Cos'è il Master Data Management (MDM)?

Panoramica della gestione dei dati anagrafici

La gestione dei dati anagrafici è una disciplina, un processo e un complesso di tecnologie il cui scopo è creare e mantenere un'unica visione affidabile dei dati di business più critici di una organizzazione (quali clienti, fornitori, prodotti, materiali e asset) estesa a tutti i sistemi.

Nelle organizzazioni che si affidano a numerose applicazioni, tra cui sistemi ERP, HCM e CRM, gli stessi dati di base vengono spesso creati e aggiornati in più punti. La gestione dei dati anagrafici permette di evitare duplicati, incoerenze e record obsoleti standardizzando i dati e allineandoli tra i sistemi, in modo da poter usufruire di anagrafiche accurate e coerenti con cui supportare decisioni migliori, operazioni aziendali più efficienti e un'AI affidabile.

Cosa sono i dati anagrafici?

Per "dati anagrafici" si intendono i dati aziendali di base che descrivono le entità chiave su cui si basa il funzionamento di un'organizzazione, quali clienti, fornitori, prodotti, materiali e asset. Tali dati vengono condivisi tra più sistemi e processi di business e cambiano con minore frequenza rispetto ad altre tipologie di dati.

È utile distinguere i dati anagrafici da altre due tipologie comuni di dati:

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

Poiché i dati anagrafici vengono utilizzati ripetutamente in tutti i sistemi e processi, anche piccole incongruenze, come la duplicazione di record dei clienti o dettagli di prodotto che non corrispondono, possono causare rapidamente inefficienze operative, errori di rendicontazione e processi decisionali inadeguati. Questo spiega l'importanza di una gestione coerente dei dati anagrafici.

Esempi di domini di dati anagrafici

I dati anagrafici sono comunemente organizzati in domini a seconda base del tipo di entità aziendale di base che viene descritta. Senza entrare nelle specificità di settore, quelli indicati di seguito sono esempi comuni di domini:

• Anagrafiche clienti
  Includono informazioni utilizzate per identificare e gestire i clienti, quali nomi, dettagli di contatto, gerarchie, dati di fatturazione e condizioni di pagamento. Le anagrafiche clienti supportano i processi di vendita, marketing, assistenza e compliance.
• Anagrafiche prodotti
  Descrivono prodotti e servizi utilizzando attributi quali identificatori, categorie, specifiche, determinazione del prezzo e stato del ciclo di vita. Le anagrafiche prodotti vengono utilizzate in tutti i processi di supply chain, produzione, vendita e sviluppo dei prodotti.
• Anagrafiche fornitori
  Contengono dati relativi a venditori e partner commerciali, inclusi nominativi, contratti, certificazioni, termini di pagamento e attributi delle performance. L'accuratezza delle anagrafiche fornitori è essenziale ai fini del procurement, del sourcing, della gestione del rischio e dell'analisi delle spese.
• Anagrafiche materiali
  Descrivono gli attributi dei beni fisici, quali materie prime, semilavorati e prodotti finiti, inclusi codice materiale, unità di misura, peso e dimensioni. Dati anagrafici dei materiali coerenti sono essenziali ai fini di una esecuzione accurata nel procurement, nella pianificazione della produzione e nella supply chain.
• Anagrafiche cespiti
  Descrivono le immobilizzazioni e i beni immateriali, quali attrezzature, strutture, veicoli o proprietà intellettuale. I dati anagrafici dei cespiti includono in genere attributi quali tipo, proprietà, dettagli di ammortamento e requisiti di manutenzione.

Trattandosi di domini condivisi tra più sistemi e processi, gestirli in modo coerente è fondamentale per garantire informazioni accurate e affidabili in ogni area dell'organizzazione.

Perché la gestione dei dati anagrafici è importante

La gestione dei dati anagrafici è importante perché molti processi aziendali cruciali dipendono da dati condivisi che però vengono creati e aggiornati in sistemi diversi. Senza un modo coerente per gestire questi dati, le organizzazioni si trovano spesso a dover fare i conti con duplicati, informazioni contrastanti e una visibilità limitata sulle loro entità aziendali di base.

Quando i dati anagrafici sono frammentati o incoerenti, si verificano problemi ricorrenti quali:

• Un processo decisionale inadeguato a causa di dati inesatti o incompleti utilizzati ai fini di rendicontazione, analytics e pianificazione
• Operazioni inefficienti a causa della riconciliazione manuale, delle rilavorazioni e dei ritardi nei processi end-to-end
• Esperienze disomogenee di clienti e fornitori quando sistemi diversi riflettono versioni diverse degli stessi record
• Esposizione a rischi di violazione della compliance derivante da un controllo solo parziale su dati sensibili o regolamentati
• Maggiori costi e complessità nelle situazioni di integrazione di nuovi sistemi, supporto a fusioni e acquisizioni o estensione su vasta scala delle operazioni
• Output imprecisi dell'AI quando i modelli e gli algoritmi vengono eseguiti su dati anagrafici incoerenti, incompleti o duplicati

Istituendo una visione unica e affidabile dei dati aziendali di base, la gestione delle anagrafiche aiuta le organizzazioni a migliorare la qualità dei dati, ad allineare le informazioni tra i vari sistemi e a garantire la disponibilità di dati affidabili ovunque siano necessari.

I vantaggi offerti dalla gestione dei dati anagrafici si traducono in processi più efficienti, insight più accurati e una maggiore fiducia nelle decisioni guidate dai dati.

Di conseguenza, le organizzazioni che implementano la gestione dei dati anagrafici possono ottenere più facilmente:

• Maggiore precisione e coerenza dei dati tra i vari sistemi
• Processi aziendali end-to-end più efficienti
• Analisi, rendicontazione e output dell'AI più affidabili
• Governance, compliance e controllo dei rischi più forti
• Costi di integrazione inferiori e scalabilità più rapida

Di cosa si occupa effettivamente la gestione dei dati anagrafici

All'atto pratico, la gestione dei dati anagrafici si prefigge lo scopo di migliorare la qualità, la coerenza e la fruibilità dei dati aziendali di base che interessano tutti i sistemi. Anziché sostituirsi alle applicazioni di origine, le soluzioni MDM operano in parallelo per garantire che i dati condivisi siano accurati, allineati e affidabili.

A un livello più generale, la gestione dei dati anagrafici si occupa dei seguenti aspetti:

• Deduplicazione dei dati mediante l'identificazione e la risoluzione dei record multipli che fanno riferimento allo stesso cliente, prodotto, fornitore o altra entità nei diversi sistemi.
• Standardizzazione dei dati applicando formati, definizioni e regole aziendali coerenti in modo che i dati siano confrontabili e fruibili in ogni area dell'organizzazione.
• Confronto e unione di record per far confluire i dati correlati provenienti da più origini in un'unica vista completa, anche denominata golden record.
• Validazione e approvazione delle modifiche attraverso processi di revisione definiti allo scopo di garantire l'accuratezza e la responsabilità dei dati.
• Applicazione delle politiche di governance dei dati durante ogni operazione di creazione, aggiornamento ed eliminazione, garantendo che le regole di qualità, la proprietà e la gestione responsabile dei dati vengano fatte valere in modo proattivo, prima che dati scadenti vengano immessi nel sistema.
• Pubblicazione di dati anagrafici certi nei sistemi operativi e analitici in modo che tutti i team lavorino sulle stesse informazioni coerenti.

Eseguendo queste azioni in modo continuativo, la gestione dei dati anagrafici permette alle organizzazioni di preservarne l'affidabilità anche al variare di sistemi, processi e requisiti aziendali.

Tipologie di gestione dei dati anagrafici

Sono quattro le tipologie di MDM che le organizzazioni utilizzano comunemente a seconda del modo in cui i dati anagrafici vengono archiviati, gestiti e condivisi tra sistemi. Ogni approccio offre un equilibrio diverso di controllo, integrazione e flessibilità.

• MDM di registro
  Aggiorna un indice centralizzato di record di dati anagrafici senza modificare i sistemi sorgente. Collega e identifica i record correlati tra i vari sistemi lasciando inalterati i dati originali.
• MDM di consolidamento
  Raccoglie i dati anagrafici provenienti da più sistemi sorgente e li raggruppa in un repository centrale ai fini di rendicontazione, analytics e utilizzo a valle, mentre i sistemi operativi continuano a gestire i propri dati.
• MDM di coesistenza
  Sincronizza i dati anagrafici tra i sistemi sorgente e un hub centrale. Le modifiche possono essere effettuate su entrambi i versanti e vengono riconciliate per tenere i sistemi allineati.
• MDM 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 provenienti da questa fonte autorevole.

Come funziona la gestione dei dati anagrafici

La gestione dei dati anagrafici segue un approccio strutturato per tenere i dati aziendali di base sempre accurati, coerenti e aggiornati man mano che vengono modificati nel tempo. Questo ciclo di vita dell'MDM riflette il modo in cui le organizzazioni affrontano la gestione dei dati anagrafici in modo continuativo, anziché considerarla un intervento una tantum.

Anche se con implementazioni diverse, gran parte delle organizzazioni si affida a un quadro comune di MDM per orientare le modalità di raccolta, convalida e condivisione dei dati anagrafici tra i sistemi. All'interno di tale quadro, il processo MDM prevede generalmente le seguenti fasi:

• Raccolta
  Raccogli i dati anagrafici dai sistemi sorgente di interesse, per esempio ERP, CRM, supply chain e applicazioni finanziarie.
• Standardizzazione
  Applica formati, definizioni e regole aziendali coerenti affinché i dati siano strutturati e interpretati allo stesso modo in ogni area dell'organizzazione.
• Confronto e unione
  Individua i record che fanno riferimento alla stessa entità del mondo reale e raggruppali in un unico record anagrafico completo.
• Approvazione
  Verifica e convalida le modifiche utilizzando workflow definiti per garantire accuratezza, responsabilità e adesione alle policy sui dati.
• Pubblicazione
  Distribuisci dati anagrafici certi ai sistemi operativi e analitici in modo che tutti i team lavorino sulle stesse informazioni.
• Monitoraggio
  Traccia in continuo la qualità e l'utilizzo dei dati per rilevare i problemi, gestire le modifiche e preservare la coerenza nel tempo.

A fronte del cambiamento costante dei dati aziendali, la gestione delle anagrafiche va intesa come un processo continuo piuttosto che come una iniziativa con un inizio e una fine.

Governance dei dati e gestione dei dati anagrafici

La governance e la gestione dei dati anagrafici sono processi strettamente correlati. Di fatto, la governance è una funzionalità di base inclusa nell'MDM e che si applica specificamente ai dati anagrafici.

La governance dei dati definisce le regole, le policy e le responsabilità relative alle modalità di creazione, tenuta e utilizzo dei dati. Fissa gli standard, attribuisce le proprietà e fa sì che i dati siano conformi ai requisiti aziendali e normativi.

La gestione dei dati anagrafici è invece la disciplina operativa che applica tali regole in modo specifico ai dati anagrafici. Si avvale di processi e strumenti per creare, aggiornare, validare e distribuire i dati anagrafici in modo coerente nei vari sistemi.

Mentre la governance dei dati può essere applicata genericamente a tutte le tipologie di dati (warehouse, data lake, dati transazionali), l'MDM l'applica in modo specifico e continuativo ai dati anagrafici, facendone parte integrante del proprio funzionamento piuttosto che una disciplina distinta che opera in parallelo.

Sfide comuni della gestione dei dati anagrafici (e come superarle)

Per le organizzazioni che si accostano per la prima volta all'MDM un quesito comune è semplice e diretto: "La gestione dei dati anagrafici è difficile?". In effetti, fermo restando il valore offerto, senza il giusto approccio l'MDM può risultare piuttosto difficile da implementare e sostenere. Queste le sfide comuni della gestione dei dati anagrafici:

• Poca chiarezza nella titolarità e responsabilità
  Quando la responsabilità dei dati anagrafici non è chiaramente definita, i problemi rimangono irrisolti e la qualità dei dati si deteriora. Con chiari ruoli di titolarità e gestione responsabile si può risalire invece con certezza a chi è tenuto a rispondere dell'accuratezza e delle modifiche dei dati.
• Dati incoerenti nei sistemi sorgente
  I dati anagrafici vengono spesso creati e gestiti in più applicazioni, utilizzando formati e regole diversi. Standardizzando le definizioni e applicando regole di convalida coerenti in tutti i sistemi si contribuisce a limitare i conflitti e le 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 eluderli. Per incoraggiare l'adozione occorre allora la progettazione di workflow semplici e l'integrazione dei processi MDM nelle applicazioni gestionali esistenti.
• Gestione del cambiamento costante
  Le strutture, i prodotti, i fornitori e i regolamenti delle aziende sono in continua evoluzione, rendendo così i dati anagrafici un obiettivo sfuggente. Affrontare l'MDM come un programma continuo, con un'azione costante di monitoraggio e miglioramento, aiuta le organizzazioni ad adattarsi al cambiamento nel corso del tempo.

Anticipando queste criticità e affrontandole in modo proattivo, le organizzazioni possono migliorare l'efficacia e la riuscita a lungo termine delle iniziative di gestione dei dati anagrafici.

Come misurare il successo nella gestione dei dati anagrafici

Misurando il successo nella gestione dei dati anagrafici le organizzazioni possono capire se i loro dati stanno migliorando e dove è necessario intensificare l'attenzione. In genere, un valido programma di MDM tiene traccia di un gruppo ristretto di metriche chiare e fruibili.

Queste le metriche e i KPI comuni per la gestione dei dati anagrafici:

• Percentuale di record duplicati
  Misura la frequenza con cui lo stesso cliente, prodotto o fornitore si presenta più volte nei vari sistemi. Una percentuale di duplicati in diminuzione indica un progresso nella coerenza dei dati.
• Completezza dei dati
  Controlla l'avvenuta compilazione dei campi obbligatori, quali i dettagli di contatto del cliente o gli attributi del prodotto. Un più alto grado di completezza favorisce processi e analytics più affidabili.
• Accuratezza dei dati
  Valuta la correttezza e lo stato di aggiornamento dei valori dei dati anagrafici in base a procedure di audit o regole di convalida o definite.
• Tempi di risoluzione dei problemi
  Misura la rapidità con cui i problemi di qualità dei dati vengono individuati, verificati e corretti. Una risoluzione più rapida rispecchia un sistema più efficace di processi e titolarità.
• Numero di sistemi allineati
  Indica l'effettiva estensione della condivisione dei dati anagrafici certi tra le applicazioni. Sistemi più allineati suggeriscono una maggiore adozione e integrazione dell'MDM.

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

Best practice per la gestione dei dati anagrafici

Una valida strategia di MDM coniuga chiara titolarità, processi coerenti e supervisione continua per garantire che i dati anagrafici rimangano accurati e affidabili nel tempo. Le seguenti best practice, implementate poi a discrezione delle organizzazioni, permettono di creare e sostenere programmi efficaci di gestione dei dati anagrafici:

• Definisci chiaramente titolarità e responsabilità
  Assegna la responsabilità dei domini e degli attributi chiave dei dati anagrafici affinché i problemi possano essere risolti in modo rapido e coerente.
• Fissa standard di dati comuni
  Concorda definizioni, formati e regole aziendali condivisi per avere la certezza che i dati anagrafici vengano interpretati allo stesso modo nei vari sistemi e team.
• Integra la governance nei processi quotidiani
  Incorpora passaggi di approvazione, convalida e gestione delle modifiche nei workflow esistenti, in modo che la qualità dei dati venga mantenuta senza creare inutili attriti.
• Inizia con domini ad alto impatto
  Concentrati prima sui domini di dati anagrafici che incidono più direttamente sui processi di business critici, sulla rendicontazione o sui requisiti di conformità.
• Affronta l'MDM come un programma continuo
  Monitora la qualità dei dati in modo continuativo e perfeziona i processi al variare delle esigenze, dei sistemi e delle normative aziendali.

Seguendo queste prassi, le organizzazioni possono migliorare l'adozione, preservare la qualità dei dati su vasta scala e avere la certezza che i dati anagrafici restino affidabili anche a fronte dell'evoluzione del business.

FAQ sulla gestione dei dati anagrafici