Ana verilerin yönetimi, işletmenizin operasyonları için kritik olan verilerin yönetilmesi olarak tanımlanabilir. Ana veri yönetimi (MDM), nispeten istikrarlı ve işletmenin operasyonları için kritik olan verilerin yönetilmesiyle ilgilenir. Ana veri kavramı ve yönetimi 19. yüzyılda ortaya çıktı. geç 1990sAlınan büyük miktarlardaki "ayrık verilerle" başa çıkmanın bir yolu olarak. Ana veriler, modern bir kuruluşun günlük operasyonlarını verimli bir şekilde gerçekleştirmesinin yanı sıra analitik karar verme için de gereklidir. 

Ana veriler ve onu yönetme yeteneği olmadan işletmeler verimli ve etkili bir şekilde çalışmakta zorlanırlar.

Ana verilerin ne kadar önemli olduğu ve bunların etkili bir şekilde nasıl yönetileceği bilgisi, kuruluşlara iş süreçlerini kolaylaştırma ve verimliliği artırma yeteneği sağlayabilir. Ana veri yönetimi, ana verileri korumak, değiştirmek ve yönetmek için gereken yazılım ve süreçleri içerir.

Genel olarak ana veriler işletmenin veri depolama alanının yalnızca küçük bir kısmını kaplar ancak buna rağmen ana veriler, depolama sistemi içindeki en karmaşık verilerden biridir.

Ana Verilerin Temel Özellikleri Nelerdir?

Ana verilerin temel özelliklerini anlamak, onu etkili bir şekilde yönetmek ve başarılı iş çabaları için tam potansiyelini ortaya çıkarmak açısından çok önemlidir. İyi organize edilmiş bir işletmenin özellikleri ana veri yönetimi programı Çalışırken yararlı, tutarlı bilgi akışını destekleyin. Bu özelliklerin anlaşılması, bir ana veri yönetimi programının oluşturulmasına ve onunla çalışmaya yardımcı olur. Temel özellikler aşağıda listelenmiştir. 

1. Ana veriler nadiren değişir. Kuruluş genelinde kullanılan doğru verilerin tek kaynağı olması amaçlanmıştır. Tam ve tam doğruluk onun varlık nedenidir. Ana veriler diğer veri türlerine göre çok daha az sıklıkta değişir ancak ara sıra değişir ve bu nedenle ana veriler yönetim önemli. Kuruluşların, ana verilerinin doğruluğunu sürdürmesini sağlamak için bunları yönetme ve güncelleme yöntemine sahip olması gerekir.

Ana veriler doğru olmadığında hatalar meydana gelir; faturaların yanlış adrese gönderilmesi, çalışanların yanlış maaş alması vb.   

2. Ana veriler öncelikle referans materyal olarak kullanılır. Doğası gereği işlemsel değildir (yani para veya mal alışverişinin söz konusu olmadığı anlamına gelir). Örneğin envanteri, müşteriyi veya satın alma noktasını tanımlayan veriler ana verilerin parçası olabilir ancak kopyalanıp ticari işlemlerde kullanılabilir. 

Referans materyali olarak ana veriler kopyalanabilir ve çeşitli amaçlarla kullanılabilir.

3. Ana veriler kuruluş için çok değerlidir. Bu olmadan örgüt bir veya iki ay hayatta kalabilir. İşletmeler bu verileri günlük olarak çeşitli görevler için kullanır ve bu görevlerin yerine getirilmesi için gereklidir. Bir kuruluşun, ana verilerinin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için yönetimine öncelik vermesi önemlidir.

Ana verilerin korunması ve güvence altına alınması, işletmenin günlük sağlığı için çok önemlidir.

4. Ana veriler genellikle diğer veri türlerinden daha karmaşıktır. Normalde büyük, karmaşık veri kümeleri içerir. Bu, ana verilerin yönetimini ve muhafazasını beklenenden çok daha zorlu bir süreç haline getiriyor. Var mevcut araçlar Ana veri organizasyonlarının yönetiminde, onu etkili bir şekilde yönetmek için sağlam süreçlere ve araçlara sahip olmak için kullanılabilir.

Ana verileri yönetmek ve değiştirmek zor ve zaman alıcı olabilir. 

Master Veri Yönetimi Programını Nasıl Geliştirirsiniz?

Bir ana veri yönetimi (MDM) programı, kuruluşunun bir parçası olarak uygun etki alanlarını kullanır. Seçilen (veya geliştirilen) alanlar nispeten istikrarlı verilere sahiptir ve en büyük mali etkiye sahiptir. Seçerken veri alanlarıBir kuruluştaki hangi veri öğelerinin ana veri olarak belirlenmesi gerektiğini belirlemek bazen zor olabilir. En çok kullanılan beş alan şunlardır:

• Müşteri bilgisi 
• Çalışan verileri 
• Ürün bilgileri
• Finansal Veri 
• Envanter verileri 

Bu beş alan adı düzenli olarak kullanılsa da, kuruluşun ihtiyaçlarına daha iyi uyum sağlamak için bazıları çıkarılabilir ve başka alanlar eklenebilir. Ayrıca ihtiyaç duyulması halinde kuruluşlar alt alan adları da ekleyebilir.

Etki alanlarını belirledikten sonra kuruluşlar, bir ana veri yönetimi programı oluşturmak için birkaç adımı kullanabilir. Bir MDM programı geliştirmek genellikle uzun bir projedir ve aşağıdaki adımlar da dahil olmak üzere çeşitli aşamaları ve görevleri içerir:

• Kuruluşun veri depolayan departmanları da dahil olmak üzere ilgili tüm veri kaynaklarını tanımlayın. 
• Ana veriler için uygun formatları tartışın ve üzerinde anlaşın. 
• Modelin yapısını sunan ve verileri çeşitli kaynaklarla eşleştiren bir ana veri modeli oluşturun.
• Belirlemek MDM mimarisi (uygun yazılımın seçilmesi de buna dahildir). Üç temel mimari türü vardır. 
• MDM programını desteklemek için gereken yazılımı ve yeni sistemleri dağıtın.
• Yeni ana veri modeline uyacak şekilde verileri temizleyin, birleştirin ve standartlaştırın.
• Diğer departmanlardaki yinelenen veri kayıtlarını eşleştirin ve bunları ana veri listesinin parçası olacak tek girişler oluşturacak şekilde birleştirin.
• İşleme işlemleri sırasında ana verilere erişim ve bu verilerin kullanımını sağlamak için kaynak sistemlerini gerektiği gibi ayarlayın.

Hangi alanların en fazla finansal etkiye sahip olduğunu belirledikten sonra, ana veri olarak sınıflandırılması gereken veri miktarını azaltmak için aşağıda sıralanan kriterler kullanılabilir.

Davranışsal veriler: Genellikle araştırma amacıyla kullanılan davranışsal veriler, kuruluşun müşteriler ve iş ortaklarıyla olan etkileşimlerini genellikle ayrıntılı olarak açıklar. Davranışsal veriler yardım masalarından, çağrı merkezlerinden, web sitelerinden, CRM sistemlerinden, mobil uygulamalardan, pazarlama otomasyon sistemlerinden ve faturalandırma sistemlerinden gelir. 

Yaşam döngüsü: Bu, çeşitli aşamalar Bir veri parçasının varlığı boyunca hareket etmesi. İlk toplama işlemini başlatır ve veriler artık kullanışlı olmadığında ve silindiğinde sona erer. 

Ömür: Verinin ömrü veya silinene kadar kuruluş içindeki varlığı. (Kısa kullanım ömrüne sahip verilerin ana veri olarak kullanıldığı durumlar vardır, ancak şu anda bu pek sık değildir.) 

Veri karmaşıklığı: Verilerin ne kadar karmaşık olduğunun ölçüsü. Çeşitli kaynaklardan alınan büyük veri kümelerini açıklar; bu, onu işlemek için bir dizi kaynağın kullanılması anlamına gelebilir. Karmaşık veriler çeşitli kaynaklardan gelebilir; her kaynak muhtemelen verileri farklı bir format, yapı, boyut ve sorgulama dili kullanarak sağlar.

Veri değeri: Verilerin değeri, bir işletmenin veri varlıklarından elde edebileceği avantajlardan ve faydalardan gelir. Veri varlıkları yenilikleri, daha iyi karar almayı, iyileştirilmiş müşteri deneyimlerini, artan verimliliği ve yeni gelir kaynaklarını teşvik etmek için kullanılabilir.

Verilerin yeniden kullanımı: “Başka” kişi veya kurumlar tarafından toplanan mevcut verilerin yeni bir araştırma amacıyla kullanılması (üçüncü taraf verileri). Terim niceliksel, niteliksel veya istatistiksel verilere atıfta bulunabilir.

Ana Veri Yönetiminin Faydaları Nelerdir?

Ana veri yönetimi, etkili veri yönetimiyle el ele çalışır. MDM, tek tip veriler sağlamak ve ana verilerin merkezi, düzenli ve güncel olmasını sağlamak için yazılım araçlarını ve süreçlerini kullanır. Etkili bir veri yönetişim programıyla birleştirilmiş bir ana veri yönetimi programı, son derece akıcı iş süreçleri sağlamalıdır.  

Ana verileri kullanmanın en önemli faydalarından ikisi gelişmiş bir veridir. müşteri deneyimi ve daha hızlı dağıtımlar. Ana veri yönetimi, işlemin her adımında müşteri deneyimleriyle koordinasyon sağlayarak sürekli müşterilere doğru bilgiler sağlayabilir. (Düşük kaliteli veriler müşteri ilişkileri üzerinde olumsuz etki yaratabilir.)

Ana veri yönetimi veri havuzu, geliştirme birimlerini ve uygulamaları desteklediğinde ve dağıtım hattı verimli olduğunda, nihai sonuç daha hızlı dağıtımlardır (yazılım dağıtımı, veri dağıtımı). Ana veri yönetimi, bugün geliştirilen yazılımın bugün devreye alınmasına olanak tanır.

• 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/master-data-management-101/