MDM(마스터 데이터 관리)이란?
MDM은 비즈니스의 각 사람, 장소, 사물에 대한 단일 마스터 레코드를 생성하고 유지관리하는 프로세스입니다.
마스터 데이터 관리 개요
오늘날 대다수 기업은 ERP, HCM, CRM 등 다양한 부서를 넘나드는 수백 가지 애플리케이션과 시스템을 운영하고 있습니다. 많은 사람이 이들 시스템의 데이터를 만지기 때문에 데이터가 단절, 중복, 노후, 심지어 모순되기 쉽습니다. 또 모두가 알다시피 잘못된 데이터는 잘못된 의사결정으로 이어집니다. 데이터 소스가 늘어나더라도 시의적절하고 정확한 정보에 대한 요구를 충족하기 위해 기업은 '마스터 데이터 관리(MDM)'로 전환합니다.
마스터 데이터 관리의 정의
'마스터 데이터 관리(MDM)'는 비즈니스의 각 개인, 장소, 사물에 대해 단일 마스터 레코드 또는 단일 데이터 소스를 생성하고 유지보수하는 프로세스입니다. MDM을 통해 기업은 더 나은 보고, 의사결정, 프로세스 효율성을 위해 사용될 수 있는 비즈니스 전반에서 공유 가능하고 신뢰할 수 있는 최신 핵심 데이터를 확보할 수 있습니다.
마스터 데이터란?
마스터 데이터는 비즈니스 운영에 필수적인 모든 데이터입니다. 사람(고객, 직원, 공급업체), 장소(사무실, 사업장), 사물(제품, 설비자산)을 나타냅니다. 마스터 데이터는 일반적으로 모든 비즈니스 데이터 중에서 작은 비율이지만, 조직 내에서 가장 복잡하고 중요한 데이터 중 일부입니다.
마스터 데이터의 예시:
고객 마스터 데이터: 이름에서 알 수 있듯이, 고객 마스터 데이터에는 연락처 정보부터 구매 이력, 지급 조건에 이르기까지 고객과의 거래에 필요한 모든 핵심 데이터가 포함됩니다. 이 부문의 마스터 데이터 관리에는 ERP, CRM 및 기타 시스템 전반에 걸친 데이터의 정리와 표준화가 포함됩니다. 예를 들어 ERP 및 CRM 시스템 모두에 동일한 고객 이름과 주소가 1030 Sandy Court, 1030 Sandy Crt, 또는 1030 Sandy Ct 등 서로 다른 방식으로 입력되어 존재할 수 있습니다. MDM은 이러한 차이를 조정하고 마케팅 캠페인을 개인화하며 더 나은 경험을 제공하는 데 사용할 수 있도록 각 고객에 대한 단일 뷰를 제공합니다. 일부 조직에서는 고객 마스터 데이터에 직원, 의료 환자, 공급업체에 대한 데이터도 포함됩니다.
공급업체 마스터 데이터: 공급업체 마스터 데이터에는 공급업체 계정, 계약, 정책, 가격책정 등에 대한 데이터가 포함됩니다. 계획, 소싱, 계약, 구매에 이르는 모든 중요한 구매조달 활동의 중심에 위치합니다. 정리되고 신뢰할 수 있는 공급업체 마스터 데이터는 예컨대 공급업체 지출, 가격, 성과 등에 대한 질문에 답하는 데 매우 중요합니다.
장소 마스터 데이터: 대행사, 기업 사무소, 물류 센터, 점포 등의 물리적 위치와 관련된 주요 속성이 조직의 위치 데이터에 포함됩니다.이 정보는 다른 데이터 도메인과 연결되면 특정 점포에 적합한 상품 구색 결정 같은 위치 기반 의사결정을 촉진할 수 있습니다.
제품 마스터 데이터: 제품 마스터 데이터 관리는 제품 번호, 범주, 가격, 기능, BOM, 기타 필요한 모든 데이터 포인트 같은 속성을 포함합니다.영업, 마케팅, 공급망, 제품 개발 수명주기 프로세스 전반에 걸쳐 활용되므로 이 데이터는 신뢰할 수 있고 정확해야 합니다.
자산 마스터 데이터: 자산 마스터 데이터는 재고, 설비, 상표 등 기업의 고정 자산과 무형 자산을 기술합니다.여기에는 일반적으로 감가상각 조건 및 금액, 자산 클래스, 리스 정보 등의 속성이 포함됩니다.자산 마스터 데이터가 정확하지 않으면 자산 활용 및 관리의 부분 최적화로 이어질 수 있습니다.예를 들어, 설비 마스터 데이터는 예지보전(예측 유지보수) 프로세스에 사용되므로 부정확할 경우 예측도 부정확해집니다.
마스터 데이터 관리가 중요한 이유는?
마스터 데이터 관리는 조직이 올바른 결정을 내리고 주요 질문에 답할 수 있도록 지원하는 것 외에도 다양한 이점을 제공합니다. 다음은 해당하는 미션 몇 가지입니다.
여러 애플리케이션에서 데이터 오류 및 중복 감소 고객 레코드 같은 정보가 서로 다른 팀에 의해 일관성 없는 방식으로 입력되면 MDM은 중복 항목을 병합하고 조정합니다.
분석 통찰력과 데이터 기반의 의사결정 개선. 이 대목에서 '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(GIGO)'는 말이 의미가 있습니다. 분석 중인 데이터가 정확하지 않으면 결과도 정확하지 않습니다.
비즈니스 프로세스 합리화 및 효율성 향상고품질의 일관된 마스터 데이터를 사용해 리드-현금회수(Lead-to-Cash), 소싱-지급(Source-to-Pay), 디자인-운영(Design-to-Operate) 같은 엔드투엔드 비즈니스 시나리오를 가속화, 자동화할 수 있습니다.
개인정보 보호 및 기타 규정에 대한 투명성 및 규제준수 향상 예를 들어 GDPR은 사람들이 자신의 정보가 수집, 관리, 공유되는 방식을 더 많이 제어할 수 있도록 합니다. MDM 을 사용하지 않으면 여러 부서의 사일로에 걸쳐 레코드가 파편화되어 규정준수를 어렵게 수 있습니다.
여러 데이터 자산을 병합하고 조정하는 프로세스를 합리화해 인수합병 지원
데이터는 디지털 비즈니스 프로세스를 지원하는 데 매우 중요하며, 마스터 데이터는 다른 모든 데이터가 필요로 하는 기반입니다. 정확하고 일관된 마스터 데이터를 보유한 조직은 성공을 위한 유리한 입지를 확보합니다.
마스터 데이터 관리 소프트웨어를 사용하면 레코드를 통폐합하고 관리할 수 있습니다.
작동 방식: MDM 프레임워크 및 프로세스
마스터 데이터 관리 프레임워크는 모든 정보가 정확하고 의미상 일관되게 유지되도록 하기 위해 작동합니다. 초기 마스터 데이터 레코드 생성과 유지보수 등 두 부분으로 구성됩니다.
마스터 데이터 레코드 생성: 이 프로세스는 마스터 레코드에 포함시켜야 할 데이터를 담고있는 데이터베이스와 애플리케이션을 식별하는 데서 시작합니다. 그런 다음 제품 색상, 크기, 자재 같은 모든 속성이나 특성을 정의합니다. 마지막으로, 일관되지 않을 경우 데이터를 비교, 조정하며 복수의 레코드가 존재할 경우 병합합니다.
마스터 데이터 관리: 이 프로세스에는 레코드의 일관성과 품질을 유지하기 위해 마스터 리스트에 추가된 신규 데이터의 정리, 변환, 통합이 포함됩니다. 오늘날 일부 마스터 데이터 관리 솔루션은 이 프로세스의 다양한 측면을 자동화하고 가속화할 수 있습니다.
마스터 데이터 관리를 위한 모든 프로세스는 조직의 데이터 거버넌스 원칙 및 정책에 따라 수행되어야 합니다.이들 원칙과 정책은 모든 비즈니스 데이터를 어떻게 저장, 관리, 보호할지, 또 누가 처리하는지를 명시하며 마스터 데이터를 포함합니다.
성공적인 마스터 데이터 관리 전략을 위한 선진사례
최신 마스터 데이터 관리 전략에는 모든 이해관계자가 데이터 기반 통찰의 품질과 그에 따른 조치 속도를 확신할 수 있는 툴과 기술, 선진사례가 포함됩니다.
성공 전략을 만드는 몇 가지 방안:
데이터 거버넌스 프레임워크 생성(아직 생성하지 않은 경우)앞서 언급한 대로 데이터 관리 및 규제준수를 보장하기 위해 데이터 거버넌스 가이드라인에 따라 MDM 활동을 수행하고 적용해야 합니다.
인공지능(AI)과 머신러닝 활용. 몇몇 벤더는 이러한 기능을 사용하는 MDM 소프트웨어와 툴을 제공해 신규 데이터의 정확성을 확인하고 이를 현재 레코드와 비교, 조정하는 프로세스를 자동화합니다.
하나의 인스턴스에서 여러 도메인 관리. 고객 마스터 데이터나 제품 마스터 데이터 같은 단일 도메인 관리에만 중점을 둔 솔루션을 찾을 수는 있습니다. 하지만 최고의 소프트웨어는 클라우드에서 회사의 모든 도메인을 단일 시스템에 통합하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 절감하고 직원의 생산성을 높이며 유연한 적용사례를 지원하도록 돕습니다.
클라우드에서 마스터 데이터 관리.클라우드 플랫폼을 사용하면 다양한 애플리케이션의 데이터를 쉽고 빠르게 규모에 따라 통합, 일치, 병합, 정리할 수 있으므로 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.강력한 보안과 자동 업데이트도 지원됩니다.
마스터 데이터 관리와 데이터 거버넌스 통합. 단일 솔루션으로 단일 마스터 데이터 소스와 중앙 집중식 데이터 거버넌스를 결합해 정책 및 규제준수를 실행하고 비즈니스 규칙 및 마스터 데이터 특성을 정의, 검증, 모니터링할 수 있습니다.
마스터 데이터 관리는 일회성 프로젝트가 아니라 지속적인 노력입니다. 조직의 성장에 따라 데이터 볼륨도 증가합니다. 하지만 클라우드 기반의 지능형 기술, 툴, 워크플로를 통해 이러한 MDM 프로세스의 효율성이 훨씬 높아졌습니다.
마스터 데이터 관리 FAQ