In het digitale tijdperk vertrouwen organisaties steeds meer op data voor strategische besluitvorming, waardoor het beheer van deze data belangrijker dan ooit is. Deze afhankelijkheid heeft geleid tot een aanzienlijke verschuiving tussen sectoren, aangedreven door de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML), die gedijen op uitgebreide, hoogwaardige gegevens. Deze evolutie onderstreept het belang van master data management (MDM) om de datakwaliteit en consistentie tussen verschillende domeinen en bronnen te garanderen.

Een robuust raamwerk voor gegevensbeheer definiëren

MDM is een strategische, methodische benadering voor het beheren van de kritieke gegevens van een organisatie. Het gaat om het creëren en beheren van één enkel, consistent en accuraat overzicht van essentiële bedrijfsgegevens, vaak masterdata genoemd. Masterdata heeft betrekking op kernbedrijfsentiteiten zoals klanten, producten, werknemers en leveranciers en wordt gebruikt in verschillende bedrijfsprocessen en -systemen. Het primaire doel van MDM is het bieden van een uniform, nauwkeurig en consistent beeld van deze gegevens in de hele organisatie, waardoor de operationele efficiëntie wordt verbeterd, de besluitvorming wordt verbeterd en betere klantervaringen mogelijk worden gemaakt.

Het proces om de gegevenskwaliteit en -consistentie binnen MDM te garanderen, kent vele facetten. Het omvat de implementatie van gegevenskwaliteitscontroles, het benutten van technieken voor het matchen en samenvoegen van gegevens, en de adoptie van een alomvattend raamwerk voor gegevensbeheer. Om masterdatamanagement te laten slagen, is het absoluut noodzakelijk dat bedrijven een data governance-framework creëren dat hen helpt bij het vaststellen van normen en regelgeving voor data, het bepalen wie eigenaar is van en verantwoordelijk is voor welke data, het monitoren van de dataprestaties en het oplossen van problemen. Alle MDM-bronnen en domeinen worden gedefinieerd in een gegevensbeheer architectuur, waarin hun interacties en integraties worden beschreven. Belanghebbenden krijgen toegankelijke en begrijpelijke documentatie van datadefinities, metadata, afkomst en kwaliteitsmetrieken. 

Dit raamwerk legt de basis voor effectief gegevensbeheer door het vaststellen van duidelijk beleid, rollen, verantwoordelijkheden en processen voor het verzamelen, opslaan, beheren en gebruiken van gegevens. Het brengt MDM-strategieën op één lijn met bedrijfsdoelstellingen, stelt datastandaarden en -regels vast, wijst data-eigendom en -beheer toe, en implementeert mechanismen voor het monitoren van de datakwaliteit en -prestaties.

Het opzetten van de juiste MDM-architectuur

Selecteren van de juiste MDM-architectuur is cruciaal om de aanpak af te stemmen op de specifieke behoeften van de organisatie. Er zijn drie algemene opties voor MDM-architectuur: register, repository en hybride. Elk heeft zijn sterke punten en wordt gekozen op basis van factoren zoals datavolume, complexiteit, organisatorische capaciteiten en algemene bedrijfsstrategie. 

De register-MDM-architectuur creëert een index- of pointersysteem om gegevens te beheersen die zich in ongelijksoortige systemen in de organisatie bevinden. Het slaat de hoofdgegevens niet op, maar biedt een geconsolideerd overzicht door te linken naar de originele gegevensbronnen. Deze alleen-lezen-aanpak minimaliseert verstoring van bestaande systemen. Het is gunstig voor organisaties die op zoek zijn naar een snelle overwinning bij het beheersen van data zonder de noodzaak van uitgebreide datamigratie- of consolidatie-inspanningen.

De repository (of gecentraliseerde) MDM-architectuur creëert één gezaghebbende bron van masterdata die in een centrale repository wordt bewaard. Alle systemen en applicaties in de hele organisatie gebruiken masterdata uit deze centrale bron. Dit model ondersteunt het hoogste niveau van gegevenskwaliteit en -consistentie, maar vereist aanzienlijke inspanningen op het gebied van gegevensconsolidatie en -beheer om de centrale opslagplaats te behouden. 

De hybride MDM-architectuur combineert elementen van zowel het register- als het repositorymodel en biedt een evenwichtige aanpak die geschikt is voor een breed scala aan gebruiksscenario's. Het stelt organisaties in staat bepaalde masterdata centraal in een repository te beheren en tegelijkertijd te koppelen aan andere datasets die in hun bronsystemen blijven staan. Deze flexibiliteit maakt het ideaal voor organisaties met complexe datalandschappen, inclusief hoogwaardige, gecentraliseerde databehoeften en gedecentraliseerde, afdelingsspecifieke vereisten. Een mondiale winkelketen zou bijvoorbeeld voor het hybride model kunnen kiezen. Hierdoor kan het zijn productinformatie centraliseren om consistentie op alle locaties te garanderen, terwijl lokale variaties in prijzen, promoties en voorraadniveaus mogelijk zijn.

Deze architectuur combineert de gecentraliseerde repositorybenadering, waarbij kernproductgegevens zoals namen, categorieën en standaardprijzen op uniforme wijze worden beheerd, met de mogelijkheid van het registermodel om te koppelen aan gedecentraliseerde, regiospecifieke gegevens. Als gevolg hiervan heeft elke winkel toegang tot actuele, nauwkeurige masterdata die aansluiten bij bedrijfsnormen en lokale marktvereisten. Uiteindelijk hangt de doeltreffendheid van een MDM-architectuur niet alleen af ​​van het gekozen model, maar ook van de mate waarin deze is toegesneden op de unieke mix van de mondiale integratie- en lokale flexibiliteitsbehoeften van de organisatie, waardoor wordt verzekerd dat de gekozen architectuur dient als een dynamische motor voor het bedrijfsleven. strategieën in plaats van een beperking.

De levenscyclus van gegevens

Gegevenskwaliteit en -consistentie zijn cruciaal om bij MDM te garanderen nauwkeurigheid van gegevens en integriteit gedurende de hele levenscyclus, van aanschaf en opschoning tot integratie en onderhoud. Dit proces pakt de uitdaging aan van het harmoniseren van uitgebreide en complexe datasets uit verschillende bronnen en systemen, waarbij gebruik wordt gemaakt van tools en steekproeftechnieken om kwaliteitsbeoordelingen te stroomlijnen en de betrouwbaarheid te behouden.

Documentatie van datadefinities, metadata, afkomst en kwaliteitsmetrieken is de sleutel tot duidelijkheid en begrip voor belanghebbenden, en helpt bij het vaststellen van datakwaliteitsnormen en de toepassing van een gestructureerd kwaliteitsraamwerk. Geautomatiseerde tools versterken dit raamwerk, dat nauwkeurige documentatie en gegevensvalidatie ondersteunt en een betere organisatorische samenwerking en besluitvorming bevordert.

Maak gebruik van technieken voor het matchen en samenvoegen van gegevens 

Door gebruik te maken van technieken voor het matchen en samenvoegen van gegevens is het mogelijk gegevens uit verschillende bronnen en domeinen te consolideren en harmoniseren tot één uniform masterrecord. Het identificeren en verbinden van records die betrekking hebben op dezelfde entiteit of hetzelfde concept omvat het matchen van gegevens met behulp van criteria zoals naam, adres, e-mailadres, telefoonnummer of identificatie. Het combineren van gematchte records in één record bestaat uit het volgen van regels zoals overlevingskansen, voorrang of consensus. Technieken voor het matchen en samenvoegen van gegevens worden gebruikt om gegevensredundantie, inconsistentie en dubbelzinnigheid te verwijderen en een uniform beeld van de gegevens tot stand te brengen. Effectieve communicatie en rapportage over datakwaliteit is van cruciaal belang om de datakwaliteit, compliance en operationele efficiëntie te verbeteren.

MDM implementeren met een verandermanagementaanpak

Verandermanagement is van het grootste belang om verstoringen te minimaliseren en de adoptie van MDM te optimaliseren. Verandermanagement is het proces van het coördineren van de effecten van wijzigingen in een dataomgeving, inclusief de toevoeging van nieuwe bronnen, domeinen, regelgeving of vereisten. Naast het plannen, communiceren, implementeren, testen en monitoren van de veranderingen, biedt change management training, ondersteuning en betrokkenheid voor alle data-stakeholders. Dit zorgt ervoor dat alle teamleden op de hoogte zijn van en akkoord gaan met de wijzigingen en dat de gegevenskwaliteit en -consistentie tijdens en na de wijzigingen behouden of verbeterd worden.

Leren van de ervaringen van anderen, zoals retailbedrijven die klantgegevens integreren of technologiebedrijven die MDM-systemen samenvoegen, kan waardevolle inzichten opleveren. Deze voorbeelden benadrukken het belang van een gestructureerd verandermanagementproces voor het behouden van de datakwaliteit en het garanderen van het succes van MDM-initiatieven. Uiteindelijk hangt de effectiviteit van MDM af van de technologie en het vermogen van een organisatie om zich aan te passen aan veranderingen, waarbij data een strategische asset blijft.

Vooruitkijkend

Organisaties beheren hun data en transformeren deze in een cruciaal strategisch bezit door het opzetten van alomvattend databeheer, de strategische selectie van MDM-architecturen en de rigoureuze implementatie van datakwaliteitscontroles. De integratie van opkomende technologieën zoals AI en ML belooft een revolutie teweeg te brengen in MDM, waardoor nog genuanceerdere inzichten worden geboden en een flexibeler databeheeromgeving wordt bevorderd. Terwijl bedrijven zich ontwikkelen in deze datacentrische wereld, wordt de beheersing van MDM een belangrijke onderscheidende factor, waardoor organisaties met vertrouwen en vooruitziendheid door de complexiteiten van het digitale tijdperk kunnen navigeren. Deze evolutie in databeheer gaat niet alleen over het handhaven van de efficiëntie; het gaat over het pionieren van een toekomst waarin het potentieel van data volledig wordt gerealiseerd, waardoor innovatie en succes worden gestimuleerd in een steeds meer datagestuurde wereldeconomie.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/how-to-ensure-data-quality-and-consistency-in-master-data-management/