점점 더 많은 기업들이 대규모 데이터 기술, 클라우드 컴퓨팅 및 소셜 미디어를 활용하여 고객의 요구를 파악하고 비즈니스를 확장하는 경우 이러한 대세에 부응하고 데이터에서 더 큰 비즈니스 가치를 추출하기 위해 마스터 데이터 관리 (MDM) 가 필요합니다. 브랜드 관리 최적화, 새로운 시장 채널 확장, 기업의 핵심 경쟁력 구축 효과적인 마스터 데이터 관리는 기업의 데이터 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 대형 데이터 기술과 밀접하게 결합될 수 있습니다.
마스터는 기업의 핵심 운영 단위입니다.
마스터 데이터는 엔터프라이즈 운영에서 중요한 역할을 하는 핵심 운영 단위입니다. 시스템 간에 공유되는 데이터 (예: 고객, 제품, 공급업체, 계정 및 조직 부서와 관련된 데이터) 로, 기업의 다양한 비즈니스 시스템에 존재하며 기업 내에서 비즈니스 및 시스템 간에 재사용할 수 있는 고부가가치 데이터입니다. 마스터 데이터는 기업의 모든 비즈니스 데이터가 아니라 시스템 간에 공유해야 하는 데이터입니다. 예를 들어 대부분의 거래 및 청구 데이터는 마스터 데이터가 아닙니다. 리소스, 제품, 이벤트, 고객, 재무, 계정, 직원, 파트너 등을 포괄합니다. , 핵심 운영 단위를 설명하는 데 사용되는 데이터는 마스터 데이터입니다. 따라서 마스터 데이터의 식별은 마스터 데이터의 본질을 파악하여 비즈니스 운영의 핵심으로 삼아야 합니다. 마스터 데이터와 빅 데이터는 상호 보완적이다.
마스터 데이터와 대용량 데이터의 핵심은 데이터이지만 큰 데이터는 데이터의 양과 유형에 초점을 맞추고 마스터 데이터는 데이터의 품질에 더 많은 관심을 기울입니다. 마스터 데이터와 빅 데이터의 범주는 정적이 아닙니다. 예를 들어 웨이보에서 한 말, 빅 데이터 범주. 이러한 사회 정보는 일반적으로 마스터 데이터에 포함되지 않지만 시간이 지남에 따라 기술 발전과 비용 절감으로 인해 가까운 장래에 마스터 데이터 범주에 포함될 수 있습니다.
마스터 데이터는 데이터 구성에 초점을 맞추고, 대용량 데이터는 더 많은 원본 자료를 제공합니다. 예를 들어, 제품 판매든 서비스 마케팅이든, 한 가지 전제는 고객 중심입니다. 보험회사가 보험증서를 홍보하려면 이 보험증서 그룹의 고객과 잠재 고객의 논평을 주시할 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 보험사, 보험사, 보험사, 보험사, 보험사, 보험사) 이것들은 모두 큰 데이터이며, 어떤 고객이 구체적인 평론을 하는 것은 모두 마스터 데이터의 범주에 속한다. 따라서 더 나은 데이터 애플리케이션 효과와 가치를 얻기 위해 기업은 마스터 데이터를 중심으로 다양한 분산된 대용량 데이터를 효율적으로 연결해야 합니다. 동시에, 큰 데이터는 또한 마스터 데이터의 중요한 보완물이며, 이 두 가지를 결합하면 좋은 결과를 얻을 수 있다.
마스터 데이터 플랫폼은 문어 한 마리처럼 마스터 데이터를 중심으로 다양한 내부 및 외부 시스템과 연결되어 있습니다. 마스터 데이터 관리는 비즈니스 시스템의 고부가가치 데이터뿐만 아니라 마스터 데이터를 중심으로 광범위한 주변 데이터를 통합해야 합니다. 큰 데이터는 종종 구조화되지 않은 형태로 존재하거나 기업 내에서도 존재하지 않습니다. 그렇다면 어떻게 조합할 수 있을까요? 기업은 기업이 효율적이고 저렴한 컴퓨팅 아키텍처를 사용하여 고객 식별과 같은 대용량 데이터의 개인 식별 문제를 신속하게 해결할 수 있는 제품 세트가 필요합니다. 데이터 세트 분할이 가능하지 않을 경우 많은 양의 데이터를 효율적으로 완성하여 중복을 방지합니다. 보다 비용 효율적인 방식으로 소셜 미디어 분석을 강화하고 조각화된 개체를 완전한 개인으로 결합하여 실용적인 상호 작용 분석을 가능하게 합니다.
이제 사람들은 사진, 비디오 등 데이터를 마스터 데이터 플랫폼으로 가져올 필요는 없지만, 두 시스템의 통합을 통해 이 고객과 관련된 비디오 정보를 어디에서 찾을 수 있는지 알 수 있으며, 이러한 시스템 통합에 대한 수요는 점점 더 넓어질 것입니다. 기존의 엔터프라이즈 핵심 시스템 통합과는 달리 규모, 풍부한 콘텐츠, 시스템 간 통합 형식도 다양화되는 추세로 최근 몇 년간 새로운 추세다. 기업 데이터 통합 및 관리 능력 향상, 소셜 미디어 데이터, 네트워크 로그, 센서 장치 데이터, 문서, e-메일 등 인코딩되지 않은 형식의 다중 구조화 또는 구조화되지 않은 데이터로 데이터 통합을 확장함으로써 스팸 데이터에 낭비되는 시간을 크게 줄이고 대용량 데이터의 개발 및 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다.
변쇼가 공유한 빅데이터 시대 마스터데이터의 역할에 관한 내용이다. 더 많은 정보는 글로벌 아이비리그가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다.