Việc quản lý dữ liệu chính có thể được mô tả là quản lý dữ liệu quan trọng đối với hoạt động kinh doanh của bạn. Quản lý dữ liệu chính (MDM) liên quan đến việc quản lý dữ liệu tương đối ổn định và quan trọng đối với hoạt động của doanh nghiệp. Khái niệm về dữ liệu chủ và việc quản lý nó xuất hiện trong 1990s cuối, như một cách để xử lý lượng lớn “dữ liệu rời rạc” được tiếp nhận. Dữ liệu chính là cần thiết để một tổ chức hiện đại thực hiện các hoạt động hàng ngày của mình một cách hiệu quả cũng như đưa ra quyết định mang tính phân tích. 

Nếu không có dữ liệu chủ và khả năng quản lý nó, các doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn để hoạt động hiệu quả và hiệu quả.

Kiến thức về tầm quan trọng của dữ liệu chủ và cách quản lý nó hiệu quả có thể mang lại cho các tổ chức khả năng hợp lý hóa quy trình làm việc của họ và nâng cao hiệu quả. Quản lý dữ liệu chủ bao gồm phần mềm và các quy trình cần thiết để duy trì, thay đổi và quản lý dữ liệu chủ.

Nói chung, dữ liệu chủ chỉ chiếm một phần nhỏ trong kho lưu trữ dữ liệu của doanh nghiệp, nhưng mặc dù vậy, dữ liệu chủ vẫn là một trong những dữ liệu phức tạp nhất trong hệ thống lưu trữ.

Các tính năng chính của dữ liệu chủ là gì?

Hiểu các tính năng cơ bản của dữ liệu chủ là điều cần thiết để quản lý nó một cách hiệu quả và khai thác toàn bộ tiềm năng của nó để nỗ lực kinh doanh thành công. Đặc điểm của một tổ chức tốt chương trình quản lý dữ liệu chủ hỗ trợ một luồng thông tin hữu ích, nhất quán khi nó hoạt động. Sự hiểu biết về các tính năng này sẽ giúp thiết lập chương trình quản lý dữ liệu tổng thể và làm việc với nó. Các tính năng chính được liệt kê dưới đây. 

1. Dữ liệu chủ hiếm khi thay đổi. Nó có nghĩa là một nguồn dữ liệu chính xác duy nhất được sử dụng trong toàn tổ chức. Sự chính xác hoàn toàn và toàn diện là lý do tồn tại của nó. Dữ liệu chủ thay đổi ít thường xuyên hơn các loại dữ liệu khác, nhưng đôi khi nó cũng thay đổi và đây là lý do tại sao dữ liệu chủ quản lý là quan trọng. Các tổ chức phải có cách quản lý và cập nhật dữ liệu chính của mình để đảm bảo dữ liệu đó luôn chính xác.

Sai sót xảy ra khi dữ liệu chính không chính xác – hóa đơn gửi sai địa chỉ, nhân viên nhận nhầm tiền lương, v.v.   

2. Dữ liệu gốc được sử dụng chủ yếu làm tài liệu tham khảo. Bản chất của nó là phi giao dịch (có nghĩa là không liên quan đến việc trao đổi tiền hoặc hàng hóa). Ví dụ: dữ liệu mô tả hàng tồn kho, khách hàng hoặc điểm mua hàng có thể là một phần của dữ liệu chính nhưng nó có thể được sao chép và sử dụng trong các giao dịch kinh doanh. 

Dữ liệu gốc, như tài liệu tham khảo, có thể được sao chép và sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.

3. Dữ liệu gốc rất có giá trị đối với tổ chức. Không có nó, tổ chức “có thể” tồn tại được trong một hoặc hai tháng. Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu này hàng ngày cho nhiều nhiệm vụ khác nhau và rất cần thiết để hoàn thành các nhiệm vụ đó. Điều quan trọng là tổ chức phải ưu tiên quản lý dữ liệu chính của mình để đảm bảo dữ liệu đó chính xác và đáng tin cậy.

Duy trì và bảo mật dữ liệu chính là điều cần thiết cho hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp.

4. Dữ liệu gốc thường phức tạp hơn các dạng dữ liệu khác. Nó thường bao gồm các tập dữ liệu lớn, phức tạp. Điều này làm cho việc quản lý và duy trì dữ liệu chủ trở thành một quá trình khó khăn hơn nhiều so với dự kiến. Có công cụ có sẵn có thể được sử dụng trong việc quản lý các tổ chức dữ liệu chủ để có các quy trình và công cụ mạnh mẽ nhằm quản lý nó một cách hiệu quả.

Việc quản lý và thay đổi dữ liệu chủ có thể khó khăn và tốn thời gian. 

Làm thế nào để bạn phát triển một chương trình quản lý dữ liệu tổng thể?

Chương trình quản lý dữ liệu chủ (MDM) sử dụng các miền thích hợp làm nền tảng. Các miền được chọn (hoặc phát triển) có dữ liệu tương đối ổn định và có tác động tài chính lớn nhất. Trong việc lựa chọn miền dữ liệu, đôi khi có thể khó xác định mục dữ liệu nào trong tổ chức phải được chỉ định là dữ liệu chính. Năm miền được sử dụng nhiều nhất là:

• Dữ liệu khách hàng 
• Dữ liệu nhân viên 
• Dữ liệu sản phẩm
• Dữ liệu tài chính 
• Dữ liệu hàng tồn kho 

Mặc dù năm miền này được sử dụng thường xuyên nhưng một số miền có thể bị xóa và các miền khác có thể được thêm vào để phù hợp hơn với nhu cầu của tổ chức. Ngoài ra, nếu cần, tổ chức có thể thêm tên miền phụ.

Sau khi xác định tên miền, tổ chức có thể sử dụng một số bước để xây dựng chương trình quản lý dữ liệu chính. Phát triển chương trình MDM thường là một dự án dài và bao gồm một số giai đoạn và nhiệm vụ, bao gồm các bước sau:

• Xác định tất cả các nguồn dữ liệu có liên quan, bao gồm các phòng ban trong tổ chức lưu trữ dữ liệu. 
• Thảo luận và thống nhất các định dạng phù hợp cho dữ liệu chủ. 
• Tạo mô hình dữ liệu chính trình bày cấu trúc của mô hình và ánh xạ dữ liệu trở lại các nguồn khác nhau.
• Xác định Kiến trúc MDM (bao gồm việc chọn phần mềm thích hợp). Có ba loại kiến ​​trúc cơ bản. 
• Triển khai phần mềm và mọi hệ thống mới cần thiết để hỗ trợ chương trình MDM.
• Làm sạch, hợp nhất và chuẩn hóa dữ liệu để phù hợp với mô hình dữ liệu chính mới.
• So khớp mọi bản ghi dữ liệu trùng lặp từ các phòng ban khác và hợp nhất chúng để tạo thành các mục nhập đơn lẻ trở thành một phần của danh sách dữ liệu chính.
• Điều chỉnh hệ thống nguồn khi cần thiết để cung cấp quyền truy cập và sử dụng dữ liệu chính trong quá trình xử lý.

Sau khi xác định miền nào có tác động tài chính lớn nhất, tiêu chí được liệt kê bên dưới có thể được sử dụng để giảm lượng dữ liệu cần được phân loại là dữ liệu chính.

Dữ liệu hành vi: Thường được sử dụng cho mục đích nghiên cứu, dữ liệu hành vi mô tả sự tương tác của tổ chức với khách hàng và đối tác kinh doanh, thường rất chi tiết. Dữ liệu hành vi đến từ bộ phận trợ giúp, trung tâm cuộc gọi, trang web, hệ thống CRM, ứng dụng di động, hệ thống tự động hóa tiếp thị và hệ thống thanh toán. 

Vòng đời: Điều này mô tả Những sân khấu khác nhau của một phần dữ liệu khi nó di chuyển qua sự tồn tại của nó. Quá trình này bắt đầu quá trình thu thập ban đầu và kết thúc khi dữ liệu không còn hữu ích nữa và bị xóa. 

Cả đời: Tuổi thọ của dữ liệu hoặc sự tồn tại của dữ liệu trong tổ chức cho đến khi dữ liệu bị xóa. (Có những trường hợp dữ liệu có thời gian tồn tại ngắn được sử dụng làm dữ liệu chính nhưng hiện tại thì không thường xuyên.) 

Độ phức tạp của dữ liệu: Thước đo mức độ phức tạp của dữ liệu. Nó mô tả các tập dữ liệu lớn được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, điều này có thể có nghĩa là sử dụng một số tài nguyên để xử lý dữ liệu đó. Dữ liệu phức tạp có thể đến từ nhiều nguồn, mỗi nguồn có thể cung cấp dữ liệu bằng cách sử dụng định dạng, cấu trúc, kích thước và ngôn ngữ truy vấn khác nhau.

Giá trị dữ liệu: Giá trị của dữ liệu đến từ những lợi thế và lợi ích mà doanh nghiệp có thể đạt được từ tài sản dữ liệu của họ. Tài sản dữ liệu có thể được sử dụng để thúc đẩy đổi mới, ra quyết định tốt hơn, cải thiện trải nghiệm của khách hàng, tăng hiệu quả và nguồn doanh thu mới.

Tái sử dụng dữ liệu: Việc sử dụng dữ liệu hiện có đã được thu thập bởi các cá nhân hoặc tổ chức “khác” cho mục đích nghiên cứu mới (dữ liệu của bên thứ ba). Thuật ngữ này có thể đề cập đến dữ liệu định lượng, định tính hoặc thống kê.

Lợi ích của việc quản lý dữ liệu tổng thể là gì?

Quản lý dữ liệu tổng thể đi đôi với quản trị dữ liệu hiệu quả. MDM sử dụng các công cụ và quy trình phần mềm để cung cấp dữ liệu thống nhất và đảm bảo dữ liệu chính được tập trung, có tổ chức và cập nhật. Chương trình quản lý dữ liệu tổng thể, kết hợp với chương trình quản trị dữ liệu hiệu quả, sẽ cung cấp các quy trình kinh doanh được hợp lý hóa cao.  

Hai trong số những lợi ích quan trọng nhất của việc sử dụng dữ liệu chủ là cải thiện kinh nghiệm khach hang và triển khai nhanh hơn. Quản lý dữ liệu tổng thể có thể phối hợp với trải nghiệm của khách hàng trong từng bước giao dịch, cung cấp thông tin chính xác cho khách hàng thường xuyên. (Dữ liệu kém chất lượng có thể có tác động tiêu cực đến mối quan hệ khách hàng.)

Khi kho lưu trữ dữ liệu quản lý dữ liệu chính hỗ trợ các đơn vị phát triển và ứng dụng, đồng thời quy trình phân phối hoạt động hiệu quả thì kết quả cuối cùng là việc triển khai nhanh hơn (triển khai phần mềm, triển khai dữ liệu). Quản lý dữ liệu tổng thể cho phép phần mềm được phát triển ngày nay được triển khai ngay hôm nay.

• 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/master-data-management-101/