두 번째는 기업 운영에 중요한 역할을 하는 마스터 데이터로, 시스템에서 공유됩니다. 제품명, 부서 조직 구조, 회원 정보, 공급업체 정보 등 다양한 시스템에 분산되어 있습니다. , 중요하고 안정적이며 재사용됩니다.
이 문서에서는 마스터 데이터의 개념과 가치, 마스터 데이터와 다른 데이터의 차이, 관리 범위 및 기업에서 마스터 데이터를 구현하는 방법에 대해 중점적으로 설명합니다.
0 1. 마스터 데이터란 무엇입니까?
1. 마스터 데이터 개념
마스터 데이터, 영어 전체 이름은 마스터? 데이터, 국제 데이터 협회 DAMA 의 정의에 따르면: 마스터 데이터는 주요 운영 단위에 대한 가장 권위 있고 정확한 데이터이며, 거래 데이터의 관련 환경을 구축하는 데 사용할 수 있으며, 마스터 데이터 가치는' 금' 데이터로 간주됩니다.
추상적으로 주요 데이터는 상품 정보, 공급업체 정보, 구매 데이터, 사용자 회원 정보, 부서 조직 구조 등 안정적이고 중요하며 많은 시스템 및 부서에서 사용하는 데이터입니다. , 비즈니스 관리 및 비즈니스 개발에 중요한 역할을 합니다.
2. 마스터 데이터의 세 가지 특징
공식 정의에 따르면 마스터 데이터에는 세 가지 특징이 있습니다.
(1) 마스터 데이터는 비교적 안정적이며 변화가 크지 않습니다. 예를 들어, 일반적으로 슈퍼마켓의 상품은 크게 변하지 않을 것이다. 흔히 볼 수 있는 일용품, 채소 과일, 가전제품 등. 비교적 고정되어 있고, 변화가 크지 않다.
(2) 마스터 데이터는 매우 중요하며, 오류와 부정확성은 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래의 홍보에서 제품명의 착오로 인해 제품의 저가 판매, 시스템에 영향을 미치는 거래 데이터, 상품의 배송, 상품의 애프터반품, 고객 커뮤니케이션 등 일련의 일들이 심각한 영향을 미치고 있습니다.
(3) 마스터 데이터는 기업 내 여러 부서 및 비즈니스 프로세스 시스템에서 참조합니다. 예를 들어 슈퍼마켓의 상품 목록 데이터는 구매 시스템, 창고 관리 시스템, 수납 판매 시스템에 의해 자주 기록되며 많은 부서와 시스템에서 자주 사용됩니다.
3. 기업 공공 마스터 데이터
마스터 데이터의 특징을 알고 있으며, 기업 조직에서 흔히 볼 수 있는 마스터 데이터는 무엇입니까? 기업에서 흔히 볼 수 있는 마스터 데이터에는 엔터프라이즈 조직 구조, 제품 데이터, 자재 데이터, 고객 데이터, 공급자 데이터 등이 있습니다.
기업 내 데이터가 상대적으로 안정적이고, 기록이 적고, 여러 프로세스 시스템에 의해 참조되고, 거래 데이터에 의해 재사용되는 한, 마스터 데이터에 속한다.
예를 들어, 기업의 조직 구조는 비교적 안정적이어서 함부로 큰 변화가 일어나지 않을 것이다. 부서명은 인적자원시스템, 재무시스템, 관리시스템에서 인용해 회사의 일상적인 경영관리에 매우 중요하다.
02. 마스터 데이터는 6 단계 엔터프라이즈 데이터의 기둥입니다.
많은 사람들이 이전에 메타데이터와 참조 데이터의 개념에 대해 들어 본 적이 있을 것입니다. 그렇다면 마스터 데이터와 어떻게 다릅니까? 두 번째 부분은 엔터프라이즈 데이터의 6 개 계층을 소개하고, 각 데이터 유형의 개념, 기능 및 특성을 이해하며, 마스터 데이터가 엔터프라이즈 데이터 거버넌스의 주류임을 이해합니다.
엔터프라이즈 데이터 유형은 메타데이터, 참조 데이터, 마스터 데이터, 조건 데이터, 트랜잭션 데이터 및 분석 데이터의 6 가지 주요 범주로 나뉩니다.
1.[ 개수] 메타데이터
메타데이터는 데이터를 설명하는 데이터로, 데이터 계층에서 가장 낮은 계층이며 데이터 거버넌스의 초석이라고 합니다.
메타데이터는 일반적으로 데이터 이름, 관계, 필드, 제약 조건 등을 정의합니다. 데이터 관련 정보를 표현하는 데 사용되며 주로 데이터 교환을 위한 사양과 표준을 제공합니다.
예를 들어 고객 정보를 기록하는 기업은 이름, 성별, 나이, 소비제품, 소비금액 등의 단어를 사용해야 한다. 이름, 성별, 직업, 소비재, 소비금액은 모두 고객을 설명하는 메타데이터입니다.
2. 참조 데이터
두 번째 레벨은 메타데이터의 가능한 값 범위를 정의하는 참조 데이터입니다. 메타데이터의 특정 범위를 제한하는 것은 참조 데이터라는 것을 이해할 수 있다.
예를 들어 국가, 지역, 통화, 브랜드, 제품 유형 등 일반적으로 사용되는 데이터는 안정적이고 정적이며 거의 변하지 않습니다. 시스템 구성 파일을 통해 정보 관리 시스템에서 사양 및 경화만 하면 됩니다. 참조 데이터는 데이터 시스템의 프레임워크입니다.
3. 마스터 데이터
세 번째 계층은 여러 비즈니스 프로세스, 여러 부서 및 시스템에 적용되는 고부가가치 기본 데이터로 중복되거나 * * * 이용되는 기업의 핵심 및 운영을 설명하는 마스터 데이터입니다. 마스터 데이터부터 데이터가 적용되기 시작하고, 기업에 관리를 시작하고, 업무가 착지되기 시작합니다.
제품 정보, 고객 정보, 공급업체, 부서 조직 구조 등 많은 시스템과 부서에서 사용하는 중요하고 안정적인 마스터 데이터입니다.
4. 조건 데이터
네 번째 레이어는 현재 특정 조건 장면 아래의 데이터를 나타내는 조건부 데이터입니다. 예를 들어 은행의 고객 신용 등급 정보는 사용자 신용 등급을 평가하는 시나리오에만 나타납니다.
5. 거래 데이터
트랜잭션 데이터란 판매 주문, 구매 주문, 재무 증명서 등과 같은 기업 운영 과정에서 발생하는 업무 데이터를 기록하는 것입니다. 마스터 데이터에 의존하는 트랜잭션 데이터는 마스터 데이터의 세분화된 내용으로 볼 수 있으며, 끊임없이 세분화되기 시작합니다.
6. 데이터 분석
분석 데이터는 다양한 보고서, BI 분석, 감사 데이터 등과 같은 다양한 거래 데이터로 구성된 데이터입니다. , 많은 트랜잭션 데이터로 구성됩니다.
기업의 6 가지 데이터 계층 유형에서 볼 수 있듯이 메타데이터는 데이터 거버넌스의 초석이며, 참조 데이터는 데이터 시스템의 프레임워크이며, 마스터 데이터는 엔터프라이즈 관리에서 구현된 데이터입니다. 비즈니스의 중요한 데이터 유형, 조건 데이터, 트랜잭션 데이터, 분석 데이터는 다양한 세분화 시나리오를 충족하기 위해 끊임없이 세분화되는 데이터입니다.
03. 마스터 데이터 분할 범위의 변화에 영향을 미치는 세 가지 주요 요인.
우리는 이미 마스터 데이터의 중요성을 알고 있다. 관리가 잘 되지 않으면 조직의 관리와 업무 문제에 영향을 미치기 쉽다. 그러나 마스터 데이터를 관리하려면 마스터 데이터를 식별하는 방법을 전제로 합니다. 마스터 데이터는 사용 가능한 경우에만 관리할 수 있으므로 마스터 데이터의 범위를 제한해야 합니다.
일반적으로 마스터 데이터는 회사 제품 정보, 공급업체, 조직 구조, 사용자 회원 정보 등과 같이 비교적 안정적입니다. 그러나 마스터 데이터는 비즈니스 개발 단계, 비즈니스 운영 모델, 비즈니스 제어 정책에 따라 변경되므로 기업은 실시간으로 마스터 데이터를 추가하거나 제거해야 합니다.
1. 비즈니스 개발 단계
첫째, 첫 번째 영향 요인은 비즈니스 개발입니다. 마스터 데이터는 비교적 안정적이지만 비즈니스 발전 단계에 따라 달라질 수 있습니다.
예를 들어, 새로 개업한 호텔은 일정 기간 경영을 거쳐 충실한 단골 고객들을 갖게 되었다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 믿음명언) 이때 호텔은 회원제를 도입하여 단골 고객들의 점도를 높일 수 있다. 기업은 대량의 사용자 회원 정보 데이터를 수집했다. 회원 정보가 매우 안정적이고 중요하기 때문에 많은 회원 시스템과 금융 시스템에서 인용해야 하기 때문에 마스터 데이터 관리의 범위를 포함시켜야 한다.
따라서 비즈니스 발전의 여러 단계에서 기업은 내부 관리 및 비즈니스 개발 요구를 충족하기 위해 일부 마스터 데이터를 적절히 추가하거나 삭제해야 합니다.
2. 비즈니스 운영 모드
두 번째 요소는 비즈니스 모델의 변화입니다. 예를 들어, 판매 주문 유형 데이터, 많은 경우 B 측 기업의 마스터 데이터, C 측 기업은 속하지 않습니다.
우리가 마트에 가서 쇼핑하는 소비 데이터 기록은 마트 수거 시스템에 큰 영향을 미치지 않아 주요 데이터로 간주될 수 없다.
하지만 화웨이와 같이 객단가가 높은 일부 업종 회사들의 경우, 수천만, 수억 달러의 네트워크 건설 프로젝트 계약을 취득하면 기업 내 구매, 제조, 엔지니어링, 재무 등의 업무 절차가 수년 동안 지속될 수 있습니다. 이러한 판매 데이터는 중요하고 안정적이며 많은 부서와 시스템에서 사용되기 때문에 마스터 데이터에 속합니다.
따라서 주요 데이터의 의미를 깊이 이해해야 합니다. 안정적이고 중요하며, 많은 부서와 시스템에 의해 사용되는 것은 특정 업종과 기업에 속하는 데이터입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
3. 비즈니스 제어 전략
일부 대기업에서는 각 지점의 고객 데이터를 통제하는 것이 매우 어렵고 어렵습니다.
따라서 그룹 본사가 이러한 중요한 고객 데이터를 파악하려고 해도 본사에서 사용할 수 없고 본사 내에서 유통할 수 없기 때문에 지사의 고객 및 판매 데이터는 마스터 데이터가 아닙니다.
따라서 기업은 마스터 데이터를 관리할 때 비즈니스 개발 단계, 비즈니스 운영 및 비즈니스 제어 정책의 방향에 따라 마스터 데이터를 추가 삭제하고 마스터 데이터의 분할 범위를 재정의해야 합니다.
04, 마스터 데이터 관리 구현의 다섯 단계.
마스터 데이터 관리가 얼마나 중요하다면 기업은 마스터 데이터 관리를 어떻게 구현해야 합니까? 엔터프라이즈 마스터 데이터 관리의 구현은 크게 다섯 단계로 나뉩니다.
마스터 데이터 관리를 구현하는 5 단계
1. 마스터 데이터의 목표 및 범위를 정의합니다.
첫째, 첫 번째 단계는 마스터 데이터 관리의 목표와 식별 범위를 명확히 하는 것입니다.
(1) 목표 설정
기업 내에서 발표회를 열어 조직의 상, 중, 기층이 마스터 데이터 관리에 대한 이해를 깊게하고, 마스터 데이터 관리의 목표를 설정하고, 중요도를 높이고, 마스터 데이터 관리 프로젝트의 원활한 구현을 보장해야 합니다.
(2) 마스터 데이터 식별 범위
목표를 결정한 후 마스터 데이터를 관리하려면 먼저 마스터 데이터를 식별하고 어떤 데이터가 마스터인지 결정해야 하며, 시간과 노력을 들여 관리해야 합니다.
마스터 데이터 식별은 일반적으로 네 단계로 이루어집니다.
첫 번째 단계에서는 데이터의 중요성, 안정성 및 비즈니스 가치 판단과 같은 주요 데이터 식별 지표를 파악합니다.
두 번째 단계에서는 마스터 데이터에 따라 지표를 결정하고, 점수 체계를 구축하고, 척도 가중치를 결정하고, 중요도, 안정성, 사용 빈도 등에 따라 각 척도에 가중치를 부여합니다.
세 번째 단계는 비즈니스 조사 및 데이터 조사 결과에 따라 마스터 데이터의 참여 범위를 결정합니다.
4 단계, 채점 기준에 따라 마스터 데이터 참여 범위 내의 엔터프라이즈 마스터 데이터를 식별합니다.
2. 마스터 데이터 연구
목표와 범위를 정하면 기업은 기본적인 방향과 사고를 갖게 된다. 다음은 기업의 주요 데이터 규칙과 관리를 연구하고 현실과 목표의 차이를 이해하는 현장 조사입니다.
일반적으로 데이터 자원을 조사하는 두 가지 방법이 있습니다. 하나는 하향식, 다른 하나는 상향식입니다.
(1) 하향식 조사
하향식 설문 조사는 일반적으로 정보 자원 계획 또는 비즈니스 프로세스 관리 계획을 사용하여 데이터를 수집합니다. 정보 자원 계획은 해당 부서의 정보 수집, 전송 및 활용을 위한 연간 계획입니다. 비즈니스 프로세스 계획은 비즈니스 프로세스 운영에 따라 마스터 데이터의 흐름 방향과 사용 빈도를 얻는 것이 더 어렵습니다.
하향식 조사 방법을 통해 관리자는 마스터 데이터 관리의 현재 상태를 전체적으로 파악할 수 있으며, 데이터 흐름 및 데이터 사용량을 보고 고립된 데이터 문제를 제거할 수 있지만, 높은 비용과 주기가 필요하다는 단점이 있습니다.
(2) 상향식 조사
상향식 조사는 일반적으로 마스터 데이터의 데이터 범위를 먼저 결정한 다음 마스터 데이터를 식별합니다.
기업은 범위를 제한하는 전제 하에 마스터 데이터를 정리하고 분석합니다. 이 방법의 장점은 표적성이 강하고 실현 속도가 빠르며, 단점은 시스템이 포괄적이지 않다는 것이다. 일반적으로, 이런 명확한 프로젝트 목표와 범위가 있는 방법을 채택하는 것이 가장 좋다.
3. 시스템 및 프로세스 구축
마스터 데이터 식별의 목표와 범위를 결정하고 현재 상태를 조사합니다. 우리는 이미 마스터 데이터의 상황을 명확하게 빗어 냈다. 세 번째 단계는 실제 상황에 따라 조직, 제도, 운영 차원에서 마스터 데이터를 관리하는 것입니다.
(1) 관리 조직 체계
좋은 조직 아키텍처는 데이터 거버넌스 프로젝트의 성공을 보장하는 것으로 고위 경영진이 데이터 거버넌스 프로젝트에 얼마나 많은 관심을 기울이고 있는지를 보여 줍니다. 마스터 데이터 관리를 위한 전문 기관이나 일자리가 있어야 한다.
일반적인 마스터 데이터 관리 직책으로는 마스터 데이터 시스템 관리자, 마스터 데이터 감사자, 마스터 데이터 보고자, 데이터 품질 관리자 등이 있습니다. 구체적인 조직 부서와 직위는 기업의 실제 상황에 따라 결정된다.
(2) 시스템 프로세스 시스템
부서가 설립된 후에는 관리의 효율성을 보장하기 위해 특정 제도와 프로세스 체계가 필요하다.
기업은 마스터 데이터의 귀구 부서와 직위, 직무 책임, 각 마스터 데이터의 신청, 승인, 변경 및 * * * * * 의 프로세스를 명확히 하여 마스터 데이터 관리의 효과적인 구현을 보장해야 합니다.
(3) 표준, 안전 및 기술 시스템
전반적인 시스템 프로세스 시스템을 통해 구체적인 표준, 보안 및 기술 시스템이 이어집니다. 표준 시스템, 각 부서가 마스터 데이터를 빠르고 효율적으로 식별하고 사용할 수 있도록 형식 및 코딩 표준을 개발해야 합니다.
보안 시스템은 엄격한 인증, 액세스 제어, 계층 권한 부여, 보안 감사, 데이터 암호화 스토리지, 암호화 전송, 탈민 해독 등의 기능을 통해 데이터를 안전하게 보호해야 합니다.
기술 시스템, 기술 부서는 애플리케이션 계층과 기술 계층 시스템을 구축해야 합니다. 데이터 관리 플랫폼은 애플리케이션 수준의 데이터 관리, 데이터 거버넌스 및 데이터 통합 기능이 필요하며 시스템 아키텍처, 인터페이스 사양 및 기술 표준을 기술 수준에서 고려해야 합니다.
연결 데이터
목표를 설정하고, 마스터 데이터를 연구하고, 시스템을 구축 한 후, 우리가해야 할 일은 마스터 데이터에 액세스하고 액세스하며, 기업에서 마스터 데이터의 생성, 액세스 및 액세스를위한 폐쇄 루프를 여는 것입니다.
(1) 마스터 데이터 액세스
마스터 데이터 액세스는 마스터 데이터를 데이터 소스 시스템에서 마스터 데이터 플랫폼으로 수집하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 일련의 데이터 처리 및 가공을 통해 표준 마스터 데이터를 형성하기 위해 access 데이터를 정리, 변환, 매핑, 복사, 병합 및 로드해야 합니다.
(2) 마스터 데이터 연결
마스터 데이터 수신은 필요한 부서와 표준화된 데이터를 공유하는 프로세스입니다.
액세스 및 액세스를 통해 마스터 데이터의 관리, 제도, 프로세스, 표준, 입력 및 사용을 검증하여 사후 일상적인 운영을 최적화하고 개선할 수 있습니다.
5. 일상적인 조작
마스터 데이터 관리의 마지막 단계는 매일 기업 및 조직에서 마스터 데이터를 사용하여 유용한 운영 프로세스를 수행하는 것입니다.
일상적인 운영 프로세스에는 마스터 데이터 운영 관리 최적화, 마스터 데이터 향상, 마스터 데이터 품질 향상, 마스터 데이터 가치 측정 등 네 가지 섹션이 포함됩니다.
(1) 마스터 데이터 관리 최적화
마스터 데이터 관리 최적화는 마스터 데이터의 추가, 변경 및 사용 프로세스의 표준화, 프로세스 및 시스템 테스트, 고정 책임, 원활한 프로세스, 명확한 표준 목표 달성, 일상적인 사용 문제의 누적 및 지속적인 최적화를 의미합니다.
(2) 마스터 데이터 향상
마스터 데이터 프로모션이란 마스터 데이터 관리를 개별 비즈니스 라인 및 비즈니스 시스템으로 승격하여 마스터 데이터의 일관성을 보장하는 것을 말합니다. 홍보 및 사용을 통해 데이터는 조직의 높은 수준의 의사 결정을 보조하고 조직의 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
(3) 마스터 데이터의 품질 향상
마스터 데이터의 품질이 향상되었습니다. 마스터 데이터는 기업의 귀중한 데이터 자산이며, 그 품질은 데이터의 가치에 영향을 미칩니다. 따라서 일상적인 운영에서는 데이터 품질을 지속적으로 개선해야 합니다. 마스터 데이터 품질 정의, 마스터 데이터 품질 모델, 마스터 데이터 품질 평가 등을 포함한 마스터 데이터 품질 관리
(4) 주요 데이터 값 측정
마스터 데이터 가치 측정은 기업이 마스터 데이터의 가치를 측정하고 조직 관리 및 비즈니스 수익성에서 마스터 데이터의 가치와 역할을 심화시키는 것을 의미합니다. 구체적인 기능은 비용 절감 및 효율성 향상, 조직의 운영 효율성 향상입니다. 높은 수준의 의사 결정을 지원하고 비즈니스 수익을 높이기 위해 데이터의 가치를 측정해야 합니다.
05. 요약
마스터 데이터는 중요하고 안정적이며 많은 비즈니스 시스템 및 부서에서 재사용됩니다. 마스터 데이터 관리는 기업 조직의 데이터 거버넌스에 없어서는 안 될 부분입니다.
마스터 데이터 관리는 시스템과 분리 될 수 없지만 단순한 시스템이 아니라 표준, 프로세스 사양, 조직 및 IT 시스템을 기반으로 한 일련의 관리 조치입니다. "표준 통합, 프로세스 통합, 출처 통합, 조직 통합" 을 사용하여 마스터 데이터 관리를 제한하고 규범화하는 것은 절대 지나치지 않습니다.