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Scritto da Nicola Massimo | Aggiornato il 23/02/2024
Un'efficace gestione dei dati master instilla misure di governo per mantenere i dati in massa attraverso l'aggregazione, il consolidamento e la standardizzazione. La mancanza di una strategia MDM può portare a decisioni errate e alla perdita di velocità nella crescita aziendale. L'amministrazione delle corrette procedure MDM crea una fonte unificata di informazioni affidabili che possono essere modificate in modo efficiente tramite più entità all'interno di un'organizzazione aziendale che ottimizza naturalmente tutte le operazioni.
Pertanto è fondamentale comprendere e analizzare il Master Data Management per applicarlo a qualsiasi struttura organizzativa. D'ora in poi, in questo articolo abbiamo compilato 8 casi di test MDM più essenziali per aiutare a ottenere una comprensione più completa dell'MDM applicato.
Parte 1: 8 migliori casi d'uso da leggere assolutamente per MDM
Parte 2: cosa possiamo imparare da queste pratiche per MDM
MDM è una forma evoluta di strategia aziendale IT che considera i dati master come una risorsa essenziale per un'azienda composta da più punti dati. Questi possono includere entità come fornitori, clienti, conti, transazioni, piani, obiettivi, conti e progetti, che rappresentano il nucleo del funzionamento di un'azienda. Una volta che questi gruppi di dati sono stati standardizzati in dati anagrafici, consente agli utenti di analizzarli in modo da evidenziare le aree metriche chiave che facilitano l'assunzione di decisioni aziendali cruciali.
Pratiche o soluzioni MDM appropriate migliorano l'accuratezza e la governance in un'organizzazione. Quindi, diamo un'occhiata ad alcuni dei migliori casi d'uso per migliorare la nostra comprensione dell'MDM.
È noto per essere l'argomento principale delle più comuni tecniche di Master Data Management conosciute oggi. I Dati delle parti, noti anche come "Dati del cliente", comprendono le informazioni complete in possesso di un'azienda su un individuo. Spesso, in molti casi, le organizzazioni imprenditoriali e le imprese possono essere trattate come individui anche da altre imprese.
I dati del cliente vengono accumulati principalmente per compilare i dati anagrafici del cliente che vengono gestiti attraverso l'uso di flussi di lavoro, batch e processi transazionali. Nella maggior parte dei casi, i processi di gestione dei dati B2C e B2B differiscono l'uno dall'altro. In caso di B2C, i punti di ingresso dei dati master non sono tecnologicamente controllabili mentre i punti di ingresso B2B lo sono.
Un altro stile più comunemente noto di MDM si applica ai dati di prodotto. Ci sono due diversi approcci che si applicano a questo tipo di dati; uno dal lato del compratore e l'altro dal lato del venditore. I dati anagrafici "buy-side" si basano sulla catena di approvvigionamento di un'organizzazione. Si tratta di raccogliere dati dai fornitori attraverso l'uso del software MDM. È anche una forma di gestione dei dati di inventario.
L'obiettivo del "lato vendita" è fornire ai clienti informazioni essenziali sui prodotti che sono interfacciate con la gestione del ciclo di vita o persino con la gestione delle risorse. Queste fonti di dati vengono solitamente gestite con l'utilizzo di un flusso di lavoro. L'MDM lato vendita è più orientato al cliente e prevede la trasmissione di informazioni organizzate ai consumatori finali.
L'avvento di Multidomain MDM ha innescato una nuova furiosa tendenza nella gestione dei dati. Finora, le aziende dipendevano fortemente da un approccio best-of-breed che coinvolgesse più fornitori con funzioni separate per assistere nella gestione e nella manutenzione di un singolo dominio. Ma ora con Multidomain MDM, gli acquirenti possono fare affidamento sulla creazione di un'infrastruttura di governance della gestione dei dati utilizzando un unico strumento per il lavoro. Ciò semplifica il processo precedentemente complesso di formazione e orientamento poiché tutti gli utenti si trovano ora nella stessa struttura e utilizzano un unico insieme di linguaggi come dati di riferimento in tutti i domini.
La sofisticazione in costante crescita dei requisiti MDM è ulteriormente rafforzata dall'introduzione del Data Wrangling. È il processo di pulizia e unificazione di vasti insiemi di dati diversi e non organizzati in un linguaggio eterogeneo. Questo progresso è diventato così utile data la crescita esponenziale dei dati organizzativi. Il wrangling dei dati facilita un'efficace gestione dei dati master in quanto comporta la riformattazione e la mappatura di dati di grandi dimensioni in una versione più semplificata per consumi, organizzazione e analisi più fluidi. Le aziende moderne stanno integrando il Data Wrangling nella loro strategia MDM per separarsi ulteriormente dalla concorrenza attraverso una maggiore velocità e precisione.
La fazione in costante crescita di operatori di telefonia mobile, operatori di comunicazione cellulare e fornitori di servizi wireless è sfidata a gestire più sistemi incongruenti di MDM e storage. Il loro obiettivo è integrare tutti quei dati in una visione singolare, altrimenti destreggiandosi con diverse versioni della verità.
L'unico modo per farlo sarebbe installare un sistema che identifichi efficacemente i dati imprecisi, esegua la pulizia alla fonte e fornisca risultati validi. La piattaforma MDM progettata da TIBCO propone di prescrivere tale sistema come uno strato intermedio di filtrazione che funziona come punto centrale di raccolta sincronizzata e punto di riferimento per un MDM integrato avanzato.
È risaputo che i sistemi MDM mal progettati creano lacune nell'efficacia organizzativa. La maggior parte dei sistemi legacy si basa su database non ottimali che ostacolano la reattività. In questi scenari, la tecnologia del database a grafi si è dimostrata più efficace poiché fornisce alle organizzazioni un vantaggio competitivo attraverso l'archiviazione, l'esecuzione di query e la modellazione di metadati, gerarchie ed endpoint nei dati principali. Un primo esempio di questo caso è quando Airbnb ha sviluppato un portale di dati self-service e ben integrato che ha fornito una visione olistica di tutti i dati che è facile da navigare per gli utenti. In questo contesto, grandi insiemi di informazioni sono stati organizzati in grafici per accedere a milioni di connessioni dati in pochi secondi.
Simile al processo adottato di Data Wrangling, Operational MDM persegue l'obiettivo di identificare i dati difettosi e ripulire i dati master alla fonte per utilizzare il risultato in tutte le questioni relative al business. Per fare ciò, Operational MDM ha estratto le informazioni aziendali di lavoro reale dagli utenti per risolvere i dati anagrafici errati. Ciò cambierebbe efficacemente la strategia MDM complessiva di un'organizzazione aziendale. Una simile istanza di caso d'uso MDM può essere vista in Business Intelligence (BI) Land. Qui, l'MDM operativo viene utilizzato per identificare le fonti di dati originali per raccogliere, ripulire e archiviare una moltitudine di informazioni al fine di eseguire analisi all'interno dell'organizzazione aziendale.
Una volta che le organizzazioni aziendali iniziano a utilizzare le applicazioni, il loro obiettivo principale torna a semplificare i dati master in termini di qualità e governance. Le aziende di solito devono affrontare il problema dei dati ridondanti raccolti da più sistemi, della mancanza di standardizzazione e della creazione arbitraria di dati non sincronizzata. Utilizzando SAP NetWeaver queste aziende sono state in grado di introdurre un processo semplificato che coinvolge i clienti che richiedono la creazione di dati anagrafici stessi.
Questo miglioramento ha sfruttato servizi MDM specifici e un'interfaccia utente preinstallata per ridurre lo sforzo di implementazione aumentando la flessibilità e la coerenza. Le aziende BPM sono ora in grado di sfruttare nuove voci di dati anagrafici che innescano un processo di registrazione e automazione.
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