09. März 2023
Die effiziente Datenverwaltung (MDM: Definition und Implementierung in Ihrem Unternehmen)
Wir kehren zum Gartner-Glossar zurück, um zu erfahren, dass das Master Data Management oder effizientes Datenmanagement (MDM, wie es auf Englisch genannt wird, Master Data Management) eine technologische Disziplin ist, in der Unternehmen und IT-Abteilungen zusammenarbeiten, um die Einheitlichkeit, Genauigkeit, Verwaltung, semantische Kohärenz und Verantwortlichkeit der gemeinsam genutzten Masterdatenvermögenswerte des Unternehmens sicherzustellen.
Daher sind Masterdaten die kohärente und einheitliche Sammlung von Identifikatoren und erweiterten Attributen, die die Hauptentitäten des Unternehmens beschreiben, wie Kunden, potenzielle Kunden, Bürger, Lieferanten, Standorte, Hierarchien und Kontenpläne.
Bedeutung von MDM
Wenn es richtig gemacht wird, kann das Masterdatenmanagement auch den Datenaustausch zwischen verschiedenen Unternehmenssystemen beschleunigen und das Computing in Systemarchitekturen erleichtern, die eine Vielzahl von Plattformen und Anwendungen enthalten. Darüber hinaus trägt ein effektives Masterdatenmanagement dazu bei, dass die in Business Intelligence (BI) und Analyseanwendungen verwendeten Daten zuverlässiger sind.
Die Master Data Management-Programme bieten einen einheitlichen Blick, indem sie Daten aus mehreren Ursprungssystemen in einem standardisierten Format zusammenführen. Im Falle von Kundendaten harmonisiert MDM sie, um einen einheitlichen Satz von Masterdaten für die Verwendung in allen anwendbaren Systemen zu erstellen. Dies ermöglicht es Organisationen, doppelte Kundeneinträge mit nicht übereinstimmenden Daten zu beseitigen, was den operativen Mitarbeitern, Geschäftsführern und Datenanalysten ein vollständiges Bild der einzelnen Kunden ohne Zusammenführung unterschiedlicher Eingaben bietet.
Wie sie funktionieren
MDM-Lösungen umfassen eine Vielzahl von Praktiken zur **Reinigung, Transformation und Integration von Daten**. Wenn Datenquellen dem System hinzugefügt werden, initiiert MDM Prozesse zur Identifizierung, Sammlung, Transformation und Reparatur von Daten. Sobald die Daten Qualitätsstandards erfüllen, werden Schemata und Taxonomien erstellt, um bei der Aufrechterhaltung eines hochwertigen Master-Referenzdatensatzes zu helfen. Dies ermöglicht es, dass die Daten im gesamten Unternehmen genau, aktuell und konsistent sind.
Wie man MDM implementiert
Für Unternehmen, die ein MDM-System in ihrer Organisation implementieren möchten, wird empfohlen, eine Reihe von vorherigen Schritten zu befolgen. Der erste Schritt sollte eine Bewertung der Situation des Datenmanagements im Unternehmen sein.
Außerdem ist es an der Zeit, die Strategie zu definieren und eine klare Vorstellung davon zu haben, welche Ziele mit MDM erreicht werden sollen.
Aus dieser Bewertung heraus können die restlichen Schritte zur Implementierung eines MDM durchgeführt werden.
- Dokumentieren und modellieren die Unternehmensdaten und -prozesse. Es müssen die Datenquellen identifiziert und die Metadaten definiert werden. Ein IT-Architekt sollte die MDM-Architektur entsprechend des Ansatzes und der Ziele entwerfen, die die Organisation hat.
- Análisis. Una vez que se ha identificado las fuentes de datos para el área elegida, hay que hacer un análisis para evaluar el flujo de datos y las reglas de transformación. También es momento de perfeccionar las definiciones de metadatos y definir los requisitos de calidad de los datos maestros.
- Aufbau. Aufbau der MDM-Datenbank gemäß der erstellten Architektur. An diesem Punkt ist die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Fachleuten sehr wichtig, damit die Entwicklung alle Perspektiven berücksichtigt.
- Implementar. Es hora de completar la base de datos con los datos maestros de la primera área temática y los metadatos asociados. Por supuesto, elegir la tecnología adecuada entra dentro de este paso y será crítico para el buen funcionamiento de la estrategia MDM.
- Datengovernance. Es importante determinar los derechos de acceso y evaluar los niveles de calidad de los datos para el MDM. Es la mejor manera de determinar reglas y políticas para analizar, asegurar y gestionar bien los datos.
- Wartung. Una vez realizados los pasos anteriores, es hora de llevar a cabo los cambios internos para la primera iteración. Ese momento se aprovecha para planificar y desplegarla siguiente, hasta que el programa de MDM esté completamente desplegado.
Cabe señalar que, en este último punto, es fundamental haber desarrollado previamente una cultura del dato en la empresa con el fin de que todos los actores implicados sean conscientes de los cambios que se van a producir y los asuman como propios para lograr esos objetivos marcados.
Wie wir sehen, liegt der Trick auch darin, langsam anzufangen und sich modular zu entwickeln, um einen reibungslosen Betrieb, Fortschritt und Skalierbarkeit des Projekts zu gewährleisten und Hindernisse auf dem Weg auszuräumen.
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