Dijital çağda kuruluşlar, stratejik karar alma süreçlerinde verilere giderek daha fazla güveniyor ve bu verilerin yönetimini her zamankinden daha kritik hale getiriyor. Bu bağımlılık, kapsamlı, yüksek kaliteli verilerle gelişen yapay zeka (AI) ve makine öğrenimindeki (ML) gelişmelerin etkisiyle endüstriler arasında önemli bir değişimi teşvik etti. Bu evrim, çeşitli etki alanları ve kaynaklar arasında veri kalitesini ve tutarlılığını sağlamak için ana veri yönetiminin (MDM) öneminin altını çiziyor.

Sağlam Bir Veri Yönetişim Çerçevesinin Tanımlanması

MDM, bir kuruluşun kritik verilerini yönetmeye yönelik stratejik ve metodik bir yaklaşımdır. Genellikle ana veriler olarak adlandırılan temel iş verilerinin tek, tutarlı ve doğru bir görünümünün oluşturulmasını ve yönetilmesini içerir. Ana veriler, müşteriler, ürünler, çalışanlar ve tedarikçiler gibi temel ticari varlıkları kapsar ve çeşitli iş süreçleri ve sistemlerinde kullanılır. MDM'nin temel hedefi, kuruluş genelinde bu verilerin birleşik, doğru ve tutarlı bir görünümünü sağlamak, böylece operasyonel verimliliği artırmak, karar almayı geliştirmek ve daha iyi müşteri deneyimleri sağlamaktır.

MDM'de veri kalitesini ve tutarlılığını sağlama süreci çok yönlüdür. Veri kalitesi kontrollerinin uygulanmasını, veri eşleştirme ve birleştirme tekniklerinden yararlanılmasını ve kapsamlı bir veri yönetişim çerçevesinin benimsenmesini kapsar. Ana veri yönetiminin başarılı olması için şirketlerin, verilere yönelik standartlar ve düzenlemeler belirleme, kimin hangi veriye sahip olduğunu ve hangi veriden sorumlu olduğunu belirleme, veri performansını izleme ve sorun giderme konularında kendilerine yardımcı olacak bir veri yönetişim çerçevesi oluşturmaları zorunludur. Tüm MDM kaynakları ve etki alanları bir Veri yönetimi mimari, etkileşimlerini ve entegrasyonlarını özetliyor. Paydaşlara veri tanımları, meta veriler, köken ve kalite ölçümlerine ilişkin erişilebilir ve anlaşılır belgeler sunulur. 

Bu çerçeve, verilerin toplanması, saklanması, yönetilmesi ve kullanılmasına yönelik açık politikalar, roller, sorumluluklar ve süreçler oluşturarak etkili veri yönetiminin temelini oluşturur. MDM stratejilerini iş hedefleriyle uyumlu hale getirir, veri standartlarını ve kurallarını belirler, veri sahipliğini ve yönetimini atar ve veri kalitesi ve performansını izlemeye yönelik mekanizmalar uygular.

Doğru MDM Mimarisini Oluşturma

Seçilmesi doğru MDM mimarisi yaklaşımın kuruluşun özel ihtiyaçlarına göre uyarlanması açısından çok önemlidir. MDM mimarisi için üç yaygın seçenek vardır: kayıt defteri, depo ve hibrit. Her birinin güçlü yönleri vardır ve veri hacmi, karmaşıklık, organizasyonel yetenekler ve genel iş stratejisi gibi faktörlere göre seçilir. 

Kayıt defteri MDM mimarisi, kuruluş genelinde farklı sistemlerde bulunan verileri yönetmek için bir dizin veya işaretçi sistemi oluşturur. Ana verileri saklamaz ancak orijinal veri kaynaklarına bağlanarak birleştirilmiş bir görünüm sağlar. Bu salt okunur yaklaşım, mevcut sistemlerdeki kesintiyi en aza indirir. Kapsamlı veri geçişi veya birleştirme çabalarına ihtiyaç duymadan verilerde uzmanlaşma konusunda hızlı bir kazanç elde etmek isteyen kuruluşlar için faydalıdır.

Depo (veya merkezi) MDM mimarisi, merkezi bir depoda tutulan ana verilerin tek, yetkili bir kaynağını oluşturur. Kuruluş genelindeki tüm sistemler ve uygulamalar ana verileri bu merkezi kaynaktan tüketir. Bu model, en yüksek düzeyde veri kalitesini ve tutarlılığını destekler ancak merkezi veri havuzunu korumak için veri birleştirme ve yönetişim konusunda önemli çaba gerektirir. 

Hibrit MDM mimarisi, hem kayıt defteri hem de depo modellerinin öğelerini birleştirerek çok çeşitli kullanım durumlarını karşılayan dengeli bir yaklaşım sunar. Kuruluşların kaynak sistemlerinde kalan diğer veri kümelerine bağlanırken bazı ana verileri bir depoda merkezi olarak yönetmelerine olanak tanır. Bu esneklik, onu yüksek kaliteli, merkezi veri ihtiyaçları ve merkezi olmayan, departmana özel gereksinimler de dahil olmak üzere karmaşık veri ortamlarına sahip kuruluşlar için ideal kılar. Örneğin küresel bir perakende zinciri hibrit modeli tercih edebilir. Bu, fiyatlandırma, promosyonlar ve envanter düzeylerinde yerel farklılıklara izin verirken, tüm konumlarda tutarlılık sağlamak için ürün bilgilerini merkezileştirmesine olanak tanır.

Bu mimari, adlar, kategoriler ve standart fiyatlar gibi temel ürün verilerinin tekdüze bir şekilde yönetildiği merkezi depo yaklaşımını, kayıt modelinin merkezi olmayan, bölgeye özgü verilere bağlanma yeteneğiyle birleştirir. Sonuç olarak her mağaza, kurumsal standartlara ve yerel pazar gereksinimlerine uygun, güncel, doğru ana verilere erişir. Sonuçta, bir MDM mimarisinin etkinliği yalnızca seçilen modele değil, aynı zamanda kuruluşun küresel entegrasyon ve yerel esneklik ihtiyaçlarının benzersiz karışımını karşılayacak ve seçilen mimarinin iş dinamiklerini etkinleştiren bir hizmet sunmasını sağlayacak şekilde ne kadar iyi uyarlandığına da bağlıdır. bir kısıtlamadan ziyade stratejiler.

Verinin Yaşam Döngüsü

MDM'de veri kalitesi ve tutarlılığı çok önemlidir. verilerin doğruluğu Satın alma ve temizlemeden entegrasyon ve bakıma kadar yaşam döngüsü boyunca bütünlük ve bütünlük. Bu süreç, kalite değerlendirmelerini kolaylaştırmak ve güvenilirliği sürdürmek için araçlar ve örnekleme teknikleri kullanarak, çeşitli kaynaklardan ve sistemlerden gelen kapsamlı ve karmaşık veri setlerini uyumlu hale getirme sorununun üstesinden gelir.

Veri tanımlarının, meta verilerin, kökenin ve kalite ölçümlerinin belgelenmesi, netlik ve paydaşların anlaşılmasının anahtarı olup, veri kalitesi standartlarının oluşturulmasına ve yapılandırılmış bir kalite çerçevesinin uygulanmasına yardımcı olur. Otomatik araçlar, hassas dokümantasyonu ve veri doğrulamayı destekleyen ve daha iyi kurumsal işbirliğini ve karar almayı teşvik eden bu çerçeveyi geliştirir.

Veri Eşleştirme ve Birleştirme Tekniklerinden Yararlanın 

Veri eşleştirme ve birleştirme tekniklerinin kullanılması, çeşitli kaynaklardan ve alanlardan gelen verilerin birleşik bir ana kayıtta birleştirilmesine ve uyumlu hale getirilmesine olanak tanır. Aynı varlığa veya kavrama ait kayıtları belirlemek ve bağlamak, ad, adres, e-posta, telefon numarası veya tanımlayıcı gibi kriterleri kullanarak veri eşleştirmeyi içerir. Eşleşen kayıtları tek bir kayıtta birleştirmek, hayatta kalma, öncelik veya fikir birliği gibi kuralların izlenmesinden oluşur. Veri eşleştirme ve birleştirme teknikleri, veri fazlalığını, tutarsızlığını ve belirsizliğini ortadan kaldırmak ve verilerin birleşik bir görünümünü oluşturmak için kullanılır. Etkili veri kalitesi iletişimi ve raporlaması, veri kalitesini, uyumluluğu ve operasyonel verimliliği artırmak için kritik öneme sahiptir.

MDM'yi Değişiklik Yönetimi Yaklaşımıyla Uygulamak

Değişim yönetimi, kesintiyi en aza indirmek ve MDM'nin benimsenmesini optimize etmek için son derece önemlidir. Değişiklik yönetimi, yeni kaynakların, alanların, düzenlemelerin veya gereksinimlerin eklenmesi de dahil olmak üzere, değişikliklerin bir veri ortamındaki etkilerini koordine etme sürecidir. Değişiklik yönetimi, değişiklikleri planlamanın, iletmenin, uygulamanın, test etmenin ve izlemenin yanı sıra tüm veri paydaşlarına eğitim, destek ve katılım sağlar. Bu, tüm ekip üyelerinin değişiklikler hakkında bilgi sahibi olmasını ve değişiklikler konusunda hemfikir olmasını ve değişiklikler boyunca ve sonrasında veri kalitesi ve tutarlılığının korunmasını veya geliştirilmesini sağlar.

Müşteri verilerini entegre eden perakende şirketleri veya MDM sistemlerini birleştiren teknoloji firmaları gibi başkalarının deneyimlerinden öğrenmek, değerli bilgiler sunabilir. Bu örnekler, veri kalitesinin korunmasında ve MDM girişimlerinin başarısının sağlanmasında yapılandırılmış bir değişiklik yönetimi sürecinin önemini vurgulamaktadır. Sonuçta MDM'nin etkinliği teknolojiye ve bir kuruluşun veriyi stratejik bir varlık olarak tutarak değişime uyum sağlama becerisine bağlıdır.

Geleceğe Bakan Vizyon

Kuruluşlar, kapsamlı veri yönetimi, MDM mimarilerinin stratejik seçimi ve veri kalitesi kontrollerinin titizlikle uygulanması yoluyla verilerini yönetiyor ve bunları önemli bir stratejik varlığa dönüştürüyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi yeni ortaya çıkan teknolojilerin entegrasyonu, MDM'de devrim yaratmayı, daha ayrıntılı bilgiler sunmayı ve daha çevik bir veri yönetimi ortamını teşvik etmeyi vaat ediyor. İşletmeler bu veri merkezli dünyada geliştikçe, MDM uzmanlığı önemli bir fark yaratan unsur haline gelir ve kuruluşlara dijital çağın karmaşıklıklarını güvenle ve öngörüyle yönetme olanağı verir. Veri yönetimindeki bu evrim yalnızca verimliliği korumakla ilgili değil; bu, veri potansiyelinin tam anlamıyla hayata geçirildiği bir geleceğe öncülük etmek, giderek veriye dayalı hale gelen küresel ekonomide yenilikçiliği ve başarıyı desteklemekle ilgilidir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/how-to-ensure-data-quality-and-consistency-in-master-data-management/