Блог

Повернутися до всіх статей

Впровадження MDM потребує чіткої стратегії

||

https://pixabay.com/illustrations/difference-differentiate-anders-7370144/

Цифрова трансформація підштовхнула менеджмент компаній переглянути поточні бізнес-моделі задля прискорення процесу діджиталізації та оновлення інструментів аналізу. Проте цей процес не швидкий.

На цей момент збір та управління даними є звичайною практикою у компаніях. Незважаючи на це, існує висока ймовірність, що дані розрізнені, фрагментовані та неочищені. Неточність даних та некоректна система управління даними можуть грати проти бізнесу та заважати процесу прийняття ефективних рішень та розвитку. Це зі свого боку призводить до низьких показників ефективності діяльності.

Система управління майстер-даними (MDM) відіграє важливу роль у забезпеченні інтелектуальних бізнес-процесів (надання наборів даних правильної структури, ієрархії та управління). MDM управляє критично важливими даними, які відносяться до декількох джерел, каналів і відділів. Реалізація системи управління майстер-даними вимагає чітко визначеної стратегії. Розглянемо кілька важливих етапів для розробки успішної стратегії управління майстер-даними.

  1. Визначення чітких цілей управління майстер-даними

Бачення майстер-даних повинно відображати бачення всього бізнесу. Це сприяє визначенню чинників успіху і досягнення цілей у функціональному, технічному і фінансовому плані. В першу чергу економічна модель MDM повинна відповідати на питання «Чому?», «Як?», «Хто?». Це дозволить визначити болі бізнесу і проблеми з даними. Вирішення цих проблем на ранній стадії забезпечує підтримку і схвалення всіх зацікавлених сторін бізнесу.

  1. Зосередженість на цілісному підході до управління майстер-даними

Застосування багатофазового підходу в стратегії MDM дозволяє домогтися її більшої ефективності, працюючи з мінімальним набором об’єктів фази і масштабуючи його в наступну фазу. Ігнорування такої детальної моделі при подальшій побудові MDM-рішення може привести до створення майстер-даних з ізольованих і розрізнених джерел.

  1. Визначення найбільш підходящого стилю реалізації відповідно до існуючої IT-архітектури

Компаніям слід чітко визначити цільову архітектуру, технології та обрати системного інтегратора. Діюча MDM-технологія повинна підтримувати аналітичні та операційні процеси в режимі реального часу для поєднання із загальною IT-архітектурою та екосистемою організації.

  1. Визначення правил управління даними

Власники бізнесу повинні володіти даними по всім процесам і відділам. Існуючий процес управління майстер-даними повинен ідентифікувати, вимірювати, фіксувати і виправляти проблеми якості даних у вихідній системі. Формальна модель управління даними повинна включати детальні бізнес-правила, механізми управління, контролю і відповідності даних.

  1. Реалізація за допомогою стратегічного плану

Розроблений стратегічний план може продемонструвати виконання етапів відповідно до бізнес-цілей. Це зі свого боку запобігає провалам MDM-рішень внаслідок структурних недоліків, які ушкоджують всю систему даних.

  1. Поетапна перевірка ROI

В першу чергу необхідно визначити параметри і показники, що визначають успішність системи управління даними протягом усього життєвого циклу. Зацікавлені сторони MDM можуть бути з різних відділів організації та мати різні цілі. У такій ситуації є сенс перевіряти ROI поступово. Наприклад, після впровадженні клієнтського домену в стратегію необхідно перевірити рентабельність інвестицій з точки зору збільшення крос-продажів, підвищення рівня продажів і т. Д.

  1. Відстеження результатів після впровадження

Стратегія управління майстер-даними вимагає аналізу перед впровадженням і спостереження після нього. Всі співробітники, менеджмент компанії і зацікавлені сторони повинні працювати разом для досягнення поставлених бізнес-цілей.

  1. Регулярне удосконалення

Весь персонал компанії повинен бути навчений як форматувати, вводити, зберігати та отримувати доступ до даних. Регулярна перевірка конфігурації, установки, моделей даних, інструментів управління даними, ієрархії допомагають уникнути проблем.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat