Liderlerin doğru iş kararları alabilmek için kuruluş içindeki verilere güvenmesi gerekir. Bu nedenle çoğu kişi ana veri yönetimine (MDM) yöneliyor, bir çözüm iş değerini artıran tek tip ve doğru verileri elde etmek ve saklamak.

Ancak Gartner'a göre, %75 Kuruluşlardaki MDM programlarının tamamı iş hedeflerini karşılamada başarısız oluyor. Üstelik bu eğilim 2015'ten bu yana %9'luk bir artışla daha da kötüleşti.

Dun & Bradstreet'in baş danışmanı ve veri odaklı organizasyonlar olarak gelişmek isteyen müşterilerle çalışan bir uzman olan Amy Cooper, "MDM karmaşıktır" diye kabul etti. “Daha iyi sonuçlar elde etmek amacıyla ana verileri yönetmek ve yapılandırmak için insanları, süreçleri ve teknolojiyi hizalamak Veri kalitesi özellikle zordur" dedi.

İşletmelerin MDM'nin neden bu kadar zor olduğunu anlamalarına yardımcı olmak için Cooper, yakın zamanda yapılan bir toplantıda görüşlerini paylaştı. Veri Yönetişimi ve Bilgi Kalitesi Konferansı (DGIQ). Üç MDM tuzağına değindi ve bunların çözümüne yönelik önerilerde bulundu. 

MDM Programını İş Hedeflerine Bağlayamamak

Cooper'ın ilk önemli tuzağı, MDM programını iş hedeflerine bağlama konusundaki başarısızlığıdır. Birincil paydaşlar olan birçok yöneticinin MDM programlarına olan ihtiyacı anladığını ancak bunların iş değeriyle nasıl bağlantı kurduğu konusunda bilgi sahibi olmadığını açıkladı. 

Birçok yönetici MDM programlarını ölçmüyor bile. Kuruluşların %90'ının MDM programları için temel performans göstergelerini (KPI'lar) toplamada başarısız olduğuna dikkat çekti.

"Şirketlerin yüzde 10'unun iş sonuçlarına değil, verilere bağlı metrikleri veya KPI'ları var" dedi. Cooper, aşağıdaki diyagramı kullanarak amacını açıkladı.

Şekil 1 (Resim Kredisi: Gartner)

"Paydaş" başlığı altındaki C Düzeyindeki üçgenin soluna işaret etti ve şöyle dedi: "Yöneticiler MDM'nin program başarısını artan gelir, maliyet azaltma, riskin azaltılması veya daha verimli çalışma gibi sonuçlarla ilişkilendiriyor."

Ancak diyagramın alt kısmında gösterildiği gibi metrikleri verilerle ve iş akışıyla bağlamak bir boşluk bırakır. Bu yaklaşımın veya herhangi bir ölçütün bulunmamasının MDM finansmanını savunmayı zorlaştırdığını belirtti. 

Şöyle açıkladı: “Yöneticiler MDM'nin devam ettiğini anlamıyor. Bu bir zihniyet ve kültürdür.” MDM ölçümleri odak noktalarını oluşturan sonuçlarla bağlantı kurduğunda bu kavramı kavrama olasılıkları daha yüksektir.

Yalnızca Teknolojiye Güvenmek

Cooper, MDM'nin değeri ile iş sonuçları arasında bağlantı kurmadaki başarısızlığa ek olarak, "İnsanlar MDM'ye teknolojiye atlayarak başlıyor" dedi. "Daha sonra insanları, süreçleri ve ana verileri seçtikleri teknolojiye uydurmaya çalışıyorlar."

Dahası, öncelikle teknolojiye öncelik verme sürecinde kuruluşlar iyi bir donanıma sahip olduklarını varsayarlar. Veri kalitesi, temiz ve amaca uygun veriler. Daha sonra bulut ortamına geçiş gibi büyük bir girişim sırasında verilerinin o kadar da temiz olmadığını keşfederler. Veri Kalitesinin yeterince iyi olup olmadığını değerlendirmek için zaman ve kaynak ayıramıyorlar.

Mühendisler ve yöneticileri bu soruna, temiz veriler elde etmesi için Dun & Bradstreet gibi bir satıcıyı işe alarak yanıt veriyorlar. Bu çalışma sırasında BT, iş kullanım örneklerini anlamadıklarını öğrenir. 

Cooper şunu vurguladı: “Teknoloji tek başına verileri temizlemez. Benzer kayıtları eşleştirerek tutarlılık ve yapı getiriyor." MDM bu hizmetten fazlasını gerektirir; Veri Kalitesi taahhüdüne ve kuruluşun kültürü ve olgunluk düzeyiyle uyumlu bir uygulamaya ihtiyaç duyar.

Her Şeyi Kendi Başına Yapmaya Çalışmak

Kuruluşlar yukarıda belirtilen ve diğerlerinin tuzağına düşüyor çünkü bunu tek başlarına yapmaya çalışıyorlar ve çoğu daha önce hiç MDM yapmamış. Bunun yerine, "Kuruluşların MDM konusunda farklı yetenekleri var" dedi Cooper, "ve neyi bilmediğinizi bilmiyorsunuz."

Dikey pazar stratejisinin bir parçası olarak verileri taşımaya karar veren bir kuruluşa örnek verdi. Bu şirket, müşterinin verileriyle ilişkilendirilen bir sektörü olmayan bir şirketle gitti. O ekledi:

“Müşterisinin hangi sektörde iş yaptığını bilmeyen bir işletme dikey pazar stratejisini nasıl hayata geçirebilir? Şirket satışla ilgilenebilir ve bu departmanın bağlantıyı kurmasını sağlayabilir. Ancak bu süreç subjektif ve zaman alıcı oluyor.”

Ayrıca Cooper, tek başına gitmenin neden olduğu iki baş ağrısından da bahsetti. İlk olarak Türkiye, BM'den tüm başvurularında adının yazılışını düzeltmesini talep etti. 

Ayrıca Cooper'ın bazı müşterileri, Rusya-Ukrayna çatışması nedeniyle iş emirlerine uyma konusunda endişeli hale geldi. En iyi uygulamaları, objektif bir veri değerlendirmesini ve verilerin geçerli olup olmadığını anlamak için bir uzmana danışmayı tavsiye etti.

Tuzaklardan Kaçınmak İçin Önlem Almak

Yukarıda bahsedilen üç tuzağı en aza indirmek isteyen şirketlerin, MDM programlarını iş hedeflerine bağlamaları, teknolojinin ötesinde verilere bakmaları ve bir MDM uzmanıyla çalışmaları gerekir. Cooper konuşması sırasında tuzaklara nasıl çözüm bulunabileceğini anlattı.

MDM Metriklerini İş Hedefleriyle Hizalamak İçin Paydaşlarla Konuşmak 

MDM programını iş hedeflerine bağlamak, kuruluş genelindeki paydaşlarla, özellikle de satış, pazarlama, satın alma ve tedarik gibi doğrudan finansal risklere sahip bölümlerle konuşmayı gerektirir. Cooper, okuyucuların her birimin hedeflerini ve geliri artırma, maliyeti azaltma, riski azaltma veya daha verimli çalışma konusundaki başarıyı nasıl ölçtüklerini öğrenmeleri gerektiğini söyledi. Aşağıdaki Şekil 2'ye bakın:

Şekil 2 (Resim Kredisi: Amy Cooper)

Cooper, satışların dahil edilmesi gereken bir paydaş olduğuna dikkat çekti. Onun modelinde satış, daha fazla ürün veya hizmet satarak veya mevcut müşterileri elde tutarak geliri artırma işlevi görüyor. 

Müşteriyi elde tutmayı iyileştirecek ölçümler tasarlamaya devam etti. Cooper, müşterilerin siparişlerini, doğru ürünleri, zamanında ve doğru adresle aldıklarında sadakati gösteren müşteri memnuniyeti anketlerini bir rehber olarak kullanıyor.

Bu durumda kuruluşun müşteriyi kıyaslaması gerekiyordu. verilerin doğruluğu, eksiksizlik ve doluluk oranı, özellikle de fatura adresi, teslimat adresi ve ilgili kişi adı özellikleri. Daha sonra şirket, müşteriyi elde tutmayı etkileyen ve iş sonuçlarını yönlendiren otomasyon yoluyla bu ölçümlerde iyileştirmeyi hedefleyebilir.

Teknolojinin Ötesine, Veri Kalitesine Bakmak

Cooper, teknolojiden ziyade, örneğin referans verileri aracılığıyla Veri Kalitesine odaklanmayı tavsiye etti. Aşağıdaki şekilde bir şirket, solda gösterildiği gibi bir müşterisi olan Emerson Electric hakkında verilere sahiptir. Sağdaki tablo verileri, üçüncü taraf referans verilerini ve soldaki şirkete sağlanan ve Emerson Electric'in farklı tüzel kişiliklerini bir araya getiren tek bir gerçek kaynağı temsil eder. 

MDM'yi Organizasyonel Olgunluğu Göz önünde bulundurarak Tasarlamak

Paydaşlarla konuşmanın ve Veri Kalitesine odaklanmanın yanı sıra Cooper, herhangi bir MDM programının kurumsal olgunluk göz önünde bulundurularak tasarlanmasını önerdi. Olgunluğu erken, orta ve geç aşamalara ayıran bir slayta geçti ve ardından değer yaratma konusunu tartıştı.

Cooper, sol alttaki dosya/uygulama düzeyinden başladı ve olgunlaşmanın erken aşamasındaki bir işletme için böyle bir programı nasıl geliştirdiğini anlattı. Şirket ulusal hesaplar programı oluşturmak istedi ancak müşteri verilerine ulaşamadı. Böylece, harcamalara ve iş büyüklüğüne göre müşterileri ülke genelinde aynı olarak belirledi ve bu bilgiyi müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) uygulamasıyla ilişkilendirdi.

Orta seviyede Cooper, bir iş birimi için iyi Veri Kalitesi elde etmeye bakıyor ve bu başarıyı ileri aşama olgunluk döneminde birden fazla ekibe yaymayı hedefliyor. Örneğin, Cooper'ın müşterilerinden biri bu kurumsal düzeydeki MDM entegrasyonunu on yıl önce başlattı. 

Finans ve risk bölümlerinin yerelleştirilmiş uygulama görünümlerini tercih etmesi nedeniyle kurumsal düzeyde MDM entegrasyonunun zor olduğu kanıtlanmıştır. Cooper, MDM'nin görselleştirmeleri nasıl yaptığı konusunda kuruluştaki ekiplerin anlaşmasının önemini açıkladı.

MDM Yapmak İçin Uzman Tavsiyesinden Faydalanmak 

Cooper, en önemli önlem olarak "Meslektaşlarınızla ve daha önce MDM yapmış kişilerle konuşun ve verilere yardımcı olması için bir ortaktan yararlanın" dedi. Böyle bir taktik, karşılaştırma için bir mihenk taşı sağlayarak bir şirketin verilerinin en iyi uygulamalarına ve objektif değerlendirmelerine kaynak sağlar. 

Doğru ve güvenilir referans verileri ile yerleşik yönetişim ve terminolojiye sahip, tek bir gerçek kaynak sağlayan bir uzmanın görevlendirilmesini önerdi. Bu şekilde bir kuruluş, verilerinin "geçerli bir ticari varlığı" ne kadar iyi temsil ettiği konusunda onay alabilir.

Üçüncü bir taraf bir şirketin verilerini değerlendirdikten sonra kuruluşun aşağıdakileri sorması gerekir:

• Veriler nerede?
• Neyi temsil ediyor?
• Doğru mu?
• Müsait mi? 
• Veri Kalitesi iyi mi?

Kuruluşlara, "işinizin dışındaki benzersiz ihtiyaçları" desteklemek ve temel iş ilişkileriyle ilgili en güvenilir görüşleri elde etmek için iş ortaklarının verilerini kendi verileriyle entegre etmelerini tavsiye etti. Bu seçeneği göz önünde bulunduran şirketlerin, bu ortak görselleştirmeler üzerinde ortaklarıyla birlikte çalışmaya kaynak ayırması gerekir.

Sonuç

Cooper, MDM programlarının başarılı olabileceğini vurguladı. Paydaşlarla iş hedefleri hakkında konuşmak, Veri Kalitesine odaklanmak, kurumsal olgunluğu hesaba katmak ve uzmanları görevlendirmek, iş değerini MDM'ye bağlamadaki başarısızlığın, önce teknolojiye odaklanmanın ve her şeyi tek başına yapmaya çalışmanın etkilerini en aza indirir.

MDM'ye katılmanın "uzun bir oyun" olduğunu, küçükten başlamanın, MDM faaliyetlerini geliştirmenin ve tuzaklardan kaçınmak için bu süreci tekrarlamanın altını çizdi. Cooper, "MDM başarılarını artırmak için bir ürünü, coğrafyayı veya uygulamayı hedefleyin" diye vurguladı.

DATAVERSITY'nin yaklaşan etkinlikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Mevcut çevrimiçi ve yüz yüze konferanslar serimize göz atın okuyun.

Aşağıdaki DGIQ sunumunu izleyin:

• 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/common-master-data-management-mdm-pitfalls/