마스터 데이터 관리

Master data management

MDM(Master Data Management)은 기업의 공식 공유 마스터 데이터 [1][2]자산의 통일성, 정확성, 책임감, 시멘틱 일관성 및 책임성을 보장하기 위해 비즈니스와 정보기술이 함께 작동하는 기술 지원 분야입니다.

마스터 데이터 관리 드라이버

조직 또는 조직 그룹은 한 사업체에 대한 데이터 복사본을 두 개 이상 보유할 경우 마스터 데이터 관리의 필요성을 설정할 수 있습니다.이 마스터 데이터의 복사본을 여러 개 보유하는 것은 본질적으로 모든 복사본에서 "단일 버전의 진실"을 유지하는 데 비효율적이라는 것을 의미합니다.데이터 값이 모든 복사본에 걸쳐 조정되도록 인력, 프로세스 및 기술을 갖추지 않는 한, 비즈니스 실체에 대한 다양한 버전의 정보를 보유하는 것은 거의 불가피합니다.이는 운영 데이터 사용의 비효율성을 야기하고 조직의 보고 및 분석 기능을 방해합니다.기본적으로 마스터 데이터 관리는 조직이 대규모 조직에서 발생할 수 있는 운영의 다른 부분에서 동일한 마스터 데이터의 여러 버전을 사용하지 않도록 합니다.

그 외의 문제에는, 데이터의 품질에 관한 문제(예를 들면), 데이터의 일관된 분류와 식별,서로 다른 데이터 시스템의 마스터 데이터 관리에서는 서로 다른 소스 데이터 시스템에서 추출된 데이터가 변환되어 마스터 데이터 관리 허브로 로드되기 때문에 데이터 변환이 필요합니다.서로 다른 소스 마스터 데이터를 동기화하기 위해 마스터 데이터 관리 허브에서 추출된 관리 대상 마스터 데이터를 마스터 데이터가 갱신됨에 따라 다시 변환하여 서로 다른 소스 데이터 시스템에 로드한다.다른 추출, 변환, 로드 기반 데이터 이동과 마찬가지로 이러한 프로세스는 개발 및 유지보수가 비용이 많이 들고 비효율적이기 때문에 마스터 데이터 관리 제품의 투자수익률이 크게 저하됩니다.

조직의 마스터 데이터 문제에는 많은 근본 원인이 있습니다.여기에는 다음이 포함됩니다.

  1. 사업부 및 제품군 세분화
  2. 인수합병

사업부 및 제품군 세분화

사업부 및 제품 라인의 분할 결과, 같은 사업 주체(고객, 공급업체, 제품 등)가 다른 제품 라인에 의해 서비스됩니다.거래를 처리하기 위해 사업체에 대한 중복 데이터가 입력됩니다.비즈니스 엔티티 데이터의 중복성은 당사자, 계정 및 제품 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 단일 소스가 필요하지만 종종 다시 중복 입력 또는 보강되는 프론트 오피스-백 오피스 라이프 사이클에서 복합화됩니다.

전형적인 예로는 고객이 담보대출을 받고 은행이 이미 은행과 담보대출 계정 관계를 맺고 있다는 사실을 무시하고 해당 고객에게 담보대출 요청을 보내기 시작하는 은행 시나리오가 있다.이는 은행 내 마케팅 부문이 사용하는 고객정보와 은행의 고객서비스 부문이 사용하는 고객정보의 통합이 부족하기 때문에 발생합니다.따라서 두 그룹은 기존 고객도 영업 잠재 고객으로 간주된다는 사실을 알지 못합니다.레코드 링크 프로세스는 동일한 엔티티(이 경우 동일 인물)에 대응하는 다른 레코드를 관련짓기 위해 사용됩니다.

인수합병

일부 대기업이 마스터 데이터 관리에서 대규모 문제를 겪는 가장 일반적인 이유 중 하나는 인수합병을 통한 성장입니다.Marge하는 조직은 일반적으로 중복된 마스터 데이터를 가진 엔티티를 작성합니다(각 엔티티는 Marge 전에 적어도1개의 마스터 데이터베이스를 가지고 있을 가능성이 높기 때문입니다).데이터베이스 관리자는 통합의 일부로 마스터 데이터를 중복 제거하여 이 문제를 해결하는 것이 이상적입니다.그러나 실제로는 기존 애플리케이션이 마스터 데이터베이스에 의존하기 때문에 여러 마스터 데이터 시스템을 조정하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.그 결과, 대부분의 경우 두 시스템이 완전히 병합되지 않고 분리된 상태로 유지되며, 두 시스템에 저장된 데이터 간의 일관성을 보장하는 특별한 조정 프로세스가 정의됩니다.그러나 시간이 지남에 따라 인수합병(M&A)이 더 진행됨에 따라 문제가 증가하고 마스터 데이터베이스가 점점 더 많이 등장하며 데이터 조정 프로세스가 매우 복잡해지고 결과적으로 관리가 불가능해지고 신뢰성이 떨어집니다.이러한 추세로 인해 통합성이 떨어지는 마스터 데이터베이스를 10개, 15개, 심지어 100개까지 보유한 조직을 찾을 수 있습니다.이러한 조직은 고객 만족도, 운영 효율성, 의사결정 지원 및 법령 준수 분야에서 심각한 운영 문제를 일으킬 수 있습니다.

또 다른 문제는 마스터 데이터 스키마에 포함할 적절한 세부 수준과 정규화를 결정하는 것입니다.예를 들어, 연합 인사 환경에서 기업은 직원 데이터를 현재 상태로 저장하는 데 주력하고 고용 날짜, 마지막 승진 날짜 등을 식별하는 몇 개의 필드를 추가할 수 있습니다.그러나 이러한 단순화로 인해 비즈니스에 영향을 미치는 오류가 계획 및 예측을 위해 종속 시스템에 발생할 수 있습니다.이러한 시스템의 이해관계자는 신규 채용, 계획적인 퇴직 및 분사를 추적하기 위해 새로운 인터페이스의 병렬 네트워크를 구축해야 할 수 있습니다.이는 마스터 데이터 관리의 목적 중 하나에 반하는 것입니다.

인력, 프로세스 및 테크놀로지

마스터 데이터 관리는 기술에 의해 가능하지만 이를 가능하게 하는 기술 그 이상입니다.조직의 마스터 데이터 관리 기능에는 인력과 프로세스도 정의에 포함됩니다.

사람

MDM에는 데이터 오너와 데이터 스튜어드 등 여러 역할을 담당해야 합니다.각 역할에 여러 명이 할당되어 마스터 데이터의 하위 집합(예: 직원 마스터 데이터용 데이터 소유자, 고객 마스터 데이터용 데이터 소유자)을 담당합니다.

데이터 소유자는 데이터 품질, 데이터 보안 등에 대한 요구사항과 데이터 거버넌스 및 데이터 관리 절차를 준수할 책임이 있습니다.또한 데이터 소유자는 요건에서 벗어난 경우 개선 프로젝트에 자금을 지원해야 합니다.

Data Stuard는 데이터 소유자를 대신하여 마스터 데이터 관리를 실행하고 있으며 데이터 소유자의 조언자일 수도 있습니다.

과정

마스터 데이터 관리는 데이터 거버넌스 조직이 시행하는 정책 및 절차에 따라 정의된 "특화된 품질 [3]향상을 위한 학문"으로 볼 수 있습니다.마스터 데이터의 수집, 집약, 매칭, 통합, 품질보증, 유지 및 조직 전체에 배포하는 프로세스를 제공하여 마스터 데이터의 지속적인 유지보수 및 애플리케이션 사용에 대한 공통의 이해, 일관성, 정확성 및 [4]제어를 보장하는 것을 목적으로 합니다.

마스터 데이터 관리에서 일반적으로 볼 수 있는 프로세스에는 소스 식별, 데이터 수집, 데이터 변환, 정규화, 규칙 관리, 오류 검출 및 수정, 데이터 통합, 데이터 스토리지, 데이터 배포, 데이터 분류, 분류 서비스, 항목 마스터 생성, 스키마 매핑, 제품 코드화, 데이터 엔리치가 포함됩니다.Hment, 계층 관리, 비즈니스 의미론 관리 및 데이터 거버넌스.

테크놀로지

마스터 데이터 관리 툴은 마스터 데이터의 신뢰할 수 있는 소스를 작성하기 위해 중복 배제, 데이터 표준화(대량 유지)[5] 및 잘못된 데이터 유입을 배제하는 규칙을 포함시킴으로써 마스터 데이터 관리를 지원할 수 있다.마스터 데이터는 비즈니스 트랜잭션이 완료된 제품, 계정 및 당사자입니다.

기술 접근법이 "골든 레코드"를 생성하거나 "레코드 소스" 또는 "레코드 시스템"에 의존하는 경우, 데이터가 "마스터링"된 위치를 말하는 것이 일반적입니다.이 용어는 정보기술 업계에서는 받아들여지고 있지만, 「마스터 데이터」의 개념과 「마스터 데이터」의 개념을 혼동하지 않도록, 전문가나 폭넓은 이해관계자 커뮤니티 양쪽에서 주의를 기울일 필요가 있습니다.

구현 모델

마스터 데이터 관리를 위한 기술 솔루션 구현에는 여러 가지 모델이 있습니다.이는 조직의 핵심 비즈니스, 기업 구조 및 목표에 따라 달라집니다.여기에는 다음이 포함됩니다.

  1. 기록의 출처
  2. 레지스트리
  3. 통합
  4. 공존
  5. 트랜잭션/중앙 집중화
기록의 출처

이 모델은 단일 애플리케이션, 데이터베이스 또는 단순한 소스(예: 스프레드시트)를 "기록 소스"(또는 애플리케이션 데이터베이스만 의존하는 "기록 시스템")로 식별합니다.이 모델의 장점은 개념적으로 단순하다는 것이지만, 대규모 조직의 복잡한 마스터 데이터 배포 현실에는 맞지 않을 수 있습니다.

기록 출처는 속성 그룹(마스터 데이터 엔티티의 다양한 속성이 다른 기록 소스를 가질 수 있음) 또는 지리적으로(조직의 다른 부분이 다른 마스터 소스를 가질 수 있음)에 의해 연합될 수 있습니다.연합은 특정 사용 사례에만 적용되며, 어떤 소스에서 어떤 기록의 하위 집합을 찾을 수 있는지 명확하게 기술되어 있다.

레코드 모델의 소스는 단순히 마스터 데이터(예: 참조 데이터)에만 적용되는 것이 아닙니다.

마스터 데이터 전송

마스터 데이터를 수집하여 다른 [6]시스템에 배포할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다.여기에는 다음이 포함됩니다.

  1. 데이터 통합 – 여러 소스에서 마스터 데이터를 캡처하여 단일 허브(운영 데이터스토어)로 통합하여 다른 타깃 시스템에 복제하는 프로세스입니다.
  2. 데이터 페더레이션– 1개 이상의 소스로부터1개 이상의 행선지 시스템에 마스터 데이터의 단일 가상 뷰를 제공하는 프로세스.
  3. 데이터 전파 – 일반적으로 레거시 시스템의 포인트 투 포인트 인터페이스를 통해 시스템 간에 마스터 데이터를 복사하는 프로세스입니다.

구현 시 변경 관리

마스터 데이터의 로컬 정의가 필요하다고 생각하는 이해관계자에 의해 "단일 버전의 진실" 개념이 확인되지 않으면 마스터 데이터 관리가 대규모 조직 내에서 채택될 때 어려움을 겪을 수 있습니다.예를 들어, 재고 관리에 사용되는 제품 계층은 마케팅 활동을 지원하거나 영업 담당자에게 급여를 지급하는 데 사용되는 제품 계층과 완전히 다를 수 있습니다.다른 마스터 데이터가 진정으로 필요한지 확인하는 것이 무엇보다 중요합니다.필요한 경우 구현된 솔루션(테크놀로지 및 프로세스)은 여러 버전의 진실이 존재할 수 있어야 하지만 필요한 차이를 조정하는 단순하고 투명한 방법을 제공해야 합니다.필요하지 않은 경우 프로세스를 조정해야 합니다.이러한 적극적인 관리가 없으면 대체 버전을 필요로 하는 사용자는 공식 프로세스를 '돌아가기만' 할 뿐이기 때문에 회사의 마스터 데이터 관리 프로그램 전체의 효율이 저하됩니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "Gartner Glossary: Master Data Management". Gartner. Retrieved 6 June 2020.
  2. ^ Rouse, Margaret (2018-04-09). "Definition from WhatIs.com". SearchDataManagement. Retrieved 2018-04-09.
  3. ^ DAMA-DMBOK 가이드, 2010 DAMA International
  4. ^ "Learn how to create a MDM change request – LightsOnData". LightsOnData. 2018-05-09. Retrieved 2018-08-17.
  5. ^ Jürgensen, Knut (2016-05-16). "Master Data Management (MDM): Help or Hindrance?". Simple Talk. Retrieved 2018-04-09.
  6. ^ "Golden Record: Better Data Through Chemistry", DAMA, 슬라이드 26, Donald J. Soulsby, 2009년 10월 22일

외부 링크