8 примеров использования MDM для улучшения управления мобильными данными

Автор: Axel Nash | Nov 12,2021


Эффективное MDM предусматривает меры управления для массового хранения данных посредством консолидации и стандартизации. Отсутствие стратегии MDM может привести к ошибочному принятию решений и снижению скорости роста бизнеса. За счет администрирования правильных процедур MDM создается единый источник надежной информации, которую можно эффективно изменять с помощью нескольких объектов в рамках бизнес-организации, что естественным образом оптимизирует все операции.

Поэтому очень важно понимать и анализировать MDM, чтобы применить его к любой организационной структуре. В этой статье мы собрали 8 наиболее важных примеров MDM, чтобы помочь получить более полное представление.

MDM Use Cases

Часть 1: Обязательно к прочтению - 8 передовых практик для MDM

MDM - это развитая форма корпоративной ИТ-стратегии, которая рассматривает основные данные как важный актив для компании, состоящей из нескольких точек данных. Сюда могут входить такие объекты, как поставщики, клиенты, учетные записи, транзакции, планы, цели, учетные записи и чертежи, все из которых представляют собой основу функционирования бизнеса. После того, как эти группы данных были стандартизированы в основные данные, пользователи могут анализировать их, чтобы выделять ключевые области показателей, а это в свою очередь облегчает принятие важных бизнес-решений.

Соответствующие методы или решения MDM повышают точность и управление в организации. Поэтому давайте рассмотрим некоторые из лучших вариантов использования, чтобы лучше понять MDM.

Party Data:

Известно, что он является основным предметом наиболее распространенных методов MDM, известных сегодня. Party Data, также известные как «Данные клиента», включают в себя полную информацию о физическом лице, которой владеет компания. Часто во многих сценариях бизнес-организации и предприятия могут также рассматриваться как отдельные лица другими предприятиями.

Данные клиента накапливаются в основном для компиляции MDM, управление которыми осуществляется с помощью рабочих потоков и транзакционных процессов. В большинстве случаев процессы управления данными B2C и B2B отличаются друг от друга. В случае B2C точки ввода основных данных технологически не управляемы, в то время как точки ввода B2B доступны.

Party Data

Product data:

Другой, более часто упоминаемый стиль MDM применяется к данным о продуктах. Есть два разных подхода, которые применимы к этому типу данных; один со стороны покупателя, другой со стороны продавца. Основные данные со стороны покупателя основаны на цепочке поставок организации. Он включает сбор данных от поставщиков с помощью программного обеспечения MDM. Это также форма управления данными инвентаризации.

«Сторона продажи» фокусируется на предоставлении потребителям важной информации о продукте, которая связана с управлением жизненным циклом или даже управлением ресурсами. Эти источники данных обычно управляются с помощью рабочего процесса. MDM на стороне продавца более ориентирован на клиента и предполагает передачу организованной информации конечным потребителям.

Product data

Multidomain MDM:

Появление Multidomain MDM вызвало новую бурную тенденцию в управлении данными. До сих пор предприятия зависели от лучшего в своем классе подхода с участием нескольких поставщиков с отдельными функциями для помощи в управлении и обслуживании одного домена. Но теперь с Multidomain MDM покупатели могут рассчитывать на построение инфраструктуры управления данными с использованием единого инструмента для работы. Это упрощает ранее сложный процесс обучения и ориентации, поскольку все пользователи теперь работают в одной и той же структуре, используя единый набор языков в качестве справочных данных во всех доменах.

Multidomain MDM

Data Wrangling:

Постоянно растущая сложность требований MDM еще больше усиливается за счет внедрения Data Wrangling. Это процесс очистки и объединения огромных наборов разнообразных и неорганизованных данных в разнородный язык. Это продвижение стало очень полезным, учитывая экспоненциальный рост данных организации. Обработка данных облегчает эффективное управление основными данными, поскольку включает переформатирование и отображение больших объемов данных в более упрощенную версию для более плавного использования, организации и анализа. Современные коммерческие предприятия интегрируют Data Wrangling в свою стратегию MDM, чтобы еще больше отделить себя от конкурентов за счет повышения скорости.

Data Wrangling

TIBCO MDM Platform:

Постоянно растущая фракция операторов мобильной связи, операторов сотовой связи и поставщиков услуг беспроводной связи сталкивается с проблемой эксплуатации нескольких несовместимых систем MDM и хранилищ. Их цель - объединить все эти данные в единое представление, иначе управление несколькими версиями истины.

Единственный способ сделать это - установить систему, которая эффективно выявляет неточные данные, выполняет очистку источника и обеспечивает жизнеспособные результаты. Платформа MDM, разработанная TIBCO, предлагает прописать такую систему в качестве промежуточного уровня фильтрации, который функционирует как центральная точка синхронизированного сбора и точка отсчета для расширенного интегрированного MDM.

TIBCO MDM Platform

Graph Technology:

Общеизвестно, что плохо спроектированные системы MDM создают пробелы в эффективности вашей организации. Большинство устаревших систем полагаются на неоптимальные базы данных, что снижает скорость реагирования. В таких сценариях технология графических баз данных оказалась наиболее эффективной, поскольку она предоставляет организациям конкурентное преимущество за счет хранения, запроса и моделирования метаданных, иерархий и конечных точек в ваших основных данных. Ярким примером этого случая является разработка Airbnb самообслуживания и хорошо интегрированного портала данных, который дает целостное представление обо всех данных, по которому пользователи могут легко ориентироваться. В этом контексте большие наборы информации были организованы в виде графиков для доступа к миллионам подключений к данным за считанные секунды.

Graph Technology

Operational MDM:

Подобно принятому процессу Data Wrangling, Operational MDM преследует цель выявления ошибочных данных и очистки основных данных в источнике, чтобы использовать результат во всех вопросах, связанных с бизнесом. Для этого Operational MDM извлекал от пользователей реальную рабочую бизнес-информацию для исправления неверных основных данных. Это эффективно изменило бы общую стратегию MDM бизнес-организации. Такой пример использования MDM можно увидеть в Business Intelligence (BI) Land. Здесь операционный MDM используется для идентификации исходных источников данных для сбора, очистки и хранения большого количества информации с целью выполнения анализа в рамках бизнес-организации.

Operational MDM

Collaborative Master Data:

Как только бизнес-организации начинают использовать приложения, их основная цель возвращается к оптимизации основных данных с точки зрения качества и управления. Предприятия обычно сталкиваются с проблемой избыточных данных, собранных из нескольких систем, отсутствия стандартизации и несинхронизированного произвольного создания данных. Используя SAP NetWeaver, эти компании смогли организовать оптимизированный процесс, в котором клиенты сами запрашивают создание основных данных.

В этом усовершенствовании были задействованы определенные службы MDM и предустановленный пользовательский интерфейс, что позволило снизить трудозатраты на внедрение, увеличив при этом гибкость и согласованность. Компании BPM теперь могут использовать новые записи основных данных, которые запускают процесс автоматизации.

Collaborative Master Data

Часть 2: Что мы могли бы извлечь из этих практик для MDM

  1. Накопление огромных объемов чистых данных: Все предприятия сегодня процветают в эпоху информации, тем самым делая данные нематериальным активом любой организации. Используя эти данные, предприятия могут повысить свою эффективность в условиях жесткой конкуренции. Чем больше данных собирает организация, тем лучше они понимают любую ситуацию. Поэтому крайне важно создать единую воронку фильтрации информации и основных данных, чтобы реализовать новые стратегии.
  2. Создание общего уровня метаданных: Раньше большие объемы данных в организации не имели взаимосвязи, следовательно, не было координации или аутентификации информации. Чтобы разрешить обмен такими данными, должна быть связь между всеми точками процесса администрирования и анализа. Общий уровень метаданных достигает этой цели, создавая общий язык для всех таких данных, которые будут классифицироваться и интерпретироваться.
  3. Содействие расширению доступа к данным: Любой объем данных бесполезен, если люди ничего не могут с ними поделать. Поэтому создание доступных банков данных является основным аспектом практики управления основными данными. Предоставление более широкого доступа к таким данным увеличивает продуктивность любого бизнеса.

Ключевые выводы из этой статьи

  • Программное обеспечение для управления мастер-данными позволяет компаниям и бизнес-организациям объединять все важные отфильтрованные данные в мастер-файлы, которые служат основной точкой отсчета в бизнес-операциях.
  • Установление взаимосвязи основных данных значительно упрощает процесс доступа к информации и анализа для пользователей.
  • Основная цель любого инструмента MDM - предоставить полную, точную и последовательную информацию, которая имеет отношение к контексту целей компании.

Вам понравится:

Axel Nash

Редактор

0 Комментарии
mobiletrans petite boite
MobileTrans - Передача WhatsApp
  • Резервное копирование чатов WhatsApp, фотографий, видео, вложений и многого другого на компьютер.
  • Восстановите резервные копии WhatsApp на устройствах.
  • Поддержка других социальных приложений, таких как Viber, LINE, Kik и Wechat.
  • Отлично работает с бизнес-приложением WhatsApp.