企业面临的挑战是整合组织孤岛和工作流程中的数据，并提供对数据的集中式访问。他们需要多域数据的单一可信信息源，包括客户、产品和位置数据，以实现成功的 AI、机器学习和商业智能计划，并促进数据治理和监管合规性。
Master Data Management (MDM) 通过提供智能连接和匹配关联记录的功能来应对这一挑战，以跨多域源创建准确的实体，然后有效地确定数据记录之间的关系。通过提供对主数据及其关系的准确视图的访问，MDM 解决方案可以实现更快的洞察分析、提高数据质量和合规准备情况。
通过访问有关实体及其关系的完整且准确的数据图片，MDM 软件为业务和 IT 用户提供正确的数据，以获取商业智能并减少业务流程效率低下问题、改善客户体验、主动识别和降低风险并最终改善业务决策。
了解 IBM 为何在 2022 年 Gartner 数据质量解决方案魔力象限中被评为领导者
支持团队快速访问客户、产品、组织、家庭等方面所需的关键数据。
通过强大的预构建数据模型向用户提供正确的数据，缩短产品上市时间。
使用内置的机器学习算法减轻管理负担并提高匹配准确性。
支持机器学习 (ML) 的自助匹配功能可以跨不同的多域源提供可信、统一的主数据视图。
通过帮助保持关键数据记录的准确性和一致性，促进法规一致性。
通过删除重复数据和提高主数据的准确性来提高数据质量。
提供、共享和连接主数据，以进行更深入的分析并提高洞察分析。
一种易于使用的体验，旨在帮助业务用户按照自己的节奏进行探索并在正确的时间获取所需的数据。
许多财富 500 强公司以及各行业的大型客户已进行生产部署，因此能够证明它的可扩展性和卓越性能。
利用自动化来匹配跨多域数据源的关联记录，以创建准确的全方位实体视图。
一个高性能且准确的工具，用于了解记录之间的关系。
轻松提供匹配实体的原因，并通过自动化工作流修复问题。
创建准确且最新的服务和产品数据存储库。
利用 IBM 的数据集成和数据治理功能作为数据管理策略的一部分，简化数据访问。
自助服务和 ML 驱动的数据匹配功能可帮助业务用户跨内部和外部来源获得可信、统一的客户和企业数据视图。
管理单个或多个数据域的企业级主数据，包括跨所有 MDM 实施方式的客户、供应商、产品、帐户等。
提供产品信息管理和协作式主数据管理功能。