Co je správa kmenových dat (MDM)?

MDM je proces vytváření a údržby jednoho kmenového záznamu pro každou osobu, místo a věc v podniku.

Přehled správy kmenových dat

Většina firem dnes provozuje stovky různých aplikací a systémů, jako je ERP, HCM a CRM, které procházejí mnoha různými odděleními. Vzhledem k tomu, že se dat v těchto systémech dotkne tolik lidí, je snadné, aby se staly silovými, duplicitními, zastaralými nebo dokonce protichůdnými. A jak každý ví, špatná data vedou ke špatnému rozhodování. Aby podniky splnily potřebu včasných a přesných informací – i když se zdroje dat zvyšují – obrátí se na správu kmenových dat (MDM).

Definice správy kmenových dat

Správa kmenových dat je proces vytváření a udržování jednoho kmenového záznamu – nebo jediného zdroje pravdy – pro každou osobu, místo a věc v podniku. Prostřednictvím MDM získávají organizace důvěryhodný a aktuální pohled na klíčová data, která mohou být sdílena v rámci celého podniku a využívána pro lepší výkaznictví, rozhodování a efektivitu procesů.

Co jsou to přesto kmenová data?

Kmenová data jsou všechna data, která jsou důležitá pro chod podniku. Popisuje lidi (zákazníky, zaměstnance a dodavatele), místa (kanceláře a lokality) a věci (produkty a aktiva). Kmenová data jsou obvykle jen malé procento všech podnikových dat, ale jsou to některá z nejsložitějších – a nejcennějších – dat v organizaci.

 

Příklady kmenových dat:

  • Kmenová data zákazníka: Jak už název napovídá, kmenová data zákazníka zahrnují všechna základní data potřebná k obchodování se zákazníky – od kontaktních údajů až po historii nákupů a platební podmínky. Správa kmenových dat pro tuto doménu zahrnuje čištění a standardizaci dat napříč systémy ERP, CRM a dalšími systémy. Například stejné jméno a adresa zákazníka mohou existovat v systému ERP i CRM, ale mohou být zadány dvěma různými způsoby, jako je 1030 Sandy Court, 1030 Sandy Crt. nebo 1030 Sandy Ct. MDM tyto rozdíly odsouhlasuje a poskytuje jediný pohled na každého zákazníka, který lze použít k personalizaci marketingových kampaní, poskytování lepších zkušeností atd. V některých organizacích zahrnují kmenová data zákazníků také data pro zaměstnance, pacienty ve zdravotnictví a dodavatele.

  • Kmenová data dodavateleKmenová data dodavatele zahrnují data pro účty dodavatelů, smlouvy, zásady, stanovení cen a další. Leží v centru všech důležitých nákupních činností, od plánování a nalezení zdroje odběru až po uzavírání smluv a nákupy. Očištěná a důvěryhodná kmenová data dodavatele jsou kritická například pro zodpovězení otázek týkajících se výdajů dodavatelů, stanovení cen nebo výkonnosti.   

  • Kmenová data lokace: Klíčové atributy související s fyzickými umístěními agentur, firemních kanceláří, distribučních středisek a prodejen jsou obsaženy v datech o umístění organizace. Po připojení k jiným datovým doménám mohou tyto informace pomoci při rozhodování založeném na poloze – například při určování správného sortimentu produktů pro konkrétní prodejnu.  

  • Kmenová data produktu: Správa kmenových dat produktu pokrývá atributy, jako je číslo produktu, kategorie, cena, funkce, kusovníky a všechny ostatní nezbytné datové body. S využitím napříč procesy pro prodej, marketing, dodavatelský řetězec a životní cyklus vývoje produktů musí být tato data spolehlivá a přesná.   

  • Kmenová data investičního majetku: Kmenová data investičního majetku popisují dlouhodobý a nehmotný majetek podniku, jako jsou zásoby, vybavení a ochranné známky. Obvykle obsahuje atributy, jako jsou odpisové parametry a hodnoty, třídy aktiv, informace o leasingu a další. Nepřesná kmenová data investičního majetku mohou vést k částečnému využití a správě investičního majetku. Například kmenová data vybavení se používají v procesech prediktivní údržby, takže pokud jsou nesprávná, pak by byly také prognózy.

Proč je správa kmenových dat tak důležitá?

Kromě pomoci organizaci při správném rozhodování a zodpovězení klíčových otázek má správa kmenových dat řadu dalších výhod. Zde je jen několik z nich:

  • Snížení počtu chyb a redundancí v datech ve více aplikacích. Pokud stejné informace, řekněme záznam zákazníka, zadají různé týmy nekonzistentním způsobem, MDM duplikaci sloučí a odsouhlasí.

  • Lepší analytické přehledy a rozhodnutí založená na datech. Slovo „odpadky, odpadky“ je zde pravdivé. Pokud analyzovaná data nejsou přesná, výsledky také nebudou.

  • Zjednodušené podnikové procesy a vyšší efektivita. Vysoce kvalitní a konzistentní kmenová data lze použít k urychlení a automatizaci komplexních obchodních scénářů, jako je například posun k hotovosti, zdroj platby a návrh pro provoz.

  • Zvýšená transparentnost a soulad s předpisy o ochraně osobních údajů a dalšími předpisy. GDPR například dává lidem větší kontrolu nad tím, jak jsou jejich informace shromažďovány, spravovány a sdíleny. Bez MDM mohou být záznamy roztříštěny do více oddělení, což ztěžuje dodržování předpisů.

  • Podpora fúzí a akvizic pomocí zjednodušeného procesu sloučení a odsouhlasení více datových aktiv.

Data jsou zásadní pro podporu digitálních podnikových procesů a kmenová data jsou základem, na kterém se všechna ostatní data spoléhají. Organizace, které mají přesná a konzistentní kmenová data, mají lepší pozici k úspěchu.

placeholder

Software pro správu kmenových dat vám pomůže konsolidovat a řídit záznamy.

Jak to funguje: MDM framework a procesy

Framework pro správu kmenových dat funguje tak, aby všechny informace byly přesné a sémanticky konzistentní. Sestává ze dvou částí: Vytvoření počátečního záznamu kmenových dat a jeho následná údržba.

  • Vytvoření kmenového záznamu: Tento proces začíná identifikací databází a aplikací, které obsahují data, která mají být zahrnuta do kmenového záznamu. Pak jsou definovány všechny atributy nebo charakteristiky – jako je barva produktu, velikost a materiály. Nakonec jsou data porovnána, odsouhlasena tam, kde jsou nekonzistentní, a sloučena tam, kde existuje více záznamů.

  • Údržba kmenových dat: Tento proces zahrnuje očištění, transformaci a integraci nových dat, jak je přidáno do hlavního seznamu za účelem zachování konzistence a kvality záznamů. Některá řešení pro správu kmenových dat dnes mohou automatizovat a urychlit mnoho aspektů tohoto procesu.

Je důležité si uvědomit, že každý proces správy kmenových dat by měl být prováděn v souladu s principy a zásadami správy dat organizace. Popisují, jak mají být všechna obchodní data uchovávána, spravována a chráněna a kým – a to včetně kmenových dat.

Osvědčené postupy pro vítěznou strategii správy kmenových dat

Moderní strategie správy kmenových dat zahrnuje nástroje, technologie a osvědčené postupy, které zajistí, že všechny zúčastněné strany budou mít důvěru v kvalitu informací založených na datech – a také rychlost jejich jednání.

 

Zde je několik způsobů, jak vytvořit vítěznou strategii:

  • Pokud jste ještě nevytvořili framework pro správu dat, vytvořte jej. Jak již bylo zmíněno, činnosti MDM by měly být prováděny a uplatňovány v souladu s pokyny pro správu dat, aby byla zajištěna odpovědnost za data a jejich dodržování.

  • Využívat umělou inteligenci (AI) a strojové učení. Někteří dodavatelé nabízejí software MDM a nástroje, které tyto funkce využívají k automatizaci procesu kontroly přesnosti nových dat, jejich spárování s aktuálními záznamy a jejich sladění.

  • Spravovat více domén v jedné instanci. Můžete najít řešení, která se zaměřují na správu pouze jedné domény, jako jsou kmenová data zákazníka nebo kmenová data produktu. Nejlepší software je však schopen integrovat a spravovat všechny firemní domény v jednom systému – často v cloudu. To pomáhá snižovat náklady, pomáhá zaměstnancům být produktivnější a podporuje flexibilní případy použití.

  • Správa kmenových dat v cloudu. Cloudové platformy mohou pomoci zvýšit produktivitu a efektivitu tím, že umožní sdružování, slučování, slučování a čištění dat z různých aplikací – rychle, snadno a v měřítku. Jsou také vybaveny robustním zabezpečením a automatizovanými aktualizacemi.

  • Integrace správy kmenových dat a správy dat. Kombinací jednoho zdroje kmenových dat s centralizovanou správou dat v jednom řešení je snazší prosazovat zásady a shodu – a definovat, ověřovat a monitorovat obchodní pravidla a atributy kmenových dat.


Správa kmenových dat je trvalým úsilím, nikoli jednorázovým projektem. S růstem vaší organizace bude objem dat také. Díky cloudovým inteligentním technologiím, nástrojům a pracovním postupům jsou však tyto MDM procesy mnohem efektivnější.

Časté dotazy ke správě kmenových dat

Správa dat označuje zastřešující procesy, které se podílejí na shromažďování, organizaci a přístupu ke všem datům v rámci organizace. Správa kmenových dat je podmnožina zaměřená na hlavní podnikové entity a jejich charakteristiky – detaily pro zákazníky, dodavatele, produkty, aktiva a další.

Správa dat je soubor postupů, zásad a pravidel, které zajišťují, že data jsou konzistentní, důvěryhodná a v souladu s předpisy – a že nejsou zneužita. Rámec správy a řízení vytváří organizační strukturu a pojmenovává lidi, kteří jsou odpovědní za ochranu určitých typů dat. Správa dat a správa kmenových dat se doplňují: pravidla z řízení dat jsou připojena ke kmenovým datům (stejně jako všechna ostatní obchodní data).

Správa kmenových dat se zaměřuje na vytváření a následnou údržbu kmenových dat v celém podniku. Pokrývá proces rozšiřování, slučování a odstraňování duplicit s cílem zlepšit kvalitu údajů. Naproti tomu integrace kmenových dat má za úkol přesouvat kmenová data a harmonizovat je (bez ohledu na kvalitu) tak, aby na ně bylo možné nahlížet holisticky napříč všemi aplikacemi. Vrstva integrace kmenových dat umožňuje integraci komplexních procesů, poskytuje oborovým aplikacím konzistentní pohled na data a v konečném důsledku snižuje náklady a úsilí spojené se sdílením dat.

placeholder

Správná správa dat

Zjednodušte správu a správu kmenových dat pomocí jediného výkonného řešení.

placeholder

Nápady, které jinde nenajdete

Zaregistrujte se pro dávku business intelligence doručenou přímo do vaší schránky.

twitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixel