マスター データ管理では、ツールとビジネス プロセスを組み合わせて使用​​し、組織のマスター データが完全、正確、一貫していることを保証します。 マスター データは、ビジネスを運営するために重要なすべての「比較的安定した」データを表します。 これには、製品、場所、従業員、顧客などに関する半永久的な情報が含まれます。たとえば、特定の顧客が異なる時期に複数の製品を購入した場合、購入ごとに請求書を作成する必要がありますが、顧客の住所は数年間同じままです。 。

マスター データを管理することで、マスター データが一貫性のある信頼できる正確な情報源となることが保証されます。 このマスターデータは作成されると、 信頼できるリソース 組織にとって。 マスター データ管理では、各顧客、製品、ビジネス アカウントなどに対して単一のマスター データ ファイルを確立します。これらのカテゴリはデータ ドメインと呼ばれます。

マスター データ管理 (MDM) には通常、さまざまなデータ ドメインが含まれます。 以下に、最新のマスター データ管理プラットフォームで管理されることが多いさまざまな種類のデータ ドメインの例と、それぞれの例を示します。

• 顧客データ： 人口統計、好み、契約、購入履歴
• 製品データ： 価格、属性、説明、仕様
• サプライヤーデータ: ベンダーとサプライヤーの連絡先情報と契約条件
• 従業員データ: 役職、業績、給与または時給
• 位置データ： 境界データや住所などの地理的位置
• 資産データ: 物理的資産 – 不動産、設備、車両
• 財務データ： 口座残高、請求書、金融取引、支払い
• 参照データ： 規範、規制、および標準化された参考情報

マスター データ管理の実践では、次の目標 (および多くのプロセス) が共有されます。 データガバナンス ビジネスのマスターデータの信頼できるビューを作成する際に。

マスターデータ管理ツールとテクノロジー

マスター データの管理におけるテクノロジーの使用には、組織のデータ管理の方法を自動化するソフトウェア ソリューションが含まれます。 重要なデータ 管理され、共有されます。 マスター データ管理プラットフォームは通常、マスター レコードの作成時にデータの品質、統合、調整、強化をサポートするツールを提供するために使用されます。 

最近では、 人工知能 組織全体のデータを識別、調整、結合するために使用され始めています。 その後、データはクリーンアップされ (高品質のデータになり)、それを必要とするシステムやアプリケーションと共有されます。 

結合プロセスにより、AI によってレコードの不整合が検査されるようになります。 ファイルに添付されたメタデータは、データのソースを示し、エラーが発生した場所を見つけて問題を修正するためのその使用の証跡を提供する必要があります。 透明性のポリシーは、各マスター レコードがどのように作成または変更されたかを示すのに役立ちます。

マスター データ管理ツールを使用すると、マスター データを追跡し、組織の業務とプロセスに関する洞察を得ることができます。 マスター データ管理プラットフォームを使用すると、複数の部門やドメインから情報を収集できるため、経営陣は関心のある領域を特定し、生産性を向上させ、ビジネスの投資収益率を向上させることができます。

マスターデータ管理プラットフォーム

組織のニーズに合ったツールを備えたマスター データ管理プラットフォームの選択は、複雑になる場合があります。 最適なソリューションを見つけるには、さまざまなバージョンを調査して比較する必要があります。 (警告: マスター データ管理プラットフォームは、製品または顧客データに焦点を当てた単一ドメインになる可能性があります。)

マスター データ管理プラットフォームは、マスター データの管理に必要なツールをサポートします。

以下にマスター データ管理プラットフォームの一部を示しますが、特定のニーズに適した優れたソリューションを提供するプラットフォームが他にも多数あるため、少し追加調査する価値があるかもしれません。 たとえば、SAP マスター データ ガバナンス プラットフォームは、データ ガバナンスとマスター データ管理の両方を提供しており、組織のニーズに最適である可能性があります。 

• Pimcore プラットフォームはオープンソースであり、さまざまな異なるシステムにわたるマスター データを統合します。 プラットフォーム 任意のマスター データ ドメイン (製品、顧客、IoT など) と連携し、ワークフロー管理、データ品質、階層管理、およびリッチ コンテンツの統合をサポートします。 基盤として MySQL が必要ですが、これもオープンソースです。

• Profisee はマスターデータ管理です プラットフォーム データ管理、視覚的な関係管理、データ品質ルール、ワークフロー管理をサポートします。 クラウド経由でアクセスでき、コンピュータにダウンロードすることもできます。

• IBM InfoSphere Master Data Management プラットフォームは、組織のマスター データのあらゆる側面を管理し、統一されたビューをユーザーに提供します。 このプラットフォーム データ ガバナンス プログラムのルールとポリシーへの準拠をサポートしており、XNUMX つのバージョン (標準とアドバンス) で利用できます。 どちらのバージョンもオンプレミスまたはクラウドで利用できます。

• Stibo Systems は、ユーザーがビジネス固有のニーズに基づいてデータを接続できるようにするマスター データ管理プラットフォームを提供します。 彼らのプラットフォーム マスター データのドメインを単一のソースに統合します。 実装が簡単で、クラウドまたはオンプレミスに展開できると説明されています。

• OpenDQ マスター データ管理プラットフォームは、中小企業向けに設計されています。 拡張性があり、ビジネスのデータ管理ニーズに合わせて拡張されます。 OpenDQ うまく設計されているように見えますが、「ライセンスコストがゼロ」という表現は混乱を招く可能性があります。 このプラットフォームは無料ではなく、有料サービスです。    

MDM プラットフォームのインストールストレスを最小限に抑える

マスター データ管理プラットフォームの導入は、必ずしも難しいことではありません。 実装プロセスは、個別のフェーズに分割できます。 これらのフェーズには、適切なソフトウェアの調査、モデルまたはテンプレートの作成、配置のテスト、ソフトウェアの展開などの重要な手順が含まれます。 

この一連の手順は、組織の特定のニーズと目的に合わせた MDM システムをスムーズかつ効果的に実装するのに役立ちます。

1. プラットフォームの選択: 企業のシステムと互換性のあるプラットフォームを選択することで、マスター データ管理プラットフォームの導入が容易になります。 例えば、組織が電子ビジネスの基盤として Microsoft ソフトウェアを使用している場合、IBM InfoSphere MDM プラットフォームは、インストール プロセス中のフラストレーションを最小限に抑え、発生する可能性のあるエラー、クラッシュ、バグの数を減らす必要があります。 

ただし、企業がさまざまなソフトウェアを混在して使用している場合は、他のオプションも利用できます。 Pimcore オープンソース プラットフォームは柔軟性があり、組織のデータ処理システムの独自の特性に合わせて微調整できます。 クラウドベースのマスター データ管理プラットフォームは、さまざまなソフトウェア システムと統合するように設計されており、簡単なソリューションとしてよく使用され、多数の MDM ツールへのアクセスを提供します。

2. マスター データ モデルの設計: このステップでは、実際に MDM プログラムのモデル (作業の元となるテンプレート) を設計および開発します。 Credencys Solutions の共同創設者兼 CTO である Sagar Sharma は、 マスターデータモデル.

3. モデルのテスト: 選択したマスター データ管理プラットフォームを導入する前に、厳密なテストを実行して、期待どおりに機能することを確認することが重要です。 データ品質とビジネス ルールが適切に機能することを確認するには、それらをチェックする必要があります。 テスト段階は、プラットフォーム ベンダーと調整する必要があります (オープンソースでない場合)。 このプロセスには、実際のデータ サンプルに基づくいくつかのテスト シナリオの実行が含まれる場合があります。 このフェーズで発見された問題やバグは、システムの信頼性を確保するために修正する必要があります。

4.展開： テスト段階が完了し、マスター データ管理プラットフォームが良好に機能することが確認されたら、次のステップはプラットフォームの展開です。 導入プロセスは、ビジネス フローの中断を最小限に抑えるように編成する必要があります。 データ スチュワードとエンド ユーザーにはトレーニングが必要な場合があります。

5. 保守および改善: MDM プラットフォーム実装の最後のステップでは、長期的なメンテナンスと改善に焦点を当てます。 ビジネスが進化し、顧客ベースが変化するにつれて、マスター データ管理ソリューションも適応して進化することが重要になります。 定期的なモニタリングは改善が必要な領域を特定するのに役立ち、定期的なメンテナンスはシステムが最適に機能することを保証するのに役立ちます。 これには、データ モデルの更新、組織のビジネス ルールの改良、新しいデータ ソースの統合が含まれる場合があります。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/master-data-management-tools/