마스터 데이터 관리란 무엇입니까?

마스터 데이터 관리 또는 MDM은 비즈니스에 따라 마스터 데이터를 중앙 집중화, 구성, 관리, 분류, 현지화, 동기화 및 강화하는 데 사용되는 거대한 프로세스입니다. 회사의 영업, 마케팅 및 운영 전략의 규칙은 마스터 데이터 관리(MDM)입니다.

• 또한 전 세계 기업의 42%가 이제 스스로를 모바일 퍼스트라고 생각합니다.
• 글로벌 MDM 엔터프라이즈 소프트웨어 시장은 2013년부터 2018년까지 23.95%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
• Frost & Sullivan은 또한 엔터프라이즈 MDM 시장이 2011년 1억 7,860만 달러에서 2018년까지 7억 1,240만 달러로 성장할 것으로 예상했습니다*.

• 마스터 데이터란 무엇입니까?
• 마스터 데이터 관리 유형
• 마스터 데이터 관리 정의
• MDM 역할
• MDM 구현
• 왜 마스터 데이터 관리인가?
• MDM은 어떻게 작동합니까?
• MDM은 어떻게 도움이 됩니까?
• 지연된 MDM 구현 대 MDM 구현 시작
• MDM 성공을 달성하는 방법
• MDM 아키텍처
• 인기를 얻고 있는 MDM
• MDM의 원리
• 특징
• 마스터 데이터 관리 보안
• MDM 예
• MDM의 분야
• 도전
• MDM의 목표
• 마스터 데이터 관리 기능
• 자주 묻는 질문
• 마지막 생각들

마스터 데이터란 무엇입니까?

마스터 데이터는 특정 비즈니스의 운영에 매우 중요한 주요 데이터를 참조하거나 설명합니다. 기업에서 MDM이 잘 구성되도록 하는 도구, 혁신, 기술 및 프로세스를 설명하는 데 사용할 수 있습니다.

마스터 데이터의 다른 유형과 마스터 데이터의 도메인은 무엇입니까?

마스터 데이터 유형:

• 참조 데이터
  참조 데이터는 다른(마스터 또는 트랜잭션) 데이터 필드에서 사용할 수 있는 값 집합을 나타내도록 설계되었습니다.

• 엔터프라이즈 마스터 데이터
  이 모델은 위치에 관계없이 기업 전체에서 사용되는 기본 비즈니스 데이터의 단일 소스입니다.

• 마켓 마스터 데이터
  위치에 관계없이 시장 전체에서 사용되는 기본 비즈니스 데이터의 단일 소스를 상징합니다. 이는 가치 사슬 내에서 여러 기업에서 사용할 수 있다는 점에서 기업 마스터 데이터와 대조됩니다.

• 비정형 데이터
  백서, 이메일, 잡지 기사, 제품 사양, 마케팅 자료 및 PDF 파일에 있는 데이터입니다.

• 거래 데이터
  판매, 배송, 인보이스 등의 비즈니스 이벤트에 관한 데이터입니다. 일반적으로 역사적 의미가 있거나 다른 시스템에서 분석하는 데 필요합니다.

• 계층적 데이터
  다른 데이터 간의 관계를 저장합니다. 회계 시스템의 일부로 저장하거나 실제 관계에 대한 설명으로 별도로 저장할 수 있습니다.

마스터 데이터 도메인:

• 고객 마스터 도메인 및 제품 마스터 도메인.
• 직원
• 유산
• 위치 및
• 금융 기관

마스터 데이터 관리란?

마스터 데이터 관리는 판매 비즈니스 규칙에 따라 데이터를 강화하기 위해 데이터를 구성, 중앙 집중화, 현지화, 관리 및 동기화하는 표준 절차입니다. 비즈니스 지향 프로그램으로 조직의 마스터 데이터가 정확하고 정확한지 확인하는 데 사용됩니다.

마스터 데이터 관리 이니셔티브는 예측 불가능성을 제거하고 전반적인 비즈니스 운영을 업그레이드하는 데 도움이 됩니다. MDM 개념은 마스터 데이터의 일관성을 유지하는 데 사용되는 사람, 프로세스 및 시스템을 포함합니다.

마스터 데이터 관리 역할:

1) 데이터 거버넌스

이것은 데이터 관리를 위한 정책, 표준 및 프로세스를 정의하는 이해 관계자의 얽힌 교차 기능 그룹입니다. 그들의 노력의 결과는 MDM 솔루션 구현을 위한 요구 사항을 나타냅니다. 관리 기능은 데이터 스튜어드십 팀에게도 책임이 있습니다. 아래는 거버넌스 팀 내의 상위 수준 역할을 정의합니다.

• 비즈니스 이해 관계자: 재무, 마케팅, HR 등과 같은 조직 전체의 비즈니스 기능 이익을 위한 다양한 대표자입니다. 이상적으로는 이러한 개인이 리더십 또는 임원 역할에 있으며 장벽을 허물고 신뢰를 제공할 수 있습니다. 거버넌스 기능의 출력.

• 비즈니스 분석가: 비즈니스 이해 관계자와 마찬가지로 비즈니스 분석가는 거버넌스 조직의 검토 및 승인을 위해 정책, 표준 및 프로세스의 초안을 작성하고 거버넌스 기능을 위한 많은 작업을 수행하는 여러 비즈니스 기능의 개인입니다.

• 정보 기술 이해 관계자: 그들은 정책, 표준 및 프로세스를 선택한 마스터 데이터 관리(1) 플랫폼에 맞추는 데 도움을 주고 정보를 되돌릴 수 있는 통로를 제공하는 IT 담당자이며 일반적으로 아래 나열된 역할의 하위 집합입니다. 기술팀에.

2) 정보기술

그들은 데이터 관리 솔루션을 설치, 구성 및 유지 관리하는 IT의 리더이자 기술 리소스입니다. 일부 역할에는 전용 리소스가 있는 반면 다른 역할에는 시간제 MDM으로 작업합니다.

• 솔루션 소유자: IT 관점에서 MDM 솔루션을 소유하는 IT 임원입니다. 이 사람은 MDM을 전담하는 기술 리소스를 관리하고 종종 소프트웨어 공급업체와의 관계를 소유합니다. 솔루션 소유자는 일반적으로 거버넌스의 IT 담당자입니다.

• 프로젝트 관리자: 프로젝트 팀의 일상적인 활동을 관리하는 책임이 있는 사람.

• MDM 관리자: 데이터 모델링, 비즈니스 규칙에서 프론트 엔드 사용자 경험에 이르기까지 MDM 플랫폼 자체를 구성하는 전문가입니다. 대규모 조직에서 이러한 리소스는 종종 정규직 MDM 전용입니다.

• 정보 설계자(Information Architect): MDM 플랫폼을 사용하여 구현할 데이터 모델 및 프로세스를 설계하는 데 도움이 되는 IT와 비즈니스 간의 도관입니다.

3) 데이터 스튜어드

재무에서 마케팅, 영업에서 운영에 이르는 비즈니스 리소스입니다. 그들은 실습 주제 전문가이며 데이터의 실제 관리를 담당합니다. 그들은 정보와 데이터와 그 품질에 대해 관심을 갖고 있습니다. 그들은 초기에 그리고 지속적으로 데이터를 수정, 정리 및 관리할 수 있는 자원을 갖게 될 것입니다.

마스터 데이터 관리의 중요성

• MDM은 데이터 관리에 대한 규정 및 정책 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다.
• MDM은 시간을 절약하고 회사의 운영 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
• MDM은 고객 데이터를 업데이트하고 오류를 제거하여 고객 만족도를 높입니다.
• MDM은 기업이 처리할 수 있는 데이터의 양을 늘려 성장과 확장성을 높이는 데 도움이 됩니다.
• MDM은 기업이 오류를 제거하고 데이터 품질을 개선하여 위험을 관리할 수 있도록 지원합니다.

마스터 데이터 관리는 어떻게 작동합니까?

MDM은 원시 데이터를 다른 비즈니스 프로세스에서 사용할 수 있는 구조화된 정보 제품으로 변환하여 작동합니다. 회사 플랫폼 전체에서 정보에 대한 신속하고 정확한 액세스를 향상하여 마스터 데이터 품질과 데이터 사용성을 관리하고 제어합니다.

마스터 데이터 관리는 참조 데이터를 사용하여 비즈니스의 데이터 요구 사항을 해결하기 위한 조직화된 방법으로 기능합니다. 효율적인 마스터 데이터 관리 시스템을 통해 고객이 참조 데이터에 즉시 액세스할 수 있습니다. 일반적으로 MDM은 운영 비용을 줄이고 시스템을 통합하며 데이터 구조를 단순화함으로써 도움이 됩니다.

MDM이 어떻게 도움이 됩니까?

1. MDM을 사용하면 제품, 서비스 및 비즈니스 활동을 판매 품질을 향상시킬 수 있는 조치에 집중할 수 있습니다.
2. MDM은 간단한 사용자 인터페이스 경험을 생성하여 기업이 고객 서비스를 수행하고 향상하는 데 도움이 됩니다.
3. MDM은 비즈니스 프로세스를 방해하는 비용이 많이 들고 돈이 많이 드는 활동을 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.
4. MDM은 다른 부서의 중복을 삭제하고 정확한 위치에 정보를 업데이트 및 저장하여 모든 비즈니스 데이터를 중앙 집중화하는 데 도움이 됩니다.
5. 전반적으로 MDM은 비즈니스 운영을 향상하고 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

마스터 데이터 관리를 구현하는 방법.

다음은 마스터 데이터 관리를 구현하기 위해 따라야 할 단계입니다.

• 마스터 데이터 관리를 비즈니스, 프로세스 개선 이니셔티브에 연결해야 합니다.
• 그런 다음 해당 프로세스 개선 이니셔티브와 관련된 모든 마스터 데이터 자산을 식별해야 합니다.
• 이니셔티브의 데이터 품질에 대한 현재 상태를 평가하고 프로파일링하는 것을 잊지 마십시오.
• 그런 다음 MDM의 우수하고 일관된 데이터에 기여하거나 궁극적으로 혜택을 받을 등록 시스템 및 구독 시스템에 필요한 모든 데이터 통합을 식별합니다.
• 그러면 MDM Hub와 참여하는 모든 엔터프라이즈 시스템 간의 데이터 교환 관계를 지원하는 가장 효과적인 MDM 구현 스타일을 결정할 수 있습니다.
• 또한 공유 가능한 모든 엔터프라이즈 데이터를 제어 및 연결하고 참조 데이터, 메타데이터 및 계층 구조를 비롯한 모든 비즈니스 도메인을 연결할 수 있는 유연하고 다용도의 마스터 데이터 관리 솔루션을 선택하십시오.

처음에 MDM을 구현하는 것과 기존 데이터 및 시스템의 문제를 수정하는 것의 차이점:

마스터 데이터 관리 성공을 달성하는 방법.

• 전체 조직에서 승인한 데이터 권한 설정

  데이터 거버넌스 정책 및 절차를 수립하고 수정하여 우선 순위를 정하고 능숙하게 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이는 잘 보호되고 규제된 MDM 데이터베이스에서 데이터 자산을 사용하고 액세스하는 방법을 설명하여 충돌을 해결하고 관리 성공을 향상시킵니다.

• 새로운 데이터 추가/애플리케이션에 MDM 적용

  조직에서 MDM을 사용하려면 일관성과 성공을 위한 노력이 필요합니다. 데이터 정책 및 규정은 모든 데이터 플랫폼에 걸쳐 구현되어야 합니다. 비즈니스의 모든 새 프로젝트가 시작될 때 MDM을 무시하면 전반적인 노력과 비용이 증가합니다.

  가장 효율적인 방법은 조직의 경험과 전문성을 높이는 데 도움이 되는 MDM으로 모든 새 프로젝트를 시작하는 것입니다. MDM을 시작하는 가장 좋은 방법은 새로운 프로젝트를 진행하기 위해 MDM을 적용하는 것입니다. 이를 통해 먼저 테스트하고 조직에서 전문 지식과 경험을 구축할 수 있습니다. 이렇게 하면 품질 보증(QA) 테스트 및 사용자 수락 테스트(UAT)에 의해 시행됩니다.

• 올바른 MDM 소프트웨어 선택

  모든 모델 MDM 소프트웨어에는 다음 기능이 있어야 합니다.

  – 회사 내 마스터 데이터 리소스에 대한 참조 및 액세스.

  – 정보 및 데이터 규정을 용이하게 하여 정의를 분류하고 쉽게 수정할 수 있습니다.

  – 데이터를 분석하고 검토하여 비즈니스에서 데이터 규정을 적절하게 구성하고 시행하는 데 능숙합니다.

  이러한 특성으로 인해 MDM 도구는 조직 내 데이터 통합에 적합하고 보다 중요한 역할에 참여합니다.

• 기존 및 레거시 시스템을 관리하는 MDM 기능에 영향: 기존 데이터 자산에 MDM을 사용하려면 많은 노력, 시간 및 비용이 필요할 수 있습니다. MDM이 성공하려면 MDM을 비즈니스 플랫폼에 적용하고 통합하기 위한 신중한 계획과 전략이 필요합니다. 새로운 마스터 데이터, 애플리케이션 및 프로세스에 MDM을 적용하면 MDM과 함께 새로운 데이터 플랫폼을 개선하고 구축할 수 있습니다.

더 읽어보기: 기업을 위한 마스터 데이터 관리의 효과적인 이점

마스터 데이터 관리 아키텍처

• 레지스트리 아키텍처

  이 아키텍처는 마스터 데이터를 읽어야 하지만 수정할 필요는 없는 다운스트림 시스템의 마스터 데이터에 대한 읽기 전용 보기를 제공합니다. 이 구현 아키텍처는 중복을 제거하고 마스터 데이터에 대한 일관된 액세스 경로(많은 경우 연합)를 제공하는 데 유용합니다.

  MDM 시스템의 데이터는 전체 마스터 데이터 레코드를 보유하는 애플리케이션 시스템에 대한 고유성과 상호 참조 정보를 적용하는 데 필요한 모든 마스터 데이터 속성의 얇은 조각일 뿐입니다. 이 시나리오에서 마스터 데이터 속성의 모든 속성은 MDM 시스템에 지속되는 속성을 제외하고 응용 시스템에서 조화 없이 낮은 품질로 유지됩니다.

  따라서 마스터 데이터는 MDM 시스템의 모든 속성에 대해 일관성이 없거나 완전하지 않습니다. 이 아키텍처의 장점은 일반적으로 다른 아키텍처에 비해 배포가 빠르고 비용이 저렴하다는 것입니다. 또한 IT 환경의 모든 마스터 데이터 레코드에 읽기 전용 보기를 제공하는 애플리케이션 시스템에 대한 침입이 적습니다.

  

• 하이브리드 아키텍처

  이 아키텍처는 MDM 시스템의 모든 마스터 데이터 속성을 완전히 구체화합니다. 마스터 데이터 작성은 MDM 시스템과 애플리케이션 시스템에서 발생할 수 있습니다. 완전성 관점에서 모든 속성이 있습니다. 그러나 일관성 관점에서는 수렴적 일관성만 부여됩니다. 그 이유는 MDM 시스템에 배포된 응용 시스템에서 마스터 데이터에 대한 업데이트 동기화에 지연이 있기 때문입니다. 이는 일관성이 보류 중임을 의미합니다. 전파 창이 작을수록 이 구현 아키텍처는 절대 일관성을 향해 더 많이 이동합니다.

  MDM 시스템에 로드하기 전에 마스터 데이터 모델의 모든 속성을 조정하고 정리해야 마스터 데이터 통합 ​​단계에 비용이 더 많이 들기 때문에 이 아키텍처를 배포하는 비용이 더 많이 듭니다. 또한 MDM 시스템과 마스터 데이터를 변경하는 애플리케이션 시스템 간의 동기화는 무료가 아닙니다.

  그러나 이 접근 방식에는 레지스트리 아키텍처 구현에서는 불가능한 여러 가지 이점이 있습니다.

  • 마스터 데이터 품질이 크게 향상되었습니다.
  • 더 이상 페더레이션이 필요하지 않기 때문에 일반적으로 액세스가 더 빠릅니다.
  • 마스터 데이터의 공동 작성을 위한 워크플로를 훨씬 쉽게 배포할 수 있습니다.
  • 이제 모든 마스터 데이터 속성이 중앙 집중화되어 마스터 데이터에 대한 보고가 더 쉬워졌습니다.

  

• 리포지토리 아키텍처

  이 아키텍처를 통해 마스터 데이터는 항상 일관되고 정확하며 완전합니다. 하이브리드 아키텍처의 주요 차이점은 이제 마스터 데이터에 대한 읽기 및 쓰기 작업이 모두 MDM 시스템을 통해 수행된다는 것입니다. 이를 달성한다는 것은 마스터 데이터를 변경할 필요가 있는 모든 애플리케이션이 MDM 시스템에서 제공하는 MDM 서비스를 호출하여 그렇게 하는 것을 의미합니다.

  결과적으로 지연을 유발하는 변경된 마스터 데이터의 전파가 더 이상 존재하지 않기 때문에 마스터 데이터에 대한 절대적인 일관성이 달성됩니다. 이 아키텍처로 MDM 솔루션을 배포하려면 애플리케이션 시스템에 대한 깊은 침입이 필요할 수 있으며, 마스터 데이터 변경 또는 2단계 커밋 인프라와 같은 글로벌 트랜잭션 메커니즘의 배포를 위해 MDM 시스템과 상호 작용하는 방식으로 비즈니스 트랜잭션을 가로챕니다.

  

  

MDM이 인기를 얻고 있는 이유는 무엇입니까?

MDM이 특히 대규모 비즈니스 조직에서 매우 인기를 얻고 있는 주된 이유는 효율성, 생산성 및 유연성 때문입니다.

마스터 데이터 관리의 원칙.

• 데이터 무결성

  모든 시스템의 출력은 입력만큼만 좋습니다. 올바른 것을 넣으면 올바른 것을 얻습니다. 이러한 정확성을 데이터 무결성이라고 합니다. 이미 보았듯이 주제의 이름 그대로 데이터는 MDM의 중심에 있습니다. 그리고 모든 부서에서 의존하는 데이터가 정확하지 않으면 모두가 고통을 받습니다. 처음에 언급했듯이 올바른 결정을 내리기 위해서는 데이터가 필요합니다. 이것은 주로 보고서 생성에 의해 촉진됩니다.

  시스템은 제공된 데이터를 기반으로 보고서를 생성합니다. 예를 들어, 시스템은 귀하가 판매하는 제품이 480개 있다고 표시할 수 있습니다. 그런 다음 과잉 생산을 피하기 위해 생산량을 줄이기로 결정할 수 있습니다. 이것은 분명한 의미가 있는 비즈니스 결정입니다.

  현장에서는 480개가 아니라 400개가 있을 수 있습니다. 370개를 판매한 다음 100개를 더 주문하면 재고가 있다고 생각할 수 있습니다. 그리고 여기서 문제가 발생합니다. 재고가 없어졌다고 생각하거나 잘못된 데이터를 입력했다는 것을 알 수 있습니다. 생산 재개로 인해 주문이 지연될 수 있습니다. 고객님께서도 배송지연으로 인해 불편을 겪으실 수 있습니다.

  이것은 데이터 입력에서 정확성의 중요성을 분명히 보여줍니다. 같은 방식으로 MDM은 이러한 실수의 영향을 받습니다. 이것이 데이터 무결성이 필수인 이유입니다. 리포지토리를 구축할 때 데이터의 정확성과 일관성을 확인해야 합니다. 변형이 발견되면 올바른 버전을 식별하고 사용해야 합니다.

• 데이터 거버넌스

  데이터 무결성과 밀접하게 관련된 것은 데이터 거버넌스입니다. 데이터 거버넌스는 단순히 지속적인 데이터 무결성을 보장하는 행위입니다. 데이터 거버넌스는 MDM 솔루션이 배치된 후에도 시스템에 입력되는 모든 데이터의 무결성과 관련이 있습니다. 데이터 거버넌스는 일반적으로 프로그램으로 구현됩니다. 그러나 그렇다고 해서 프로세스의 외부 부분이 되는 것은 아닙니다.

  데이터 거버넌스는 기본적으로 시스템의 유지 관리입니다. 데이터의 형식, 따라야 할 프로세스, 경우에 따라 데이터 입력 빈도를 결정하는 규칙과 함께 제공됩니다. 이러한 규칙은 개별 요구 사항에 맞게 고유하게 설정됩니다. 회사에서 지속적으로 새로운 유형의 제품을 추가하는 경우 그에 따라 제한을 제거할 수 있습니다. 그러나 재무 부서와 같은 특정 유형의 데이터에는 이상적으로는 제한이 있어야 합니다.

• 변경 관리 및 책임.

  시스템의 데이터는 결코 완전히 변하지 않습니다.

  변경이 필요한 경우가 있습니다. 위의 고객 주소 시나리오가 좋은 예입니다. 그러나 그렇다고 해서 데이터 변경이 언제든지 아무나 할 수 있는 것은 아닙니다. 시스템의 무결성을 보호하기 위해 책임이 시행되어야 합니다. 이상적으로는 모든 부서에 변경 역할을 위임받은 한 사람이 있어야 합니다. 이는 시스템의 핵심에 액세스하는 사람들의 수를 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 현장에 가는 5명의 영업 담당자가 있을 수 있습니다. 고객 정보에 대한 업데이트를 받으면 변경할 수 있는 시스템 권한이 있는 다른 직원에게 전달해야 합니다. 올바른 구현에서 이러한 각 직원은 고객 데이터를 볼 수 있습니다. 그러나 제한된 권한으로 인해 변경할 수 있어서는 안 됩니다.

• 감사 가능성

  감사는 재무 부서뿐만 아니라 MDM 시스템에서도 이루어져야 합니다. 이 경우 감사 가능성은 주로 시스템을 변경하는 동안 수행된 프로세스의 증거를 나타냅니다.

  예를 들어 시스템에 새 회사가 생성되는 경우 승인 프로세스가 따라야 합니다. 고객을 생성하려면 이에 대한 승인이 있어야 합니다. 이것은 무대 뒤에서 정확히 무슨 일이 일어나는지를 보여주는 기록을 제공할 것입니다.

  감사 기능이 작동하려면 데이터 거버넌스가 있어야 합니다. 새로운 데이터 및 데이터 변경에 대한 규칙을 설정하면 전체 시스템의 무결성을 유지할 수 있습니다. 그러면 시스템에서 생성한 보고서의 정확성이 보장됩니다.

마스터 데이터 관리 기능

• 일치 및 연결

  일치 및 연결 기능은 대량의 회사 데이터를 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. MDM은 회사 데이터의 중복 위험을 줄여 혼란을 줄이고 기업 정보의 신뢰성과 정확성을 유지합니다.

• 특정 비즈니스 규칙 적용

  이 기능은 조직에 대해 정의된 규칙을 설정하여 비즈니스를 지원하는 위치에 MDM 소프트웨어를 배치합니다. 이 기능은 비즈니스에 따라 다르며 개인의 비즈니스 기대치를 충족하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 위험을 줄이고 데이터 무결성, 회사 정책 등에 대한 규칙을 설정하는 사용이 간편해집니다.

• 위치 기반 데이터 관리

  이 중요한 기능은 국경을 넘어 다른 국가의 고객 데이터를 유지 관리하는 데 도움이 됩니다. 이는 일부 국가 특정 지역의 데이터에 대한 액세스를 제한함으로써 고객 데이터 보안을 향상시킵니다.

• 향상된 데이터 보안

  데이터 보안은 조직에 매우 중요합니다. MDM 도구는 규정 및 정책을 생성하여 데이터를 보호할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 기능의 일부에는 중요한 개인 정보를 제3자의 침입으로부터 안전하게 보호하기 위한 사용자 암호 사용이 포함됩니다. 이는 궁극적으로 암호화된 데이터를 사용하여 보안 기반 규칙을 생성함으로써 민감한 고객 및 직원 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.

• 데이터 강화 구현

  올바른 분석과 개선을 통해 데이터에 가치를 더하면 자연스럽게 데이터의 가치와 필수 요소가 됩니다. 정보를 자산으로 만들고 여러 응용 프로그램에서 더 다용도로 사용할 수 있습니다. 이렇게 하려면 다음 단계가 중요합니다.

  • 제품 및 카탈로그 데이터를 효율적으로 관리합니다.
  • 높은 수준의 데이터 품질 보장
  • 디지털 자산 감독 업데이트
  • 소매업체의 데이터 요구 사항을 충족하기 위해 노력합니다.

마스터 데이터 관리 보안

MDM은 고려하는 데 중요한 역할을 하므로 보안과 함께 잘 구현되어야 합니다. MDM은 원활한 비즈니스 운영을 보장하기 위해 조직의 데이터 무결성에 중점을 둡니다. MDM을 구현할 때 보안 조치를 적절히 조정하려면 데이터 생성, 유지 관리, 저장 및 폐기 방법과 변경 승인 및 감사 방법을 규제하는 데이터 거버넌스 프로그램을 추가하는 것이 좋습니다.

마스터 데이터 관리 예

• 참조 데이터: 표준 통화 코드와 같은 다른 데이터에서 허용되는 값으로 알려질 수 있습니다.
• 고객 데이터: 가장 일반적인 유형의 마스터 데이터이며 많은 프로세스에 필수적이므로 적절하게 처리해야 합니다.
• 제품 데이터: 제품 정보 및 사양이 포함된 제품 목록입니다.
• 직원 데이터: 직원에 대한 모든 데이터를 나타냅니다.
• 거래: 구매와 같은 비즈니스 거래에 대한 데이터를 나타냅니다.
• 티켓: 거래로 인해 발생하는 문제, 문제 및 고객 불만 사항을 추적하는 데 사용됩니다.
• 분석 데이터: 이 데이터는 조직의 중요한 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다.

MDM의 6개 분야는 다음을 포함합니다.

1. 통치
2. 측정
3. 조직
4. 정책
5. 프로세스
6. 기술.

마스터 데이터 관리 문제/과제.

• 압형

  마스터 데이터 관리의 세계에서 도구는 나날이 중요해지고 있지만 올바른 도구를 선택하는 방법은 무엇입니까? 이 도구 세트의 목적과 목표는 무엇입니까? 회사의 미래 요구 사항에 대해 명확하게 생각하고 생각하십시오.

• 왜 질문

  "왜"의 중요성은 종종 잘못 이해되고 있습니다. 모든 사람을 참여시키고 마스터 데이터 관리의 중요성에 대한 지식을 제공하는 것이 중요합니다. 기업과 사람들이 이점을 완전히 이해할 수 있도록 권한을 부여하십시오.

• 통치

  마스터 데이터 관리는 마스터 데이터가 되는 것만으로도 복잡할 수 있습니다. 자신의 마스터 데이터 내에서 모델링 및 표준을 살펴보십시오. 마스터 데이터에 대한 명확한 정책 및 비즈니스 규칙은 복잡성을 제거합니다. 책임에 대한 명확한 개요를 얻기 위해 거버넌스를 도입하십시오.

• 시작으로 돌아가기

  마스터 데이터 관리는 어디서부터 시작합니까? 시작점을 만드는 것이 가장 먼저 해야 할 중요한 일입니다. 준비는 제대로 하셨나요? "전문적인" 마스터 데이터 관리를 수행할 모든 것이 준비되어 있습니까? 그렇지 않은 경우 주저하지 말고 다시 시작하여 새 스케치를 그립니다.

• 후원

  가급적이면 C-레벨 또는 고위 경영진의 후원은 성공을 위한 중요한 요소입니다. 의사결정자는 목표 뒤에 서서 프로젝트의 중요성을 알고 있어야 합니다.

• 모델 정의

  마스터 데이터 모델은 일반적으로 명확하지 않거나 아직 확립되지 않았습니다. 따라서 마스터 데이터를 더 간단하고 이해하기 쉽게 통합하려면 1계층, 2계층 마스터 데이터 또는 메타 데이터의 서로 다른 계층으로 모델을 정의하는 것이 중요합니다.

• 재능과 지식

  마스터 데이터 관리는 단순한 프로젝트가 아닙니다. 마스터 데이터 관리는 조직의 중추로 간주되어야 합니다. 경험이 풍부한 사람들과 젊은 재능의 지식을 결합하면 목표로 하는 구조와 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다. 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖춘 "균형잡힌" 팀을 구성하십시오.

마스터 데이터 관리의 목표

• MDM(마스터 데이터 관리)의 주요 목표는 조직 내에서 공통 데이터 정의의 공유 기반을 촉진하고 조직 내 데이터 불일치를 줄이고 전반적인 IT 투자 수익을 개선하는 것입니다.
• MDM 프로세스 전반에 걸쳐 합리적인 수준의 표준화가 존재합니다.
• MDM 프로세스는 조직 전체에서 일관되게 처리됩니다.
• MDM 수명 주기는 속도와 민첩성을 허용하면서 효과적으로 제어됩니다.
• 조직은 데이터와 관련하여 중요하고 중요한 비즈니스 결정을 내릴 준비가 되어 있습니다. 이 조직은 인정, 존중 및 활용됩니다.

마스터 데이터 관리 기능

• 투명도
• 비즈니스 인텔리전스
• 규정 준수
• 가치 실현 시간
• 오토메이션
• 데이터 홍수 및 복잡성: 수많은 복잡한 데이터 레코드를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
• 고품질 데이터
• 데이터 계보
• 비용 효율성.

마스터 데이터 관리에 대해 자주 묻는 질문

Q. 마스터 데이터 관리 사용 사례

A. 다음과 같은 경우가 있습니다.

• 데이터 웨어하우징을 위한 데이터 관리: 이를 통해 사용할 데이터가 실시간 분석 처리로 처리되어 사용자가 분석에 필요할 때까지 데이터 캡처 시간을 줄일 수 있습니다.
• 분석을 위한 데이터 관리: 특히 분석 처리와 기계 학습 및 데이터 과학 프로그래밍 언어의 사용을 지원하기 위한 것입니다.
• 거버넌스를 위한 데이터 관리: 데이터 거버넌스는 주로 안정적이고 우수한 데이터를 보장하기 위해 특별히 개발된 일련의 프레임워크로 구성됩니다. 거버넌스 구현
• 규정 준수를 위한 데이터 관리: 데이터 관리 소프트웨어의 사용은 데이터 규정 및 규정 준수를 유지하는 데 매우 중요합니다. 데이터 개인 정보 보호 및 보호의 현재 상태에 대한 높은 관심과 함께 이는 마스터 데이터 관리의 중요한 사용 사례가 됩니다.

Q. 데이터 거버넌스와 마스터 데이터 관리의 차이점

ㅏ.

Q. 누가 MDM 프로그램에 참여해야 합니까?

A. 이것들이 관련되어 있습니다.

• 프로그램 관리자
• 프로젝트 매니저
• 시스템 관리자
• 개발자
• 비즈니스 분석가
• 데이터 아키텍트
• 최종 사용자
• 거버넌스 협의회

Q. MDM에 대한 자세한 내용은 어디에서 확인할 수 있습니까?

A. VISO MDM과 같은 온라인 디지털 학습 플랫폼을 사용하는 MDM에 대해 자세히 알아보십시오.

마지막 생각들

마스터 데이터의 관리는 모든 비즈니스 프로세스의 필수적인 부분이며 모든 비즈니스 시설이 성공을 달성하기 위해 데이터 잠재력과 예상 수입을 완전히 인식하고 활용할 수 있어야 합니다.

데이터 품질 측정 및 모니터링이 지속적으로 이루어져야 하기 때문에 지속 가능한 마스터 데이터 관리 시스템의 적용은 큰 문제입니다. 따라서 원활한 프로세스 흐름을 보장하기 위해 예방 조치를 취해야 합니다.

효율적인 MDM 프로세스를 갖기 위해 회사는 이를 데이터 전략의 영구적인 구성 요소로 만들기 위해 최선을 다해야 하며 신뢰할 수 있는 거버넌스와 최고 경영진 및 기타 비즈니스 부서의 지원을 수반해야 합니다.

기존 데이터 및 시스템 문제 수정의 어려움이 MDM의 적용을 방해해서는 안 됩니다. MDM 개념의 핵심 목표는 비즈니스 이점을 기반으로 명확해야 하며 모든 새로운 데이터 소스 및 애플리케이션에 MDM을 적용하는 것이 좋습니다. 이는 점진적으로 기존 데이터 및 시스템에서 사용할 수 있는 기반을 마련할 것입니다.

기타 유용한 리소스:

디지털 광고에서 데이터 관리 플랫폼의 역할

CIO가 대비해야 하는 빅 데이터 관리 과제

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