마스터 데이터에 대해 논의하기 전에 다음 시나리오를 살펴 보겠습니다.
한 은행 고객이 규제 기관에 불만을 제기했는데, 은행이 그의 개인 사생활을 누설했다. 결국 사장은 감독관에게 꾸지람을 들었고, 데이터 사장은 총재에게 욕을 먹었다. 하지만 은행에도 문제가 없는 것 같습니다. 고객의 여러 휴대폰 번호가 서로 다른 시스템에 저장되어 있습니다. 은행이 고객에게 계좌 이체 정보를 보내면 고객의 "잘못된 휴대폰 번호" 가 문자 메시지를 받지만 고객은 이 번호로 계좌 이체 정보를 보지 않기를 원합니다. 이는 "민감한 사람" 이 사용하고 있기 때문입니다.
한 고객, 여러 번호가 공존하며' 민감한 번호' 도 포함되어 있습니다. 이러한 현상은 고객 정보 관리에서 드문 일이 아니며' 고객 불만' 과 같은 일련의 연쇄반응을 가져왔다.
이제 또 다른 업계 트렌드를 살펴보겠습니다.
오늘날 CRM 시스템은 기업 규모에 관계없이 거의 모든 기업에 표준으로 자리잡고 있습니다. 또한 여러 자회사 및 업무 라인을 보유한 대기업의 경우 서로 다른 업무 팀, 부서 또는 지역에 여러 CRM 을 구축했습니다. 그러나 이 경우 CRM 의 가치 극대화에 문제가 발생합니다. 예를 들어, 동일한 고객 정보가 서로 다른 시스템에 존재하고 정보가 정확히 일치하지 않습니다. 고객 관리 또는 마케팅 활동을 할 때 기업 자원을 낭비할 뿐만 아니라 숨겨진 위험을 초래할 수 있습니다. 이에 따라 CRM 의 다음 고급 경로는 다양한 출처에서 바로 사용 가능한 고객 데이터를 추출하고, 신뢰할 수 있는 단일 버전의 고객 데이터를 만들어 기업이 마케팅 능력을 향상시키고 판매를 촉진할 수 있도록 지원합니다.
이 두 장면에는 두 가지 개념이 숨겨져 있습니다. 하나는 "마스터 데이터" 입니다. 여기서 "고객" 은 마스터 데이터에 속하고, 고객 정보 관리의 부적절한 사용으로 인한 불만은 마스터 데이터 관리 부족으로 인한 문제입니다. 다른 하나는 마스터 데이터 관리 (MDM) 입니다. 고객 데이터의 신뢰할 수 있는 단일 버전을 만들어 마스터 데이터 관리 솔루션을 도입합니다.
마스터 데이터는 정확히 무엇입니까? 마스터 데이터 관리가 모든 작업의 시작점인 이유는 무엇입니까?
부서 간 협업 요구 사항을 충족하고 핵심 운영 단위의 상태 속성을 반영하며 상대적으로 안정적이며 정확도가 높은 기업 (조직) 의 기본 정보는 MDM 이라고 하는 마스터 데이터입니다. 이것은 마스터 데이터 관리 실습 백서에 명시된 정의입니다.
이 정의에서 우리는 "부서 간 협업 요구 사항 충족", "핵심 운영 단위의 상태 속성", "안정성 속성", "고정밀", "고유 식별" 과 같은 몇 가지 중요한 정보를 직접 파악할 수 있습니다.
마스터 데이터는 기본 데이터의 공유와 통일을 강조합니다. 시스템과 부서의 경계를 넘어 특정 부서에 속하지 않고 여러 시스템 간에 데이터를 공유하고 비즈니스 프로세스의 모든 기능 부서에 필요한 데이터이며 기업의 핵심 데이터 자산입니다.
마스터는 제품, 직원, 원자재, 고객, 공급자 등 기업의 핵심을 정의하는 업무 대상입니다. 기업의 업무 기록은 모두 이러한 업무 대상을 중심으로 진행된다. 비즈니스 데이터의 품질을 보장하기 위해서는 운영 데이터가 전사적으로 일관되고 정확하며 완벽하며 제어 가능해야 합니다.
시스템, 플랫폼, 심지어 기업에서는 마스터 데이터 엔티티에 고유한 식별자, 즉 * * * 에서 동일한 객체의 고유성을 보장하기 위해 동일한 이름의 데이터 인코딩이 필요합니다 (예: 직원 및 조직의 마스터 데이터 통합, 모든 시스템의 직원 및 조직 사양).
이러한 특징은 마스터 데이터가 충족해야 하는 중요한 특징이지만 실제 정보화 건설에는 많은 문제가 있습니다. 예를 들어, 가장 분명한 것은 기업이 여러 시스템을 사용한다는 것입니다. 동일한 업무 객체에 대한 상세내역이 서로 다른 시스템에 나타납니다. 예를 들어 사원은 재무 시스템, OA 시스템 등에 정의됩니다. 따라서 다음과 같은 문제가 발생합니다.
각 시스템에 데이터를 다시 저장해야 할 수도 있습니다.
동일한 엔티티가 다른 시스템에서 인코딩과 정보가 일치하지 않습니다.
시스템이 동기화되지 않을 수 있습니다 (데이터 추가, 데이터 업데이트).
중복 데이터:' ABC 유한회사' 와' ABC 유한회사' 는 같은 것인가요?
* * * 즐기거나 사용하기 어려움: 보고 또는 분석 작성 시 여러 시스템의 데이터를 통합하기가 어렵습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 마스터 데이터 관리를 도입해야 합니다.
데이터 통합, 통합 관리 및 액세스를 위한 데이터 표준 구축 여기서 강조해야 할 점은 마스터 데이터 관리가 중앙 집중화, 체계화 및 표준화되어야 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 백서는 마스터 데이터 관리를 엔터프라이즈 핵심 운영 단위와 관련된 시스템 기록 데이터를 조정하고 관리하는 일련의 규칙, 어플리케이션 및 기술로 정의합니다. 마스터 데이터 관리를 통해 기업은 마스터 데이터의 값을 제어함으로써 시스템 간에 일관되고 공유된 마스터 데이터를 사용할 수 있으며, 신뢰할 수 있는 데이터 소스의 조정 및 고품질 마스터 데이터를 제공하여 부서 간 및 시스템 간 데이터 융합 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
마스터 데이터는 엔터프라이즈 데이터 전략의 중요한 구성 요소로서 정보 전략에서 핵심 및 기본 지원 위치에 있습니다. 기업 정보화 건설의 가치와 기업 이용의 효율성과 데이터 가치의 정도에 큰 영향을 미친다.
생각해 보십시오: 기업들은 점점 더 많은 자원을 소비하고 있으며, 점점 더 많은 시스템이 도입되면서 점차 비즈니스 데이터화를 실현하고 있습니다. 그러나 시스템 구축에 대한 통일 계획이 부족하여 시스템 공급업체마다 불일치가 발생하여 시스템마다 데이터가 일치하지 않습니다. 물자 공급부가 ERP 에서 조회한 공급자 번호를 들고 생산부서에 가서 해당 공급자가 공급한 상품의 사용 계획을 조회했을 때 해당 공급자에 대한 정보가 없다는 것을 알게 되었다. 그룹은 전체 그룹의' 인재물' 을 총괄하여, 중앙 집중식 구매가 중요한 출발점이 되기를 바란다. SRM 시스템은 마침내 온라인 상태지만 산하 기업들은 각자 자신의 의견을 표명했지만 문제는 여전히 해결되지 않았다. ...
기본 차원에서 마스터 데이터 관리는 주로 다음과 같은 가치를 반영합니다.
데이터 중복 제거: 서로 다른 시스템과 부서가 각자의 규칙과 요구 사항에 따라 데이터를 획득함으로써 데이터의 중복 스토리지를 쉽게 만들어 데이터 중복을 형성합니다. 마스터 데이터는 모든 비즈니스 체인을 관통하고, 데이터 언어와 표준을 통합하고, 데이터 공유를 실현하며, 데이터 중복을 최소화합니다.
데이터 처리 효율성 향상: 시스템마다, 부서마다 데이터 정의가 다르고, 버전마다 데이터 불일치가 있으며, 핵심 주제에도 여러 버전의 정보가 있으며, 정리하고 통합하는 데 많은 인력과 시간이 필요합니다. 마스터 데이터 관리를 통해 데이터를 동적으로 정렬, 복사, 배포 및 즐길 수 있습니다.
회사의 전략적 시너지 효과 향상: 회사 내 비즈니스 분석 및 의사 결정의 "공통 언어" 인 데이터는 부서 및 시스템 장벽을 돌파하고 정보 통합 및 공유를 실현하며 회사의 전반적인 전략적 시너지 효과를 높이는 데 도움이 됩니다.
위의 내용은 가치와 의미에서 마스터 데이터 관리의 중요성을 보여줍니다.
프로젝트 구현의 관점에서 볼 때 "마스터 데이터 관리가 모든 작업의 출발점" 인 이유는 무엇입니까?
빅 데이터 전략이 심화됨에 따라 데이터의 자본화가 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 그러나 이와 동시에 많은 기업의 데이터 자산 관리는 아직 매우 원시적인 단계에 있으며, 데이터 품질 저하, 데이터 쓰레기 처리 어려움, 데이터 전환율 저하 관리 과제에 직면해 있습니다. 데이터 가치를 최대한 활용하는 방법론과 참조 프레임워크는 중점적이고 어려운 문제입니다.
과학적 데이터 자산 관리 모델은 기업에 중요한 의의가 있다. 기존 접근 방식은 다양합니다. 그 중' 마스터 데이터 관리' 는 데이터 자산 관리 관행의 중요한 접근 방식 중 하나이며, 핵심 운영 단위의 데이터 품질 및 비즈니스 협업을 해결하고 고객, 자재, 조직, 제품 및 통합 코딩 등에서 생산 과정의 일관성을 촉진하는 전략입니다.
마스터 데이터부터 시작하여 데이터 자산 관리의 실천 목표는 명확하고, 건설 주기가 짧으며, 중요한 데이터의 고유성, 일관성 및 규정 준수를 보장합니다. IT 구축의 관점에서, 마스터 데이터 관리는 IT 구조의 유연성을 향상시키고, 기업 전체의 데이터 자산 관리 기반과 해당 사양을 구축하고, 기업 비즈니스 요구 사항의 변화에 보다 유연하게 적응할 수 있습니다. 또한 운영 데이터의 품질 향상은 향후 데이터 통합 및 데이터 통합을 위한 좋은 기반을 마련할 수 있습니다.