O que é Gerenciamento de Dados Mestres?

O gerenciamento de dados mestre ou MDM é o enorme processo usado para centralizar, organizar, gerenciar, categorizar, localizar, sincronizar e enriquecer os dados mestre de acordo com o negócio. Regras das estratégias de vendas, marketing e operacionais de sua empresa é o seu gerenciamento de dados mestre (MDM).

• Além disso, 42% das empresas em todo o mundo agora se consideram mobile-first.
• O mercado global de software empresarial MDM teve um crescimento projetado no CAGR de 23,95% de 2013 a 2018.
• A Frost & Sullivan também estimou que o mercado de MDM corporativo crescerá de US$ 178,6 milhões em 2011 para US$ 712,4 milhões em 2018*.

• O que são dados mestres?
• Tipos de gerenciamento de dados mestre
• Definição de gerenciamento de dados mestre
• Funções de MDM
• Implementação de MDM
• Por que gerenciamento de dados mestre?
• Como funciona o MDM?
• Como o MDM ajuda?
• Implementação de MDM atrasada x implementação de MDM inicial
• Como alcançar o sucesso do MDM
• Arquitetura MDM
• MDM ganhando popularidade
• Princípios do MDM
• Recursos
• Segurança de gerenciamento de dados mestre
• Exemplos de MDM
• Disciplinas do MDM
• Desafios
• Objetivos do MDM
• Recursos de gerenciamento de dados mestre
• Perguntas frequentes
• Pensamentos finais

O que são dados mestres?

Master Data refere-se ou descreve os principais dados que são de grande importância para as operações em um negócio específico. Ele pode ser usado para descrever as ferramentas, inovação, tecnologia e processos que garantem que o MDM seja bem organizado na empresa.

Quais são os diferentes tipos de dados mestre e os domínios de dados mestre?

Tipos de dados mestres:

• Os dados de referência
  Os dados de referência foram projetados para representar o conjunto de valores permitidos a serem usados ​​por outros campos de dados (mestre ou de transação).

• Os dados mestre da empresa
  Esse modelo é a única fonte de dados básicos de negócios usados ​​em toda a empresa, independentemente da localização.

• Os dados mestre do mercado
  Ele simboliza a única fonte de dados básicos de negócios usados ​​em um mercado, independentemente da localização. Isso contrasta com os dados mestre da empresa, pois podem ser usados ​​por várias empresas em uma cadeia de valor.

• Os dados não estruturados
  Esses são os dados encontrados em white papers, e-mails, artigos de revistas, especificações de produtos, materiais de marketing e arquivos PDF.

• Os dados transacionais
  São dados relativos a eventos de negócios, como vendas, entregas e faturas. Eles geralmente têm significado histórico ou são necessários para análise por outros sistemas.

• Os dados hierárquicos
  Ele armazena os relacionamentos entre outros dados. Ele pode ser armazenado como parte de um sistema de contabilidade ou separadamente como descrições de relacionamentos do mundo real.

Domínios de dados mestres:

• O domínio mestre do cliente e o domínio mestre do produto.
• Funcionário
• Ativo
• Localização e
• Entidades financeiras

O que é gerenciamento de dados mestre

Master Data Management é o procedimento padrão pelo qual os dados são organizados, centralizados, localizados, gerenciados e sincronizados para enriquecer seus dados de acordo com suas regras de negócios de vendas. Um programa orientado aos negócios, é usado para garantir que os dados mestre da organização sejam precisos e exatos.

A iniciativa Master Data Management ajuda a eliminar a imprevisibilidade e atualizar as operações gerais de negócios. O conceito de MDM abrange as pessoas, processos e sistemas usados ​​para manter a consistência dos dados mestre.

Funções de gerenciamento de dados mestres:

1) Governança de Dados

Este é um grupo multifuncional entrelaçado de partes interessadas que definem as políticas, padrões e processos para gerenciamento de dados. O resultado de seus esforços representa os requisitos para a implementação da solução MDM. Sua função de governar também responsabiliza a equipe de administração de dados. O abaixo define as funções de alto nível dentro da equipe de governança.

• Os Stakeholders do negócio: São os vários representantes dos interesses das funções de negócios em toda a organização, como finanças, marketing, RH, etc. Idealmente, esses indivíduos ocupam cargos de liderança ou executivos e podem derrubar barreiras e dar credibilidade ao resultados da função de governança.

• Os analistas de negócios: Assim como as partes interessadas de negócios, os analistas de negócios são indivíduos de todas as funções de negócios, que fazem grande parte do trabalho braçal da função de governança, elaborando as políticas, padrões e processos para revisão e aprovação pelas organizações de governança.

• Os Stakeholders de Tecnologia da Informação: Eles são representantes de TI, normalmente um subconjunto daqueles nas funções listadas abaixo, que ajudam a alinhar as políticas, padrões e processos à plataforma escolhida de Gerenciamento de Dados Mestres (1) e fornecem um canal para o retorno de informações para a equipe técnica.

2) Tecnologia da Informação

Eles são líderes e recursos técnicos em TI que instalam, configuram e mantêm a solução de gerenciamento de dados. Algumas de suas funções têm recursos dedicados, enquanto outras trabalham em MDM em meio período.

• O proprietário da solução: o executivo de TI que possui a solução de MDM do ponto de vista de TI. Essa pessoa gerencia os recursos técnicos dedicados ao MDM e geralmente possui o relacionamento com o fornecedor do software. O proprietário da solução normalmente é um representante de TI para governança.

• O Gerente do Projeto: Cuja responsabilidade é gerenciar as atividades do dia a dia da equipe do projeto.

• O Administrador MDM: Eles são os especialistas em configurar a própria plataforma MDM, desde a modelagem de dados, regras de negócios, até a experiência do usuário front-end. Em grandes organizações, esses recursos geralmente são dedicados ao MDM em tempo integral.

• O Arquiteto da Informação: É um canal entre a TI e o negócio para ajudar a projetar os modelos de dados e processos que serão implementados usando a plataforma MDM.

3) Administradores de dados

Eles são seus recursos de negócios, de Finanças a Marketing e Vendas a Operações. Eles são especialistas práticos no assunto e são encarregados do gerenciamento real dos dados. Eles são informados e se preocupam com os dados e sua qualidade. Eles estarão com os recursos para corrigir, limpar e gerenciar os dados inicialmente e continuamente.

Importância do gerenciamento de dados mestre

• O MDM ajuda a garantir a conformidade com os regulamentos e políticas de gerenciamento de dados.
• O MDM ajuda a economizar tempo e reduzir os custos operacionais da empresa.
• O MDM garante o aumento da satisfação do cliente, atualizando os dados do cliente e eliminando erros
• O MDM ajuda as empresas a aumentar o crescimento e a escalabilidade, aumentando a quantidade de dados que podem manipular.
• O MDM ajuda as empresas a gerenciar riscos eliminando erros e melhorando a qualidade dos dados.

Como funciona o Gerenciamento de Dados Mestres?

O MDM funciona transformando dados brutos em produtos de informações estruturadas que podem ser usados ​​por outros processos de negócios. Ele gerencia e controla a qualidade dos dados mestre e a usabilidade dos dados, aprimorando o acesso rápido e preciso às informações em toda a plataforma da empresa.

O Master Data Management funciona como um método organizado para resolver os requisitos de dados de uma empresa usando os dados de referência. Um sistema eficiente de gerenciamento de dados mestres permite acesso instantâneo aos dados de referência dos clientes. Em geral, o MDM ajuda reduzindo custos de operação, integrando sistemas e simplificando estruturas de dados.

Como o MDM ajuda você?

1. O MDM ajuda você a centralizar seus produtos, serviços e atividades comerciais nas ações que podem melhorar a qualidade das vendas.
2. O MDM ajuda a empresa a realizar e aprimorar o atendimento ao cliente criando uma experiência de interface de usuário simples.
3. O MDM ajuda a identificar atividades caras e de drenagem de dinheiro que dificultam os processos de negócios.
4. O MDM ajuda a centralizar todos os dados de negócios excluindo duplicatas em outros departamentos, atualizando e armazenando informações em um local preciso.
5. No geral, o MDM ajuda a aprimorar as operações de negócios e reduzir o risco.

Como implementar o Gerenciamento de Dados Mestres.

A seguir estão os passos a seguir para implementar o gerenciamento de dados mestre: –

• Você deve vincular o Master Data Management à iniciativa de melhoria de processos de negócios.
• Depois disso, você deve identificar todos os ativos de dados mestre relacionados a essa iniciativa de melhoria de processo.
• Não se esqueça de avaliar e traçar o perfil do status atual da qualidade dos dados de sua iniciativa.
• Em seguida, identifique toda a integração de dados necessária para os sistemas de registro e os sistemas de assinatura que contribuirão ou, em última análise, se beneficiarão dos dados bons e consistentes do MDM.
• O que levaria você a determinar o estilo de implementação de MDM mais eficaz para dar suporte aos relacionamentos para troca de dados entre o MDM Hub e todos os sistemas corporativos participantes.
• Além disso, selecione uma solução de gerenciamento de dados mestre flexível e versátil que possa controlar e vincular quaisquer dados corporativos compartilháveis ​​e conectar qualquer domínio de negócios, incluindo dados de referência, metadados e hierarquias.

Diferenças entre implementar o MDM no início versus corrigir os problemas de dados e sistemas existentes:

Como alcançar o sucesso do gerenciamento de dados mestre.

• Configurar uma autoridade de dados aceita por toda a organização

  Ao estabelecer e revisar políticas e procedimentos de governança de dados, ajuda a priorizar e tomar decisões com proficiência. Isso resolve conflitos e melhora o sucesso do gerenciamento, descrevendo como os ativos de dados devem ser usados ​​e acessados ​​em um banco de dados MDM bem protegido e regulamentado.

• Aplicar MDM a novas adições/aplicativos de dados

  O uso do MDM em uma organização requer consistência e comprometimento para que seja bem sucedido. Políticas e regulamentos de dados devem ser implementados em todas as plataformas de dados. Desconsiderar o MDM no início de cada novo projeto no negócio levará a um maior esforço e custos gerais.

  A maneira mais eficiente é iniciar cada novo projeto com MDM, o que ajuda a aumentar a experiência e a especialização na organização. A melhor maneira de começar com o MDM é aplicá-lo para avançar em novos projetos, que irão testá-lo primeiro e permitir que a organização acumule conhecimento e experiência. Isso garante a aplicação do teste de Garantia de Qualidade (QA) e do Teste de Aceitação do Usuário (UAT).

• Selecionando o software MDM correto

  Qualquer software MDM modelo deve ter os seguintes recursos:

  – Referência e acesso a recursos de dados mestre dentro de uma empresa.

  – Facilitar as regulamentações de informações e dados para classificar e modificar facilmente as definições.

  – Proficiente em analisar e revisar os dados, para organizar e aplicar adequadamente os regulamentos de dados no negócio.

  Essas características tornam a ferramenta MDM perfeita para integração de dados dentro de uma organização e participação em funções mais críticas.

• Influenciar a capacidade de MDM para gerenciar sistemas existentes e legados: o uso de MDM em ativos de dados existentes pode exigir muito esforço, tempo e dinheiro. Para que o MDM seja bem-sucedido, é necessário um planejamento e uma estratégia cuidadosos para aplicar e integrar o MDM à plataforma de negócios. A aplicação do MDM a novos dados mestres, aplicativos e processos pode melhorar e estabelecer novas plataformas de dados junto com o MDM.

Leia também: Benefícios efetivos do gerenciamento de dados mestre para empresas

Arquitetura de gerenciamento de dados mestre

• Arquitetura do Registro

  Essa arquitetura fornece uma visualização somente leitura dos dados mestres para sistemas downstream que precisam ler, mas não modificar os dados mestres. Essa arquitetura de implementação é útil para remover duplicatas e fornecer (em muitos casos federado) um caminho de acesso consistente aos dados mestre.

  Os dados no sistema MDM geralmente são apenas uma fatia fina de todos os atributos de dados mestres que são necessários para impor a exclusividade e as informações de referência cruzada ao sistema aplicativo que mantém o registro completo dos dados mestres. Nesse cenário, todos os atributos dos atributos de dados mestre permanecem com baixa qualidade sem harmonização nos sistemas de aplicação, exceto os atributos persistidos no Sistema MDM.

  Assim, os dados mestre não são consistentes nem completos em relação a todos os atributos do Sistema MDM. A vantagem dessa arquitetura é que geralmente é rápida de implantar e com custo menor em comparação com as outras arquiteturas. Além disso, há menos intrusão nos sistemas de aplicativos, fornecendo visualizações somente leitura para todos os registros de dados mestres no cenário de TI.

  

• Arquitetura híbrida

  Essa arquitetura materializa totalmente todos os atributos de dados mestres no Sistema MDM. A autoria de Dados Mestres pode acontecer no Sistema MDM, bem como nos sistemas de aplicação. De uma perspectiva de completude, todos os atributos estão lá. No entanto, de uma perspectiva de consistência, apenas a consistência convergente é dada. A razão para isso é que há um atraso na sincronização das atualizações dos dados mestre nos sistemas de aplicativos distribuídos ao Sistema MDM. Isso significa que a consistência está pendente. Quanto menor a janela de propagação, mais essa arquitetura de implementação se move em direção à consistência absoluta.

  O custo de implantação dessa arquitetura é maior porque todos os atributos do modelo de dados mestre precisam ser harmonizados e limpos antes de serem carregados no Sistema MDM, o que torna a fase de integração de dados mestre mais cara. Além disso, a sincronização entre os sistemas MDM e os sistemas de aplicativos que alteram os dados mestres não é gratuita.

  No entanto, há vários benefícios dessa abordagem que não são possíveis com a implementação da Arquitetura do Registro:

  • A qualidade dos dados mestre é significativamente melhorada.
  • O acesso costuma ser mais rápido porque não há mais necessidade de federação.
  • Fluxos de trabalho para autoria colaborativa de dados mestres podem ser implantados com muito mais facilidade.
  • A geração de relatórios sobre dados mestres é mais fácil, pois agora todos os atributos de dados mestres são centralizados.

  

• Arquitetura do Repositório

  Com essa arquitetura, os dados mestre são consistentes, precisos e completos o tempo todo. A principal diferença para a arquitetura híbrida é que as operações de leitura e gravação em dados mestres agora são feitas por meio do sistema MDM. Conseguir isso significa que todos os aplicativos - com a necessidade de alterar os dados mestres - invocam os serviços MDM oferecidos pelo sistema MDM para fazê-lo.

  

  Como resultado, a consistência absoluta nos dados mestre é alcançada porque a propagação de dados mestre alterados, causando atraso, não existe mais. A implantação de uma solução MDM com essa arquitetura pode exigir uma intrusão profunda nos sistemas de aplicativos, interceptando transações comerciais de forma que interajam com o sistema MDM para alterações de dados mestres ou a implantação de mecanismo de transação global, como uma infraestrutura de confirmação de duas fases.

  

Por que o MDM está se tornando tão popular?

Bem, a principal razão pela qual o MDM está se tornando muito popular, especialmente entre as grandes organizações empresariais, é por causa de sua eficiência, produtividade e flexibilidade .

Princípios de Gerenciamento de Dados Mestres.

• Integridade de dados

  A saída de qualquer sistema é tão boa quanto sua entrada. Se você colocar a coisa certa, você obtém a coisa certa. É essa precisão que é chamada de integridade de dados. Como você viu, e atendendo pelo próprio nome do tópico, os dados estão no centro do MDM. E se os dados nos quais todos os departamentos confiam forem imprecisos, todos sofrerão. Como mencionado no início, os dados são necessários para tomar as decisões certas. Isso é facilitado principalmente pela geração de relatórios.

  O sistema gerará relatórios com base nos dados com os quais foi alimentado. O sistema pode, por exemplo, indicar que existem 480 peças do produto que você vende. Você pode então decidir reduzir a produção para evitar a superprodução. Esta é uma decisão de negócios que tem implicações óbvias.

  No terreno, você pode ter 400 peças e não 480. Se você vender 370 peças e receber um pedido de mais 100, você pode pensar que tem estoque para isso. E é aí que entra o problema. Você pode pensar que o estoque foi perdido ou descobrir que os dados errados foram inseridos. Seu pedido pode ser atrasado quando você reiniciar a produção. O cliente também pode ficar incomodado por causa do atraso na entrega.

  Esta é uma demonstração clara da importância da precisão na entrada de dados. Da mesma forma, o MDM é afetado por tais erros. É por isso que a integridade dos dados é uma obrigação. Ao construir o repositório, os dados devem ser verificados quanto à precisão e consistência. Onde forem encontradas variações, a versão correta deve ser identificada e utilizada.

• Gestão de dados

  Intimamente relacionado à integridade dos dados está a governança de dados. A governança de dados é simplesmente o ato de garantir a integridade contínua dos dados. A governança de dados está preocupada com a integridade de todos os dados que são inseridos no sistema bem após a implementação da solução MDM. A governança de dados geralmente é implementada como um programa. Isso, no entanto, não o torna uma parte externa do processo.

  A governança de dados é basicamente a manutenção do sistema. Ele vem com regras que determinam o formato em que os dados devem estar, o processo a ser seguido e, em alguns casos, até a frequência de entrada de dados. Estas são regras que são definidas para atender exclusivamente às necessidades individuais. Se sua empresa está constantemente adicionando novos tipos de produtos, você pode remover as restrições de acordo. Mas certos tipos de dados, por exemplo, do departamento financeiro, devem ter restrições.

• Gestão de Mudanças e Responsabilidade.

  Os dados no sistema nunca são completamente imutáveis.

  Haverá casos em que as alterações precisam ser feitas. O cenário de endereço do cliente acima é um bom exemplo. Mas isso não significa que as alterações de dados podem ser feitas por qualquer pessoa a qualquer momento. A responsabilidade deve ser aplicada para proteger a integridade do sistema. Idealmente, deve haver uma pessoa em cada departamento que tenha a função de fazer mudanças. Isso ajuda a garantir que o número de pessoas que acessam o núcleo do sistema seja reduzido. Por exemplo, você pode ter 5 representantes de vendas que vão ao campo. Se alguém receber uma atualização sobre as informações de um cliente, ele deve repassá-la a outra equipe que tenha os direitos do sistema para fazer as alterações. Na implementação correta, cada um desses funcionários poderia ter uma visão dos dados do cliente. Mas seus direitos limitados não devem permitir que façam mudanças.

• Auditabilidade

  As auditorias não devem acontecer apenas no departamento financeiro, mas também no sistema MDM. A auditabilidade, neste caso, refere-se principalmente à comprovação dos processos seguidos durante a realização de alterações no sistema.

  Se, por exemplo, uma nova empresa for criada no sistema, deve haver um processo de aprovação seguido. Se um cliente deve ser criado, deve haver uma aprovação concedida para o mesmo. Isso fornecerá os registros para mostrar o que exatamente acontece nos bastidores.

  Para que a auditabilidade funcione, a governança de dados deve estar em vigor. Com as regras definidas para novos dados e alterações de dados, a integridade de todo o sistema pode ser mantida. Isso garante a exatidão dos relatórios gerados pelo sistema.

Recursos de gerenciamento de dados mestre

• Combinando e Vinculando

  Os recursos de correspondência e vinculação ajudam a gerenciar com eficiência grandes volumes de dados da empresa. O MDM reduz o risco de duplicação de dados da empresa, reduzindo assim a confusão e mantendo a confiabilidade e precisão das informações corporativas.

• Aplicando Regras de Negócios Específicas

  Esse recurso coloca o software MDM em condições de ajudar a auxiliar os negócios, definindo regras definidas para a organização. Esse recurso é específico de negócios e pode ser usado para atender às expectativas de negócios de um indivíduo. Isso permite uma facilidade de uso que reduz o risco, define regras para integridade de dados, políticas da empresa e muito mais.

• Gerenciar dados baseados em localização

  Esse importante recurso ajuda a manter e gerenciar os dados dos clientes além-fronteiras, ou seja, em outros países. Ele restringe o acesso a dados em algumas regiões específicas do país, melhorando assim a segurança dos dados do cliente.

• Segurança de dados aprimorada

  A segurança dos dados é muito importante para uma organização. A ferramenta MDM oferece a capacidade de proteger dados criando regulamentos e políticas. Parte desses recursos inclui o uso de senhas de usuário para manter as informações privadas vitais seguras e longe de invasões de terceiros. Isso ajuda a proteger dados confidenciais de clientes e funcionários usando dados criptografados para gerar regras baseadas em segurança.

• Implementando o enriquecimento de dados

  Agregar valor aos dados por meio de análises e melhorias corretas naturalmente os torna mais valiosos e essenciais. Torna a informação um ativo e mais versátil para diversas aplicações. Para isso, os seguintes passos são fundamentais:

  • Gerencie com eficiência os dados do produto e do catálogo.
  • Garantir alto grau de qualidade de dados
  • Atualize sua supervisão de ativos digitais
  • Esforce-se para atender aos requisitos de dados dos varejistas.

Segurança de gerenciamento de dados mestre

O MDM deve ser bem implementado com segurança, pois desempenha um papel importante em sua consideração. O MDM se concentra na integridade dos dados das organizações para garantir operações de negócios tranquilas. Para uma coordenação adequada das medidas de segurança na implementação de MDMs, é aconselhável adicionar um programa de governança de dados que regule como os dados são produzidos, mantidos, armazenados e destruídos e também como as alterações são aprovadas e auditadas.

Exemplos de gerenciamento de dados mestre

• Dados de referência: podem ser conhecidos como valores aceitáveis ​​em outros dados, como códigos de moeda padrão
• Dados do cliente: são o tipo mais comum de dados mestre e devem ser tratados adequadamente, pois são essenciais para um grande número de processos.
• Dados do produto: esta é uma lista de produtos que contém informações e especificações do produto.
• Dados do funcionário: representa todos os dados de um funcionário.
• Transações: representa dados sobre transações comerciais, como compras.
• Tickets: muitos deles são usados ​​para acompanhar questões, problemas e reclamações de clientes decorrentes de uma transação.
• Dados analíticos: esses dados são usados ​​para apoiar a tomada de decisões importantes em uma organização.

As Seis Disciplinas do MDM incluem –

1. Governança
2. Medição
3. Organização
4. Política
5. Processo
6. Tecnologia.

Problemas/Desafios de Gerenciamento de Dados Mestres.

• Ferramentas

  No mundo do gerenciamento de dados mestre, as ferramentas estão se tornando mais cruciais a cada dia, mas como você seleciona o caminho certo? Qual é o propósito e objetivo deste conjunto de ferramentas? Pense claro e pense nas necessidades futuras da sua empresa.

• A pergunta do porquê

  A importância do “porquê” é muitas vezes mal compreendida. É fundamental envolver todos e fornecer a eles o conhecimento da importância do Master Data Management. Capacite os negócios e as pessoas para que eles entendam completamente os benefícios.

• Governança

  O gerenciamento de dados mestre pode ser complexo apenas por ser um dado mestre. Basta observar a modelagem e os padrões em seus próprios dados mestre. Políticas claras e regras de negócios em torno de dados mestre eliminam a complexidade. Introduzir governança para obter uma visão clara das responsabilidades.

• Volte para começar

  Por onde você começa com o gerenciamento de dados mestre? Criar um ponto de partida para é a primeira coisa importante a fazer. Você fez os preparativos certos? Está tudo pronto para assumir o gerenciamento de dados mestre “profissional”? Se não, não hesite em voltar ao início e desenhar o novo esboço

• Patrocínio

  O patrocínio preferencialmente do nível C ou da alta administração é um elemento crucial para o sucesso. O tomador de decisão deve estar por trás do objetivo e sabe a importância do projeto.

• Definições do modelo

  Um modelo de dados mestres geralmente não está claro ou ainda não está implementado. Portanto, definir o modelo com diferentes camadas de dados mestres de primeira e segunda camadas ou metadados é crucial para tornar a integração de dados mestres mais simples e compreensível.

• Talento e Conhecimento

  Master Data Management não é apenas um projeto. O Master Data Management deve ser considerado como a espinha dorsal das organizações. Combinar o conhecimento de pessoas experientes e jovens talentos ajuda a entregar uma estrutura e o resultado que você almeja. Obtenha uma equipe “equilibrada” que tenha a capacidade de fazer o trabalho.

Objetivos do gerenciamento de dados mestre

• O objetivo principal do Master Data Management (MDM) é promover uma base compartilhada de definições de dados comuns em sua organização, reduzir a inconsistência de dados em sua organização e melhorar o retorno geral do seu investimento em TI.
• Existe um nível razoável de padronização nos processos de MDM.
• Os processos de MDM são tratados de forma consistente em toda a organização.
• O ciclo de vida do MDM é efetivamente controlado, permitindo velocidade e agilidade.
• Uma organização está pronta para tomar decisões de negócios importantes e críticas em relação aos dados. Esta organização é reconhecida, respeitada e utilizada

Recursos de gerenciamento de dados mestre

• Transparência
• Inteligência de negócios
• Conformidade
• Valor do tempo
• Automação
• Dilúvio e complexidade de dados: ele pode processar toneladas de registros de dados complexos com eficiência.
• Dados de alta qualidade
• Linhagem de dados
• Custo-benefício.

Perguntas frequentes sobre gerenciamento de dados mestre

Q. Casos de uso de gerenciamento de dados mestre

A. A seguir estão os casos

• Data Management for Data Warehousing: Isso garante que os dados para uso sejam processados ​​em processamento analítico em tempo real para que os usuários possam diminuir o tempo de captura de dados até que sejam necessários para análise.
• Data Management for Analytics: destina-se particularmente ao suporte ao processamento analítico e também ao uso de linguagens de programação de aprendizado de máquina e ciência de dados.
• Data Management for Governance: A governança de dados é composta principalmente por um conjunto de frameworks desenvolvidos especificamente para garantir dados confiáveis ​​e excelentes. Implementação de um governo
• Gerenciamento de dados para conformidade: o uso de software de gerenciamento de dados é muito vital para manter os regulamentos e a conformidade de dados. Com a alta atenção dada ao estado atual de privacidade e proteção de dados, isso torna este um caso de uso vital para o gerenciamento de dados mestre.

Q. Diferença entre Governança de Dados e Gerenciamento de Dados Mestres

UMA.

P. Quem deve estar envolvido nos programas de MDM?

A. Estes estão envolvidos

• Gerenciador de programa
• Gestor de projeto
• Administrador do sistema
• Desenvolvedor
• Analista de negócios
• Arquiteto de dados
• Usuários finais
• Conselho de governança

P. Onde posso aprender mais sobre MDM?

R. Saiba mais sobre o MDM usando plataformas de aprendizado digital online, como o VISO MDM.

Pensamentos finais

O gerenciamento de dados mestres é uma parte essencial de qualquer processo de negócios, é necessário que cada estabelecimento comercial seja capaz de reconhecer e utilizar plenamente seus dados potenciais e receitas prospectivas para alcançar o sucesso.

A aplicação de um sistema de gerenciamento de dados mestre sustentável é um grande problema, pois a medição e o monitoramento da qualidade dos dados devem ser feitos continuamente. Portanto, medidas preventivas precisam ser tomadas para garantir um fluxo de processo suave.

Para ter um processo de MDM eficiente, a empresa precisa estar comprometida em torná-lo um componente permanente da estratégia de dados, deve contar com governança confiável e suporte da alta administração e demais áreas de negócios.

A dificuldade de corrigir dados existentes e problemas do sistema não deve impedir a aplicação do MDM. Os objetivos principais do conceito de MDM devem ser claros com base no benefício comercial, é aconselhável aplicar o MDM a todas as novas fontes de dados e aplicativos. Isso estabelecerá gradualmente as bases para seu uso em dados e sistemas existentes.

Outro recurso útil:

Papel da plataforma de gerenciamento de dados na publicidade digital

Desafios de gerenciamento de big data para os quais os CIOs devem estar preparados

Boas práticas de gerenciamento de dados que os CIOs devem seguir