Что такое MDM и почему это важно для современных компаний?

В динамично меняющемся бизнес-ландшафте XXI века данные стали новым «нефтяным» ресурсом. В этом контексте понимание и умение эффективно управлять ключевой информацией становится не просто ценностью, но и стратегическим приоритетом для любой организации. Именно в этом аспекте Master Data Management, или MDM, приходит на помощь.

MDM — это не просто технология или инструмент. Это концепция, методология, которая подразумевает централизованное управление ключевыми данными организации: о клиентах, продуктах, поставщиках, работниках и так далее. Эти данные являются основой для принятия решений на всех уровнях — от операционного до стратегического.

Важность MDM для организации сложно переоценить. Ошибочные или устаревшие данные могут стать причиной серьезных финансовых потерь, репутационных рисков и упущенных возможностей на рынке. При этом правильно организованный процесс управления данными может стать конкурентным преимуществом, позволяя быстрее адаптироваться к изменениям, эффективнее удовлетворять потребности клиентов и оптимизировать внутренние бизнес-процессы.

В эпоху цифровизации и Big Data именно MDM позволяет компаниям не утонуть в потоке информации, а использовать ее в свою пользу, превращая данные в актив и стратегический ресурс.

Что такое MDM

MDM (Master Data Management) – это прежде всего комплекс: процессы, инструменты, методы и регламенты, которые предоставляют и поддерживают единую точку ссылки на ключевые данные, которые организация имеет в своем владении. MDM призвано улучшить качество и эффективность управления данными, объединяя их из различных источников в единую структуру.

Когда речь идет об «управлении справочниками», на уме, вероятно, имеется в виду управление данными, которые часто служат как ссылочная информация для других систем и процессов. Например, справочник клиентов, продуктов или поставщиков. Такие справочники часто используются для обеспечения единообразия и стандартности данных.

Рассмотрим основные принципы и преимущества MDM:

1. Централизация данных. MDM обеспечивает единую точку управления ключевыми данными, что позволяет организациям иметь одно источник истины.

2. Качество данных. С помощью MDM можно улучшить качество данных, устраняя дубликаты, ошибки и несоответствия.

3. Совместимость.MDM может содействовать интеграции различных бизнес-приложений и систем.

4. Согласованность. Организации могут обеспечить, чтобы данные были согласованы на протяжении всей их жизненного цикла.

5. Быстрое принятие решений. Так как данные являются точными и актуальными, руководители могут принимать решения быстрее и с большей уверенностью.

6. Соблюдение нормативных требований. MDM может помочь организациям следовать законодательным и регулятивным требованиям, таким как GDPR.

MDM может включать в себя различные технологии, такие как базы данных, инструменты качества данных, интеграции и др. Также важно учитывать организационные и культурные аспекты, так как MDM часто требует изменений в том, как организация работает с данными.

Процесс управления данными

Процесс управления данными часто включает в себя ряд этапов и компонентов, направленных на обеспечение качества, целостности и доступности основных данных в организации. Под «основными данными» понимаются критически важные данные, которые обычно используются на протяжении многих бизнес-процессов и систем, такие как данные о клиентах, продуктах, поставщиках и другие.

Основные этапы и компоненты процесса управления данными MDM:

• Определение и моделирование данных. На этом этапе определяются ключевые объекты данных (например, клиент или номенклатура) и их атрибуты. Создается модель данных, которая будет служить основой для системы MDM.
• Сбор данных. Данные собираются из различных источников, таких как CRM-системы, ERP, базы данных, складские и бухгалтерские системы и другие.
• Очистка и стандартизация. Данные проверяются на наличие ошибок, дубликатов и прочих проблем. Применяются инструменты и методы для улучшения качества данных.
• Обогащение данных. Может включать в себя добавление дополнительной информации к данным или их ассоциацию с другими данными.
• Согласование. Этап, на котором идентифицируются и устраняются дубликаты, и обеспечивается, чтобы данные были целостными и единообразными.
• Централизация. Данные хранятся в централизованной системе MDM, которая служит единой точкой истины.
• Распространение. Основные данные распространяются на другие системы и приложения в организации, обеспечивая их актуальность везде.
• Управление жизненным циклом. Основные данные регулярно проверяются, обновляются и, при необходимости, архивируются или удаляются.
• Безопасность и управление доступом. Обеспечивается защита данных и контроль доступа к ним.
• Мониторинг и управление качеством. Регулярное отслеживание качества данных и применение корректирующих мер при необходимости.
• Управление изменениями. При внесении изменений в основные данные, они должны быть правильно отражены во всех системах, которые их используют.
• Обратная связь и постоянное улучшение. На основе отзывов пользователей и анализа эффективности системы MDM вносятся соответствующие корректировки.

Эти этапы и компоненты могут варьироваться в зависимости от конкретной системы MDM, требований организации и используемых технологий.

Методы управления данными

Методы управления данными разрабатывались и эволюционировали в течение десятилетий в различных областях исследований, индустриях и даже учебных заведениях. С течением времени методы управления данными становились все более сложными и разнообразными, адаптируясь к изменяющимся потребностям бизнеса и технологическому прогрессу.

Разработка методов управления данными — это глобальное явление, и многие страны вносят вклад в эту область. Однако определенные страны и регионы исторически занимали лидирующие позиции в сфере информационных технологий и управления данными, например США, Германия, Великобритания и Франция, некоторые страны азиатско-тихоокеанский регион, Индия, Австралия и Канада.

Методы управления данными обозначают, как правило, стратегии, подходы и практики, используемые для обеспечения качества, целостности, доступности и безопасности основных данных. Вот некоторые из распространенных методов:

• Методология одной точки истины (Single Version of the Truth). Целью этой методологии является обеспечение того, чтобы у организации был единственный источник данных, который является авторитетным и актуальным.
• Data Governance (Управление данными). Это набор политик, процедур и стандартов, направленных на управление доступом, качеством, целостностью и безопасностью данных. Включает в себя определение ролей и ответственностей участников процесса.
• Data Cleansing (Очистка данных). Процессы и инструменты, используемые для обнаружения и коррекции (или удаления) ошибок и неточностей в данных, чтобы улучшить их качество.
• Data Profiling (Профилирование данных). Анализ данных для выявления и понимания их структуры, отношений, зависимостей, а также для выявления возможных аномалий и проблем в данных.
• Data Enrichment (Обогащение данных). Процесс добавления новой или дополнительной информации к существующим данным, чтобы улучшить их точность или полноту.
• Data Matching (Согласование данных). Процесс нахождения, согласования и слияния данных из разных источников.
• Hierarchy Management (Управление иерархиями). Управление иерархическими структурами в данных, такими как организационные структуры или категории продуктов.
• Reference Data Management (Управление ссылочными данными). Специализированный подход к управлению данными, который сосредоточен на управлении общими данными, используемыми в нескольких местах, такими как коды стран, валюты и т. д.
• Security and Access Management (Управление безопасностью и доступом). Обеспечение правильного уровня доступа к данным, защиты от несанкционированного доступа, а также соблюдение нормативных требований.
• Audit and Compliance (Аудит и соответствие требованиям). Отслеживание изменений в данных, проверка соблюдения стандартов качества и регулятивных требований.

Каждая организация может адаптировать или комбинировать различные методы в зависимости от своих потребностей, особенностей деятельности и целей управления данными.

Регламенты управления данными

Для эффективного управления данными, как правило, разрабатываются политики и стандарты. Эти документы предоставляют рамки и руководящие принципы для обеспечения качества, целостности, доступности и безопасности основных данных.

Ниже приведены типичные политики и стандарты, которые могут быть разработаны для MDM:

• Политика качества данных. Определение ожиданий и стандартов к качеству данных, включая точность, полноту, своевременность и целостность.
• Политика конфиденциальности данных. Устанавливает правила обработки личных и конфиденциальных данных, обеспечивая их защиту и соблюдение законодательства.
• Стандарты наименования. Указания по единообразному и понятному именованию данных, атрибутов и сущностей.
• Стандарты классификации. Определение структуры и категорий для классификации данных.
• Стандарты метаданных. Указания по документированию и описанию данных, включая их происхождение, структуру, отношения и другую сопутствующую информацию.
• Политика управления жизненным циклом данных. Определение процессов создания, обновления, архивации и удаления данных.
• Политика доступа и безопасности. Определение правил предоставления доступа к данным, уровней доступа и механизмов аутентификации и авторизации.
• Стандарты согласования и очистки данных. Процедуры и критерии для обработки дубликатов, исправления ошибок и обогащения данных.
• Политика аудита и контроля. Механизмы отслеживания изменений данных, их проверки на соответствие стандартам и регулятивным требованиям.
• Политика интеграции. Руководство по интеграции данных между различными системами и источниками, обеспечивая их согласованность и актуальность.
• Стандарты обработки исключений. Процедуры и практики, когда данные не соответствуют установленным стандартам или возникают другие проблемы.
• Политика ответственности. Определение ролей и ответственности различных участников процесса управления данными (например, стюарды данных, владельцы данных и др.).

Разработка и применение этих политик и стандартов помогает организациям обеспечивать единообразие, качество и надежность своих данных, что в свою очередь влияет на эффективность бизнес-процессов и принятие решений.

Инструменты управления данными

Инструменты MDM разрабатываются или приобретаются специально для обеспечения централизованного управления ключевыми данными организации, такими как информация о клиентах, продуктах, поставщиках и другие. Эти инструменты обеспечивают стандартизацию, очистку, согласование и распространение данных между различными системами и приложениями.

Рассмотрим несколько функциональных возможностей, которые обычно предоставляют инструменты MDM:

• Моделирование данных. Поддержка разработки и управления моделями данных, включая определение атрибутов, отношений и иерархий.
• Очистка данных. Алгоритмы и инструменты для выявления и устранения ошибок, дубликатов и других проблем в данных.
• Согласование данных. Процессы и механизмы для идентификации и устранения дублей и обеспечения единообразия данных.
• Интеграция. Возможность интеграции с различными источниками данных, такими как ERP, CRM и другие системы.
• Управление жизненным циклом данных. Инструменты для управления созданием, обновлением, архивацией и удалением данных.
• Безопасность и управление доступом. Функционал для контроля доступа к данным на основе ролей и полномочий.
• Работа с иерархиями и отношениями. Возможности управления сложными иерархическими структурами и отношениями между данными.
• Версионирование. Поддержка сохранения и управления различными версиями данных.
• Мониторинг и отчетность. Инструменты для мониторинга качества данных и генерации отчетов.
• Бизнес-процессы. Встроенные или интегрируемые средства для автоматизации бизнес-процессов, связанных с управлением данными.

Выбор конкретного инструмента MDM зависит от потребностей организации, существующего IT-ландшафта, бюджета и других факторов.

Отечественные системы управления данными MDM на платформе 1С:Предприятие

1С:Предприятие — это одна из самых популярных платформ для автоматизации учетных и управленческих задач в России. Учитывая разнообразие задач, которые решаются на этой платформе, не удивительно, что разработчики создали и решения для управления данными MDM на её базе.

На платформе 1С:Предприятие разработаны различные конфигурации и решения для управления корпоративными данными (частично или более полно):

• 1С:MDM — это специализированное решение для управления данными мастера. Оно позволяет создавать единый справочник, синхронизировать данные из разных источников, управлять качеством данных и осуществлять их очистку.
• 1С:Управление холдингом — это специализированное решение для управления многопрофильными холдингами. Оно позволяет управлять данными на уровне всего холдинга, учитывая специфику работы различных дочерних компаний и структурных подразделений.
• БИТ.ФИНАНС — это решение разработано компанией «Первый Бит» и предназначено для автоматизации финансовой деятельности компаний. Оно также включает в себя функционал для управления данными, обеспечивая единое информационное пространство для финансовых операций.
• 1С:ERP Управление предприятием — это комплексное решение, предназначенное для автоматизации основных бизнес-процессов в средних и крупных компаниях. Оно включает в себя частично функции управления данными, а также другие корпоративные модули.
• 1С:Документооборот. Хотя основное предназначение этой системы — управление документами, она также предоставляет отдельные инструменты для управления данными, связанными с документами и учетом.
• Различные отраслевые и корпоративные решения на платформе 1С. Многие из них имеют встроенные или дополнительные модули для управления данными.

Дополнительно, благодаря гибкости платформы 1С:Предприятие, многие компании заказывают разработку индивидуальных решений для управления данными MDM под свои уникальные требования и специфику бизнеса.

Если вы рассматриваете возможность внедрения системы MDM на платформе 1С, рекомендуется проконсультироваться со специалистами или партнерами 1С для выбора наиболее подходящего решения для вашей организации.

Интеграционные шины для автоматизации управления данными MDM

Интеграционные шины, также известные как ESB (Enterprise Service Bus), играют ключевую роль в современных архитектурах интеграции. Они предоставляют средства для соединения разнородных систем в единую инфраструктуру.

В контексте автоматизации управления данными, ESB могут быть использованы в нескольких направлениях:

• Интеграция разнородных источников данных. У больших организаций часто есть множество систем, каждая из которых может содержать часть мастер-данных. Интеграционная шина помогает объединить эти данные из разных источников в единое хранилище MDM.
• Синхронизация данных. После того как данные были очищены и согласованы в системе MDM, они могут быть отправлены обратно в исходные системы или другие целевые системы. ESB может автоматизировать этот процесс синхронизации.
• Трансформация данных. Данные из разных систем могут иметь различные форматы и структуры. ESB предоставляют инструменты для трансформации данных, чтобы они соответствовали требуемым стандартам или форматам.
• Обработка событий. Если в одной из систем происходят изменения, которые могут повлиять на мастер-данные, ESB может обнаружить это и инициировать соответствующие процессы в системе MDM.
• Обеспечение качества данных. Некоторые интеграционные шины предоставляют инструменты для мониторинга и управления качеством данных, что может быть полезно для процессов MDM.
• Безопасность и управление доступом. ESB могут обеспечивать безопасную передачу данных между системами, а также контроль доступа к данным.
• Мониторинг и логирование. Для обеспечения качества данных и отслеживания изменений, ESB может логировать все транзакции и изменения, связанные с мастер-данными.

В целом, интеграционные шины упрощают и автоматизируют многие аспекты управления данными MDM, предоставляя единую платформу для интеграции, обработки и обмена данными между различными системами в организации.

Если вы рассматриваете возможность использовать интеграционные решения в своей организации, рекомендуется проконсультироваться со специалистами или партнерами для выбора наиболее подходящего решения для вашей организации.

Автоматизация управления данными

Процесс автоматизации функции управления данными — это сложный многокомпонентный процесс, который включает в себя ряд ключевых этапов.

Давайте рассмотрим типичные этапы этого процесса:

Формирования требований пользователей и разработка концепции АС:

• Определение бизнес-требований и целей MDM.
• Анализ существующей архитектуры данных и систем.
• Оценка качества данных.
• Выбор подходящего инструмента или платформы MDM.

Проектирование и прототипирование:

• Проектирование модели данных MDM.
• Определение иерархий, отношений и структур данных.
• Разработка политик и процедур управления данными.
• Планирование интеграции с другими системами.

Настройка и адаптация:

• Установка и настройка выбранной платформы или инструмента MDM.
• Разработка процессов очистки, согласования и интеграции данных.
• Настройка безопасности и управления доступом.
• Автоматизация бизнес-процессов, связанных с управлением данными.

Миграция и загрузка данных:

• Подготовка данных из исходных систем.
• Очистка, преобразование и загрузка данных в систему MDM.
• Согласование дубликатов и исправление ошибок.

Локальные и комплексное тестирование:

• Проверка корректности и качества данных.
• Тестирование интеграции с другими системами.
• Тестирование процессов управления данными и бизнес-процедур.

Подготовка к вводу в действие и опытная эксплуатация:

• Обучение пользователей и администраторов.
• Внедрение системы MDM в продуктивной среде.
• Мониторинг и оптимизация производительности.

Сопровождение:

• Отслеживание качества данных и исправление проблем.
• Осуществление аудита и контроля изменений данных.
• Обновление и адаптация системы при изменении бизнес-требований или условий.

Постпроектная оценка и оптимизация системы:

• Регулярный анализ эффективности системы MDM.
• Внесение изменений и улучшений на основе обратной связи от пользователей и изменений в бизнесе.
• Разработка дополнительных функций и возможностей.

Эти этапы могут варьироваться или адаптироваться в зависимости от специфики проекта, требований организации и особенностей выбранной платформы или инструмента MDM. Главное — это системный и последовательный подход к автоматизации, чтобы обеспечить успешное управление данными и достижение поставленных целей.

Продолжительность проектов по автоматизации MDM может значительно варьироваться в зависимости от ряда факторов:

1. Объем и сложность данных. Проекты, в которых управляются тысячи или даже миллионы записей из различных источников, обычно занимают больше времени, чем проекты с меньшим объемом данных.

2. Количество источников данных. Интеграция множества разнородных систем и источников данных добавляет сложности и продолжительности проекту.

3. Качество исходных данных. Если данные изначально имеют много ошибок, дубликатов или неполных записей, то этап очистки и подготовки данных может занять дополнительное время.

4. Комплексность бизнес-процессов. Сложные бизнес-требования и интеграция с другими бизнес-процессами могут удлинить проект.

5. Технологическая платформа. Некоторые решения MDM могут быть быстрее внедрены, чем другие, особенно если они предоставляют готовые инструменты и функциональные возможности, которые соответствуют потребностям организации.

6. Опыт команды. Опытная команда специалистов, знакомая с MDM, может ускорить процесс внедрения.

7. Уровень поддержки и сотрудничества со стороны бизнеса. Эффективное взаимодействие между IT и бизнес-подразделениями может ускорить процесс принятия решений и улучшить координацию.

В целом, проекты по автоматизации MDM могут длиться от нескольких месяцев до нескольких лет. Например:

• Малые проекты: 3-6 месяцев. Обычно они включают в себя управление ограниченным набором данных с несколькими источниками и минимальными интеграциями.
• Средние проекты: 6-18 месяцев. Эти проекты часто включают в себя управление большим объемом данных, множеством источников и сложными бизнес-процессами.
• Крупные и очень сложные проекты: 18 месяцев - 3 года или даже дольше. Такие проекты могут включать в себя глобальные организации с множеством подразделений, источников данных и сложными интеграциями.

Важно заметить, что даже после завершения основного этапа внедрения проекта MDM, часто требуется дополнительное время на оптимизацию, обучение пользователей, мониторинг качества данных и внесение корректив.

Заключение

В современной динамичной деловой среде управление данными (MDM) становится незаменимым инструментом для любой организации, стремящейся к эффективности, инновациям и устойчивому развитию. MDM позволяет предприятиям централизованно и последовательно управлять своими ключевыми данными, обеспечивая их качество, точность и доступность. Более того, исключив дублирование и расхождение информации, организации могут добиться повышенной эффективности своих бизнес-процессов, избежать ошибок, связанных с неточными данными, и сократить издержки на поддержание и обработку информации.

Важность MDM также проявляется в возрастающей потребности в цифровой трансформации. Когда компании переходят к новым бизнес-моделям, используют новые технологии и интегрируются с внешними партнерами, надежное управление данными становится критически важным.

Осознание важности MDM уже не является предметом дискуссии среди передовых компаний. Вопрос заключается в том, как эффективно внедрять и применять эти практики. Инвестирование в MDM – это инвестирование в будущее вашего бизнеса, в его способность адаптироваться и процветать в эпоху цифровой экономики.

В заключение хочется подчеркнуть, что MDM – это не только об инструментах и технологиях. Это также о людях, процессах и культуре. Успешное внедрение MDM требует стратегического подхода, вовлечения всех уровней организации и постоянного стремления к улучшению. Только так можно гарантировать, что ваша компания действительно использует все преимущества качественного управления данными.

Еще больше интересных тем об особенностях и инструментах 1С:ERP, — на нашем Telegram-канале