발행일: 2024년 6월 19일
기고자: 팀 무치(Tim Mucci)
마스터 데이터 관리(MDM)는 기업 전반에서 조직의 중요 데이터를 관리하기 위한 포괄적인 접근 방식입니다. MDM은 기술, 도구 및 프로세스를 사용하여 고객 정보, 제품 세부 정보, 위치 데이터와 같은 주요 엔터프라이즈 데이터 자산을 통합하는 통합 마스터 데이터 서비스를 만듭니다.
MDM에는 이러한 프로세스를 간소화하고 조직 전체에서 일관된 데이터 처리를 보장하기 위한 워크플로를 구축하는 작업이 포함됩니다. 이 마스터 데이터는 조직 내의 다양한 애플리케이션과 시스템에서 공유되고 사용되어 데이터 단편화, 사일로화된 데이터, 중복 및 부정확성을 줄입니다.
잘 정의된 데이터 모델과 마스터 데이터가 구조화되고 관련되는 방식을 지시하는 견고한 데이터 관리를 통해 지원되는 MDM은 정보에 입각한 데이터 기반 의사 결정과 운영 효율성을 지원하는 데 매우 중요합니다.
예를 들어, 대규모 조직에서는 동일한 고객에 대한 기록을 여러 부서에서 따로 관리하여 일관성과 비효율성이 발생할 수 있습니다. MDM은 다양한 소스의 데이터를 통합한 신뢰할 수 있는 단일 소스인 '골든 레코드'를 생성하여 조직의 모든 사람이 동일한 정보로 작업할 수 있도록 도와줍니다.
API는 여러 소스 시스템의 데이터를 통합하여 원활한 데이터 교환을 가능하게 하고 마스터 데이터가 지속적으로 업데이트되도록 보장합니다. 데이터 개체에 대한 360도 뷰를 통해 조직 전체에서 데이터를 더 잘 처리할 수 있습니다.
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기업은 전사적 자원 관리(ERP) 및 고객 관계 관리(CRM)와 같은 별도의 애플리케이션 네트워크를 사용하는대, 조직의 부문 또는 부서에 걸친 데이터가 단편화되고 중복되며 구식이 될 수 있습니다. 이런 경우 비즈니스 분석 및 성과에 대한 질문에 답하기가 어려워집니다.
데이터가 증가함에 따라 시기적절한 정보를 얻는 것은 더욱 어려워지고 있지만, 그 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 마스터 데이터는 비즈니스의 모든 부서에서 액세스하고 신뢰할 수 있도록 관련 정의를 유지하면서 일관되게 관리해야 합니다. 마스터 데이터는 변동성이 적고 복잡하며 가치가 높아 의사 결정과 일상적인 운영을 지원하는 것이 특징입니다.
조직에서 일반적으로 볼 수 있는 데이터 유형에는 6가지가 있습니다.
마스터 데이터 도메인과 관련 하위 도메인은 다음과 같습니다.
고품질 마스터 데이터를 생성하고 유지 관리하는 데는 다양한 소스 시스템의 데이터를 통합하고, 레코드의 중복을 제거하여 중복을 제거하고, 불일치를 조정하고, 데이터를 보강하여 가치를 높이는 작업이 포함됩니다.
효과적인 마스터 데이터 관리는 도메인 전반의 품질 및 사용성의 불일치를 방지합니다.
CRM: 고객 데이터의 단일 소스를 유지 관리하여 잘못된 청구 및 중복 마케팅 활동을 방지합니다.
제품 관리: 여러 시스템에서 일관된 제품 정보를 유지하는 것이 포함되며, 재고 관리, 가격 전략 및 공급망 효율성에 매우 중요합니다.
규정 준수 및 위험 관리: 정확한 최신 정보를 제공하여 조직이 규제 요건을 충족하고 과태료를 피할 수 있도록 지원합니다.
ERP: 다양한 부서의 데이터를 통합하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 운영 전반의 효율성을 높일 수 있습니다.
효율적인 마스터 데이터 관리 솔루션은 데이터 통합, 조정, 보강 및 거버넌스 프로세스를 간소화합니다. 마스터 데이터 관리 전략에서 중요한 측면은 어떤 데이터를 마스터 데이터로 관리해야 하는지 파악하는 것입니다.
행동, 수명 주기, 복잡성, 가치, 변동성 및 재사용을 고려하는 것이 여기에 포함됩니다. 가장 중요한 데이터를 관리하는 데 리소스를 집중하기 위해서 비즈니스에 가장 중요한 영향을 미치는 데이터 개체를 파악해야 합니다. 이를 파악한 후에는 거버넌스 정책을 정의하고, 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 관리하기 위한 프로세스를 설정하고, 적절한 도구와 기술을 선택해야 합니다.
잘 정의된 MDM 전략은 데이터 사일로를 없애고 부서 간 협업을 강화합니다. 데이터를 중앙 집중화하고 관리하면 더 쉽게 액세스하고 신뢰를 구축할 수 있습니다. 데이터를 통합하면 부서가 인사이트를 공유하고, 중복을 줄이고, 전반적인 생산성을 개선하는 협업 환경을 조성할 수 있습니다.
중앙 데이터 거버넌스는 매우 중요합니다. 강력한 솔루션을 갖추면 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 보호하고 다양한 시스템 및 애플리케이션을 통해 전파될 수 있는 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다. 고객 마스터 데이터의 주소가 잘못되면 송장, 제품 및 기타 자재가 잘못된 위치로 발송되어 고객 불만족과 운영 비용 증가라는 결과를 가져올 수 있습니다.
고품질의 일관된 데이터는 고급 분석 및 개인화된 고객 경험을 위해 꼭 필요합니다. 조직에서 마스터 데이터를 활용하면 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 세분화 등을 통해 맞춤형 고객 상호 작용을 촉진하는 의미 있는 인사이트를 생성할 수 있습니다. 고객 데이터 세트를 완벽하게 이해함으로써 기업은 트렌드와 선호도를 파악하여 개인화된 제품과 서비스를 제공하고 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
MDM 솔루션의 주목할만한 이점은 인프라 유지 관리 및 일반적으로 리소스를 소모하는 기타 활동에 소요되는 시간을 절약할 수 있다는 점입니다. 조직은 중앙 집중화되고 잘 관리되는 데이터 관리 시스템을 통해 다양한 데이터 소스를 관리하는 데 소요되는 시간과 노력을 줄여 IT 및 데이터 관리 팀이 보다 전략적인 이니셔티브에 집중하도록 지원할 수 있습니다.
조직에 마스터 데이터 관리 전략이 없으면 동일한 데이터를 잠재적으로 일관성이 없는 여러 버전으로 유지 관리하게 되므로 비효율성, 오류 및 잘못된 정보에 입각한 의사 결정의 위험에 노출될 수 있습니다. 이러한 파편화는 중복 업무, 부정확한 보고, 열악한 고객 경험 등 심각한 운영상의 문제를 야기할 수 있습니다.
또한 조직은 데이터 처리와 관련하여 규제 감시에 직면하고 있습니다. MDM은 조직이 데이터 거버넌스 정책을 준수하여 신뢰할 수 있는 감사 추적을 제공하고 규정 미준수 위험을 줄일 수 있도록 지원합니다. 인수합병 시 MDM은 서로 다른 데이터 시스템의 통합을 촉진하여 조정되지 않은 데이터 조정 프로세스로 인한 혼란을 방지합니다.
MDM의 주요 과제는 마스터 데이터의 여러 사본에 걸쳐 '신뢰할 수 있는 단일 버전'을 갖추는 것입니다. 조직은 종종 다양한 시스템에 데이터를 저장하는 데, 각 시스템에는 동일한 데이터 개체가 서로 다른 버전으로 저장되어 있을 수 있습니다. 이러한 서로 다른 데이터 소스가 정확한 정보를 반영하도록 동기화하는 것은 복잡한 과정입니다. 데이터에 대한 단일 통합 보기를 달성하려면 데이터 통합, 중복 제거 및 동기화를 위한 프로세스가 필요합니다.
데이터 품질을 확인하는 것도 또 다른 중요한 과제입니다. 부정확성, 불일치 및 불완전성과 같은 데이터 품질 문제는 조직에 불리한 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 정리, 검증 및 보강을 포함한 데이터 품질 관리 관행에는 높은 기준을 유지하기 위해 지속적인 모니터링과 데이터 품질 지표 개선이 포함되는 경우가 많습니다.
데이터 조정을 관리하는 것 또한 어려운 문제입니다. 데이터 조정에는 다양한 소스의 데이터를 비교하고 정렬하는 작업이 포함됩니다. 충돌하는 데이터 값이 있거나, 데이터 형식이 다양하거나, 데이터 업데이트 빈도가 일치하지 않으면 이 프로세스가 복잡해질 수 있습니다. 데이터 조정을 성공적으로 마치려면 이러한 복잡성을 처리할 수 있는 정교한 알고리즘과 도구가 필요합니다.
데이터 변환은 또 다른 어려움을 더합니다. 다양한 시스템과 애플리케이션의 요구 사항을 충족시키기 위해 데이터를 한 형식이나 구조에서 다른 형식이나 구조로 변환하는 일은 복잡할 수 있으며, 특히 대량의 데이터와 복잡한 데이터 관계를 처리하는 경우라면 더욱 그렇습니다. 조직에서는 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터의 일관성을 유지하기 위해 데이터 변환 프로세스를 신중하게 설계하고 관리해야 합니다.
데이터 세부 정보와 정규화 사이에서 균형을 맞추는 데는 여러 가지 문제가 있습니다. 정규화에는 중복을 줄이고 데이터 무결성을 개선하기 위해 데이터를 구성하는 작업이 포함됩니다. 그러나 지나치게 정규화하면 데이터 구조가 지나치게 복잡해져 관리 및 쿼리가 어려울 수 있습니다. 반대로 정규화가 충분하게 이뤄지지 않으면 데이터 중복 및 불일치가 발생할 수 있습니다. 데이터 세부 정보와 정규화 사이에 적절한 균형을 유지하는 것이 필수적입니다.
포괄적인 마스터 데이터 관리 솔루션은 규정을 준수하면서 인공지능 및 머신 러닝과 같은 고급 기술을 지원하는 동시에 데이터 자산을 지속 가능하게 사용하려는 모든 조직에 기반을 제공합니다.
조직은 다양한 방식으로 MDM을 사용하여 비즈니스 기능을 지원하고 운영을 개선합니다.
고객 정보의 단일 소스를 유지 관리하는 데 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어, 마스터 고객 데이터 관리는 과거 주소로 청구서를 보내거나 고객 기록이 중복되는 것과 같은 문제를 방지하여 중복 커뮤니케이션과 열악한 고객 경험이 발생하지 않게 지원합니다. 여러 소스에 있는 고객 데이터를 통합하면 조직이 개인화되고 관련성 높은 상호 작용을 통해 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
재고 관리, 가격 책정 전략 및 공급망 효율성에서는 일관성이 매우 중요합니다. 기업은 전자 상거래 플랫폼, 오프라인 매장 및 내부 시스템에서 동일한 제품 설명, 가격 및 사양을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 잘못된 가격 책정이나 제품 라벨 실수와 같은 오류를 방지하여 효율적인 운영을 지원하고 고객 신뢰를 높일 수 있습니다.
규제 요건을 충족하고 과태료를 피하기 위해 완전한 데이터가 매우 중요합니다. 금융 기관에서 고객 데이터를 유지하면 고객 파악(KYC) 규정을 준수하는 데 도움이 되고, 제품 데이터는 제조업체가 산업별 규정 준수 표준을 충족하는 데 유용하게 활용됩니다.
신뢰할 수 있는 단일 버전을 확보하면 모든 ERP 모듈이 동일한 데이터로 작동합니다. 일관된 공급업체 데이터는 조달 프로세스를 간소화하고 재무 데이터는 보다 신뢰할 수 있는 재무 보고 및 예측을 지원할 수 있습니다.
인수 합병 과정에서 조직은 여러 법인의 중복 마스터 데이터를 통합해야 하는 경우가 많습니다. MDM은 이러한 데이터 소스를 조정하여 일관성을 확보하고 운영의 비효율성을 줄이는 데 도움이 됩니다. MDM은 마스터 데이터의 중복을 제거함으로써 인수 합병 과정과 인수 후의 통합 프로세스를 더욱 원활하게 만들어줍니다.
MDM은 다양한 운영 체제에서 사용되는 데이터의 품질과 일관성을 개선합니다. 재고 데이터는 품절 및 재고 과잉 상황을 줄여 공급망 운영을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로, 일관된 고객 데이터는 고객 서비스 프로세스를 간소화하여 고객 문제를 해결하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다.
MDM은 조직이 다양한 소스의 데이터를 조정하여 데이터 값이 정렬되고 일관성이 있는지 확인할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 조화를 통해 데이터 조정 프로세스의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 온라인 매장, 물리적 위치 및 고객 지원 시스템과 같은 다양한 접점의 고객 데이터를 조정하면 고객에 대한 통합된 보기를 확보하여 데이터 기반 의사 결정과 개인화된 서비스를 지원할 수 있습니다.
MDM은 고품질의 일관된 데이터를 제공하여 고급 분석 및 개인화된 고객 경험을 지원합니다. 조직은 마스터 데이터를 통해 의미 있는 인사이트를 생성하고, 트렌드를 파악하고, 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 고객 데이터는 고객의 선호도와 행동을 기반으로 고객을 분류하는 데 도움이 되며, 이를 통해 타겟 마케팅 캠페인과 개인화된 제품 추천을 가능하게 해줍니다.
마스터 데이터 관리 도구는 고객, 제품, 공급업체 및 위치와 같은 비즈니스 크리티컬 개체에 대한 데이터 통합, 정리, 조정 및 거버넌스를 자동화합니다. MDM 도구의 기능은 데이터 품질, 운영 효율성 및 전략적 의사 결정을 크게 개선할 수 있습니다.
MDM 도구의 주요 기능:
데이터 통합
내부 및 외부의 다양한 소스의 데이터 통합 예를 들어 고객 데이터는 영업, 마케팅 및 고객 서비스 시스템에서 수집할 수 있고, 제품 데이터는 재고, 제조 및 이커머스 플랫폼에서 수집할 수 있습니다. MDM 도구는 이러한 데이터를 통합함으로써 사일로를 없애고 보다 전체적인 관점을 제공합니다.
데이터 정제
다양한 소스에서 얻은 데이터에는 오류, 불일치 및 중복이 포함되는 경우가 많습니다. MDM 도구는 정교한 알고리즘과 규칙을 사용하여 이러한 문제를 파악하고 수정하여 마스터 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 오타나 서식 불일치로 인해 고객 정보가 여러 시스템에서 다르게 표시되는 경우, MDM 도구는 데이터를 표준화하고 중복 레코드를 병합하여 단일 프로필을 만들 수 있습니다.
데이터 표준화
이러한 도구는 데이터 형식과 값을 표준화하여 다양한 시스템과 사업부 사이에 일관성을 유지합니다. 표준화를 통해 다양한 애플리케이션과 비즈니스 프로세스에서 데이터를 비교하고 사용할 수 있습니다.
데이터 조정 및 강화
조정에는 일관성과 정확성을 높이기 위해 다양한 소스의 데이터를 정렬하는 것이 포함됩니다. 강화는 데이터의 가치와 유용성을 높이기 위해 추가 정보로 데이터를 개선하는 것입니다. MDM 도구는 상세 사양, 이미지, 마케팅 설명과 같은 추가 속성으로 제품 데이터를 강화하여 영업, 마케팅, 고객 서비스 등 다양한 사업부에서 더욱 유용하게 사용할 수 있습니다.
거버넌스 프레임워크
MDM 도구의 핵심 구성 요소인 거버넌스는 데이터 관리 관행이 확립된 정책과 표준을 준수하도록 보장합니다. 이러한 도구는 데이터 거버넌스 규칙을 정의하고, 규정 준수를 모니터링하고, 데이터 품질을 관리하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 이는 법률 및 규제 요구 사항을 준수하는 데 있어 데이터 정확성과 일관성이 중요한 규제 대상 산업에서 특히 중요합니다.
계층 관리
MDM 도구는 조직 구조 및 관계를 유지하기 위한 계층 관리를 지원합니다. 이 기능은 복잡한 데이터 관계를 관리하고 데이터가 실제 구조를 반영하도록 하는 데 도움이 됩니다.
통합 기능
MDM 도구는 강력한 통합 기능을 제공하므로 ERP 및 CRM과 같은 다른 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 연동할 수 있습니다. 이러한 통합은 모든 중요한 비즈니스 애플리케이션에서 마스터 데이터가 일관되게 사용되도록 보장하여 운영의 일관성과 효율성을 향상시킵니다.
감사 및 버전 제어
MDM 도구에는 변경 사항을 추적하고 시간이 지나도 데이터 무결성을 유지할 수 있도록 지원하는 감사 및 버전 관리 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 기능을 통해 투명성과 책임성을 확립하여 기업이 데이터 변경 사항을 모니터링하고 데이터 계보를 이해하며 데이터 거버넌스 정책을 준수할 수 있습니다.
다양한 소스의 데이터를 지능적으로 통합하고 일치시켜 엔터프라이즈 데이터에 대한 종합적인 보기를 제공합니다. 고객 및 조직과 같은 개체에 대해 신뢰할 수 있는 360도 뷰를 생성하여 인사이트, 데이터 품질 및 개인정보 보호 규정 준수를 개선할 수 있습니다.
중요한 비즈니스 데이터를 통합하고 관리할 수 있는 종합적인 기능으로 고객과 프로세스에 대한 신뢰할 수 있는 최신 정보를 제공합니다. 여러 배포 모델을 지원하며 데이터 품질 대시보드, 사전 알림, 셀프 서비스 액세스 등의 기능을 안전한 통합 데이터 관리 플랫폼에서 모두 사용할 수 있습니다.
강력한 제품 정보 관리 및 협업 마스터 데이터 관리 기능을 제공합니다. 향상된 데이터 관리, 데이터 표준화를 위한 머신 러닝 및 유연한 클라우드 배포 옵션의 이점을 누릴 수 있습니다.
데이터 수명 주기 관리, 액세스 제어, 암호화, 위험 관리, 백업 및 복구, 인시던트 대응 전략 등 민감한 정보를 안전하게 보호하기 위한 모범 사례를 알아보세요.
효과적인 의사 결정 및 비즈니스 운영을 지원하기 위해 정확하고 완전하며 일관된 데이터를 보장하는 데 있어 데이터 품질의 중요성을 알아보세요.
생성부터 삭제까지 데이터를 관리하고 보안, 가용성 및 규정 준수를 강조하는 방법을 알아보세요. 프로세스 효율성 향상, 비용 관리, 데이터 사용성 및 규정 준수와 같은 DLM의 이점을 살펴보세요.