최종 권한 소스로 중앙 풀에 의존합니다.

  이 중앙 저장소는 권한 수준에 따라 부여된 액세스 권한으로 리소스가 필요할 때마다 액세스할 수 있습니다. 마스터 데이터 관리의 이점 중 하나는 조직 내의 다른 사업부에서 풀링된 리소스를 활용할 수 있다는 것입니다.

  그 결과 솔루션 오퍼링이 어떻게 생겼는지 더 잘 이해하고 더 잘 이해할 수 있습니다. 마케팅 팀이 수행한 마케팅 설문 조사에서 얻은 통찰력은 영업 팀에 엄청난 이점이 될 수 있습니다. 결과는 향상된 의사 결정입니다.

• 우수한 규정 준수

  현대 비즈니스 세계의 모든 산업에는 정부 기관인 규제 기관이 있습니다. 이 정부 기관은 법을 위반하는 회사의 경우 감독, 규제 및 제재 권한이 있습니다.

  같은 맥락에서, 정식으로 등록된 모든 조직 기관에는 규제 기관에서 준수해야 하는 특정 표준이 있습니다. 여기에는 운영 라이센스 구매, 회비 지불 및 엄격한 운영 표준 준수가 포함됩니다.

  중앙 집중식 데이터 풀을 생성, 구성 및 유지 관리하면 비즈니스에 고유한 이점이 있습니다. 해당 산업에 대해 정의된 규제 표준 준수 수준을 쉽게 추적할 수 있습니다. 라이센스 등의 갱신 전에 만료 날짜를 만나고 유지하는 것이 비교적 쉽습니다.

• 효과적인 우선순위 지정

  기업 조직에서는 고객과 회사의 다양한 부서 팀 사이에 여러 비즈니스 관계가 존재합니다. 이러한 관계 중 일부에는 고객 – 영업 팀 관계, 고객 – 마케팅 팀 관계, 고객 – 지원 팀 관계 및 고객 – 고객 관리 팀 관계가 포함됩니다.

  이것들은 모두 전략적 고객 관계이며 육성하고 유지해야 합니다. 그래야 하는 이유는 고객이 없으면 사업도 매출을 올릴 수 없고 매출이 없으면 매출도 없고 매출이 없으면 이윤도 없기 때문입니다. 이익을 내지 못하는 사업은 결국 망합니다.

  이러한 모든 전략적 고객 관계는 귀중한 데이터를 생성합니다. 대조 후 중앙 풀에서 얻은 데이터를 보호하는 것이 중요합니다. 이 위치는 요청 시 회사의 다양한 부서에서 액세스할 수 있습니다.

  마스터 데이터 관리(1)가 하는 일은 다양한 전략적 고객 관계 사이에 존재하는 연관성에 대한 통합된 보기를 제공하는 것입니다. 이 관점은 당신이 내리는 비즈니스 결정의 질을 높이는 데 도움이 됩니다.

가장 큰 마스터 데이터 관리 과제는 무엇입니까?

• 이해관계자 참여

  마스터 데이터 관리와 관련하여 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 이해 관계자 참여입니다. 관련 이해 관계자를 참여시키는 것이 중요하고 중요합니다. 구현 과정에서 발생하는 대부분의 활동은 백엔드에서 이루어집니다.

  이는 수행된 많은 작업이 일반적으로 대다수의 다른 팀에서 볼 수 없음을 의미합니다. 결과적으로 직원은 IT 팀의 책임 범위에 속하고 영향 범위를 벗어나는 활동으로 간주합니다.

  따라서 다른 사업부의 교차 기능 팀 구성원을 위한 교육 과정을 시작해야 합니다. 마스터 데이터 관리의 이점에 대해 교육해야 합니다.

• 경영진 후원

  조직 내에서 마스터 데이터 관리를 채택, 유지 및 유지해야 하는 경우 경영진을 참여시켜야 합니다. 이것은 종종 관리자에게 주요 과제입니다.

  취득한 자산을 전체적으로 후원하고 지원하는 임원이 필요합니다. 이를 달성하려면 시스템의 실행 가능성에 대해 경영진을 설득할 방법을 찾아야 합니다.

  또한 경영진은 회사가 소프트웨어를 사용하여 얻을 수 있는 이점이 무엇인지도 확인해야 합니다. 이를 수행하는 유일한 방법은 자산 구현의 직접적인 결과인 성공 사례를 제시하는 것입니다.

  이 외에도 마스터 데이터 관리 소프트웨어를 다른 CRM 시스템과 통합하는 과정에 이들을 포함시켜야 합니다.

• 관련 없는 요구사항의 입력

  마주할 수 있는 또 다른 문제는 관련 없는 요구 사항을 마스터 데이터 관리에 입력하는 것입니다. MDM 자산을 시작하고 실행하려면 최적으로 작동하도록 특정 매개변수를 설정해야 합니다.

  데이터의 주요 속성인 관련 요구 사항만 설정에 포함하는 것이 중요합니다. 다른 관련 없는 매개변수가 들어가면 시스템 기능이 손상됩니다.

  결과적으로, 이는 데이터를 기반으로 하는 잘못된 결론으로 ​​이어져 잘못된 결정을 초래할 수 있습니다. 이는 향후 무효화하기가 매우 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다.

• 효과적인 데이터 거버넌스 부족

  기술의 한 형태로서 마스터 데이터 관리만으로도 회사의 비즈니스를 추진하기에 충분하다고 가정하는 것은 실수입니다. 실제로 자산은 조직의 특정 요구 사항에 따라 결정된 표준에 맞게 사용자 정의된 경우에만 최대 수율을 출력합니다.

  이것이 의미하는 바는 마스터 데이터 관리가 순전히 기술 솔루션만으로는 성공할 수 없다는 것입니다. 동시에 회사의 비즈니스 목표에 따라 정의되고 추진되어야 합니다.

  이것은 당신이 직면하게 될 중요한 도전입니다. 따라서 효과적인 데이터 거버넌스가 매우 중요합니다.

• 적절한 도구

  마스터 데이터 관리에서 적절한 도구를 얻는 것 또한 일반적인 과제입니다. 처음부터 이것을 바로 잡는 것이 중요합니다. 그러나 올바른 선택을 하는 방법이 궁금할 수 있습니다.

  선택을 할 때 어떤 기준을 적용합니까? 도구에서 어떤 기능을 주의해야 합니까? 원하는 모든 도구를 선택할 수 있습니까? 이런 종류의 질문 중 일부는 머릿속을 맴돌 수 있습니다.

  다음은 올바른 선택을 하는 데 도움이 될 것입니다. 첫째, 조직의 요구 사항을 명확하게 정의해야 합니다. 회사의 현재 요구 사항은 무엇입니까? 회사의 미래 요구 사항은 무엇입니까? 확장 및 성장 측면에서 미래에 대한 예측을 시도하십시오.

  이 외에도 조직의 비전과 사명 선언문을 면밀히 검토해야 합니다. 향후 요구 사항에 대한 예측과 계획이 회사의 비전 및 사명 선언문과 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다. 마지막으로 취득하려는 자산의 목적과 목표를 정의해야 합니다.

• 모델 정의

  마스터 데이터 관리에는 마스터 데이터 모델이 필요합니다. 이 마스터 데이터 모델에는 명확한 정의가 필요합니다. 처음에는 명확하지 않을 수 있기 때문에 어려울 수 있습니다.

  또한 최종적으로 결정하는 모델이 무엇이든 회사의 고유한 요구 사항을 충족해야 합니다. 첫 번째 계층 마스터 데이터와 첫 번째 계층 메타데이터는 물론 두 번째 계층 마스터 데이터와 두 번째 계층 메타데이터가 필요합니다.

  그런 다음 얻은 마스터 데이터 및 메타 데이터의 모든 계층으로 정의한 모델을 오버레이해야 합니다. 목표는 통합 프로세스를 단순화하는 것입니다.

• 복잡한 현재 상황

  비즈니스에서 기업은 성장이 기대되고 바람직하기 때문에 성장을 계획합니다. 성장은 해외 지사 및 지역 사무소의 토지 취득 측면에서 확장, 더 많은 인력, 더 많은 고정 자산 및 더 많은 부동산을 의미합니다.

  성장은 또한 비즈니스 운영을 향상시키기 위해 더 많은 시스템을 인수하는 것으로 해석됩니다. 이는 자동으로 각 시스템을 획득할 때마다 데이터 저장소가 거의 기하급수적으로 증가함을 의미합니다.

  그러나 이 상황은 데이터가 겹치기 때문에 심각한 문제를 야기합니다. 마스터 데이터 관리가 복잡해지기 때문에 이 문제를 해결할 방법을 찾아야 합니다.

• 재능과 지식

  마스터 데이터 관리는 오늘날의 현대 비즈니스 시스템의 효과적인 운영에 매우 중요합니다. 이는 기술, 계획 및 설계를 넘어 실제로 비즈니스 문제의 핵심이 될 정도로 중요합니다.

  인력은 여전히 ​​시스템 뒤에 있는 두뇌이기 때문에 인적 자본은 여전히 ​​조직에서 가장 중요한 자원입니다. 또한, 숙련도와 능력을 갖춘 사람들은 여전히 ​​비즈니스가 번창하기 위한 핵심 요구 사항입니다.

  따라서 앞으로 나아가는 가장 좋은 방법은 인적 자본을 마스터 데이터 관리에 적용하는 것입니다. 이를 위해서는 인간의 기술과 경험을 융합하여 원하는 고유한 종류의 시스템을 구축해야 합니다. 즉, 특별히 엄선된 팀을 해당 작업에 고유하게 적합한 태스크 포스로 구성해야 합니다.

• 표준 설정

  마스터 데이터 관리에서 표준을 설정하는 것은 매우 어렵습니다. 이것은 아마도 그것과 관련된 가장 어려운 도전일 것입니다. 표준은 조직의 모든 구성 사업부가 상호 이해에 도달한 경우에만 구속력이 있습니다.

  채택할 표준은 조직의 목표와 일치해야 합니다. 그 외에도 회사 내의 모든 사업부가 부서 목표의 매개변수 내에서 이를 구현할 수 있어야 합니다.

• 시작으로 돌아가기

  많은 관리자가 전 세계 기업에서 공통적으로 겪는 어려움을 겪고 있습니다. 문제는 마스터 데이터 관리를 어디서부터 시작해야 하는지와 구현을 시작하는 방법을 아는 것입니다.

  당신이해야 할 일은 드로잉 보드로 돌아가서 따라야 할 절차를 항목화하는 것입니다. 준비가 적절하고 필요한 모든 자원이 준비되어 있는지 확인해야 합니다.

  이것은 구현을 위한 청사진 또는 가이드 역할을 합니다. 따라서 원점을 설정하고 거기에서 프로세스를 시작하십시오.

결론

마스터 데이터 관리는 업계의 글로벌 모범 사례의 전형입니다. 다양한 아키텍처, 플랫폼 및 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

비용 오버헤드를 상당히 줄여주기 때문에 이 귀중한 자산의 능력을 활용하는 것이 좋습니다. 이는 모든 비즈니스에 바람직합니다. 이익을 늘리고 비용을 절감하는 것입니다. 마스터 데이터 관리를 통해 이를 실현할 수 있습니다.

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