Cos'è la gestione dati anagrafici (MDM)?

Panoramica della gestione dei dati anagrafici

La gestione dei dati anagrafici è una disciplina, un processo e un insieme di tecnologie per creare e mantenere una visione unica e affidabile dei dati aziendali più critici di un'organizzazione, quali clienti, fornitori, prodotti, materiali e asset, in tutti i sistemi.

Nelle organizzazioni che si affidano a molte applicazioni, tra cui sistemi ERP, HCM e CRM, gli stessi dati fondamentali vengono spesso creati e aggiornati in più posizioni. La gestione dei dati anagrafici aiuta a prevenire duplicati, incongruenze e record non aggiornati standardizzando i dati e allineandoli tra i vari sistemi, consentendo di utilizzare dati anagrafici accurati e coerenti a supporto di decisioni migliori, processi aziendali più efficienti e un'AI affidabile.

In ambienti complessi, le organizzazioni possono anche utilizzare un data fabric per connettere e governare i dati tra sistemi distribuiti, contribuendo a garantire che i dati anagrafici siano accessibili ovunque siano necessari per attività operative, analytics e AI.

Cosa sono i dati anagrafici?

Il significato di dati anagrafici si riferisce ai dati aziendali fondamentali che descrivono le entità chiave su cui un'organizzazione fa affidamento per operare come clienti, fornitori, prodotti, materiali e asset. Questi dati vengono condivisi tra più sistemi e processi aziendali e cambiano con relativa poca frequenza rispetto ad altri tipi di dati.

È utile distinguere i dati anagrafici da altri due tipi comuni di dati:

• I dati transazionali registrano eventi e attività aziendali, come ordini di vendita, fatture, spedizioni o pagamenti. I dati transazionali cambiano costantemente e spesso fanno riferimento ai dati anagrafici (ad esempio, un ordine di vendita collegato a un cliente e a un prodotto specifici).
• I dati di riferimento sono costituiti da valori standardizzati utilizzati per classificare o categorizzare i dati, quali codici Paese, valute, unità di misura o codici di settore. I dati di riferimento garantiscono coerenza, ma non rappresentano le entità aziendali principali.

Dal momento che i dati anagrafici vengono utilizzati ripetutamente nei sistemi e nei processi, anche piccole incoerenze, come ad esempio record di clienti duplicati o dettagli dei prodotti non corrispondenti, possono rapidamente portare a inefficienze operative, errori di rendicontazione e decisioni poco efficaci. Ecco perché è fondamentale gestire i dati anagrafici in modo coerente.

Esempi di domini dei dati anagrafici

I dati anagrafici sono comunemente organizzati in domini in base al tipo di entità aziendale principale descritta. Sebbene i domini variino in base al settore, i seguenti sono gli esempi più comuni:

• Dati anagrafici dei clienti
  Includono informazioni utilizzate per individuare e gestire i clienti come nomi, dati di contatto, gerarchie di conti, informazioni di fatturazione e condizioni di pagamento. I dati anagrafici dei clienti supportano i processi di vendita, marketing, servizio clienti e conformità.
• Dati anagrafici dei prodotti
  Descrivono prodotti o servizi utilizzando attributi quali identificativi di prodotto, categorie, specifiche, prezzi e stato del ciclo di vita. I dati anagrafici dei prodotti vengono utilizzati nei processi di supply chain, produzione, vendite e sviluppo di prodotti.
• Dati anagrafici dei fornitori
  Contengono i dati relativi a fornitori e business partner tra cui nomi dei fornitori, contratti, certificazioni, condizioni di pagamento e attributi di performance. I dati anagrafici accurati dei fornitori sono fondamentali per procurement, sourcing, gestione del rischio e analisi della spesa.
• Dati anagrafici dei materialiDescrivono gli attributi dei beni fisici, come materie prime, semilavorati e prodotti finiti, inclusi numero di materiale, unità di misura, peso e dimensioni. Dati anagrafici dei materiali coerenti sono fondamentali per una precisione nel procurement nella pianificazione della produzione e nell'esecuzione della supply chain.
• Dati anagrafici degli asset
  Descrivono gli asset fissi e immateriali, quali attrezzature, strutture, veicoli o proprietà intellettuale. I dati anagrafici degli asset includono in genere attributi quali il tipo di asset, la proprietà, i dettagli relativi all'ammortamento e i requisiti di manutenzione.

Poiché questi domini sono condivisi tra più sistemi e processi, gestirli in modo coerente è fondamentale per garantire informazioni accurate e affidabili in tutta l'organizzazione.

Perché la gestione dei dati anagrafici è importante

Il Master Data Management è importante perché molti processi aziendali critici dipendono da dati condivisi che vengono creati e gestiti su più sistemi. Senza un modo coerente per gestire questi dati, le organizzazioni si trovano spesso a fare i conti con duplicati, informazioni contrastanti e una visibilità limitata sulle proprie entità aziendali principali.

Quando i dati anagrafici sono frammentati o incoerenti, emergono problemi comuni, tra cui:

• Processo decisionale non corretto causato da dati imprecisi o incompleti utilizzati in rendicontazione, analytics e pianificazione
• Operazioni inefficienti dovute a riconciliazione manuale, rilavorazioni e ritardi nei processi end-to-end
• Esperienze non omogenee per clienti e fornitori quando sistemi diversi riflettono versioni diverse degli stessi record
• Esposizione al rischio e alla conformità derivante da un controllo limitato su dati sensibili o regolamentati
• Costi e complessità maggiori nell'integrare nuovi sistemi, supportare fusioni e acquisizioni o ampliare le attività operative
• Output dell'AI imprecisi quando i modelli e gli algoritmi vengono eseguiti su dati anagrafici incoerenti, incompleti o duplicati

Stabilendo una visione univoca e affidabile dei dati aziendali fondamentali, la gestione dei dati anagrafici aiuta le organizzazioni a migliorare la qualità dei dati, allineare le informazioni tra i sistemi e garantire che dati affidabili siano disponibili ovunque siano necessari.

Questi vantaggi derivati dalla gestione dei dati anagrafici consentono processi più efficienti, insight più accurati e una maggiore fiducia nelle decisioni basate sui dati.

Di conseguenza, le organizzazioni che implementano il master data management possono raggiungere più facilmente:

• Maggiore accuratezza e coerenza dei dati tra i sistemi
• Processi aziendali end-to-end più efficienti
• Analytics, reporting e output AI più affidabili
• Maggiore governance, conformità e controllo dei rischi
• Minori costi di integrazione e scalabilità più rapida

Cosa fa realmente la gestione dei dati anagrafici

In pratica, il master data management si concentra sul miglioramento della qualità, della coerenza e dell'usabilità dei dati aziendali fondamentali tra i diversi sistemi. Piuttosto che sostituire le applicazioni di origine, l'MDM opera al loro fianco per garantire che i dati condivisi siano accurati, allineati e affidabili.

A livello generale, la gestione dei dati anagrafici si concentra su:

• Deduplicazione dei dati individuando e risolvendo record multipli che fanno riferimento allo stesso cliente, prodotto, fornitore o altra entità in sistemi diversi.
• Standardizzazione dei dati applicando formati, definizioni e regole aziendali coerenti, in modo che i dati siano confrontabili e fruibili in tutta l'organizzazione.
• Abbinamento e unione dei record per combinare dati correlati provenienti da molteplici fonti in un'unica vista completa, spesso definita golden record.
• Convalida e approvazione delle modifiche attraverso processi di revisione definiti per garantire l'accuratezza e la responsabilità dei dati.
• Applicazione delle policy di governance dei dati durante ogni operazione di creazione, aggiornamento ed eliminazione, garantendo l'applicazione proattiva delle regole di qualità dei dati, della titolarità e della gestione responsabile prima che dati errati entrino nel sistema.
• Pubblicazione di dati anagrafici attendibili nei sistemi operativi e analitici, in modo che tutti i team lavorino basandosi sulle stesse informazioni coerenti.

Eseguendo costantemente queste azioni, la gestione dei dati anagrafici aiuta le organizzazioni a mantenere dati anagrafici affidabili anche al variare di sistemi, processi e requisiti aziendali.

Tipi di gestione dei dati anagrafici

Esistono quattro tipi di MDM comunemente utilizzati dalle organizzazioni, a seconda di come i dati anagrafici vengono archiviati, governati e condivisi tra i sistemi. Ogni approccio offre un diverso equilibrio tra controllo, integrazione e flessibilità.

• Registrazione della gestione dei dati anagrafici
  Mantiene un indice centralizzato dei record di dati anagrafici senza modificare i sistemi di origine. Collega e identifica i record correlati tra i diversi sistemi, lasciando i dati originali nella loro posizione.
• Consolidamento della gestione dei dati anagrafici
  Raccoglie i dati anagrafici da più sistemi di origine e li consolida in un repository centrale ai fini di rendicontazione, analytics e utilizzo a valle, mentre i sistemi operativi continuano a gestire i propri dati.
• Coesistenza della gestione dei dati anagrafici
  Sincronizza i dati anagrafici tra i sistemi di origine e un hub centrale. Le modifiche possono essere apportate in entrambe le posizioni e vengono riconciliate per mantenere i sistemi allineati.
• Gestione dei dati anagrafici centralizzata
  Crea e gestisce i dati anagrafici in un unico sistema centrale che diventa il sistema di registrazione. Tutte le applicazioni a valle utilizzano i dati anagrafici da questa fonte autorevole.

Come funziona la gestione dei dati anagrafici

La gestione dei dati anagrafici segue un approccio strutturato che consente di mantenere i dati aziendali principali accurati, coerenti e aggiornati man mano che cambiano nel tempo. Questo ciclo di vita dell'MDM riflette il modo in cui le organizzazioni gestiscono costantemente i dati anagrafici anziché trattarli come un'iniziativa una tantum.

Sebbene le implementazioni variino, la maggior parte delle organizzazioni si affida a un framework MDM comune per gestire il modo con cui i dati anagrafici vengono raccolti, convalidati e condivisi tra i diversi sistemi. All'interno di tale framework, il processo MDM include generalmente le seguenti fasi:

• Raccolta
  Raccogli i dati anagrafici dai sistemi sorgente pertinenti, come le applicazioni ERP, CRM, supply chain e finance.
• Standardizza
  Applica formati, definizioni e regole aziendali coerenti, in modo che i dati siano strutturati e interpretati nello stesso modo in tutta l'organizzazione.
• Abbinamento e unione
  Identifica i record che si riferiscono alla stessa entità reale e combinali in un unico record anagrafico completo.
• Approva
  Esamina e convalida le modifiche utilizzando workflow definiti per garantire accuratezza, responsabilità e rispetto delle policy sui dati.
• Pubblicazione
  Distribuisci dati anagrafici affidabili in sistemi operativi e analitici in modo che tutti i team lavorino basandosi sulle stesse informazioni.
• Monitoraggio
  Traccia costantemente la qualità e l'utilizzo dei dati per individuare i problemi, gestire i cambiamenti e mantenere la coerenza nel tempo.

Dal momento che i dati aziendali cambiano costantemente, la gestione dei dati anagrafici è un processo costante anziché un'iniziativa una tantum.

Governance dei dati e gestione dei dati anagrafici a confronto

La governance dei dati anagrafici e la gestione dei dati anagrafici sono strettamente correlate. Infatti, la governance dei dati è una funzionalità fondamentale all'interno dell'MDM, applicata nello specifico ai dati anagrafici.

La governance dei dati definisce le regole, le policy e le responsabilità per le modalità di creazione, gestione e utilizzo dei dati. Stabilisce standard, assegna la titolarità e garantisce che i dati siano conformi ai requisiti aziendali e normativi.

La gestione dei dati anagrafici, invece, è la disciplina operativa che applica tali regole specificamente ai dati anagrafici. Utilizza processi e strumenti per creare, aggiornare, convalidare e distribuire i dati anagrafici in modo coerente tra i sistemi.

Mentre la governance dei dati può essere applicata su vasta scala a tutte le tipologie di dati, data warehouse, data lake, dati transazionali, l'MDM la applica in modo specifico e costante ai dati anagrafici, rendendo la governance parte integrante del modo di operare dell'MDM anziché una disciplina separata che procede in parallelo.

Sfide comuni nella gestione dei dati anagrafici (e come affrontarle)

Una domanda comune per le organizzazioni che si avvicinano per la prima volta all'MDM è semplice e sincera: "La gestione dei dati anagrafici è difficile?" La verità è che, sebbene l'MDM generi un valore significativo, può essere difficile da implementare e mantenere senza il giusto approccio. Le principali sfide della gestione dei dati anagrafici sono:

• Titolarità e responsabilità non chiare
  Quando la responsabilità per i dati anagrafici non è definita in modo chiaro, i problemi rimangono irrisolti e la qualità dei dati diminuisce. Definire ruoli chiari per la titolarità e la responsabilità dei dati contribuisce a garantire la responsabilità per l'accuratezza dei dati e le relative modifiche.
• Dati incoerenti tra i sistemi di origine
  I dati anagrafici vengono spesso creati e gestiti in più applicazioni utilizzando formati e regole differenti. Standardizzare le definizioni e applicare regole di convalida coerenti tra i sistemi aiuta a ridurre conflitti e duplicazioni.
• Scarsa adozione da parte degli utenti
  Se i processi dei dati anagrafici sono difficili da seguire o rallentano il lavoro quotidiano, gli utenti potrebbero aggirarli. Progettare semplici workflow e integrare i processi MDM nelle applicazioni aziendali esistenti ne favorisce l'adozione.
• Gestione del cambiamento costante
  Le strutture aziendali, i prodotti, i fornitori e le normative si evolvono continuamente, rendendo i dati anagrafici un bersaglio mobile. Trattare l'MDM come un programma costante, con monitoraggio e miglioramento ininterrotti, aiuta le organizzazioni ad adattarsi ai cambiamenti nel tempo.

Anticipando queste sfide e affrontandole in modo proattivo, le organizzazioni possono migliorare l'efficacia e il successo a lungo termine delle proprie iniziative di gestione dei dati anagrafici.

Come misurare il successo della gestione dei dati anagrafici

Misurare il successo della gestione dei dati anagrafici aiuta le organizzazioni a capire se i propri dati stanno migliorando e dove è necessario concentrarsi maggiormente. I programmi efficaci di gestione dei dati anagrafici monitorano in genere una serie ridotta di metriche chiare e fruibili.

Le metriche e i KPI più comuni per la gestione dei dati anagrafici includono:

• Tasso di record duplicati
  Misura la frequenza con cui lo stesso cliente, prodotto o fornitore compare più volte nei diversi sistemi. Un tasso di duplicazione in calo indica una migliore coerenza dei dati.
• Completezza dei dati
  Monitora se i campi obbligatori—come i dettagli di contatto del cliente o gli attributi del prodotto—sono compilati. Una maggiore completezza supporta processi e analytics più affidabili.
• Accuratezza dei dati
  Valuta se i valori dei dati anagrafici sono corretti e aggiornati in base a regole di convalida o audit definiti.
• Tempo di risoluzione dei problemi
  Misura la rapidità con cui i problemi di qualità dei dati vengono identificati, esaminati e corretti. Una risoluzione più rapida riflette processi e responsabilità più efficaci.
• Numero di sistemi allineati
  Indica quanto ampiamente i dati anagrafici affidabili vengono condivisi tra le applicazioni. Un maggior numero di sistemi allineati suggerisce una maggiore adozione e integrazione dell'MDM.

Monitorando queste metriche nel tempo, le organizzazioni possono individuare le lacune, dimostrare i progressi e migliorare costantemente la qualità e l'affidabilità dei propri dati anagrafici.

Best practice per la gestione dei dati anagrafici

Una strategia MDM di successo combina una chiara titolarità, processi coerenti e una supervisione costante per garantire che i dati anagrafici rimangano accurati e affidabili nel tempo. Sebbene le implementazioni varino, le best practice riportate di seguito aiutano le organizzazioni a creare e sostenere programmi efficaci di gestione dei dati anagrafici:

• Definisci una chiara titolarità e responsabilità
  Assegna la responsabilità dei domini dei dati anagrafici e degli attributi chiave per risolvere i problemi in modo rapido e coerente.
• Stabilisci standard comuni per i dati
  Concorda definizioni, formati e regole aziendali condivisi per garantire che i dati anagrafici vengano interpretati allo stesso modo tra sistemi e team.
• Integra la governance nei processi quotidiani
  Incorpora fasi di approvazione, convalida e gestione del cambiamento nei workflow esistenti in modo da mantenere la qualità dei dati senza creare inutili attriti.
• Inizia dai domini ad alto impatto
  Concentrati innanzitutto sui domini di dati anagrafici che incidono più direttamente sui processi aziendali critici, sulla rendicontazione o sui requisiti di conformità.
• Considera l'MDM come un programma continuo
  Monitora costantemente la qualità dei dati e perfeziona i processi al variare delle esigenze dell'azienda, dei sistemi e delle normative.

Seguendo queste pratiche, le organizzazioni possono migliorare l'adozione, mantenere la qualità dei dati su larga scala e garantire che i dati anagrafici rimangano affidabili man mano che l'azienda evolve.

FAQ sul Master Data Management