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Gerenciamento de dados mestre para iniciantes
Um dos desafios significativos para uma organização é criar uma única fonte de verdade mantendo sua confiabilidade, precisão e qualidade. O gerenciamento de dados mestre (MDM) pode ser sua solução mágica para simplificar o gerenciamento de dados.
Neste artigo, você conhecerá o gerenciamento de dados mestre, seus principais componentes, os benefícios do gerenciamento de dados mestre para o seu negócio e alguns dos principais desafios associados à prática.
O que é gerenciamento de dados mestre (MDM)?
Vamos começar entendendo o que é gerenciamento de dados mestre.
O gerenciamento de dados mestre é a tecnologia que garante a consistência dos dados corporativos - em vários sistemas, aplicativos, bancos de dados, departamentos funcionais e geografias.
Hoje, os dados corporativos são distribuídos por aplicativos e sistemas versáteis, como ERPs e CRMs. Como resultado, há uma alta probabilidade de que os dados em diferentes departamentos possam se tornar facilmente fragmentados, redundantes e muitas vezes desatualizados. Sua empresa pode achar extremamente desafiador responder até mesmo às perguntas mais rudimentares, porém críticas, sobre quaisquer indicadores de desempenho em tal cenário. Por exemplo, o gerenciamento de dados mestre pode responder a perguntas essenciais de negócios, como “qual é a margem de lucro dos produtos/serviços?” e “qual unidade de negócios é a mais lucrativa?”.
Então, como você mantém os dados precisos, coerentes e oportunos, de forma significativa quando as fontes de dados estão aumentando e se torna mais complicado gerenciá-los de forma consistente? O gerenciamento de dados mestre torna mais fácil enfrentar esses desafios criando uma fonte de referência mestre unificada para dados críticos. No entanto, um requisito essencial do gerenciamento de dados mestre é a boa governança de dados que garante a validade e a segurança dos dados.
Os tipos de gerenciamento de dados mestre geralmente diferem dependendo do tipo de setor em que sua organização opera. No entanto, todos os tipos de dados mestre compartilham alguns recursos, como:
- Complexidade: Os dados mestres consistem em grandes conjuntos de dados com múltiplas variáveis, tornando-os complexos.
- Valor alto: Os dados mestres são frequentemente usados para análise. É uma parte crucial das operações diárias de uma organização.
- Não volátil: Os dados principais não mudam com frequência; ele muda menos do que outros dados.
- Não transacional: Os dados mestre não consistem em dados transacionais; no entanto, geralmente é parte do processo de transação.
Compreendendo dados mestre
Dados mestres são os dados centrais dentro de uma empresa que definem os domínios envolvidos na operação de um negócio. Esses dados raramente mudam e podem incluir dados de referência, que podem ser usados para se relacionar com informações que estão fora dos domínios de dados corporativos e são essenciais para a execução dos negócios. Por natureza, não é transacional; no entanto, ele define transações.
A maioria dos sistemas de software usados em uma empresa possui dados mestres compartilhados e usados por muitos aplicativos. Um exemplo comum de dados mestre é o seu sistema ERP, que pode ter listas de dados, como dados mestre do cliente, dados mestre do empregado, dados mestre do item e dados mestre da conta.
Os dados mestre geralmente cobrem os dados que se enquadram em quatro categorias principais de uma empresa, que são subcategorizadas nas seguintes áreas de assunto:
- Festas: Grupos que realizam negócios com a organização, como clientes, prospects, fornecedores, associados, etc.
- Locais: Locais reais e a maneira como eles são segmentados, como geografia, localização, sites, zonas, etc.
- Coisas: Itens que a empresa vende ou gerencia, como produtos, serviços ou ativos
- Financeiro e Organizacional: Relatórios e classificações contábeis que incluem estruturas organizacionais, regiões de vendas, plano de contas, centros de custo, unidades de negócios, centros de lucro, listas de preços, etc.
Diferença entre dados mestre e dados de referência
Todo negócio possui dados relacionados a consumidores, produtos, trabalhadores, etc., raramente armazenados em um único local. Esses dados geralmente são distribuídos em diferentes divisões em vários aplicativos, bases de dados, e até mídia física como documentos e relatórios. O que o torna mais desafiador é que diversos aspectos da empresa podem ter ideias e descrições diferentes para o mesmo objeto de negócios. Por exemplo, um trabalhador pode ter registros em vários sistemas de gerenciamento da empresa enquanto, na realidade, eles são o mesmo indivíduo.
Aqui é onde data de referência É qualquer tipo de dado usado para classificar outros itens de dados configurados em um banco de dados. Em outras palavras, é usado apenas para vincular dados em um banco de dados a um fora dos limites do negócio.
Os dados mestre incluem entidades comerciais relevantes, enquanto os dados de referência compreendem valores permitidos e descrições textuais anexadas. Em outras palavras, os dados mestres são compartilhados por vários sistemas, aplicativos e procedimentos do negócio. Em contraste, os dados de referência são um tipo de dados mestre usados por objetos de dados mestre ou transacionais.
Quais dados você deve gerenciar como dados mestre?
Geralmente, os dados mestres geralmente são uma pequena parte de seus dados completos em termos de volume. No entanto, é um desafio preservar e gerenciar; portanto, alguns escolhem ferramentas de gerenciamento mestre.
Recomenda-se usar o seguinte benchmark da estratégia de gerenciamento de dados mestres, que orienta sobre como gerenciar os dados mestres:
- Dados de comportamento: Você pode descrever dados mestre relacionando-os com outros tipos de dados.
- Ciclo CRUD: Você também pode descrever os dados mestre por seu ciclo de vida, ou seja, como eles são criados, lidos, atualizados, excluídos e pesquisados (o CRU ciclo).
- Cardinalidade: Cardinalidade define o número de itens em um conjunto. Quando diminui, a probabilidade de um item ser considerado dados mestre também diminui.
- Vida útil e volatilidade: Diferentemente dos dados transacionais, os dados mestre têm menos volatilidade.
- Complexidade: Objetos simples e menos complexos são mais fáceis de coletar, gerenciar e contabilizar. Portanto, eles geralmente não são categorizados como dados mestre.
- Valor: Itens de dados preciosos são mais propensos a serem considerados dados mestres.
- Reuso: Se algum dado for reutilizado várias vezes em vários sistemas, ele deverá ser gerenciado como dados mestre.
Primeiros passos da iniciativa de gerenciamento de dados mestre. Fonte: TechTarget
Fundamentos do gerenciamento de dados mestre
Alguns dos componentes críticos ou práticas recomendadas de um sistema de gerenciamento de dados mestre (MDM) para uma empresa são:
- Modelo de dados flexível: Para gerenciar e manter os dados mestre, você precisa de um modelo de dados muito flexível.
- Módulo de Qualidade de Dados: Permite monitorar a qualidade dos dados recebidos para garantir que os dados sejam confiáveis. Além disso, ele também deve incluir um mecanismo de regras de validação para que você também possa descrever o regras de qualidade de dados para seus dados mestre de acordo com os requisitos comerciais.
- Módulo de Integração de Dados: Ele permite integrar dados mestre com outros sistemas. Idealmente, deveria ter uma interface fácil de usar e um mecanismo de processamento robusto para executar grandes volumes de dados. integração de dados empregos.
- Mecanismo de fluxo de trabalho: Os fluxos de trabalho permitem que os usuários empacotem diversas atividades em um único fluxo. Os fluxos de trabalho MDM incluem diversas funções que vão desde a validação até a fusão de entidades. Um mecanismo de fluxo de trabalho robusto lhe dará maior flexibilidade para modelar seus procedimentos nos fluxos de trabalho.
Em suma, certifique-se de que o software de gerenciamento de dados ou sistema que você está selecionando oferece o máximo em desempenho, escalabilidade, segurança, acessibilidade e recursos de relatórios.
Por que o gerenciamento de dados mestre é importante: Benefícios do gerenciamento de dados mestre
Alguns benefícios principais do gerenciamento de dados mestre (MDM) incluem:
- Informações unificadas e consistentes em várias redes
Você precisa de dados precisos e consistentes para diferenciar sua empresa. Usando o gerenciamento de dados mestre (MDM), você pode gerenciar facilmente dados de vários sistemas de origem e criar um conjunto mestre de dados de primeira classe autenticados e exclusivos que outros departamentos podem utilizar.
- Uma melhor compreensão dos seus clientes
Você pode criar uma visão holística dos dados do consumidor, harmonizando os registros dos clientes com a cadeia de fornecimento de informações e gerando relatórios detalhados. Isso pode ajudá-lo a entender melhor as preferências e as personas de seus clientes.
- Uma visão integrada dos ativos de dados corporativos
O gerenciamento de dados mestre permite criar visualizações confiáveis de seus ativos de dados organizacionais para conduzir processos de negócios com eficiência. O gerenciamento de dados mestres de produtos (MDM) auxilia na formação de uma visão coesa dos dados de consumidores, fornecedores, materiais e produtos que, de outra forma, poderiam existir em diferentes divisões e entidades.
- Confiabilidade e Confiança de Dados Aprimoradas
Dados de baixa qualidade têm um impacto indesejável na gestão de negócios, seja nas relações com clientes ou na formulação de políticas corporativas. O MDM garante que dados consistentes, confiáveis e de qualidade sejam entregues em todos os sistemas e departamentos. Assim, as empresas podem fazer análises confiáveis baseadas em dados.
Desafios associados ao gerenciamento de dados mestre
Apesar dos benefícios que o gerenciamento de dados mestres oferece, implementar uma solução de gerenciamento de dados mestres (MDM) não é uma tarefa fácil. Aqui estão alguns desafios que você pode encontrar durante o processo:
- Complexidade: Gerenciar dados mestre em vários sistemas e formatos pode ser um desafio, pois requer padronizando dados de acordo com os requisitos de negócios.
- Sobreposição de dados: Também há uma grande chance de sobreposição de dados, pois vários sistemas armazenam as mesmas entidades. Usando uma solução MDM com extensa gerenciamento de qualidade de dados recursos podem ajudar a resolver problemas de duplicação de dados.
- Falta de modelo de dados: Um modelo de gerenciamento de dados mestre (MDM) pode simplificar a integração ao definir diferentes camadas de dados mestre. A falta de um modelo de dados implementado pode complicar o gerenciamento.
- Critérios: Normalmente, não é fácil concordar com os valores de domínio armazenados em diferentes sistemas.
- Autoridade e governança de dados: Autoridade de dados insuficiente (administração, posse, procedimentos) relacionada aos dados mestre resulta em complicações dentro da empresa.
- Falta de indivíduos qualificados: Também é um desafio encontrar especialistas experientes e aliados de implementação para ajudar a realizar empreendimentos.
- Escolha da tecnologia: Existem várias soluções disponíveis no setor de MDM, portanto, pode ser difícil escolher um líder absoluto.
- Outros desafios: Alguns outros desafios incluem decidir por onde começar, priorizar e enfatizar, bem como educar os funcionários sobre a importância do gerenciamento de dados mestre (MDM).
As soluções de gerenciamento de dados mestre (MDM) simplificam os dados de negócios agrupando dados com vários formatos de fontes de dados heterogêneas e criando uma visão integrada, eliminando silos de dados. Isso leva a menos erros e menos redundância nos procedimentos corporativos.
