< P > 주 데이터에 대해 이야기하기 전에 < P > 한 은행 고객이 규제 기관에 은행이 자신의 개인 정보를 유출했다고 불평하는 시나리오를 살펴보겠습니다. 그래서 행장은 감독관에게 훈계를 받았고, 데이터 사장은 행장에게 꾸지람을 들었다. 하지만 추적해보면 은행은 잘못이 없는 것 같다. 서로 다른 시스템에 고객의 휴대전화 번호가 여러 개 저장되어 있고, 은행이 고객에게 계좌 정보를 보낼 때, 고객의' 잘못된 휴대전화 번호' 가 문자를 받았지만, 고객은 그 번호가 계좌 정보를 보는 것을 원하지 않는다. 왜냐하면 그 번호는 어떤' 민감한 사람' 이 사용하고 있기 때문이다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언)
한 고객, 여러 번호가 공존하며' 민감한 번호' 도 포함되어 있습니다. 이러한 현상은 고객 정보 관리에서 흔히 볼 수 있는 현상으로' 고객 불만' 과 같은 연쇄반응을 불러일으켰다.
한 가지 업계 트렌드를 살펴 보겠습니다.
현재 CRM 시스템은 기업 규모에 관계없이 거의 모든 기업의 표준이 되고 있습니다. 또한 여러 자회사, 여러 업무 라인을 보유한 대기업의 경우 서로 다른 업무 팀, 부서 또는 지역에 여러 CRM 을 구축했습니다. 그러나 이러한 상황은 CRM 의 가치 극대화에 문제를 야기합니다. 예를 들어, 동일한 고객 정보가 서로 다른 시스템에 존재하고 정보가 완전히 일치하지 않습니다. 고객 관리 또는 마케팅 활동을 할 때 기업 자원을 낭비할 뿐만 아니라 숨겨진 위험을 초래합니다. 이에 따라 CRM 의 다음 고급 경로는 여러 출처에서 바로 사용 가능한 고객 데이터를 추출하여 고객 데이터의 신뢰할 수 있는 단일 버전을 만들어 기업이 마케팅 능력을 향상시키고 판매를 촉진할 수 있도록 합니다.
이 두 시나리오 중 하나는 "마스터 데이터" 이고, 사례 중 "고객" 은 마스터 데이터이며, 고객 정보 관리 부적절로 인한 불만 사항은 마스터 데이터 관리 누락으로 인한 문제입니다. 다른 하나는 마스터 데이터 관리 (MDM) 입니다. 고객 데이터의 신뢰할 수 있는 단일 버전을 만드는 것이 마스터 데이터 관리 솔루션의 도입입니다.
마스터 데이터란 무엇입니까? < P > 핵심 운영 단위의 상태 속성을 반영하는 기업 간 협업 요구를 충족시킬 수 있는 기업 (조직 기관) 기본 정보. 상대적으로 안정적이고 정확도가 높은 속성은 MDM 이라는 마스터 데이터입니다. 이것은 "마스터 데이터 관리 실습 백서" 에 의해 주어진 정의입니다. < P > 이 정의에서는 "부서 간 협업 요구 사항 충족", "핵심 운영 단위 상태 속성", "속성 안정성", "정확성 향상", "고유 인식" 과 같은 몇 가지 중요한 정보를 직접 파악할 수 있습니다.
마스터 데이터는 * * * 즐기고 통일해야 하는 기본 데이터를 강조합니다. 시스템 및 부서 경계를 넘어 특정 부서에 속하지 않고 여러 시스템 간의 * * * * 데이터 공유이며, 각 기능 부서가 업무 수행 과정에서 필요로 하는 데이터이며 기업의 핵심 데이터 자산입니다.
마스터 데이터는 제품, 직원, 원자재, 고객, 공급업체 등 기업의 핵심을 정의하는 비즈니스 객체이며, 기업의 업무 기록은 모두 이러한 비즈니스 객체를 중심으로 진행되며, 비즈니스 데이터의 품질을 보장하기 위해 마스터 데이터는 전사적으로 일관성, 정확성, 무결성, 통제성을 유지해야 합니다. < P > 하나의 시스템, 플랫폼, 심지어 기업 전체에서 마스터 데이터 엔티티에는 고유한 ID, 즉 데이터 인코딩, 동일한 이름의 동의어가 필요하며, * * * 에서 동일한 객체를 공유하고 적용할 수 있는 고유성을 보장합니다 (예: 직원 및 조직 마스터 통합, 모든 시스템의 직원 및 조직 사양). < P > 위에서 언급한 특징은 마스터 데이터가 충족해야 하는 중요한 특징이지만 실제 정보화 건설에는 많은 문제가 있다. 예를 들면: 가장 명백하게, 기업은 분명히 하나 이상의 시스템을 사용할 것이다. 동일한 비즈니스 객체의 세부 사항은 서로 다른 시스템에 나타납니다. 예를 들어 직원은 재무 시스템, OA 시스템 등에 정의됩니다. 이에 따라 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
각 시스템에 데이터 재저장
동일한 엔티티의 시스템 간 인코딩 불일치, 정보 불일치
시스템 간에 동기화되지 않을 수 있음 (데이터 추가, 데이터 업데이트)
중복 데이터: "ABC Ltd"
*** 즐기거나 이용하기 어려움: 보고 또는 분석 시 여러 시스템에서 데이터를 통합하기 어려움
이러한 문제를 해결하기 위해서는 마스터 데이터 관리 (MDM) 를 도입해야 합니다.
데이터 통합, 통합 통제 및 접근성을 위한 데이터 표준 구축 * * *. 여기서 강조해야 할 점은 마스터 데이터 관리를 중앙 집중화, 체계화 및 표준화해야 한다는 것입니다. 즉, 마스터 데이터 관리는 상대적으로 독립적이어야 하며, 마스터 데이터 관리 시스템은 정보 시스템 구축의 토대이며, 다른 비즈니스 정보 시스템보다 더 많은 서비스를 제공합니다.
"마스터 데이터 관리 실무 백서" 마스터 데이터 관리에 대한 정의는 기업의 핵심 운영 단위와 관련된 시스템 기록 데이터를 조정하고 관리하는 규칙, 애플리케이션 및 기술 집합입니다. 마스터 데이터 관리는 마스터 데이터 값을 제어함으로써 시스템 간에 일관된 사용 및 * * * 즐길 수 있는 마스터 데이터를 제공하고, 신뢰할 수 있는 데이터 소스에서 조정된 고품질 마스터 데이터를 제공하여 부서 간, 시스템 간 데이터 융합 애플리케이션을 지원합니다. < P > 마스터 데이터는 엔터프라이즈 데이터 전략의 중요한 구성 요소로서 정보화 전략에서 핵심 위치에 있으며 기초 지원 위치에 있습니다. 기업 정보화 건설의 가치에 큰 영향을 미치고, 기업 이용의 효율성과 데이터가 가치를 발휘하는 정도에 영향을 미친다.
생각해 보십시오. 기업은 많은 자원을 소모하여 점점 더 많은 시스템을 도입하여 점차 비즈니스 데이터화를 실현했습니다. 그러나, 시스템 건설의 통일 계획 부족과 다른 시스템 건설업체들의 불일치로 인해, 다른 시스템 내의 데이터에 불일치가 발생하였다. 물자 공급부가 ERP 에서 조회한 공급자 번호를 들고 생산부에 가서 해당 공급자가 공급한 상품의 사용 계획을 물었을 때 해당 공급자에 대한 정보가 없다는 것을 알게 되었다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 공급명언) 그룹은 전체 그룹의' 인적 재산' 을 총괄하기를 원하고, 중앙 구매는 중요한 출발점이 되고, SRM 시스템은 마침내 온라인 상태지만, 산하기업은 제각기 말을 하고, 닭과 오리는 문제가 여전히 해결되지 않고 있다. ... < P > 기초적인 차원에서, 마스터 데이터 관리는 주로 < P > 데이터 중복 제거: 라는 가치를 반영하고 있다. 마스터 데이터는 각 비즈니스 체인을 관통하고, 데이터 언어를 통합하고, 데이터 표준을 통합하고, 데이터 * * * 를 즐기며, 데이터 중복을 극대화합니다. < P > 데이터 처리 효율성 향상: 시스템, 부서마다 데이터 정의가 다르고, 버전마다 데이터 불일치가 있으며, 핵심 주제에도 여러 버전의 정보가 있으며, 정리 및 통합을 위해 많은 인력과 시간 비용이 필요합니다. 마스터 데이터 관리를 통해 데이터를 동적으로 정리, 복제, 배포 및 * * * 즐길 수 있습니다. < P > 회사 전략 시너지 효과 향상: 데이터는 회사 내부 경영 분석, 의사 결정 지원의' 통행어' 로 여러 부서의 통일을 달성한 후 부서, 시스템 장벽, 정보 통합 및 * * * 을 통해 회사 전체의 전략적 시너지 효과를 높일 수 있습니다.
위 내용은 마스터 데이터 관리의 가치와 의미로부터 그 중요성을 보여줍니다. < P > 프로젝트 착지 구현의 관점에서 "마스터 데이터 관리가 모든 작업의 출발점" 인 이유를 살펴 보겠습니다.
빅 데이터 전략이 심화됨에 따라 데이터 자산화가 점점 더 눈에 띄는 추세로 떠오르고 있습니다. 그러나 동시에 많은 기업들이 데이터 자산 관리에 대해 매우 원시적인 단계에 있으며, 데이터 품질 저하, 데이터 폐기물 처리 어려움, 데이터 변환율 저하 관리 과제에 직면해 있습니다. 어떻게 데이터 가치를 충분히 발휘할 수 있는 방법론과 참조 프레임워크를 충분히 발굴하는 것이 관건이자 어려운 문제이다.
과학적 데이터 자산 관리 모델은 기업에 매우 중요한 의미를 지닙니다. 기존 방법은 다양하다. 그 중' 마스터 데이터 관리' 는 데이터 자산 관리 관행의 중요한 접근 방식 중 하나이며, 핵심 운영 단위 데이터의 품질과 비즈니스 협업을 해결하는 것부터 시작하여 고객, 자재, 조직, 제품, 통합 코딩 등에서 생산 과정의 일관성을 촉진하는 것이다.
주 데이터부터 시작하여 데이터 자산 관리 실무 목표가 명확하고 구축 주기가 짧으며 중요 데이터의 고유성, 일관성 및 규정 준수를 보장합니다. IT 구축의 관점에서 마스터 데이터 관리는 IT 구조의 유연성을 향상시키고, 전사적 데이터 자산 관리 기반과 해당 사양을 구축하고, 엔터프라이즈 비즈니스 요구 사항의 변화에 보다 유연하게 적응할 수 있습니다. 또한 운영 데이터의 품질이 향상되면 사후 데이터 통합 및 데이터 통합을 위한 좋은 기반을 마련할 수 있습니다.