Wat is Master Data Management? Alles wat dataprofessionals moeten weten

Wat is Master Data Management?

Onderdelen van master data management. Bron: STIBO Systems

Master data management verwijst naar het proces waarbij voor elke zakelijke entiteit, zoals klant, winkel of product, één enkel record wordt gecreëerd op basis van verschillende interne en externe databronnen en applicaties. Dit biedt vanuit het masterrecord een nauwkeurig beeld van de data van de organisatie.

Stel, je werkt bij een bedrijf waar je klantdata moet analyseren. Je ziet dat de data van een specifieke klant – laten we zeggen Joseph – verspreid ligt over verschillende bronnen en systemen. Er zijn echter een paar problemen en inconsistenties met deze data:

• Inconsistente naamconventies: Verschillende systemen en afdelingen hebben dezelfde klant vastgelegd met variaties in zijn naam (Josef, Joe, Joey).
• Meerdere identifiers: Joseph heeft meerdere e-mailadressen gebruikt om aankopen te doen, wat kan leiden tot gefragmenteerde en dubbele records.
• Dataverschillen: Kleine verschillen in product-ID’s tussen systemen kunnen het lastig maken om klanttransacties en -gedrag nauwkeurig te volgen.

Door deze verschillen kunnen dubbele vermeldingen bestaan, waardoor het moeilijk is om een duidelijk beeld van Joseph te vormen.

Maar stel dat je organisatie best practices voor master data management volgt. Dan zie je dat alle cruciale data over Joseph is gekoppeld aan één enkele bron van waarheid of gemeenschappelijk referentiepunt, het zogeheten masterrecord. Zo kun je deze klant snel identificeren in je dataset.

Wat zijn de belangrijkste onderdelen van Master Data Management?

Veelvoorkomende kernelementen van MDM zijn semantische consistentie, synchronisatie, data stewardship, datakwaliteit en meer. Laten we ze stuk voor stuk bekijken.

1. Semantische consistentie

Semantische consistentie stelt een uniforme standaard vast voor dataformaat en -interpretatie, zodat data naadloos kan worden verwerkt en geanalyseerd. Stel: je werkt voor een XYZ-retailbedrijf met een master data management-systeem.

Wanneer je naar verkoopdata van de e-commercestore kijkt, zie je de term “klantenkorting”, die een procentuele prijsverlaging bij het afrekenen aangeeft.

Maar er is een twist.

In de loyaliteitsprogramma-data verwijst de term “klantenkorting” naar beloningspunten die met eerdere aankopen zijn verdiend en later kunnen worden ingewisseld.

Eén methode om semantische consistentie te bereiken, is het identificeren van homoniemen (zelfde woord, andere betekenis) en het opstellen van business rules voor de term "klantdata" in elke specifieke context.

2. Datasynchronisatie

Datasynchronisatie tussen verschillende systemen. Bron

Datasynchronisatie houdt alle data up-to-date en zorgt dat wijzigingen overal in de masterdatarepository correct worden doorgevoerd.

Als nieuwe klanten zich bijvoorbeeld aanmelden voor een abonnementsdienst, vullen ze hun gegevens in tijdens het online aanmeldproces. Zodra dit is gedaan, zal masterdatasynchronisatie het volgende doen:

• Identificatie van nieuw klantrecord: Herkennen dat een nieuwe klant zich heeft aangemeld en dat er een nieuw record is aangemaakt.
• Datatransformatie: De nieuwe klantdata omzetten naar een gestandaardiseerd formaat en een structuur die voldoet aan de eisen van het factureringssysteem. Deze stap is cruciaal om consistentie tussen systemen te waarborgen.
• Datalevering: De getransformeerde klantdata verzenden naar alle relevante gekoppelde systemen, zoals het factureringssysteem en het klantenportaal.
• Dataintegratie: Elk gekoppeld systeem integreert vervolgens de ontvangen klantdata in de eigen database, zodat alle systemen over de nieuwste en consistente informatie beschikken.

3. Data stewardship

Data stewardship verwijst naar de verantwoordelijkheid en eigenaarschap die aan afdelingen of individuen worden toegewezen voor specifieke datadomeinen in de masterdatarepository.

Stel dat jij, als data scientist, wordt gevraagd om klantdata in het MDM-systeem op te schonen. In dat geval is het marketingteam de data steward, die je kan begeleiden bij datakwaliteitsnormen, zoals geldige e-mailformaten.

Deze samenwerking verbetert de datakwaliteit en zorgt dat je opschoonwerk aansluit bij de basisprincipes van datagovernance. Als je de basis van datagovernance onder de knie wilt krijgen, kun je hier de cheat sheet downloaden.

4. Datakwaliteit

Kwalitatieve kenmerken van hoogwaardige data. Bron

Datakwaliteit zorgt ervoor dat masterdata in het MDM-systeem geldig, volledig en consistent is. Dit betekent dat alle belangrijke data-elementen voor een masterrecord beschikbaar moeten zijn. Zo mogen e-mailadressen of andere klantdetails niet ontbreken in klantrecords.

MDM gebruikt ook technieken voor data cleansing en profilering om de datakwaliteit te handhaven. Deze technieken ruimen dubbele masterrecords op en corrigeren fouten en ongeldige opmaak.

5. Masterdatarepository

Een masterdatarepository is de plek waar alle cruciale data over je zakelijke entiteiten wordt opgeslagen en beheerd op een goed georganiseerde en gestandaardiseerde manier. Het slaat alle datarecords op voor entiteiten zoals producten, leveranciers, klanten, medewerkers en locaties.

Hier heeft elke entiteit één enkel masterrecord met volledige informatie. Daarnaast bevat de repository alle data-elementen, datapunten en andere attributen en details over deze entiteiten.

6. Databeveiliging

Master data management zet verschillende beveiligingsmaatregelen in om data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang en wijzigingen. Deze maatregelen omvatten:

• Granulaire toegangscontrole: Dit beperkt wie data kan bekijken en bewerken binnen de masterdatarepository, zodat alleen geautoriseerd personeel toegang heeft tot gevoelige informatie.
• Data-encryptie en audittrails: Encryptie beschermt data in rust en tijdens transport, terwijl audittrails gebruikersactiviteiten loggen om wijzigingen binnen de masterdatarepository te monitoren en te volgen. Dit helpt ongeautoriseerde toegang en wijzigingen te detecteren en te voorkomen.
• Nalevingshandhaving: MDM-systemen handhaven naleving van relevante privacyregels, zoals de AVG, door vooraf gedefinieerde controles te implementeren om gevoelige data te beschermen en gebruikersrechten te definiëren. Zo voldoet de organisatie aan wettelijke en regelgevende vereisten.

7. Datamapping

Datamapping is een ander onmisbaar onderdeel van master data management. Het integreert data uit meerdere bronnen in een consistente en volledige weergave binnen de masterdatarepository.

Het koppelt data-elementen over domeinen en systemen heen aan hun overeenkomstige velden binnen de repository. Zo komen alle datawaarden overeen met het formaat en de structuur die in de MDR zijn gedefinieerd.

Wat zijn de voordelen van Master Data Management?

Master data management kan de algehele databeheerpraktijken van je organisatie verbeteren. Dit zijn de belangrijkste voordelen:

Verbeterde datakwaliteit

MDM bewaakt consistentie en nauwkeurigheid in alle gekoppelde systemen binnen een organisatie. Dit betekent dat je schonere en betrouwbaardere data hebt voor analyses en om de juiste beslissingen te nemen.

Efficiëntie

MDM stroomlijnt databeheer en onderhoudt enkele gecentraliseerde bronnen van waarheid voor cruciale data-elementen. Daardoor worden de tijd en inspanning die nodig zijn voor het afstemmen van data, datainvoer en databeheer aanzienlijk verminderd in meerdere systemen en afdelingen.

Naleving van regelgeving

De meeste sectoren zijn onderworpen aan strikte regels rond privacy, beveiliging en governance. MDM helpt ervoor te zorgen dat een organisatie voldoet door volledige en nauwkeurige data bij te houden met betrekking tot vertrouwelijkheidsregels.

Het helpt organisaties ook om consistente databeheerpraktijken op te zetten om aan wet- en regelgeving te voldoen. Zorgen dat klantrecords consistent en nauwkeurig zijn in CRM-, facturerings- en marketingsystemen helpt te voldoen aan regels die nauwkeurige administratie vereisen.

Gestroomlijnde operaties

MDM vereenvoudigt complexe datacontext door alle eerder uiteenlopende typen, formaten en structuren van data in één weergave samen te brengen. Deze enkele weergave van het datamodel bevordert naadloze crossfunctionele samenwerking, betere afstemming tussen afdelingen en soepele ondersteuning van bedrijfsprocessen.

Minder extra kosten

MDM verlaagt onnodige kosten voor databeheer door de datakwaliteit te optimaliseren. Denk aan kosten die samenhangen met handmatige datainvoer, fouten en inconsistenties in data, de kosten van reconciliatie-inspanningen, boetes wegens regelgeving en inefficiëntie door datasilo’s.

Daardoor kunnen organisaties middelen correct toewijzen en het beoogde rendement op datainvesteringen behalen.

Wat zijn strategieën en best practices voor Master Data Management?

Wanneer je een master data management-systeem in je organisatie implementeert, moet je strategisch plannen om de functies te versterken en het potentieel te maximaliseren.

Formuleer duidelijke doelstellingen en scope

Bepaal eerst welke doelen je met master data management wilt bereiken. Er kunnen specifieke uitdagingen zijn die je wilt aanpakken. Noteer ook de masterdata-entiteiten die specifiek en cruciaal zijn voor jouw bedrijf (bijv. klanten, producten, locaties).

Dit helpt je om middelen te prioriteren en ervoor te zorgen dat het master data management-systeem zich richt op de data met de grootste impact.

Investeer in de juiste technologie

Er zijn veel master data management-platforms, en om in de juiste te investeren beoordeel je ze op een paar belangrijke kenmerken. Stel jezelf vragen over de sterke punten – ligt de nadruk op diepgaande datacleaning en standaardisatie of is het vooral gericht op datagovernance?

Controleer bovendien de integratiemogelijkheden. Het moet goed kunnen koppelen met je bestaande ERP-, CMS- of andere datawarehousesystemen om je een volledig beeld van je data te geven.

Stel een datagovernanceframework op

Een datagovernanceframework stelt regels op voor wie toegang heeft tot de data en welke datakwaliteitsnormen in je organisatie worden gevolgd.

De master data management-dienst die je kiest, zal dit governanceframework volgen om een consistent dataformaat af te dwingen. Het is dus belangrijk om het juiste datagovernanceframework vast te stellen, omdat dit uniformiteit tussen afdelingen bevordert. Wil je meer leren over vertrouwen opbouwen in data met datagovernance, luister dan naar onze podcastaflevering Building Trust in Data with Data Governance.

Implementeer datastandaardisatie

Je organisatie moet duidelijke datastandaarden hebben voor alle masterdata-entiteiten. Dit omvat het definiëren van dataformaten, zoals hoe het adres van een klant in de MDR moet worden opgeslagen.

Er zullen enkele gangbare terminologieën zijn. Er kan ook een standaardschema voor codering zijn dat uniek is voor je organisatie en dat je in alle afdelingen wilt handhaven.

Dit alles valt onder datastandaardisatie, wat ervoor zorgt dat alle data van de organisatie in de MDR volgens dezelfde datadefinities wordt opgeslagen.

Monitor en verbeter continu

Zodra je MDM in je organisatie hebt geïmplementeerd, moet je regelmatig de gebruiksadoptie (het aantal mensen dat MDM en de functionaliteiten actief gebruikt), datakwaliteitsstatistieken en systeemprestaties monitoren.

Zo kun je verbeterpunten identificeren en je master data management-strategie bijstellen op basis van je bedrijfsbehoeften en databeheerpraktijken.

Verhoog de skills van je teams 

De effectieve implementatie van master data management vereist niet alleen de juiste tools, maar ook de juiste skills. Bedrijven zien een steeds grotere vraag naar datanauwkeurigheid, governance en integratie, dus het is essentieel dat je team over de kennis beschikt om data te beheren en te optimaliseren.

DataCamp for Business biedt uitgebreide leerlijnen die zijn ontworpen om je personeel te upskillen in databeheer, governance en analyse. Met cursussen die kernconcepten behandelen zoals datakwaliteit, integratie en beveiliging, is je team voorbereid om masterdata efficiënt en met vertrouwen te beheren.

Vraag vandaag nog een demo aan en geef je organisatie de kracht om het volledige potentieel van MDM te benutten door te investeren in training die zowel persoonlijke groei als bedrijfsdoelen ondersteunt.

Wat zijn enkele uitdagingen van Master Data Management?

Er zijn enkele uitdagingen rond master data management die je kunt aanpakken door je goed voor te bereiden en te weten hoe je ze tegengaat. 

Schaalbaarheid en flexibiliteit

MDM-systemen die niet schaalbaar zijn, kunnen geen groei in data opvangen naarmate de bedrijfsbehoeften evolueren. Voor langdurig succes moet je een MDM-systeem kiezen dat zich kan aanpassen aan toenemende datavolumes en kan integreren met nieuwe applicaties.

Gebruikersadoptie en verandermanagement

Medewerkers meekrijgen en laten wennen aan master data management kan lastig zijn als ze verandering schuwen. Om hen te stimuleren MDM binnen de organisatie te gebruiken, moet je uitgebreide training geven, vertrouwen opbouwen en eventuele zorgen wegnemen.

Je kunt deze uitdagingen ook aanpakken door zorgvuldig te plannen en tegenmaatregelen uit te voeren, zodat de implementatie van master data management binnen je organisatie probleemloos verloopt.

Welke Master Data Management-banen zijn er?

MDM heeft veel banen gecreëerd en biedt uiteenlopende carrièremogelijkheden voor professionals met databeheer-skills. Dit zijn enkele veelvoorkomende MDM-functies en -rollen:

Juniorfuncties 

• Master Data Management Specialist/Analyst
• Data Steward
• Data Quality Analyst
• Data Integration Specialist
• MDM-systeembeheerder

Seniorfuncties

• 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 op MDM)

Wat zijn veelgebruikte Master Data Management-tools?

Laten we kijken naar enkele van de meest gebruikte master data management-tools in de industrie:

Er zijn volop master data management-oplossingen op de markt. Om de beste MDM-oplossing te kiezen, beoordeel je de bedrijfsbehoeften, het budget en de bestaande IT-infrastructuur van je organisatie.

Tot slot

Master Data Management zorgt voor een betrouwbare en geconsolideerde kijk op data binnen de hele organisatie. Daardoor kunnen data scientists en stewards nauw samenwerken aan complete en consistente datasets.

Als je je begrip van deze en soortgelijke concepten wilt verdiepen, kan een cursus databeheerconcepten waardevolle inzichten bieden in de frameworks en methodologieën die MDM ondersteunen.

Bovendien is inzicht in principes van datagovernance behulpzaam voor een succesvolle MDM-implementatie. Inschrijven voor een cursus datagovernanceconcepten geeft je de kennis om nauwkeurigheid, consistentie en beveiliging van data binnen je organisatie te waarborgen.

Veel leerplezier, en houd je data op orde!