数据分析师

手机号

验证码

30天自动登录

数据分析师

如何让你掌握企业数据管理的七个步骤?

来源:CPDA数据分析师网 / 时间:2021-05-25

分散的数据可能会导致部门错位和决策欠佳
在这种情况下,企业发现提供有关性能指标或KPI的基本问题的准确答案变得越来越困难,这在业务增长道路上造成了重大障碍,主数据管理可以通过信息整合来帮助满足这一需求,从而提供“单一事实来源”。 

如何提供帮助?
支持跨产品,客户,商店/地点,员工,供应商,数字资产等企业的许多用例,它集中和管理关键数据资产,例如产品数据,资产数据,客户数据,位置数据等,并提高了它们的一致性和质量,具有数据治理,数据建模,数据管理,层次管理,质量/语义,工作流等功能。它还有助于有效地分析数据,保护利益相关者的信息并简化基础架构以取得成果,计划可消除数据孤岛,提高数据质量,简化数据编辑,提高数据合规性,节省成本和时间,并制定明智的决策。

执行项目并不是即插即用的游戏
集成策略并在现有组织框架中采用各自的解决方案以实现业务价值并加速增长,需要具有远见和准确性,业务必须冒险进入历程,因为它可以长期满足组织的所有内部和外部数据流。它需要在所有阶段都清晰,准确地执行,包括制定战略,确定KRA,以小的过渡波动实现和扩展,因此建议您具有更坚实的数据处理基础,并检查一些先决条件,以确保您的项目能够真正带来价值。

这七个基础步骤是MDM成功的必备条件。

1.评估和目标建立
由于实施不仅仅是一个项目,而是更多的程序,因此可以从制定战略中受益。首先要建立清晰的愿景和目标,以实现MDM所要实现的目标,然后分析实现此目标所需的技术。

提示:回答类似的问题:

需要做什么,应该按照什么顺序进行? 
需要什么资源?
保持进度需要多少预算?

2.规划时要考虑组织文化,技术和预算
一旦确定了目标并从中获得期望,下一步就是要确定实施路线图,其中要考虑组织文化,当前技术框架和成本优化问题。这涉及到定义业务案例(与工具无关),并着眼于潜在收益。

温馨提示:
收集所有分散的数据,首先确定数据源并收集对组织至关重要的有价值的信息。 
转换数据,像任何与数据相关的计划一样,当数据集的大小持续增加时,MDM是可以实现的。您可以通过数据现代化工作来整合记录并消除孤岛,例如从大型机到云应用程序的迁移,通过在迁移过程中删除不正确或重复的数据集,可以减少新平台上MDM计划所需的管理和处理工作量。
创建一个标准的元数据层。这有助于在所有管理和分析平台之间共享信息。它使您的数据收集和应用过程更加高效。

3.跨系统入门
所有MDM计划的成功在很大程度上取决于持续的协作,由于平台本身与人员,团队和部门进行交互,因此互连性是必须的。加入的人员(如企业所有者,主数据管理员和软件架构师)可以推动该计划取得成功,不同部门必须位于同一页面上,以便在价值链中的任何时候都不会歪曲数据,在物流和供应链,销售和营销,人力资源,财务,管理等部门之间提供了集中的统一视图,并允许这些团队之间进行持续的协作,也就是说轻松访问数据和接受准则培训对于提高生产力和使每个人都了解至关重要。

4.选择技术架构
应该使用业务案例的汇编来确定任何拟议工具要提供的关键功能,此外,市场上有多种具有不同变体和功能的平台和解决方案。有用于管理客户主数据的客户数据集成(CDI)工具和用于管理产品主数据的产品信息管理工具,通过明确目标和回报,您可以快速确定适合您需求的目标和回报,将技术与现有的IT体系结构和业务生态系统相融合可以提供支持无缝集成的技术优势。

温馨提示:
购买或构建工具以通过清理,转换和合并源数据来创建主列表。该工具集应支持查找和修复数据质量问题的过程,并维护不同的数据版本和层次结构。
您可以使用单个供应商的解决方案,但是建议采用同类的方法(因为不同的数据需要不同的处理)。 

5.解决数据治理和质量
随着越来越多的数据移入和移出,控制数据流变得强制性的。因此,必须设置基本规则和策略,以有效地分析,保护和简化数据基础架构以取得成果,同样尽管成熟的工具可以满足此需求,但可持续的数据掌握需要行政人员的赞助和组织的承诺,以改变并驾驭政治,数据治理指令可以管理组织策略,原则和质量,以促进对准确和经过认证的主数据的访问。本质上,这是跨职能团队定义程序各个方面的过程,带有正式的数据治理政策和程序的模型可以通过消除出错的机会来帮助减少实施,数据导出,审计和扩展的时间。

6.实施
一旦获得了干净,一致的主数据和所需的管理工具集,就需要将其公开给您的应用程序,并提供流程来管理和维护它们,此过程涉及业务需求和技术约束的适当叠加。您需要根据现有架构自定义功能,将解决方案无缝集成到其中,然后对每个相关团队进行使用培训,要成功实施,必须解决许多组织数据和与系统相关的挑战。即使在实施后,您也将必须监视,测试并确保新应用程序与ERP和CRM等其他应用程序的顺利通信。因此,可靠性和可伸缩性是设计中要考虑的重要考虑因素。 

7.从小开始-不断壮大
还建议采取模块化方法,而不是直接涉足,市场上有许多供应商和解决方案功能,您必须将其归零到适合您的要求。这就是为什么应该始终采用一种分阶段的方法来确保设计可扩展性,跟踪进度并衡量ROI的原因,您越早简化,保护和应用所拥有的数据,您的业务就会增长得越快。

温馨提示:
通过将首先应用于更小,更简单和更稳定的数据集,您可以实现“快速获胜”。 

为您希望从现在的信息中获得大约一年的时间制定一个长期计划。



免费客服热线:400-050-6600

商业联合会数据分析专业委员会



返回列表