BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по Data Governance, Data Quality, MDM, Data Lineage » Гайд по управлению мастер-данными (MDM)

Гайд по управлению мастер-данными (MDM)

В течение нескольких последних месяцев я сотрудничал с небольшой консалтинговой фирмой в сфере управления мастер-данными по некоторым перспективным проектам в области многодоменных решений  MDM.

Общей подход данной компании состоит в том, что  MDM гораздо шире обычного понятия из области  IT. Скорее это стратегическая необходимость. Исходя из своего опыта я полностью разделяю это мнение и с большой уверенностью заявляю, что если Вы будете относиться к MDM как к только лишь обособленной технологической задаче, Вы проиграете!

 

Мультидоменное MDM

Сегодня решения MDM охватывают все больше и больше областей деятельности организаций,  и, таким образом, мультидоменность означает, что они  покрывают такие ключевые понятия, как клиенты, поставщики, продукция и т.д., которые представляют собой основу любого бизнеса.

Основная цель мультидоменного решения MDM заключается в унификации и консолидации разрозненных данных предприятия. Чем больше исходных систем будет интегрировано, тем больше информации будет Вам доступно, и тем больше пользы получит Ваше предприятие благодаря всестороннему обзору имеющихся данных.

Для того, чтобы Ваша программа MDM была успешной, Вам необходимо иметь ясное видение и долгосрочную стратегическую дорожную карту, на которой каждый этап внедрения программы  был бы созвучен с другими инициативами внутри Вашей организации, и была бы возможность измерить окупаемость инвестиций (ROI).

 

7 этапов формирования Дорожной карты

Подход консалтинговой фирмы, о которой я говорил выше, базируется на 7 основных этапах  формирования дорожной карты и запуска программы MDM.

 

Этап 1: Идентификация потребностей бизнеса

Прежде чем приступить к MDM программе, подумайте, какие именно данные  наиболее важны для Вашего бизнеса, что именно может помочь Вам добиться наилучших финансовых результатов при помощи решений MDM.

Суть в том, что благодаря MDM организации могут контролировать способы просмотра и обмена наиболее важными данными, сделать их эффективными и, таким образом, повысить свою производительность. Успешная реализация MDM поможет Вам оптимизировать все рабочие процессы. Она разрушит хранилища данных, которые препятствуют совместному использованию данных в масштабах всего предприятия.

 

Этап 2: Создание комитета по данным

Создание комитета по данным – один из наиболее часто упоминаемых аспектов стратегии MDM. Как правило, эта команда состоит из нескольких заинтересованных сторон, которые в состоянии обеспечить соблюдение дорожной карты и лежащих в ее основе мероприятий.

Этот совет должен обосновать важность данных предприятия на всех организационных уровнях. Основная задача состоит в том, чтобы данные стали приоритетом для всех работников компании.

 

Этап 3: Разработка программы управления данными до составления дорожной карты MDM

Многие организации не хотят связываться с программами управления данными, которые им предлагают консалтинговые фирмы, поскольку они кажутся слишком сложными и дорогостоящими.

Горькая правда состоит в том, что если Вам не удастся реализовать управление данными или стратегически внедрить его в работу предприятия, Вам все равно придется сделать это, и чем позже, тем сложнее и затратнее будут соответствующие процессы.

 

Этап 4: Установление четких целей по внедрению концепции MDM в культуру организации

Сложно продвигать программу MDM без четкого видения и целей. На уровне исполнителей она может быть неправильно истолкована как технологическая задача. Иногда лицам, принимающим решения, трудно понять всю ценность, которую может сгенерировать программа MDM. В этом случае они либо не будут ее финансировать, либо, если она все-таки будет реализована, сочтут ее провальной, поскольку результаты не будут соответствовать их ожиданиям.

Крайне важно вовлечь всех заинтересованных лиц в процесс разработки дорожной карты уже на ранней стадии и взаимодействовать с ними, чтобы понять их ожидания и требования. Только тогда Вы сможете быть уверенными в том, что основные элементы программы MDM соответствуют потребностям всей Вашей организации.

 

Этап 5: Выбор пошагового подхода и быстрое внедрение подпроектов

Самый эффективный способ реализации программы MDM — начать с нескольких ключевых источников и предоставить значимую информацию за достаточно короткое время. Всегда сложно реализовать все и сразу (несколько источников, несколько точек интеграции и сложные данные) или хаб данных без конкретной цели.

Если пилотный проект быстро продемонстрирует ряд краткосрочных преимуществ, пользователи и бизнес-лидеры оценят ценность всей программы MDM. Как только станет ясно, что первоначальный проект успешен, Вы сможете продвигать более глобальную дорожную карту с указанием того,  как именно будут выполняться следующие шаги в соответствии со стратегическими целями Вашей организации. При таком подходе долгосрочные выгоды станут очевиднее.

 

Этап 6: Гигантская задача: принятие мышления, основанного на данных

Построение корпоративной культуры, основанной на данных, может быть рассмотрено как самый главный вызов любой программы MDM. Культура данных выходит далеко за рамки простой корпоративной стратегии, использующей данные для бизнес-процессов. Скорее, это образ мышления, который побуждает сотрудников ценить важность высококачественных данных.

Многие организации уверены в том, что вполне достаточно просто купить новые инструменты для продвижения цифровой трансформации. Спешу Вас разочаровать – это не более чем иллюзия. 

 

Этап 7: Интеграция технологии

Однако, эта иллюзия не означает, что технология MDM не имеет никакого значения.

Очень сильно сомневаюсь в том, что какие-либо другие IT- системы способны охватить столько же различных доменов данных в компании, сколько в состоянии это сделать успешно внедренное решение MDM. Чрезвычайная важность этого типа ПО во всей корпоративной ИТ-инфраструктуре означает, что Вам необходимо быть предельно внимательным, избирательным и прозорливым при выборе системы.

  • Arenadata Harmony MDM — это отечественная платформа управления мастер-данными (MDM), предназначенная для консолидации, очистки, валидации и синхронизации справочной информации между различными ИТ-системами компании. Решение поддерживает создание централизованного справочника с ролевой моделью доступа, версионностью, бизнес-правилами и аудитом изменений, а также обеспечивает возможности согласования данных, интеграции через API и настройку workflows. Harmony MDM адаптирована под требования крупного бизнеса, легко масштабируется и может быть развернута как on-premise, так и в облаке, обеспечивая сквозной контроль качества данных и повышение достоверности управленческой и аналитической отчетности.

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Гайд по управлению мастер-данными (MDM) для новичков
Следующая статья →
Что такое управление мастер-данными (MDM)? Полный гайд
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ООО «Ай Пи Ти Групп» (IPT Group) — многопрофильный консалтинговый холдинг, специализирующийся на юридическом и финансовом сопровождении бизнеса. IPT Group занимает высокие позиции в профессиональных рейтингах, входит в ТОП-30 лучших юридических компаний России по версии «Право.ru-300», Global Law Experts и др.

  • KazanExpress — торговая площадка, на которой представлены товары с бесплатной доставкой за один день в более, чем 70 городах России. Аналитическое решение на базе платформы данных Yandex Cloud позволило компании обеспечить демократизацию данных. Результат — принятие обоснованных решений на всех уровнях, увеличение лояльности партнеров и повышение прозрачности бизнеса.

    Мониторинг ключевых метрик в реальном времени минимизировал недополученную прибыль и обеспечил рост прибыльных направлений, а возможности геоаналитики сервиса Yandex DataLens помогли за короткое время проанализировать локации для открытия более 90 ПВЗ в 25 городах России и заложить основу для роста компании.

  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • Ручная обработка заявок на займы в МФО ДоброЗайм была малоэффективной и приводила к высоким затратам по ФОТ отдела верификации и андеррайтинга. При этом время обработки заявок было высоким, как и количество ошибок под влиянием человеческого фактора. Дополнительные сложности создавал сложный документооборот, обусловленный неконсолидированной кредитной историей и скоринговой оценкой. Все это суммарно мешало масштабированию бизнеса МФО.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.