Các doanh nghiệp dựa vào việc biết dữ liệu của họ để tồn tại và phát triển. Quản lý siêu dữ liệu (Metadata Management) và Quản lý dữ liệu tổng thể (Master Data Management) cung cấp các quy trình thiết yếu để các tổ chức có được kiến thức này và thành công. Do đó, cả hai đều cần được quản lý tốt. Mặc dù cả sự khác biệt và điểm giao nhau giữa Quản lý siêu dữ liệu so với Quản lý dữ liệu tổng thể thường phức tạp gây khó hiểu cho nhiều doanh nghiệp đang tìm cách tận dụng tốt hơn và quản lý tài sản dữ liệu mở rộng của họ.
Metadata Management không tốt dẫn đến chi phí và cơ hội bị mất. Ví dụ, vào ngày 23 tháng 9 năm 1999 NASA đã mất Tàu quỹ đạo khí hậu sao Hỏa trị giá 125 triệu đô la sau chuyến hành trình 286 ngày đến sao Hỏa, do sự không nhất quán của Siêu dữ liệu.
Master Data Management (MDM) là điều cần thiết để khách hàng có trải nghiệm thành công. Blake Morgan, một phóng viên của Forbes, trích dẫn rằng:
“Master Data Management từ đầu đến cuối giúp khách hàng thực hiện các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn 30%, cải thiện tỷ lệ bán thêm và bán chéo lên 60% và tăng chi tiêu của các thành viên trung thành lên 20%”
Rõ ràng, việc chú ý đến Metadata Management và MDM có nghĩa là giảm chi phí và tăng hiệu quả kinh doanh.
Nhà triết học Hy Lạp cổ đại nổi tiếng Aristotle đã phát biểu:
“Trong tất cả các lĩnh vực, trong đó có kiến thức hệ thống về sự vật với các nguyên tắc, nguyên nhân hoặc các yếu tố, nó nảy sinh từ sự nắm bắt những điều đó: Chúng ta nghĩ rằng chúng ta có kiến thức về một sự vật khi chúng ta đã tìm ra nguyên nhân và nguyên tắc cơ bản của nó, và tuân theo nó trở lại đối với các yếu tố của nó. "
Metadata Management và MDM hoạt động để hỗ trợ xác định các vấn đề chính (hoặc nguyên nhân hiệu quả) và truy tìm lại vấn đề đó thông qua các phần tử dữ liệu để đạt được kết quả mong muốn. Mặc dù các yếu tố dữ liệu hoặc trình điều khiển kinh doanh giống nhau, (tức là số điện thoại của khách hàng, biên lai bán hàng, báo cáo giao dịch) có thể được sử dụng trong cả Quản lý siêu dữ liệu và Quản lý dữ liệu chính, nhưng cách tiếp cận có hệ thống là khác nhau.
Các nghiên cứu điển hình cụ thể cung cấp một cửa sổ về cách tiếp cận Metadata Management so với MDM đã giải quyết các vấn đề kinh doanh và dẫn đến kết quả mong muốn (nguyên nhân cuối cùng). Tuy nhiên, việc hiểu các khuôn khổ Metadata Management và MDM cũng có thể chỉ định cách các công ty có thể đạt được các mục tiêu kinh doanh của họ.
Metadata Management vs. Master Data Management: Tổng quan
Metadata là thông tin về dữ liệu được thu thập: cái gì, ở đâu, tại sao, khi nào và như thế nào. Hãy coi nó như một lớp bao bọc xung quanh dữ liệu mô tả nó, giống như cách bao bì cho biết thực phẩm có trong hộp hoặc vật chứa gì. Về cơ bản, nó giúp một tổ chức hiểu được dữ liệu của mình.
Over time, “Siêu dữ liệu được áp dụng nhất quán sẽ mang lại lợi nhuận ngày càng lớn, trong khi việc thiếu Siêu dữ liệu như vậy sẽ dần dần kết hợp các vấn đề truy xuất và làm tăng thêm hiệu quả của tổ chức.” Những cân nhắc chính về Quản lý siêu dữ liệu bao gồm:
- Metadata Capture and Storage
- Metadata Integration & Publication
- Metadata Management & Governance
- Chất lượng dữ liệu (Data Quality): Metadata Management dẫn đến sự hiểu biết của tổ chức về các điều khoản và cách sử dụng, tăng độ tin cậy vào dữ liệu của tổ chức và ngăn chặn việc sử dụng dữ liệu đó đã lỗi thời hoặc không chính xác. Thông qua các hoạt động Metadata Management như ghép Metadata và truy tìm Dòng dữ liệu cho kết quả Chất lượng dữ liệu tốt hơn vì dữ liệu phù hợp được kết nối chính xác. Master Data Management cung cấp các nền tảng để nâng cao Chất lượng dữ liệu (Data Quality). Ví dụ, Synchronos® Master Data Management (MDM), cho phép các hoạt động tiếp thị của trung tâm cuộc gọi sử dụng danh sách sạch và không trùng lặp.
- Quản trị dữ liệu (Data Governance): Các tổ chức cần kiểm soát tài sản dữ liệu thông qua Data Governance, một tập hợp các quy trình và thực tiễn. Cả Metadata Management và Master Data Management đều được bao gồm trong tài nguyên dữ liệu của công ty. Việc quản lý tốt từng thứ đòi hỏi phải tích hợp bất kỳ Metadata Management nào vào cấu trúc Data Governance lớn hơn và triển khai Data Governance thành Master Data Management. Mỗi chiến lược Data Management này đảm bảo khả năng của một công ty trong việc nắm vững và sử dụng dữ liệu của mình.
- Tuân thủ quy định (Regulatory Compliance): Metadata Management yêu cầu tạo Dòng dữ liệu (Data Lineage) để hiểu chính xác về dữ liệu của tổ chức. Như một lợi ích phụ, Metadata Management tạo ra một dấu vết kiểm tra việc tuân thủ. Các giải pháp Quản lý dữ liệu tổng thể, chẳng hạn như Naveego DQS, được phát triển cho Đám mây, cung cấp cái nhìn sâu sắc và khả năng hiển thị thông tin quan trọng, dẫn đến phân tích nguyên nhân gốc rễ tốt hơn và đảm bảo các quy định cuộc họp.
- Giảm chi phí đào tạo so với chi phí giao dịch (Reduced Training vs. Transaction Costs): Metadata Management cải thiện giao tiếp. Ví dụ: Metadata Management có thể dẫn đến việc tạo Bảng thuật ngữ kinh doanh để lập tài liệu và lưu trữ các khái niệm và thuật ngữ kinh doanh của tổ chức. Vì quy trình này cung cấp vốn từ vựng phổ biến nên việc đào tạo nhân viên và khách hàng trở nên dễ dàng hơn vì ngôn ngữ giống nhau. Các thành viên trong nhóm hiểu ý nghĩa của thuật ngữ “khách hàng” trước khi phát triển và thử nghiệm một sản phẩm thay vì sau khi công việc của họ hoàn thành. Ngược lại, Master Data Management làm giảm chi phí giao dịch. Kể từ khi triển khai Hệ thống Stibo, BƯỚC đáng kể.
- Sử dụng dữ liệu tốt hơn trên toàn hệ thống so với tích hợp hệ thống (Better Data Usage Across Systems vs. System Integration): Metadata Management cho phép tổ chức tạo bản đồ hoặc khái niệm cấp cao về dữ liệu của mình. Do đó, một giải pháp như sản phẩm Kho lưu trữ siêu dữ liệu MetaCenter Enterprise của Tập đoàn Data Advantage có thể theo dõi những gì và thông tin thay đổi như thế nào trên nhiều nền tảng. Master Data Management cải thiện khả năng tương tác giữa các hệ thống. Ví dụ, công ty Hach cần đảm bảo thông tin về thiết bị kiểm tra chất lượng nước từ hơn 25.000 tài sản kỹ thuật số, nhiều tài liệu in (ví dụ: danh mục) bằng hơn 20 ngôn ngữ khác nhau. Bằng cách sử dụng nền tảng Master Data Management của Hệ thống Stibo, STEP Trailblazer, Hach có thể xuất bản, cập nhật và duy trì tất cả thông tin sản phẩm, hợp lý hóa thông tin về một chỗ.
- Đơn giản hóa giao tiếp giữa người tiêu dùng dữ liệu và CNTT so với đơn giản hóa kiến trúc chia sẻ dữ liệu (Simplifying Communication Between Data Consumers and IT vs. Simplifying Data Sharing Architectures): Metadata Management tốt yêu cầu xác định tất cả các nguồn siêu dữ liệu bên ngoài và bên ngoài và những gì doanh nghiệp đang cố gắng nắm bắt. Thông qua Tích hợp và Xuất bản Siêu dữ liệu, CNTT hiểu rõ hơn về các yêu cầu kinh doanh; do đó, / các kiến trúc cần thiết, (ví dụ: cách Kho dữ liệu (Data Warehouse) sẽ lưu trữ dữ liệu). Master Data Management đơn giản hóa kiến trúc xung quanh các giao dịch của khách hàng. Theo Blake Morgan:
“Bằng cách xây dựng một kho lưu trữ dữ liệu khách hàng tập trung đơn giản cung cấp một cái nhìn tập trung về sở thích của khách hàng đó, cải thiện phân tích và trải nghiệm giao dịch kinh doanh”.
0 Nhận xét