对于数据处理、治理和可视化,采用传统的流程是不够的。在通过将数据整合到单一真实来源,为数据集提供正确的结构、层次结构和版本控制方面,主数据管理(MDM)在实现智能业务流程方面发挥着至关重要的作用。
大多数企业在疫情期间已经重新调整其业务模式,以加速数字化转型并重新启用数据分析工具,以了解不断变化的市场需求或客户偏好。但是还有很长的路要走。
虽然对不同来源的数据进行收集和管理现在是很多企业的标准做法,但数据很可能会被分散、孤立甚至没有进行清理。任何不准确的数据都会阻碍企业跨渠道的决策能力,将对业务增长和客户满意度带来不利影响。
特别是在当前情况下,许多企业不得不面对数据管理流程带来的损失。从渠道合作伙伴的激增到详细的目录信息,数据流失的增加需要强大的质量工具来增强业务的卓越运营。
主数据管理的必要性
对于数据处理、治理和可视化,采用传统的流程是不够的。在通过将数据整合到单一真实来源,为数据集提供正确的结构、层次结构和版本控制方面,主数据管理(MDM)在实现智能业务流程方面发挥着至关重要的作用。
从实时验证到跨企业ERP的统一创建,拥有黄金记录可简化多渠道数据域和存储库。它帮助企业从数据中获得可操作的见解,以适应不断变化的市场需求,并探索新的收入增长机会。此外,它还可以创建产品、客户、供应商、材料和其他数据集的集成视图,同时跨系统和组织的供应链并同步客户信息。
在合并记录的情况下,主数据管理(MDM)解决方案还可以纠正数据中的任何不一致或重复,捕获数据的来源,并为所需的更改或更正创建审计跟踪。它还提供了可信框架内的透明度,提供了如何创建或修改每个主数据记录的可见性。
由于主数据管理(MDM)解决方案简化和管理与多个来源、渠道和部门相关的关键数据,因此如果没有明确定义的策略,它就无法实施。
以下探索一些需要解决的关键步骤,以确保主数据管理(MDM)策略取得成功。
定义明确的数据管理目标
企业的主数据愿景必须与其业务愿景保持一致,以更好地识别关键成功因素以及明确的可实现目标——功能、技术和财务目标。首先,业务案例必须定义主数据管理(MDM)练习的“为什么”、“如何”和“谁”,以识别和承认业务痛点和数据问题。
尽早解决这些问题有助于获得所有主要利益相关者的认可和批准,以支持业务。在绘制和测试时,需要对主数据管理(MDM)战略的概念架构进行优先排序,同时牢记需要在企业内部制定的政策,以便在内部范围内达成共识。
专注于主数据中的整体方法
客户产品、合作伙伴、供应商等主数据资产并不是孤立存在的。因此,在所有主数据资产上使用数据度量的潜力不足为奇。但是,必须关注主数据资产中的较小的数据集。当采用多阶段方法来处理每个阶段最少数量的实体,然后将其扩展到下一阶段时,主数据管理(MDM)策略效果最好。
如果不采用这种细粒度模型,那么在为多个实体构建主数据管理(MDM)解决方案时的未来设计和模型考虑可能会导致从孤立的源创建主数据。因此,重新创建主数据管理(MDM)解决方案旨在解决这些问题。
根据现有的IT架构选择最合适的实施方式
企业需要彻底了解其目标架构、要使用的技术以及系统集成商(SI)的选择,以便为注册中心、交易中心和共存定义牢固的架构风格。所有这些因素都会对投资和性能的成本产生影响。
企业需要采用整合、注册、共存、注册等最合适的主数据管理(MDM)实现方式。现有的主数据管理(MDM)技术应该实时支持分析和运营流程,以便与企业的整体IT架构和生态系统融合。在评估技术和主数据管理(MDM)供应商时,企业必须将其与所有主数据资产的用例保持一致,以控制实施期间定制开发的时间和预算。
建立正确的数据治理规则
由于主数据管理(MDM)不是一次性的实施或清理活动,因此企业所有者必须拥有数据以及来自各个部门和单位的业务流程。实施的数据治理过程必须识别、衡量、捕获和纠正源系统本身的数据质量问题。
为了保持战略运行,将所述数据作为战略资源进行管理的正式模型应包括详细的业务规则、数据管理、数据控制和合规机制。数据的治理方面需要被视为日常职责的一部分,而不是一次性计划,才能使其有效并得到利益相关者或企业管理层的支持。
实施明确的未来路线图
在深入研究主数据管理(MDM)实施过程之前,定义未来的路线图对于展示后续阶段将如何完成,并与企业的战略目标保持一致至关重要。这可确保企业的主数据管理(MDM)练习不会因结构缺陷导致的严重故障而变成灾难性事件,从而破坏整个数据系统。
此外,需要对标准通信接口进行定期测试,并设置基准来量化企业的关键绩效指标(KPI)成功率,直到它们被证明是稳定的,然后再打开其余数据流的大门。通过识别以前项目实施中的不成功因素,在未来可以改进主数据管理(MDM)策略。
分阶段检查投资回报率
企业必须详细阐明在主数据管理(MDM)解决方案的整个生命周期中以可量化的方式衡量其进度所需的参数和指标。由于主数据管理(MDM)利益相关者属于企业内部的不同部门,其目标相互冲突或有所不同,因此对投资回报率(ROI)进行分阶段检查对于跟踪影响进展的因素并保持对主数据管理(MDM)解决方案的支持至关重要。
例如,当企业在实施主数据管理(MDM)策略时,需要根据交叉销售、追加销售的增加以及提供的报告质量所产生的收益来检查投资回报率。
跟踪实施后观察和测量
一个精心策划的主数据策略需要有逻辑的实施前分析和实施后观察,以获得更多实际的商业利益。企业员工、管理人员和利益相关者必须通过不断的建议、反馈和改进,共同努力实现目标。如果企业符合以下条件,则主数据管理(MDM)计划成功的机会将显著增加:
分阶段考虑和实施主数据管理(MDM),而不是作为一次性计划。
衡量从业务案例制定到实施后的投资回报率。
创建定期解决数据质量和治理问题的组织结构。
鼓励持续改进
必须对所有人员和部门进行培训,并定期重新培训如何格式化、输入、存储和访问数据。这有助于获得有关主数据管理(MDM)解决方案工作原理的技术知识,并将企业的数据作为一个一致的系统持续改进。
类似地,与利益相关者一起运行入职培训可以帮助捕获业务需求和特定用例,以确保满足所有可交付成果。除此之外,主数据管理(MDM)解决方案的关键方面(如安装、配置、数据模型、数据管理工具、层次结构管理和警报队列)必须由团队定期审查和审核,以避免在面临新的需求或挑战时出现延迟或混乱的情况。
结论
企业需要通过确定与报告、交叉销售、向上销售、决策制定、业务合规性需求相一致的正确数据管理用例,采用整体方法来制定其主数据管理(MDM)战略。因此需要打好基础,然后执行企业的主数据管理(MDM)实施策略,以减少障碍,并在行业竞争中领先。
编辑:jq
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