간단히 말해서 마스터 데이터 관리의 기초

마스터 데이터 관리는 복잡한 개념입니다. Gartner는 MDM을 "기업의 공식 공유 ​​마스터 데이터 자산의 균일성, 정확성, 관리, 의미론적 일관성 및 책임성을 보장하기 위해 비즈니스와 IT가 함께 협력하는 기술 기반 분야"라고 정의합니다. Pimcore Global Services의 CEO인 Shashin Shah는 마스터 데이터 관리(MDM) 구현을 위한 모범 사례를 설명합니다.

글로벌 기업이 점점 더 연결된 라이프스타일에서 더 많은 비즈니스 가치를 창출하려고 시도함에 따라 강력한 데이터 관리 솔루션의 필요성을 무시하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.

이에 대한 친숙한 예는 통신 산업의 고객 경험에서 찾을 수 있습니다.

예를 들어 주요 통신 사업자의 서비스를 사용해 온 소비자를 생각해 보십시오. 서비스 제공자가 소비자의 세부 정보를 서로 다른 부서 데이터베이스(서로 상호 작용하지 않음)에 저장하여 불일치를 초래한다고 상상해 보십시오. 당연히 소비자는 각 서비스에 대해 별도의 청구서를 받습니다.. 이러한 데이터 불일치의 영향은 고객 성공 팀이 이미 가입한 서비스에 대한 소비자 홍보 메일을 보낼 때 표면화됩니다. 이것은 단 한 가지를 나타냅니다. 운영자의 데이터 관리가 엉망입니다!

전 세계 기업에서 유사한 사례를 찾아볼 수 있습니다. 시스템 통합이 이루어지지 않으면 데이터가 중복되어 고객에게 효율적으로 서비스를 제공할 수 있는 조직의 능력에 영향을 미칩니다.

여기에서 견고한 MDM(마스터 데이터 관리) 솔루션이 구출됩니다. 데이터 요소의 품질과 일관성을 관리하고 비즈니스 성장을 가속화하는 데 필요한 데이터 전략을 재구성하는 데 도움이 됩니다. 다음은 MDM에 대한 간략한 개요입니다. 이는 귀하에게 도움이 될 것입니다.

그렇다면 마스터 데이터 관리(MDM)란 무엇일까요?

마스터 데이터 관리는 복잡한 개념입니다. Gartner 는 MDM을 "기업의 공식 공유 ​​마스터 데이터 자산의 균일성, 정확성, 관리, 의미론적 일관성 및 책임성을 보장하기 위해 비즈니스와 IT가 함께 협력하는 기술 기반 분야"라고 정의합니다.

따라서 한 가지 분명한 사실은 MDM이 IT와 비즈니스 기능을 모두 포함한다는 것입니다.

비즈니스 관점에서 MDM은 조직의 중요한 데이터 자산을 정의 및 관리하고 이러한 모든 자산에 대한 단일 정보 소스를 생성하는 것을 의미합니다. 여기에는 의사 결정에 도움이 되는 분석 데이터와 참조 데이터가 모두 포함됩니다.

IT 관점에서 MDM은 데이터를 표준화하고 중복 레코드를 제거하며 마스터 파일에 저장할 수 있는 도구 세트를 나타냅니다. 그러나 모든 데이터가 마스터 데이터가 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

그렇다면 마스터 데이터란 무엇일까요?

다른 종류의 데이터와 관련하여 개념을 이해하는 방법을 살펴보겠습니다.

비정형 데이터: 서로 다른 형식에 있는 전체 데이터 범위를 다룹니다. 여기에는 백서, 인트라넷 저장소, 이메일, 동영상 등이 포함됩니다. 또한 PDF 형식의 데이터, 제품 사양, 마케팅 자료 등은 비정형 데이터로 분류될 수 있습니다.

거래 데이터: 비즈니스 활동의 금전적 및 비금전적 데이터는 모두 거래 데이터로 분류됩니다. 배송, 판매 보고서, 송장, 청구, 티켓 발행 등이 거래 데이터의 몇 가지 예입니다. 마스터 데이터와 달리 트랜잭션 데이터는 시간 기반이며 종종 분석을 위해 다른 시스템에서 필요합니다.

메타데이터: 데이터에 대한 데이터를 메타데이터라고 합니다. 여기에는 파일 사양, 태그, 이미지 이름 등이 포함됩니다. 메타데이터는 리포지토리에 상주하거나 XML 문서, 로그 파일, 보고서 등에 분류되지 않은 상태로 남아 있을 수 있습니다.

계층적 데이터: 데이터 포인트 간의 관계를 정의합니다. 일반적으로 별도 시스템의 일부이거나 회사의 조직 구조 또는 제품 정보에 대한 설명입니다.

참조 데이터: 데이터를 기업의 경계를 넘어선 정보와 연결하는 특별한 종류의 마스터 데이터입니다. 일반적으로 마스터 또는 트랜잭션 데이터 세트와 상호 관계가 있습니다.

마스터 데이터: 고객, 제품, 공급업체, 위치 및 자산과 같은 조직 기둥에 대한 핵심 데이터는 모두 마스터 데이터의 우산 아래에 있습니다. 이러한 종류의 정보는 드물게 변경됩니다. 주의해야 할 중요한 점은 마스터 데이터에는 트랜잭션 데이터가 포함되지 않지만 트랜잭션을 설명한다는 것입니다.

다른 엔터프라이즈 데이터의 컨텍스트에서 마스터 데이터를 정의했으므로 이제 이상적인 MDM 구현 사례를 살펴보겠습니다.

마스터 데이터 관리 구현을 위한 모범 사례

경영진 후원: IT 전용 작업인 경우 모든 MDM 프로젝트가 실패합니다. 물론, 기술적인 이점을 창출할 수 있지만 비즈니스 가치를 제공하지 않으면 MDM은 전술적 효율성을 제공하지 못합니다. 다른 엔터프라이즈 수준 프로젝트와 마찬가지로 경영진 후원을 보장하는 것이 IT와 비즈니스 우선 순위를 맞추는 가장 좋은 방법입니다.

단계적 구현: 비즈니스 사용 사례 개발에서 올바른 도구 구매에 이르기까지 모든 MDM 구현 프로젝트는 단계적으로 배포해야 합니다. 각 단계에 대한 목표를 설정하고 종속성이 높은 워크플로의 우선 순위를 지정하는 것도 프로젝트를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 즉각적인 비즈니스 요구는 이메일 캠페인을 추진하기 위해 이메일 데이터를 정리해야 할 수 있으며, 따라서 이것이 연락처 번호 통합보다 우선순위가 됩니다.

표준화된 의미 체계: 기업 간에 최적화된 분석 및 보고 기능을 활용해야 할 필요성이 커짐에 따라 여러 소스의 데이터가 중앙 데이터 웨어하우스로 광범위하게 통합되었습니다. 그러나 수년간의 고립된 기능으로 인해 용어가 종종 다른 맥락에서 혼동될 수 있는 비즈니스 환경이 생겨났습니다. 예를 들어, '고객' 및 '제품'이라는 용어가 다른 파일에서 사용될 수 있는 다양한 방법을 생각해 보십시오. 이러한 불일치로 인해 신뢰할 수 없는 보고서와 조직의 커뮤니케이션 격차가 발생합니다. 따라서 의미론적 표준화는 모든 구현 프로젝트의 초기에 우선순위가 되어야 합니다.

이해 관계자 협업: 데이터 품질 관리는 까다로운 역량입니다. 최상의 결과를 얻기 위해 이러한 전문가는 비즈니스, IT, 공급업체 및 시스템 통합업체와 같은 다양한 팀의 주요 이해 관계자와 긴밀하게 협력하는 경우가 많습니다.

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