主数据管理标题

主数据管理,以数据驱动决策

亚尼娜-霍恩

在当今的数字世界中,数据已成为一种宝贵的资产,因此企业有效地管理和使用数据至关重要。 

这就是主数据管理(MDM)的作用所在。MDM 提供了一种全面的主数据管理方法,是明智决策、高效业务流程和改善客户体验的基础。

但 MDM 究竟是什么,为什么对企业如此重要?在这篇博客文章中,您将了解到您需要知道的一切,以便让您的 数据管理 更上一层楼。

主数据管理定义

主数据管理:定义

主数据管理(MDM)是一种管理和控制企业数据的跨学科方法。其目的是提供一致、准确和可信的数据。 主数据 (主数据管理)。 

主数据包括有关客户、产品、供应商和其他关键业务要素的基本信息。MDM 涉及数据源的识别、整合、协调和同步,以确保主数据视图的一致性。

目标是为业务流程和决策提供高质量和一致的数据。它还能提高效率、数据质量、合规性和客户导向。

MDM 包括数据建模、集成、质量管理、清理、管理和访问控制。

这需要各部门、利益相关者和技术之间的协作。

MDM 是数据驱动型业务的基础,可帮助企业做出更好的决策、提高客户满意度和竞争优势。

主数据管理目标

MDM 的目标和优势

对于企业来说,主数据管理有各种目标和好处。 

最相关的是

提高数据质量

MDM 通过识别和清理多余、不准确或不一致的记录,帮助企业提高数据质量。这可确保为业务流程和决策提供更准确、更可靠的信息。

一致可靠的数据

MDM 可确保数据的一致性和统一性,无论数据在公司何处以及如何使用。 

这样可以统一主数据视图,避免信息不一致或相互矛盾。

更高效的业务流程

通过整合和协调数据,MDM 可以更高效地执行业务流程。 

可以更快地检索和使用信息,从而节省时间和成本。

更好的决策

MDM 可确保根据最新、完整和准确的数据做出决策。 

这样就能做出明智的决策,有助于改进战略规划、风险管理和运营效率。

客户导向

MDM 通过提供一致、完整的客户信息,帮助企业创造统一的客户体验。 

这样就能实现个性化沟通,改善客户服务,更好地留住客户。

遵守法规和标准

MDM 可帮助公司满足合规要求和监管标准。 

通过根据适用法规管理主数据,企业可以降低法律风险并顺利通过审计。

支持数字化倡议

MDM 是实现以下目标的重要基础 公司数字化

通过提供高质量和一致的数据,MDM 可支持新技术的集成、人工智能的使用以及以下功能的实现 过程自动化.

竞争优势

通过优化数据质量和使用,MDM 可以为公司带来竞争优势。 

更好的信息可以加快响应速度,优化业务流程,改善客户导向,从而在市场中实现差异化定位。

MDM 的这些目标和优势说明了为什么实施有效的主数据管理对公司来说非常重要。

主数据管理的组成部分

主数据管理(MDM)由各种组件组成,这些组件相互配合以实现对主数据的有效管理。 

MDM 最重要的组成部分包括

  • 数据建模: 数据建模定义了主数据的结构和关系。它决定了需要哪些数据字段、如何组织这些字段以及它们之间的关系。
  • 数据整合: 数据整合涉及合并不同来源和系统的数据,以创建综合统一的主数据视图。这包括合并来自不同系统的数据,以识别和消除重复数据。
  • 数据质量管理: 数据质量管理包括监测、衡量和改进主数据质量的措施。它包括识别和清理数据错误,检查数据的一致性和完整性,以及实施数据质量规则和标准。
  • 数据清理: 数据清理是指纠正或删除不一致、不完整或错误数据的过程。这包括清理写入错误、删除重复数据和更新过时信息。
  • 统一数据: 数据统一包括对不同来源的数据进行标准化和调整,以确保它们采用统一的格式和结构。这样就能实现不同系统数据的整合和可比性。
  • 数据管理: 数据管理包括组织、存储、保护和维护主数据的责任。这包括定义数据访问权限、确保数据完整性和实施数据变更管理机制。
  • 数据访问控制: 数据访问控制是指确保主数据的访问权限。它决定了谁可以访问哪些数据以及访问的范围。这可以保护数据免受未经授权的访问,并确保符合数据保护和安全准则。

主数据管理的这些组成部分相互配合,实现了对组织内主数据的有效管理和控制。 

通过实施这些组件,企业可以提高主数据的质量、一致性和可用性,从而为明智决策和有效业务流程奠定基础。

主数据管理架构

MDM 架构

MDM 架构描述了公司主数据管理系统的结构和设计。在 MDM 架构中可以使用不同的方法和模型。以下是有关 MDM 架构的一些重要方面:

集中式架构

在集中式 MDM 架构中,所有主数据都存储和管理在一个中央数据库或系统中。这提供了统一的数据视图,简化了数据集成和整合。 

这种架构非常适合层次清晰、数据源数量有限的公司。

分散式架构

在分散式 MDM 架构中,主数据由不同的系统和地点管理。每个系统负责管理其特定领域的数据。根据需要同步数据或通过接口交换数据。 

这种架构为拥有不同业务单位或自治部门的公司提供了灵活性。

混合架构

混合 MDM 架构结合了集中和分散两种元素。一些数据可以集中管理,而另一些数据则由不同的系统或部门本地保存。 

这种架构具有一定的灵活性,能够根据公司的要求和情况优化数据管理。

数据中心模式

数据集线器模型是一种常见的 MDM 架构,其中中央数据集线器是主数据的唯一真实点。所有数据都加载到数据中心,并进行整合和统一。 

然后,数据被分发到需要访问主数据的各种应用程序和系统。

面向服务的架构(SOA)

基于 SOA 的 MDM 架构可通过标准化接口和服务访问主数据。这样就能将 MDM 功能集成到公司的不同应用程序和系统中。

在选择 MDM 架构时,企业应考虑自身的具体要求、数据环境的复杂性以及业务流程。 

架构应具有可扩展性和灵活性,能够适应不断变化的要求。安全、性能和数据质量也是设计 MDM 架构时应考虑的重要因素。

带符号的绿色方框

数据质量管理

主数据管理(MDM)中的数据质量可以通过各种措施来衡量和改进。 

衡量和改进主数据管理中数据质量的方法和技术如下:

数据质量测量

  • 数据质量指标: 可以定义指标来评估主数据的质量。这些指标包括数据的准确性、完整性、及时性、一致性和唯一性。这些指标根据预定义的标准进行评估。
  • 数据剖析: 数据剖析对主数据进行全面分析,以确定潜在的问题领域。例如,发现重复、缺失值、无效和不一致之处。
  • 用户反馈: 在日常业务中使用数据的用户提供的反馈意见,是发现数据质量问题的宝贵来源。用户可以报告错误数据或差异,然后进行调查和解决。

提高数据质量

  • 数据清理: 数据清理包括纠正写入错误、不一致和不完整数据等数据错误的过程。根据数据问题的性质和程度,这项工作可以是自动的,也可以是手动的。
  • 数据验证: 数据验证检查数据的准确性以及是否符合规则和标准。根据预定义的规则检查数据,确保数据符合要求。
  • 数据标准化和统一化: 通过对数据进行标准化和协调,可以使其具有统一的格式和结构。这有助于对不同来源的数据进行比较和整合。
  • 数据核对和重复清理: 通过匹配数据,可以识别和清除重复数据。这是通过比较关键属性(如姓名、地址或唯一标识符)来实现的。

数据质量规则的定义和监测

  • 规则的定义: 定义数据质量规则是为了明确数据质量要求。这些规则可以包括业务规则、特定行业标准或内部指南。它们规定了数据应该是什么样子,必须满足哪些要求。
  • 监督规则: 对数据质量规则进行持续监控,以确保其得到遵守。这可以通过自动监控流程或人工检查来实现。如果违反规则,可触发通知或纠正措施。
  • 数据质量管理工具: 有各种工具和软件解决方案可帮助定义、监控和改进 MDM 中的数据质量。这些工具具有测量、清理和监控数据质量的功能。

持续监控数据质量并实施改进措施,可确保组织内的主数据一致、准确和可信。 

数据质量是 MDM 的一个重要方面,可为业务流程和决策提供可靠的信息。

实施主数据管理

在实施主数据管理时,企业可以考虑一些最佳实践和技巧:

  • 利益相关者的参与: MDM 项目需要公司不同领域利益相关者的支持和积极参与。重要的是在早期阶段就让相关部门参与进来,以了解他们的需求,确保 MDM 系统满足他们的需要。
  • 设定明确的目标和优先事项: 为 MDM 项目确定明确的目标和优先事项。确定 MDM 系统要满足的关键业务需求,并确保这些目标与整体业务目标保持一致。
  • 进行数据分析: 对现有数据进行全面分析,找出问题领域和数据质量问题。这将有助于您了解基线情况,并制定合理的数据清理和统一战略。
  • 选择正确的技术和工具: 选择满足您特定需求的 MDM 平台或解决方案。要考虑可扩展性、与现有系统的集成、易用性和数据质量管理能力等因素。
  • 分步实施: 逐步开始实施 MDM,并设定明确的里程碑。从试点项目或有限的应用领域开始,积累经验并评估 MDM 系统的有效性。然后再扩展系统,纳入更多数据领域。
  • 变革管理: 成功的 MDM 项目需要有效的变更管理。确保受影响的员工了解变化、接受培训并参与实施过程。解释 MDM 系统的好处,并在公司内营造数据意识文化。
  • 持续监控和维护数据质量: 数据质量工作不会随着 MDM 系统的实施而结束。必须持续监控数据质量,收集用户反馈,定期开展数据清理和维护活动。实施数据维护和更新的流程和机制。
  • 衡量成功: 定义可衡量的 KPI(关键绩效指标),以评估 MDM 项目是否成功。定期监控目标实现情况、数据质量以及 MDM 系统为公司带来的效益。

牢记这些技巧,就能提高 MDM 实施的成功几率,确保为企业带来预期效益。

主数据管理

主数据管理使用案例

MDM 功能多样,可帮助您清晰、高效地管理公司数据。例如,可在以下领域实现这一点:

客户数据管理

MDM 在客户数据管理领域的一个用例是整合和统一来自客户关系管理系统、销售数据库和营销工具等不同来源的所有客户数据。 

通过创建单一、可靠和全面的客户视图,企业可以开展个性化营销活动,提供更好的客户服务,并进行全面的客户分析。

产品主数据管理

在产品主数据管理方面,MDM 可以帮助企业整合和统一不同来源的产品信息。 

这样就能实现统一的产品描述、属性管理和更好的产品分类。 

这样,企业就能更高效地管理产品数据、创建产品目录、更新电子商务网站,并确保不同销售渠道的产品展示方式保持一致。

供应商主数据管理

MDM 还可用于供应商主数据管理领域。 

通过整合来自不同系统的供应商数据并统一信息,企业可以更好地管理供应商关系,满足合规要求并改善供应商风险管理。 

通过集中查看供应商信息,企业可以有效监控和管理供应商的绩效、可靠性和合同合规性。

员工数据管理

MDM 的另一个用例是员工数据管理。 

公司可以利用 MDM 管理员工的所有相关信息,包括个人数据、资历、薪资数据和工作历史。通过整合和协调这些数据源,企业可以为人力资源管理创建一个可靠的中央数据源。 

这样就能实现高效的人力资源流程,如招聘、入职、绩效管理和人才发展。

资产数据管理

在资产和设备管理等行业中,拥有准确、一致的在用资产数据非常重要。 

MDM 可用于管理所有相关资产信息,如位置、技术规格、维护历史和运行状况。这有助于资产跟踪,实现高效的维护和保养,并提高资产的整体性能。 

通过整合来自不同系统的资产数据,企业可以全面了解其资产情况,优化利用率和盈利能力。

这些 MDM 用例说明了在不同业务领域有效管理主数据如何有助于提高数据质量、优化流程并为公司创造附加值。

结论:MDM 的未来发展展望

主数据管理(MDM)是企业有效管理和使用数据的一门重要学科。在本文中,我们介绍了 MDM 的各个方面,从其定义和目标到其组成部分和最佳实践。

MDM 的未来发展令人振奋。随着人工智能(AI)等新技术的出现、 机器学习区块链 公司将能够进一步优化 MDM。 

基于人工智能的算法可以自动进行数据质量检查,并实现高级模式识别。区块链技术为安全、透明地管理主数据提供了新的可能性。

MDM 的未来充满希望,依靠有效数据管理的公司将能够加强其竞争地位,并从更好的数据管理带来的众多机遇中获益。

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