Trong thời đại kỹ thuật số, các tổ chức ngày càng dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược, khiến việc quản lý dữ liệu này trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Sự phụ thuộc này đã thúc đẩy sự thay đổi đáng kể giữa các ngành, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), vốn phát triển mạnh nhờ dữ liệu toàn diện, chất lượng cao. Sự phát triển này nhấn mạnh tầm quan trọng của quản lý dữ liệu chính (MDM) để đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu trên nhiều miền và nguồn khác nhau.

Xác định Khung quản trị dữ liệu mạnh mẽ

MDM là một cách tiếp cận chiến lược, có phương pháp để quản lý dữ liệu quan trọng của tổ chức. Nó liên quan đến việc tạo và quản lý một cái nhìn duy nhất, nhất quán và chính xác về dữ liệu kinh doanh thiết yếu, thường được gọi là dữ liệu chính. Dữ liệu gốc bao gồm các thực thể kinh doanh cốt lõi như khách hàng, sản phẩm, nhân viên và nhà cung cấp và được sử dụng trên nhiều hệ thống và quy trình kinh doanh khác nhau. Mục tiêu chính của MDM là cung cấp cái nhìn thống nhất, chính xác và nhất quán về dữ liệu này trong toàn tổ chức, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động, cải thiện việc ra quyết định và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.

Quá trình đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu trong MDM có nhiều mặt. Nó bao gồm việc thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu, tận dụng các kỹ thuật đối sánh và hợp nhất dữ liệu cũng như áp dụng khung quản trị dữ liệu toàn diện. Để quản lý dữ liệu gốc thành công, các công ty bắt buộc phải tạo ra một khung quản trị dữ liệu để hỗ trợ họ thiết lập các tiêu chuẩn và quy định cho dữ liệu, xác định ai sở hữu và chịu trách nhiệm về dữ liệu nào, giám sát hiệu suất dữ liệu và khắc phục sự cố. Tất cả các nguồn và miền MDM được xác định bên trong một quản trị dữ liệu kiến trúc, phác thảo các tương tác và tích hợp của chúng. Các bên liên quan được cung cấp tài liệu dễ tiếp cận và dễ hiểu về định nghĩa dữ liệu, siêu dữ liệu, dòng dõi và số liệu chất lượng. 

Khung này đặt nền tảng cho việc quản lý dữ liệu hiệu quả bằng cách thiết lập các chính sách, vai trò, trách nhiệm và quy trình rõ ràng để thu thập, lưu trữ, quản lý và sử dụng dữ liệu. Nó điều chỉnh các chiến lược MDM với các mục tiêu kinh doanh, đặt ra các tiêu chuẩn và quy tắc dữ liệu, chỉ định quyền sở hữu và quản lý dữ liệu, đồng thời triển khai các cơ chế giám sát chất lượng và hiệu suất dữ liệu.

Thiết lập kiến ​​trúc MDM chính xác

Chọn kiến trúc MDM bên phải là rất quan trọng để điều chỉnh cách tiếp cận phù hợp với nhu cầu cụ thể của tổ chức. Có ba tùy chọn phổ biến cho kiến ​​trúc MDM: sổ đăng ký, kho lưu trữ và kết hợp. Mỗi cái đều có điểm mạnh và được chọn dựa trên các yếu tố như khối lượng dữ liệu, độ phức tạp, khả năng tổ chức và chiến lược kinh doanh tổng thể. 

Kiến trúc MDM đăng ký tạo ra một chỉ mục hoặc một hệ thống con trỏ để làm chủ dữ liệu nằm trong các hệ thống khác nhau trong toàn tổ chức. Nó không lưu trữ dữ liệu chính nhưng cung cấp chế độ xem tổng hợp bằng cách liên kết với các nguồn dữ liệu gốc. Cách tiếp cận chỉ đọc này giảm thiểu sự gián đoạn đối với các hệ thống hiện có. Nó mang lại lợi ích cho các tổ chức đang tìm kiếm chiến thắng nhanh chóng trong việc làm chủ dữ liệu mà không cần nỗ lực di chuyển hoặc hợp nhất dữ liệu trên diện rộng.

Kiến trúc MDM kho lưu trữ (hoặc tập trung) tạo ra một nguồn dữ liệu chính có thẩm quyền duy nhất được duy trì trong kho lưu trữ trung tâm. Tất cả các hệ thống và ứng dụng trong toàn tổ chức đều sử dụng dữ liệu chính từ nguồn trung tâm này. Mô hình này hỗ trợ chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu ở mức cao nhất nhưng đòi hỏi nỗ lực đáng kể trong việc hợp nhất và quản trị dữ liệu để duy trì kho lưu trữ trung tâm. 

Kiến trúc MDM lai kết hợp các thành phần của cả mô hình đăng ký và kho lưu trữ, cung cấp cách tiếp cận cân bằng phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng. Nó cho phép các tổ chức quản lý tập trung một số dữ liệu chính trong kho lưu trữ đồng thời liên kết với các bộ dữ liệu khác vẫn còn trong hệ thống nguồn của họ. Tính linh hoạt này khiến nó trở nên lý tưởng cho các tổ chức có bối cảnh dữ liệu phức tạp, bao gồm nhu cầu dữ liệu tập trung, chất lượng cao và các yêu cầu phân quyền, dành riêng cho từng bộ phận. Ví dụ: một chuỗi bán lẻ toàn cầu có thể chọn mô hình kết hợp. Điều này cho phép công ty tập trung thông tin sản phẩm của mình để đảm bảo tính nhất quán trên tất cả các địa điểm, đồng thời cho phép có sự thay đổi cục bộ về giá cả, khuyến mãi và mức tồn kho.

Kiến trúc này kết hợp cách tiếp cận kho lưu trữ tập trung, trong đó dữ liệu sản phẩm cốt lõi như tên, danh mục và giá tiêu chuẩn được quản lý thống nhất, với khả năng liên kết của mô hình đăng ký với dữ liệu phi tập trung, theo khu vực cụ thể. Do đó, mỗi cửa hàng đều truy cập được dữ liệu tổng thể chính xác, cập nhật, phù hợp với tiêu chuẩn của công ty và yêu cầu của thị trường địa phương. Cuối cùng, hiệu quả của kiến ​​trúc MDM không chỉ phụ thuộc vào mô hình đã chọn mà còn phụ thuộc vào mức độ nó được điều chỉnh để đáp ứng sự kết hợp độc đáo giữa nhu cầu hội nhập toàn cầu và tính linh hoạt cục bộ của tổ chức, đảm bảo rằng kiến ​​trúc được chọn đóng vai trò là yếu tố hỗ trợ năng động cho hoạt động kinh doanh. chiến lược hơn là một hạn chế.

Vòng đời của dữ liệu

Chất lượng dữ liệu và tính nhất quán là rất quan trọng trong MDM để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu và tính toàn vẹn trong suốt vòng đời của nó, từ việc thu thập và làm sạch đến tích hợp và bảo trì. Quá trình này giải quyết thách thức về việc hài hòa các tập dữ liệu rộng lớn và phức tạp từ nhiều nguồn và hệ thống khác nhau, sử dụng các công cụ và kỹ thuật lấy mẫu để hợp lý hóa các đánh giá chất lượng và duy trì độ tin cậy.

Tài liệu về định nghĩa dữ liệu, siêu dữ liệu, dòng dõi và số liệu chất lượng là chìa khóa cho sự rõ ràng và hiểu biết của các bên liên quan, hỗ trợ thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu và áp dụng khung chất lượng có cấu trúc. Các công cụ tự động nâng cao khuôn khổ này, hỗ trợ xác thực tài liệu và dữ liệu chính xác, đồng thời thúc đẩy sự cộng tác và ra quyết định của tổ chức tốt hơn.

Tận dụng kỹ thuật đối sánh và hợp nhất dữ liệu 

Việc sử dụng các kỹ thuật đối sánh và hợp nhất dữ liệu cho phép hợp nhất và hài hòa dữ liệu từ nhiều nguồn và miền khác nhau thành một bản ghi tổng thể thống nhất. Việc xác định và kết nối các bản ghi liên quan đến cùng một thực thể hoặc khái niệm liên quan đến việc khớp dữ liệu bằng cách sử dụng các tiêu chí như tên, địa chỉ, email, số điện thoại hoặc số nhận dạng. Việc kết hợp các bản ghi trùng khớp thành một bản ghi duy nhất bao gồm các quy tắc sau như quyền tồn tại, quyền ưu tiên hoặc sự đồng thuận. Các kỹ thuật đối sánh và hợp nhất dữ liệu được sử dụng để loại bỏ sự dư thừa, không nhất quán và mơ hồ của dữ liệu và để thiết lập một cái nhìn thống nhất về dữ liệu. Truyền đạt và báo cáo chất lượng dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng để nâng cao chất lượng dữ liệu, sự tuân thủ và hiệu quả hoạt động.

Triển khai MDM với Phương pháp Quản lý Thay đổi

Quản lý thay đổi có tầm quan trọng hàng đầu để giảm thiểu sự gián đoạn và tối ưu hóa việc áp dụng MDM. Quản lý thay đổi là quá trình điều phối các tác động của việc sửa đổi đối với môi trường dữ liệu, bao gồm việc bổ sung các nguồn, miền, quy định hoặc yêu cầu mới. Ngoài việc lập kế hoạch, truyền đạt, triển khai, thử nghiệm và giám sát các thay đổi, quản lý thay đổi còn cung cấp đào tạo, hỗ trợ và thu hút sự tham gia của tất cả các bên liên quan đến dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng tất cả các thành viên trong nhóm đều được thông báo và đồng ý với các sửa đổi, đồng thời chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu được duy trì hoặc nâng cao trong suốt và sau các thay đổi.

Học hỏi từ kinh nghiệm của những người khác, chẳng hạn như các công ty bán lẻ tích hợp dữ liệu khách hàng hoặc các công ty công nghệ hợp nhất hệ thống MDM, có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc có giá trị. Những ví dụ này nêu bật tầm quan trọng của quy trình quản lý thay đổi có cấu trúc trong việc duy trì chất lượng dữ liệu và đảm bảo sự thành công của các sáng kiến ​​MDM. Cuối cùng, hiệu quả của MDM phụ thuộc vào công nghệ và khả năng thích ứng với thay đổi của tổ chức, giữ dữ liệu là tài sản chiến lược.

Nhìn về phía trước

Các tổ chức đang quản lý dữ liệu của mình và biến nó thành tài sản chiến lược quan trọng bằng cách thiết lập quản trị dữ liệu toàn diện, lựa chọn chiến lược về kiến ​​trúc MDM và triển khai nghiêm ngặt các hoạt động kiểm tra chất lượng dữ liệu. Việc tích hợp các công nghệ mới nổi như AI và ML hứa hẹn sẽ cách mạng hóa MDM, mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn và thúc đẩy môi trường quản lý dữ liệu linh hoạt hơn. Khi các doanh nghiệp phát triển trong thế giới lấy dữ liệu làm trung tâm này, việc làm chủ MDM trở thành điểm khác biệt chính, giúp các tổ chức có thể vượt qua sự phức tạp của thời đại kỹ thuật số một cách tự tin và có tầm nhìn xa. Sự phát triển trong quản lý dữ liệu này không chỉ nhằm duy trì hiệu quả; đó là việc tiên phong cho một tương lai nơi tiềm năng của dữ liệu được phát huy đầy đủ, thúc đẩy sự đổi mới và thành công trong nền kinh tế toàn cầu ngày càng dựa vào dữ liệu.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/how-to-ensure-data-quality-and-consistency-in-master-data-management/