Master Data Management là gì? Mọi điều các chuyên gia dữ liệu cần biết

Master Data Management là gì?

Các thành phần của master data management. Nguồn: STIBO Systems

Master data management đề cập đến quy trình tạo một bản ghi duy nhất cho mỗi thực thể kinh doanh, như khách hàng, cửa hàng hoặc sản phẩm, từ nhiều nguồn và ứng dụng dữ liệu nội bộ lẫn bên ngoài. Điều này cung cấp cái nhìn chính xác về dữ liệu của tổ chức từ hồ sơ chủ.

Giả sử bạn làm việc tại một công ty và phải phân tích dữ liệu khách hàng. Bạn nhận thấy dữ liệu của một khách hàng cụ thể – ví dụ, Joseph – nằm rải rác ở nhiều nguồn và hệ thống. Tuy nhiên, dữ liệu này có vài vấn đề và điểm không nhất quán:

• Quy ước đặt tên không nhất quán: Các hệ thống và phòng ban khác nhau ghi nhận cùng một khách hàng nhưng biến thể tên (Josef, Joe, Joey).
• Nhiều mã định danh: Joseph đã dùng nhiều địa chỉ email để mua hàng, có thể dẫn đến hồ sơ bị phân mảnh và trùng lặp.
• Chênh lệch dữ liệu: Khác biệt nhỏ về mã sản phẩm giữa các hệ thống khiến việc theo dõi chính xác giao dịch và hành vi của khách hàng trở nên khó khăn.

Do những chênh lệch này, có thể tồn tại các mục trùng lặp, khiến khó có được bức tranh rõ ràng về Joseph.

Nhưng giả sử tổ chức của bạn tuân thủ các thực tiễn tốt nhất về master data management. Khi đó, bạn sẽ thấy mọi dữ liệu quan trọng về Joseph đều được liên kết với một nguồn sự thật duy nhất hay điểm tham chiếu chung, gọi là hồ sơ chủ. Điều này giúp bạn nhanh chóng xác định khách hàng cụ thể này trong tập dữ liệu.

Các thành phần chính của Master Data Management là gì?

Các thành phần chính thường gặp của MDM gồm tính nhất quán ngữ nghĩa, đồng bộ dữ liệu, quản trị dữ liệu (data stewardship), chất lượng dữ liệu và nhiều yếu tố khác. Hãy cùng xem từng phần.

1. Tính nhất quán ngữ nghĩa

Tính nhất quán ngữ nghĩa thiết lập và áp dụng chuẩn định dạng và diễn giải dữ liệu nhất quán để việc xử lý, phân tích dữ liệu diễn ra trơn tru. Ví dụ, bạn làm cho một công ty bán lẻ XYZ có hệ thống master data management.

Khi xem dữ liệu bán hàng từ cửa hàng thương mại điện tử, bạn thấy thuật ngữ “customer discount” biểu thị phần trăm giảm giá tại bước thanh toán.

Nhưng có một điểm khác.

Khi xem dữ liệu chương trình khách hàng thân thiết, thuật ngữ “customer discount” lại chỉ điểm thưởng tích lũy từ các lần mua trước và có thể đổi trong tương lai.

Một phương pháp để đạt tính nhất quán ngữ nghĩa là xác định từ đồng âm (cùng từ, nghĩa khác) và thiết lập quy tắc nghiệp vụ cho thuật ngữ "customer discount" trong từng ngữ cảnh cụ thể.

2. Đồng bộ dữ liệu

Đồng bộ dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau. Nguồn

Đồng bộ dữ liệu giúp mọi dữ liệu được cập nhật và đảm bảo mọi thay đổi được phản ánh chính xác trên toàn bộ kho dữ liệu chủ.

Ví dụ, khi khách hàng mới đăng ký dịch vụ thuê bao, họ điền thông tin trong quy trình đăng ký trực tuyến. Khi hoàn tất, việc đồng bộ dữ liệu chủ sẽ thực hiện:

• Nhận diện hồ sơ khách hàng mới: Ghi nhận có khách hàng mới đăng ký và đã tạo một bản ghi mới.
• Chuyển đổi dữ liệu: Chuyển dữ liệu khách hàng mới sang định dạng và cấu trúc chuẩn phù hợp với yêu cầu của hệ thống thanh toán. Bước này rất quan trọng để duy trì tính nhất quán giữa các hệ thống.
• Phân phối dữ liệu: Gửi dữ liệu khách hàng đã chuyển đổi đến mọi hệ thống liên quan, như hệ thống thanh toán và cổng khách hàng.
• Tích hợp dữ liệu: Mỗi hệ thống kết nối sẽ tích hợp dữ liệu khách hàng nhận được vào cơ sở dữ liệu của mình, đảm bảo tất cả hệ thống đều có thông tin mới nhất và nhất quán.

3. Quản trị dữ liệu (Data stewardship)

Data stewardship đề cập đến trách nhiệm và quyền sở hữu được giao cho các phòng ban hoặc cá nhân đối với những miền dữ liệu cụ thể trong kho dữ liệu chủ.

Giả sử bạn, với vai trò nhà khoa học dữ liệu, được yêu cầu làm sạch dữ liệu khách hàng trong hệ thống MDM. Khi đó, đội marketing sẽ là đơn vị quản trị dữ liệu, có thể hướng dẫn bạn về các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu, như định dạng email hợp lệ.

Sự phối hợp này sẽ cải thiện chất lượng dữ liệu và bảo đảm nỗ lực làm sạch của bạn phù hợp với những nền tảng về quản trị dữ liệu. Nếu bạn muốn nắm vững các nền tảng quản trị dữ liệu, bạn có thể tải cheat sheet tại đây.

4. Chất lượng dữ liệu

Đặc tính định tính của dữ liệu chất lượng cao. Nguồn

Chất lượng dữ liệu đảm bảo dữ liệu chủ trong hệ thống MDM là hợp lệ, đầy đủ và nhất quán. Điều này ngụ ý mọi phần tử dữ liệu quan trọng cho một hồ sơ chủ đều phải có. Ví dụ, địa chỉ email hoặc các chi tiết khác về khách hàng không được thiếu trong hồ sơ khách hàng.

MDM cũng sử dụng các kỹ thuật làm sạch và lập hồ sơ dữ liệu để duy trì chất lượng dữ liệu. Những kỹ thuật này loại bỏ bản ghi chủ trùng lặp và sửa lỗi, định dạng không hợp lệ.

5. Kho dữ liệu chủ

Kho dữ liệu chủ là nơi lưu trữ và quản lý tất cả dữ liệu quan trọng về các thực thể kinh doanh theo cách có tổ chức và tiêu chuẩn hóa. Nó lưu mọi bản ghi dữ liệu cho các thực thể như sản phẩm, nhà cung cấp, khách hàng, nhân viên và địa điểm.

Tại đây, mỗi thực thể có một hồ sơ chủ duy nhất với thông tin đầy đủ. Ngoài ra, kho còn chứa mọi phần tử dữ liệu, điểm dữ liệu và các thuộc tính, chi tiết khác về những thực thể này.

6. Bảo mật dữ liệu

Master data management triển khai nhiều biện pháp bảo mật khác nhau để bảo vệ dữ liệu khỏi truy cập và chỉnh sửa trái phép. Các biện pháp gồm:

• Kiểm soát truy cập chi tiết (granular): Giới hạn ai có thể xem và chỉnh sửa dữ liệu trong kho dữ liệu chủ, đảm bảo chỉ nhân sự được ủy quyền mới truy cập được thông tin nhạy cảm.
• Mã hóa dữ liệu và nhật ký kiểm toán: Mã hóa bảo vệ dữ liệu khi lưu trữ và khi truyền, còn nhật ký kiểm toán ghi lại hoạt động người dùng để giám sát và theo dõi mọi thay đổi trong kho dữ liệu chủ. Điều này giúp phát hiện và ngăn chặn truy cập, chỉnh sửa trái phép.
• Thực thi tuân thủ: Hệ thống MDM thực thi tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu liên quan, như GDPR, bằng cách triển khai các kiểm soát được định nghĩa sẵn để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và xác định quyền người dùng. Điều này đảm bảo tổ chức tuân thủ các yêu cầu pháp lý và quy định.

7. Ánh xạ dữ liệu (Data mapping)

Ánh xạ dữ liệu là một thành phần vô cùng giá trị của master data management. Nó tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào một cái nhìn nhất quán và đầy đủ trong kho dữ liệu chủ.

Nó liên kết các phần tử dữ liệu giữa các miền và hệ thống với trường tương ứng trong kho. Điều này đảm bảo mọi giá trị dữ liệu phù hợp với định dạng và cấu trúc được xác định trong MDR.

Lợi ích của Master Data Management là gì?

Master data management có thể cải thiện thực tiễn quản lý dữ liệu tổng thể của tổ chức bạn. Hãy xem các lợi ích chính:

Cải thiện chất lượng dữ liệu

MDM duy trì tính nhất quán và độ chính xác trên tất cả hệ thống kết nối trong tổ chức. Điều này có nghĩa bạn sẽ có dữ liệu sạch hơn, đáng tin cậy hơn để phân tích và ra quyết định đúng đắn.

Hiệu quả

MDM hợp lý hóa quản lý dữ liệu và duy trì các nguồn sự thật tập trung duy nhất cho những phần tử dữ liệu trọng yếu. Nhờ đó, thời gian và công sức cần để đối soát dữ liệu, nhập liệu và bảo trì dữ liệu được giảm đáng kể trên nhiều hệ thống, phòng ban.

Tuân thủ quy định

Hầu hết các ngành đều chịu sự quản lý chặt chẽ về quyền riêng tư, bảo mật và quản trị dữ liệu. MDM giúp đảm bảo tổ chức tuân thủ bằng cách duy trì dữ liệu đầy đủ và chính xác liên quan đến các quy tắc bảo mật.

Nó cũng giúp tổ chức thiết lập thực tiễn quản lý dữ liệu nhất quán để đảm bảo tuân thủ quy định. Đảm bảo hồ sơ khách hàng nhất quán và chính xác trên hệ thống CRM, thanh toán và marketing giúp tuân thủ các quy định yêu cầu lưu trữ hồ sơ chính xác.

Vận hành tinh gọn

MDM đơn giản hóa bối cảnh dữ liệu phức tạp bằng cách quy tụ trong một khung nhìn tất cả các loại, định dạng và cấu trúc dữ liệu trước đây rời rạc. Khung nhìn đơn nhất này về mô hình dữ liệu giúp tăng cường hợp tác liên chức năng, phối hợp phòng ban tốt hơn và hỗ trợ quy trình kinh doanh trơn tru.

Giảm chi phí phát sinh

MDM cắt giảm các chi phí quản lý dữ liệu không cần thiết bằng cách tối ưu hóa chất lượng dữ liệu. Những chi phí này có thể gồm nhập liệu thủ công, lỗi và không nhất quán trong dữ liệu, chi phí đối soát, phạt do vi phạm quy định, và kém hiệu quả vì các silo dữ liệu.

Trên thực tế, MDM cho phép tổ chức phân bổ nguồn lực đúng chỗ và đạt được lợi tức đầu tư cho dữ liệu như mong muốn.

Chiến lược và thực tiễn tốt nhất về Master Data Management là gì?

Khi triển khai hệ thống master data management trong tổ chức, bạn cần lên kế hoạch chiến lược để tăng cường chức năng và tối đa hóa tiềm năng của nó.

Xác định mục tiêu và phạm vi rõ ràng

Trước hết, bạn cần xác định mục tiêu muốn đạt được với master data management. Có thể có những thách thức cụ thể bạn muốn giải quyết. Bạn cũng phải liệt kê các thực thể dữ liệu chủ cụ thể và quan trọng đối với doanh nghiệp (ví dụ: khách hàng, sản phẩm, địa điểm).

Điều này sẽ giúp bạn ưu tiên nguồn lực và đảm bảo hệ thống master data management tập trung vào dữ liệu có tác động lớn nhất.

Đầu tư vào công nghệ phù hợp

Có rất nhiều nền tảng master data management, và để đầu tư đúng, bạn cần đánh giá dựa trên một số tính năng quan trọng. Hãy tự hỏi về điểm mạnh của nó – liệu nó tập trung sâu vào làm sạch và tiêu chuẩn hóa dữ liệu hay trọng tâm chính là quản trị dữ liệu.

Ngoài ra, hãy kiểm tra khả năng tích hợp. Nền tảng nên kết nối tốt với ERP, CMS hoặc các hệ thống kho dữ liệu hiện có để cho bạn bức tranh đầy đủ về dữ liệu.

Thiết lập khung quản trị dữ liệu

Khung quản trị dữ liệu đặt ra quy tắc về ai có thể truy cập dữ liệu và tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu sẽ được áp dụng trên toàn tổ chức.

Dịch vụ master data management bạn chọn sẽ tuân theo khung quản trị dữ liệu này để áp đặt định dạng dữ liệu nhất quán. Vì vậy, việc thiết lập khung phù hợp là quan trọng, vì làm vậy sẽ thúc đẩy tính đồng nhất giữa các phòng ban. Để tìm hiểu thêm về xây dựng niềm tin vào dữ liệu với quản trị dữ liệu, bạn có thể nghe tập podcast Building Trust in Data with Data Governance của chúng tôi.

Triển khai tiêu chuẩn hóa dữ liệu

Tổ chức của bạn phải có các tiêu chuẩn dữ liệu rõ ràng cho tất cả thực thể dữ liệu chủ. Điều này bao gồm việc xác định định dạng dữ liệu, chẳng hạn địa chỉ của khách hàng sẽ được lưu trong MDR như thế nào.

Sẽ có một số thuật ngữ chung. Cũng có thể có một sơ đồ mã hóa tiêu chuẩn độc nhất cho tổ chức mà bạn muốn duy trì trên tất cả phòng ban.

Tất cả những điều này nằm trong tiêu chuẩn hóa dữ liệu, giúp đảm bảo dữ liệu của tổ chức trong MDR được lưu theo cùng định nghĩa dữ liệu.

Liên tục giám sát và cải tiến

Khi đã triển khai MDM trong tổ chức, bạn cần thường xuyên theo dõi tỷ lệ chấp nhận của người dùng (số người dùng MDM và các chức năng của nó một cách chủ động), các chỉ số chất lượng dữ liệu và hiệu năng hệ thống.

Bằng cách này, bạn có thể xác định các lĩnh vực cần cải thiện và điều chỉnh chiến lược master data management dựa trên nhu cầu kinh doanh và thực tiễn quản lý dữ liệu.

Nâng cao kỹ năng cho đội ngũ 

Triển khai master data management hiệu quả không chỉ cần công cụ phù hợp mà còn cần kỹ năng phù hợp. Doanh nghiệp đang đối mặt với nhu cầu ngày càng tăng về độ chính xác, quản trị và tích hợp dữ liệu, nên việc đảm bảo đội ngũ của bạn có kiến thức để quản lý và tối ưu dữ liệu là điều thiết yếu.

DataCamp for Business cung cấp các lộ trình học toàn diện được thiết kế để nâng cao kỹ năng lực lượng lao động của bạn về quản lý, quản trị và phân tích dữ liệu. Với các khóa học bao quát những khái niệm then chốt như chất lượng, tích hợp và bảo mật dữ liệu, đội ngũ của bạn sẽ sẵn sàng quản lý dữ liệu chủ một cách hiệu quả và tự tin.

Yêu cầu demo ngay hôm nay và trao quyền cho tổ chức của bạn khai thác tối đa tiềm năng của MDM bằng cách đầu tư vào đào tạo hỗ trợ cả phát triển cá nhân lẫn mục tiêu kinh doanh.

Một số thách thức của Master Data Management là gì?

Có một vài thách thức liên quan đến master data management, có thể được giải quyết bằng cách chuẩn bị kỹ và biết cách ứng phó. 

Khả năng mở rộng và linh hoạt

Những hệ thống MDM không thể mở rộng sẽ không đáp ứng được việc gia tăng dữ liệu khi nhu cầu kinh doanh phát triển. Để thành công dài hạn, bạn phải chọn hệ thống MDM có thể thích ứng với khối lượng dữ liệu tăng và tích hợp với các ứng dụng mới.

Sự tiếp nhận của người dùng và quản lý thay đổi

Việc thuyết phục nhân viên tham gia và thích nghi với master data management có thể là thách thức nếu họ e ngại thay đổi. Để khuyến khích họ sử dụng MDM trong tổ chức, bạn cần đào tạo toàn diện, tạo sự tự tin và giải quyết mọi băn khoăn.

Bạn cũng có thể giải quyết các thách thức này bằng cách lập kế hoạch cẩn thận và triển khai các hoạt động đối ứng để đảm bảo việc triển khai master data management trong tổ chức diễn ra suôn sẻ.

Một số công việc liên quan đến Master Data Management là gì?

MDM đã tạo ra nhiều việc làm trên thị trường và mang đến nhiều cơ hội nghề nghiệp cho các chuyên gia có kỹ năng quản lý dữ liệu. Dưới đây là một số công việc và vai trò MDM phổ biến:

Vị trí cấp junior 

• Chuyên viên/Chuyên tích Master Data Management
• Quản trị dữ liệu (Data Steward)
• Chuyên viên phân tích chất lượng dữ liệu
• Chuyên viên tích hợp dữ liệu
• Quản trị hệ thống MDM

Vị trí cấp senior

• Chuyên gia/Quản lý quản trị dữ liệu
• Kiến trúc sư dữ liệu/MDM
• Tư vấn giải pháp MDM
• Quản lý chất lượng dữ liệu
• Chuyên viên phân tích nghiệp vụ (MDM)
• Chuyên viên phân tích bảo mật dữ liệu (MDM)
• Chuyên viên phân tích kho dữ liệu (trọng tâm MDM)

Một số công cụ Master Data Management phổ biến là gì?

Hãy xem một số công cụ master data management được dùng nhiều trong ngành:

Có rất nhiều giải pháp master data management trên thị trường. Để chọn giải pháp MDM tốt nhất, hãy đánh giá nhu cầu kinh doanh, ngân sách và hạ tầng CNTT hiện tại của tổ chức bạn.

Kết luận

Master Data Management áp đặt một cái nhìn đáng tin cậy và hợp nhất về dữ liệu trên toàn tổ chức. Nhờ đó, các nhà khoa học dữ liệu và quản trị dữ liệu có thể phối hợp chặt chẽ trên các tập dữ liệu đầy đủ và nhất quán.

Nếu bạn muốn đào sâu hiểu biết về những khái niệm này và tương tự, việc tham gia khóa học các khái niệm quản lý dữ liệu có thể mang lại những hiểu biết giá trị về các khung và phương pháp nền tảng của MDM.

Ngoài ra, hiểu các nguyên tắc quản trị dữ liệu cũng hữu ích cho việc triển khai MDM thành công. Đăng ký khóa học các khái niệm quản trị dữ liệu sẽ trang bị cho bạn kiến thức để đảm bảo độ chính xác, nhất quán và bảo mật dữ liệu trong tổ chức.

Chúc bạn học tốt và luôn giữ dữ liệu ngăn nắp!