Cos'è il Master Data Management (MDM)?

Le aziende si affidano a una rete di applicazioni separate come la pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e la gestione delle relazioni con i clienti (CRM), in cui i dati che attraversano reparti o divisioni organizzative possono diventare frammentati, duplicati o obsoleti. In questo caso, sarà difficile rispondere alle domande sull'analytics aziendale e sulle prestazioni.

Con l'aumentare dei dati, le informazioni tempestive diventano più difficili e proporzionalmente più importanti da ottenere. I dati master devono essere gestiti in modo coerente, mantenendo le definizioni pertinenti in modo che tutte le parti dell'azienda possano accedervi e fidarsi. I dati master sono caratterizzati da una minore volatilità, da una maggiore complessità e da un maggior valore, e supportano il processo decisionale e delle operazioni quotidiane.

I tipi di dati che si trovano comunemente in un'organizzazione sono 6:

• Dati non strutturati: e-mail, white paper, specifiche di prodotto e file PDF.
• Dati transazionali: eventi e transazioni a livello aziendale, come vendite, fatture e reclami.
• Metadati: dati relativi ad altri dati, ad esempio definizioni di report e file di registro.
• Dati gerarchici: relazioni tra i dati, come le strutture organizzative o le linee di prodotto.
• Dati di riferimento: dati utilizzati per classificare o categorizzare altri dati, come codici paese e valuta e altre classificazioni di settore.
• Dati anagrafici: dati di base che descrivono le principali entità aziendali, come clienti, prodotti e sedi.

I domini dei dati master e i relativi sottodomini includono:

• Cliente: cliente, dipendente, venditore
• Prodotto: prodotto, parte, negozio, asset
• Fornitore: contatto del fornitore, programmi di consegna, termini del contratto
• Sede: sede dell'ufficio, divisioni geografiche
• Altro: contratto, garanzia, licenza

Creare e mantenere i dati master di alta qualità comporta l'integrazione di dati provenienti da vari sistemi di origine, la deduplicazione dei record per eliminare le ridondanze, la riconciliazione delle discrepanze e l'arricchimento dei dati per aumentarne il valore.

Un Master Data Management protegge dalle incoerenze di qualità e usabilità tra i domini.

CRM: impedisce la fatturazione errata e sforzi di marketing inutili mantenendo un'unica fonte di dati sui clienti.

Gestione del prodotto: comporta il mantenimento di informazioni coerenti sui prodotti tra diversi sistemi, aspetto fondamentale per la gestione dell'inventario, le strategie di prezzo e l'efficienza della supply chain.

Conformità e gestione del rischio: fornisce informazioni accurate e aggiornate per aiutare le organizzazioni a soddisfare i requisiti normativi ed evitare sanzioni.

ERP: consolida i dati provenienti da vari reparti per consentire decisioni basate sui dati e una maggiore efficienza in tutte le operazioni.

Una soluzione di Master Data Management efficiente facilita i processi di integrazione, riconciliazione, arricchimento e governance dei dati. Un aspetto critico di una strategia di Master Data Management è l'identificazione dei dati da gestire come dati master.

Questo comporta la considerazione del comportamento, del ciclo di vita, della complessità, del valore, della volatilità e del riutilizzo. Determinare quali entità di dati hanno l'impatto aziendale più significativo è importante per focalizzare le risorse sulla gestione dei dati più critici. Una volta identificate, è necessario definire le politiche di governance, stabilire i processi per la gestione dei dati durante il loro ciclo di vita e scegliere strumenti e tecnologie appropriati.

Una strategia MDM ben definita elimina i silo di dati e aumenta la collaborazione tra i reparti. La centralizzazione e la gestione dei dati ne rende intrinsecamente più facile l'accesso e ne aumenta l'affidabilità. L'integrazione dei dati favorisce un ambiente collaborativo in cui i reparti possono condividere informazioni, ridurre le ridondanze e migliorare la produttività complessiva.

La governance centralizzata dei dati è fondamentale. Una soluzione robusta protegge i dati durante tutto il loro ciclo di vita e aiuta a prevenire errori che possono propagarsi attraverso vari sistemi e applicazioni. Un indirizzo errato nei dati anagrafici del cliente può comportare l'invio di fatture, prodotti e altro materiale nel posto sbagliato, con conseguente insoddisfazione del cliente e aumento dei costi operativi.

Per l'analisi avanzata e l'esperienza personalizzata dei clienti è necessario disporre di dati coerenti e di alta qualità. I dati master consentono alle organizzazioni di generare insight significativi che guidano decisioni informate e interazioni personalizzate con i clienti, ad esempio tramite la segmentazione. Con una visione completa sui set di dati dei clienti, le aziende possono identificare tendenze e preferenze, riuscendo a offrire prodotti e servizi personalizzati che migliorano la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.

Un notevole vantaggio di una soluzione MDM è il tempo che permette di risparmiare sulla manutenzione dell'infrastruttura e altre attività che in genere consumano risorse. Con un sistema di gestione dei dati centralizzato e ben mantenuto, le organizzazioni possono ridurre il tempo e la fatica necessari per gestire fonti di dati eterogenee, consentendo ai team IT e di gestione dei dati di concentrarsi su iniziative più strategiche.

Senza una strategia di Master Data Management, le organizzazioni rischiano di mantenere più versioni potenzialmente incoerenti degli stessi dati che portano a inefficienze, errori e decisioni disinformate. Questa frammentazione può causare problemi operativi significativi, tra cui sforzi inutili, report imprecisi ed esperienze scadenti per i clienti.

Inoltre, quando si parla di gestione dei dati, le organizzazioni devono affrontare rigorosi controlli normativi. L'MDM aiuta le organizzazioni ad aderire alle politiche di governance dei dati, fornendo audit trail affidabili e riducendo il rischio di non conformità. Nelle fusioni e nelle acquisizioni, l'MDM facilita l'integrazione di sistemi di dati eterogenei, evitando il caos dei processi di riconciliazione dei dati non coordinati.

Una sfida primaria nell'MDM è il mantenimento di una "unica fonte di informazioni" attraverso copie multiple di dati master. Le organizzazioni spesso archiviano i dati in vari sistemi, ognuno dei quali potenzialmente contiene versioni diverse delle stesse entità di dati. Sincronizzare queste fonti di dati eterogenee e assicurarsi che riflettano informazioni accurate è un procedimento complesso. Ottenere una visione unica e unificata dei dati richiede processi di integrazione, deduplicazione e sincronizzazione dei dati.

Un'altra sfida critica è confermare la qualità dei dati. I problemi di qualità dei dati, come le imprecisioni, le incongruenze e l'incompletezza, possono compromettere un'organizzazione. Le pratiche di gestione della qualità dei dati, tra cui pulizia, convalida e arricchimento, spesso comportano il monitoraggio continuo e il miglioramento delle metriche di qualità per mantenere standard elevati.

Anche la gestione della riconciliazione dei dati, che comporta il confronto e l'allineamento dei dati provenienti da fonti diverse, può essere un ostacolo. La presenza di valori di dati in conflitto, formati diversi e frequenze di aggiornamento variabili possono complicare questo processo. Una riconciliazione dei dati di successo richiede algoritmi e strumenti sofisticati in grado di gestire queste complessità.

La trasformazione dei dati aggiunge un ulteriore livello di difficoltà. La conversione dei dati da un formato o struttura a un altro per soddisfare i requisiti di diversi sistemi e applicazioni può essere complessa, soprattutto quando si tratta di grandi volumi di dati e relazioni complesse. Le organizzazioni devono progettare e gestire con cura i processi di trasformazione per garantire che i dati rimangano coerenti per tutto il loro ciclo di vita.

Il bilanciamento dei dettagli e della normalizzazione dei dati presenta diverse sfide. La normalizzazione comporta l'organizzazione dei dati per ridurre la ridondanza e migliorare l'integrità dei dati. Tuttavia, un'eccessiva normalizzazione può portare a strutture eccessivamente complesse che sono difficili da gestire e interrogare. Al contrario, una normalizzazione insufficiente può causare duplicazione dei dati e incoerenze. Trovare il giusto equilibrio tra dettagli dei dati e normalizzazione è essenziale.

Una soluzione completa di Master Data Management è fondamentale per qualsiasi organizzazione che intenda utilizzare le proprie risorse di dati in modo sostenibile, verificando al contempo la conformità normativa e supportando tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale e il machine learning.

Gli strumenti di Master Data Management automatizzano l'integrazione, la pulizia, la riconciliazione e la governance dei dati per entità aziendali critiche come clienti, prodotti, fornitori e sedi. Le funzionalità degli strumenti MDM possono migliorare notevolmente la qualità dei dati, l'efficienza operativa e il processo decisionale strategico.

Funzioni chiave degli strumenti MDM:

Integrazione dei dati

Consolidamento di dati provenienti da fonti diverse, sia interne che esterne. Ad esempio, i dati dei clienti possono essere raccolti dai sistemi di vendita, marketing e assistenza clienti, mentre i dati sui prodotti possono essere raccolti dalle piattaforme di inventario, produzione ed e-commerce. Integrando questi dati, gli strumenti MDM eliminano i silo e forniscono una visione più olistica.

Pulizia dei dati

I dati provenienti da diverse fonti contengono spesso errori, incongruenze e duplicazioni. Gli strumenti MDM utilizzano regole e algoritmi sofisticati per identificare e correggere questi problemi, verificando l'affidabilità dei dati master. Se le informazioni di un cliente appaiono in modo diverso in sistemi diversi a causa di errori tipografici o discrepanze di formattazione, gli strumenti MDM possono standardizzare i dati e unire i record duplicati per creare un profilo unico.

Standardizzazione dei dati

Questi strumenti standardizzano i formati e i valori dei dati, mantenendo la coerenza tra i diversi sistemi e le diverse unità di business. La standardizzazione garantisce che i dati siano confrontabili e utilizzabili in diverse applicazioni e processi aziendali.

Riconciliazione e arricchimento dei dati

La riconciliazione comporta l'allineamento dei dati provenienti da fonti diverse per promuovere la coerenza e la correttezza. L'arricchimento consiste nel migliorare i dati con informazioni aggiuntive per aumentarne il valore e l'usabilità. Uno strumento MDM può arricchire i dati di prodotto con attributi aggiuntivi come specifiche dettagliate, immagini e descrizioni di marketing, rendendolo più utile per varie funzioni aziendali come vendite, marketing e servizio clienti.

Framework di governance

La governance è un componente chiave degli strumenti MDM che garantisce l'aderenza delle pratiche di gestione dei dati alle politiche e agli standard stabiliti. Questi strumenti forniscono strutture per definire le regole di governance dei dati, monitorare la conformità e gestire la qualità dei dati. Questo è particolarmente importante nei settori più regolamentati, dove l'accuratezza e la coerenza dei dati sono fondamentali per la conformità ai requisiti legali e normativi.

Gestione della gerarchia

Gli strumenti MDM supportano la gestione della gerarchia per mantenere le strutture organizzative e le relazioni. Questa funzionalità consente di gestire relazioni complesse di dati e garantire che i dati riflettano le strutture del mondo reale.

Capacità di integrazione

Gli strumenti MDM offrono solide capacità di integrazione, che consentono di lavorare senza problemi con altri sistemi aziendali come ERP e CRM. Questa integrazione garantisce che i dati master vengano utilizzati in modo coerente in tutte le applicazioni aziendali critiche, migliorando la coerenza operativa e l'efficienza.

Revisione e controllo delle versioni

Gli strumenti MDM includono funzionalità di verifica e controllo delle versioni per tenere traccia delle modifiche e conservare l'integrità dei dati nel tempo. Queste funzionalità stabiliscono trasparenza e responsabilità, consentendo alle aziende di monitorare le modifiche dei dati, comprendere la derivazione dei dati e mantenere la conformità alle politiche di governance dei dati.