Che cos'è il Master Data Management? Tutto ciò che i data professional devono sapere

Che cos'è il Master Data Management?

Componenti del master data management. Fonte: STIBO Systems

Il master data management si riferisce al processo di creazione di un record unico per ogni entità aziendale, come cliente, negozio o prodotto, a partire da diverse fonti e applicazioni di dati interne ed esterne. Questo offre una visione accurata dei dati dell’organizzazione attraverso il master record.

Supponiamo che tu lavori in un’azienda in cui devi analizzare i dati dei clienti. Noti che i dati di un cliente specifico – poniamo, Joseph – sono sparsi su varie fonti e sistemi. Tuttavia, ci sono alcuni problemi e incongruenze in questi dati:

• Convenzioni di denominazione incoerenti: Sistemi e reparti diversi hanno registrato lo stesso cliente con variazioni del suo nome (Josef, Joe, Joey).
• Identificatori multipli: Joseph ha utilizzato più indirizzi email per effettuare acquisti, cosa che può portare a record frammentati e duplicati.
• Discrepanze nei dati: Piccole differenze negli ID prodotto tra i sistemi possono rendere difficile tracciare con precisione le transazioni e il comportamento del cliente.

A causa di queste discrepanze, potrebbero esistere voci duplicate, rendendo difficile ottenere un quadro chiaro di Joseph.

Ma poniamo che la tua organizzazione segua le migliori pratiche di master data management. In tal caso, noterai che tutti i dati critici su Joseph sarebbero collegati a un’unica fonte di verità o punto di riferimento comune, che chiamiamo master record. Questo ti aiuta a identificare rapidamente questo particolare cliente nel tuo dataset.

Quali sono i componenti chiave del Master Data Management?

Tra i componenti chiave comuni dell’MDM figurano coerenza semantica, sincronizzazione, data stewardship, qualità dei dati e altro ancora. Vediamoli uno per uno.

1. Coerenza semantica

La coerenza semantica definisce e applica uno standard coerente di formato e interpretazione dei dati per un’elaborazione e un’analisi senza attriti. Per esempio, lavori per un’azienda retail XYZ con un sistema di master data management.

Quando guardi i dati di vendita dell’e-commerce, vedi il termine “sconto cliente”, che indica una riduzione percentuale del prezzo al checkout.

Ma c’è un colpo di scena.

Quando guardi i dati del programma fedeltà, il termine “sconto cliente” indica i punti premio guadagnati da acquisti passati che possono essere riscattati in futuro.

Un metodo per ottenere coerenza semantica è identificare gli omonimi (stessa parola, significato diverso) e stabilire regole aziendali per il termine "dati cliente" in ciascun contesto specifico.

2. Sincronizzazione dei dati

Sincronizzazione dei dati tra diversi sistemi. Fonte

La sincronizzazione dei dati mantiene tutti i dati aggiornati e garantisce che qualsiasi modifica sia correttamente riflessa in tutto il repository di master data.

Per esempio, quando nuovi clienti si iscrivono a un servizio in abbonamento, inseriscono i loro dati nel processo di registrazione online. Una volta fatto, la sincronizzazione dei master data eseguirà quanto segue:

• Identificazione del nuovo record cliente: Riconoscere che un nuovo cliente si è registrato e che è stato creato un nuovo record.
• Trasformazione dei dati: Convertire i nuovi dati del cliente in un formato e una struttura standardizzati che corrispondano ai requisiti del sistema di fatturazione. Questo passaggio è fondamentale per mantenere la coerenza tra i diversi sistemi.
• Consegna dei dati: Inviare i dati cliente trasformati a tutti i sistemi connessi pertinenti, come il sistema di fatturazione e il portale clienti.
• Integrazione dei dati: Ogni sistema connesso integra quindi i dati cliente ricevuti nel proprio database, assicurando che tutti i sistemi dispongano di informazioni aggiornate e coerenti.

3. Data stewardship

La data stewardship si riferisce alla responsabilità e alla titolarità assegnate a reparti o individui per specifici domini di dati nel repository di master data.

Supponiamo che, come data scientist, ti venga chiesto di ripulire i dati dei clienti nel sistema MDM. In questo caso, il team marketing sarebbe il data steward, che può guidarti sugli standard di qualità dei dati, come i formati email validi.

Questa collaborazione migliorerà la qualità dei dati e garantirà che le tue attività di pulizia siano allineate ai fondamenti della data governance. Se vuoi padroneggiare i fondamenti della data governance, puoi scaricare il relativo cheat sheet qui.

4. Qualità dei dati

Caratteristiche qualitative dei dati di alta qualità. Fonte

La qualità dei dati garantisce che i master data nel sistema MDM siano validi, completi e coerenti. Ciò implica che tutti gli elementi di dati importanti per un master record dovrebbero essere disponibili. Per esempio, dagli archivi clienti non dovrebbero mancare gli indirizzi email o altri dettagli sul cliente.

L’MDM utilizza anche tecniche di pulizia e profilazione dei dati per mantenere la qualità. Queste tecniche eliminano i master record duplicati e correggono errori e formattazioni non valide.

5. Repository di master data

Un repository di master data è il luogo in cui tutti i dati critici sulle entità aziendali sono archiviati e gestiti in modo ben organizzato e standardizzato. Conserva tutti i record di dati per entità come prodotti, fornitori, clienti, dipendenti e sedi.

Qui, ogni entità ha un unico master record con informazioni complete. Inoltre, il repository contiene tutti gli elementi, i punti dati e altri attributi e dettagli relativi a queste entità.

6. Sicurezza dei dati

Il master data management implementa diverse misure di sicurezza per proteggere i dati da accessi e modifiche non autorizzati. Queste misure includono:

• Controllo degli accessi granulare: Limita chi può visualizzare e modificare i dati all’interno del repository di master data, garantendo che solo il personale autorizzato abbia accesso alle informazioni sensibili.
• Crittografia dei dati e audit trail: La crittografia protegge i dati a riposo e in transito, mentre gli audit trail registrano le attività degli utenti per monitorare e tracciare qualsiasi modifica effettuata nel repository di master data. Questo aiuta a rilevare e prevenire accessi e modifiche non autorizzati.
• Applicazione della conformità: I sistemi MDM fanno rispettare la conformità alle normative sulla privacy dei dati pertinenti, come il GDPR, implementando controlli predefiniti per proteggere i dati sensibili e definire i diritti degli utenti. Ciò assicura che l’organizzazione aderisca ai requisiti legali e normativi.

7. Data mapping

Il data mapping è un altro componente prezioso del master data management. Integra i dati da più fonti in una vista coerente e completa all’interno del repository di master data.

Collega gli elementi di dati tra domini e sistemi con i campi corrispondenti all’interno del repository. Questo assicura che tutti i valori dei dati siano allineati al formato e alla struttura definiti nell’MDR.

Quali sono i vantaggi del Master Data Management?

Il master data management può migliorare le pratiche complessive di gestione dei dati della tua organizzazione. Vediamone i principali benefici:

Migliore qualità dei dati

L’MDM mantiene coerenza e accuratezza in tutti i sistemi connessi all’interno di un’organizzazione. Questo significa disporre di dati più puliti e affidabili per l’analisi e per prendere le decisioni giuste.

Efficienza

L’MDM razionalizza la gestione dei dati e mantiene fonti di verità centralizzate e uniche per gli elementi di dati critici. Così, tempo e sforzi necessari per riconciliare i dati, effettuare inserimenti e manutenzione si riducono in modo sostanziale attraverso più sistemi e reparti.

Conformità normativa

La maggior parte dei settori è soggetta a rigide normative su privacy, sicurezza e governance dei dati. L’MDM aiuta a garantire che un’organizzazione sia conforme mantenendo dati completi e accurati in relazione alle regole di riservatezza.

Aiuta inoltre a stabilire pratiche di gestione dei dati coerenti per assicurare la conformità normativa. Garantire che i record dei clienti siano coerenti e accurati tra sistemi CRM, di fatturazione e di marketing aiuta a rispettare le normative che richiedono una tenuta dei registri accurata.

Operazioni semplificate

L’MDM semplifica contesti dati complessi riunendo in un’unica vista i tipi, i formati e le strutture complessive di dati prima disgiunti. Questa vista unica del modello dati favorisce una collaborazione interfunzionale senza attriti, una migliore coordinazione tra i reparti e il regolare supporto dei processi aziendali.

Meno costi extra

L’MDM riduce i costi superflui di gestione dei dati ottimizzandone la qualità. Tali costi possono essere quelli associati all’inserimento manuale dei dati, a errori e incongruenze, ai costi di riconciliazione, a sanzioni normative e a inefficienze dovute a silos di dati.

In pratica, l’MDM consente alle organizzazioni di allocare correttamente le risorse e ottenere il ritorno previsto sugli investimenti in dati.

Quali sono le strategie e le best practice di Master Data Management?

Quando implementi un sistema di master data management nella tua organizzazione, devi pianificare in modo strategico per potenziarne le funzionalità e massimizzarne il potenziale.

Definisci obiettivi e ambito chiari

Per prima cosa, devi definire quali obiettivi vuoi raggiungere con il master data management. Potrebbero esserci sfide specifiche che vuoi affrontare. Devi anche mettere nero su bianco le entità di master data specifiche e critiche per il tuo business (ad es. clienti, prodotti, sedi).

Questo ti aiuterà a dare priorità alle risorse e a garantire che il sistema di master data management si concentri sui dati con l’impatto maggiore.

Investi nella tecnologia giusta

Esistono molte piattaforme di master data management, e investire in quella giusta richiede una valutazione basata su alcune funzionalità importanti. Poniti domande sui suoi punti di forza: è focalizzata su una profonda pulizia e standardizzazione dei dati oppure il suo focus principale è la data governance?

Inoltre, verifica le capacità di integrazione. Dovrebbe connettersi bene con i tuoi sistemi ERP, CMS o altri data warehouse esistenti per offrirti una visione completa dei tuoi dati.

Stabilisci un framework di data governance

Un framework di data governance definisce le regole su chi può accedere ai dati e quali standard di qualità saranno seguiti in tutta l’organizzazione.

Il servizio di master data management che scegli seguirà questo framework per applicare un formato dati coerente. È quindi importante stabilire il giusto framework di data governance, perché favorirà l’uniformità tra i reparti. Per saperne di più sulla costruzione della fiducia nei dati tramite la data governance, puoi ascoltare il nostro episodio del podcast Building Trust in Data with Data Governance.

Implementa la standardizzazione dei dati

La tua organizzazione deve avere standard di dati chiari per tutte le entità di master data. Questo include la definizione dei formati dei dati, per esempio come deve essere memorizzato l’indirizzo di un cliente nell’MDR.

Ci saranno terminologie comuni. Potrebbe anche esserci uno schema di codifica standard, unico per la tua organizzazione, che vuoi mantenere in tutti i reparti.

Tutto ciò rientra nella standardizzazione dei dati, che assicura che i dati dell’organizzazione nell’MDR siano archiviati secondo le stesse definizioni.

Monitora e migliora continuamente

Una volta implementato l’MDM nella tua organizzazione, devi monitorare regolarmente i tassi di adozione da parte degli utenti (il numero di persone che utilizzano attivamente l’MDM e le sue funzionalità), le metriche di qualità dei dati e le prestazioni del sistema.

In questo modo puoi individuare le aree di miglioramento e adeguare la tua strategia di master data management in base alle esigenze aziendali e alle pratiche di gestione dei dati.

Fai crescere le competenze dei team 

L’implementazione efficace del master data management richiede non solo gli strumenti giusti ma anche le competenze giuste. Le aziende stanno affrontando una domanda sempre crescente di accuratezza, governance e integrazione dei dati, quindi è essenziale assicurarsi che il tuo team abbia le conoscenze per gestire e ottimizzare i dati.

DataCamp for Business offre percorsi di apprendimento completi progettati per far crescere le competenze della tua forza lavoro in gestione, governance e analisi dei dati. Con corsi che coprono concetti chiave come qualità, integrazione e sicurezza dei dati, il tuo team sarà pronto a gestire i master data in modo efficiente e sicuro.

Richiedi una demo oggi e metti la tua organizzazione nelle condizioni di sfruttare tutto il potenziale dell’MDM investendo in una formazione che supporti sia la crescita personale sia gli obiettivi aziendali.

Quali sono alcune sfide del Master Data Management?

Ci sono alcune sfide legate al master data management, che possono essere affrontate preparandosi e sapendo come contrastarle. 

Scalabilità e flessibilità

I sistemi MDM non scalabili non possono gestire un aumento dei dati man mano che le esigenze di business evolvono. Per il successo a lungo termine, devi scegliere un sistema MDM in grado di adattarsi a volumi di dati crescenti e di integrarsi con nuove applicazioni.

Adozione da parte degli utenti e change management

Coinvolgere i dipendenti e farli adattare al master data management può essere impegnativo se sono restii al cambiamento. Per incoraggiarli a usare l’MDM all’interno dell’organizzazione, devi offrire una formazione completa, dare fiducia e risolvere eventuali preoccupazioni.

Puoi anche affrontare queste sfide pianificando con cura ed eseguendo attività di supporto per garantire un’implementazione senza intoppi del master data management nella tua organizzazione.

Quali sono alcuni lavori nel Master Data Management?

L’MDM ha creato molti ruoli sul mercato e offre una gamma di opportunità di carriera per professionisti con competenze di data management. Ecco alcuni lavori e ruoli MDM comuni:

Posizioni junior 

• Master Data Management Specialist/Analyst
• Data Steward
• Data Quality Analyst
• Data Integration Specialist
• Amministratore di sistemi MDM

Posizioni senior

• Data Governance Specialist/Manager
• Data Architect/MDM Architect
• MDM Solutions Consultant
• Data Quality Manager
• Business Analyst (MDM)
• Data Security Analyst (MDM)
• Data Warehouse Analyst (focus MDM)

Quali sono alcuni strumenti comuni di Master Data Management?

Vediamo alcuni degli strumenti di master data management più usati nel settore:

Sono disponibili molte soluzioni di master data management sul mercato. Per selezionare la migliore soluzione MDM, valuta le esigenze di business della tua organizzazione, il budget e l’infrastruttura IT esistente.

Considerazioni finali

Il Master Data Management impone una visione affidabile e consolidata dei dati in tutta l’organizzazione. Questo rende più semplice per data scientist e steward lavorare fianco a fianco su dataset completi e coerenti.

Se vuoi approfondire la comprensione di questi e concetti simili, seguire un corso sui concetti di data management può offrire preziose informazioni sui framework e le metodologie alla base dell’MDM.

Inoltre, comprendere i principi della data governance è utile per un’implementazione MDM di successo. Iscriverti a un corso sui concetti di data governance ti fornirà le conoscenze per garantire accuratezza, coerenza e sicurezza dei dati all’interno della tua organizzazione.

Buono studio e tieni i tuoi dati in ordine!