, October 02, 2022

0 kết quả được tìm thấy

Master Data Management là gì?

  • Đăng bởi  Kieu Hoa
  •  Jul 04, 2022

  •   11 min reads
Master Data Management là gì?

Quản lý dữ liệu chủ (MDM) giúp các doanh nghiệp cải thiện tính nhất quán và chất lượng key data chẳng hạn như dữ liệu sản phẩm, dữ liệu khách hàng, dữ liệu vị trí, v.v.

Ngày nay, nhiều doanh nghiệp (đặc biệt là các doanh nghiệp toàn cầu) có hàng trăm ứng dụng và hệ thống riêng biệt (như ERP, CRM), nơi dữ liệu đi qua các phòng ban hoặc bộ phận của tổ chức có thể bị trùng lặp hoặc lỗi thời. Khi điều này xảy ra, trả lời những câu hỏi cơ bản nhất về bất kỳ chỉ số hiệu suất hoặc KPI nào của doanh nghiệp trở thành vấn đề khó khăn.

Ví dụ: các câu hỏi cơ bản như "khách hàng có khả năng sinh lợi nhất của chúng ta là ai?", "Sản phẩm nào có lợi nhuận cao nhất?" hay "chúng ta có bao nhiêu nhân viên"?...

Về cơ bản, thông tin chính xác, kịp thời là rất cần thiết. Số lượng nguồn dữ liệu ngày càng tăng lên. Vì thế, việc quản lý chúng một cách nhất quán và cập nhật liên tục, để tất cả các bộ phận của doanh nghiệp sử dụng cùng một tập thông tin, là thách thức không hề nhỏ.

Để giải quyết những thách thức này, các doanh nghiệp chuyển sang quản lý dữ liệu chủ (MDM).

Master Data là gì?

Hầu hết các hệ thống phần mềm đều có danh sách dữ liệu được một số app hệ thống chia sẻ và sử dụng.

Ví dụ: Một hệ thống ERP điển hình sẽ có ít nhất danh sách dữ liệu Customer Master, Item Master và Account Master. Master data này thường là một trong những tài sản quan trọng của công ty. Trên thực tế, không có gì lạ khi một công ty được mua lại chủ yếu để truy cập vào dữ liệu Customer Master của công ty đó.

Định nghĩa Master Data một cách thô sơ

Một trong những bước quan trọng để hiểu master data là nắm được thuật ngữ. Có một số mục master data được hiểu rõ và dễ dàng xác định, chẳng hạn như “khách hàng” và “sản phẩm”. Nhiều người xác định master data đơn giản bằng cách đọc lại danh sách mục master data đã được thống nhất, chẳng hạn như: Khách hàng, Sản phẩm, Vị trí, Nhân viên và Tài sản.

Tuy nhiên, cách bạn xác định các phần tử của dữ liệu cần được quản lý bởi một phần mềm MDM phức tạp hơn nhiều và bất chấp các định nghĩa thô sơ như vậy. Và điều đó đã tạo ra rất nhiều sự nhầm lẫn xung quanh câu hỏi "master data là gì".

Để đưa ra câu trả lời toàn diện hơn cho câu hỏi này. Chúng ta có thể xem xét 6 loại dữ liệu thường thấy trong các công ty:

  1. Unstructured Data (Dữ liệu không có cấu trúc): Dữ liệu được tìm thấy trong email, sách trắng, bài báo trên tạp chí, cổng thông tin nội bộ của công ty, thông số sản phẩm, những công cụ hỗ trợ tiếp thị (marketing collateral) và tệp PDF.
  2. Transactional Data (Dữ liệu giao dịch): Dữ liệu về các sự kiện kinh doanh (thường liên quan đến giao dịch hệ thống, chẳng hạn như bán hàng, giao hàng, hóa đơn, báo cáo sự cố, khiếu nại và các tương tác tiền tệ và phi tiền tệ khác) có ý nghĩa lịch sử hoặc cần thiết để phân tích bởi các hệ thống khác. Dữ liệu giao dịch là các giao dịch cấp đơn vị sử dụng các thực thể master data. Không giống như master data, các giao dịch vốn có tính chất tạm thời và tức thời.
  3. Metadata (Siêu dữ liệu): Dữ liệu về dữ liệu khác. Nó có thể nằm trong kho lưu trữ chính thức hoặc ở nhiều hình thức khác, chẳng hạn như tài liệu XML, định nghĩa báo cáo, mô tả cột trong cơ sở dữ liệu, log files, connections và tập tin cấu hình (Configuration file).
  4. Hierarchical Data (Dữ liệu phân cấp): Dữ liệu lưu trữ mối quan hệ giữa các dữ liệu khác. Nó có thể được lưu trữ như một phần của hệ thống kế toán hoặc riêng biệt dưới dạng mô tả về các mối quan hệ trong thế giới thực, chẳng hạn như cơ cấu tổ chức công ty hoặc dòng sản phẩm. Dữ liệu phân cấp đôi khi được coi là một miền siêu MDM vì nó quan trọng và đôi khi khám phá ra các mối quan hệ giữa master data.
  5. Reference Data (Dữ liệu tham chiếu): Một loại master data đặc biệt được sử dụng để phân loại dữ liệu khác hoặc được sử dụng để liên kết dữ liệu với thông tin vượt ra ngoài ranh giới của doanh nghiệp. Dữ liệu tham chiếu có thể được chia sẻ trên các đối tượng master data hoặc transactional data (ví dụ: quốc gia, đơn vị tiền tệ, múi giờ, điều khoản thanh toán, v.v.)
  6. Master Data (Dữ liệu chủ): Dữ liệu cốt lõi mô tả các đối tượng xung quanh hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Nó thường thay đổi không thường xuyên và có thể bao gồm dữ liệu tham chiếu cần thiết để vận hành doanh nghiệp. Master data về bản chất không phải là giao dịch, nhưng nó mô tả các giao dịch. Master data bao gồm 4 miền và các phần nhỏ trong các miền đó là lĩnh vực chủ đề, miền phụ hoặc loại thực thể.

Bốn miền của dữ liệu chủ là:

Khách hàng
Trong miền của khách hàng, có các miền phụ là khách hàng, nhân viên và nhân viên bán hàng.

Sản phẩm
Trong miền sản phẩm, có các miền phụ là sản phẩm, bộ phận, cửa hàng và tài sản.

Địa điểm
Trong miền địa điểm, có các miền phụ là vị trí văn phòng và phân chia theo địa lý.

Khác
Trong miền khác, có những miền phụ như hợp đồng, bảo hành và giấy phép.

Một số miền phụ này có thể được chia nhỏ hơn nữa. Ví dụ: khách hàng có thể được chia ra dựa trên các ưu đãi và lịch sử, vì công ty của bạn có thể có khách hàng bình thường, khách hàng đầu tiên... Trong khi đó, sản phẩm có thể được chia ra sâu hơn theo lĩnh vực và ngành. Mức độ chi tiết này rất hữu ích vì các yêu cầu, vòng đời và chu kỳ CRUD đối với một sản phẩm trong lĩnh vực Hàng tiêu dùng đóng gói (Consumer Packaged Goods) có thể rất khác so với các yêu cầu đối với các sản phẩm trong ngành quần áo. Mức độ chi tiết của các miền được xác định bởi mức độ khác biệt giữa các thuộc tính của các thực thể bên trong chúng.

Master Data Management là gì? Vai trò của nó trong quản trị doanh nghiệp?

Quản lý dữ liệu chủ (MDM) là công nghệ, công cụ và quy trình đảm bảo dữ liệu chủ được điều phối trong toàn doanh nghiệp. MDM cung cấp dịch vụ dữ liệu chủ thống nhất cung cấp dữ liệu chủ chính xác, nhất quán và đầy đủ trong toàn doanh nghiệp và cho các đối tác kinh doanh.

Có một số điều đáng lưu ý trong định nghĩa này:
1. MDM không chỉ là một vấn đề công nghệ. Trong nhiều trường hợp, các thay đổi cơ bản đối với quy trình kinh doanh sẽ được yêu cầu để duy trì dữ liệu chủ sạch và một số vấn đề MDM khó nhất mang tính chính trị hơn kỹ thuật.

2. MDM bao gồm cả việc tạo và duy trì dữ liệu chủ. Đầu tư thời gian, tiền bạc và công sức tạo ra một tập dữ liệu chủ nhất quán, sạch sẽ là một nỗ lực lãng phí trừ khi giải pháp bao gồm các công cụ và quy trình để giữ cho dữ liệu chủ sạch và nhất quán khi nó được cập nhật và mở rộng theo thời gian.

Tùy thuộc vào công nghệ được sử dụng, MDM có thể bao gồm một miền đơn (khách hàng, sản phẩm, vị trí hoặc miền khác) hoặc nhiều miền. Các lợi ích của MDM đa miền bao gồm trải nghiệm quản lý dữ liệu nhất quán, dấu ấn công nghệ được giảm thiểu, khả năng chia sẻ dữ liệu tham chiếu giữa các miền, tổng chi phí sở hữu thấp hơn và lợi tức đầu tư cao hơn.

Đối với bộ phận khai thác tin, việc tìm kiếm những dữ liệu quý giá được ví như “ đãi cát tìm vàng ”. Vì thế, việc bảo quản, trông coi những thỏi vàng ấy cũng rất vất vả bởi sự “dòm ngó” của đối thủ cạnh tranh. Master Data Management không chỉ cố gắng giữ tin trong doanh nghiệp để tránh bị đột nhập và đánh cắp mà còn sắp xếp những tin này một cách rõ ràng, dễ nhìn, dễ tiếp cận.

6 nguyên tắc của một chương trình MDM mạnh

Cho rằng MDM không chỉ là một vấn đề công nghệ, nghĩa là bạn không thể chỉ cài đặt một phần công nghệ và sắp xếp mọi thứ, vậy một chương trình MDM mạnh đòi hỏi điều gì?
Trước khi bắt đầu với chương trình quản lý dữ liệu chủ, chiến lược MDM của bạn nên được xây dựng dựa trên 6 nguyên tắc sau:

  1. Quản trị: Các chỉ thị quản lý các cơ quan tổ chức, các chính sách, nguyên tắc và phẩm chất để thúc đẩy quyền truy cập vào dữ liệu chủ chính xác và được chứng nhận. Về cơ bản, đây là quá trình thông qua đó một nhóm chức năng chéo xác định các khía cạnh khác nhau của chương trình MDM.
  2. Đo lường: Bạn đang làm như thế nào dựa trên các mục tiêu đã nêu? Việc đo lường nên xem xét chất lượng dữ liệu và cải tiến liên tục.
  3. Tổ chức: Chọn đúng người vào vị trí trong suốt chương trình MDM, bao gồm chủ sở hữu dữ liệu chủ, người quản lý dữ liệu và những người tham gia quản trị.
  4. Chính sách: Các yêu cầu, chính sách và tiêu chuẩn mà chương trình MDM cần tuân thủ.
  5. Quy trình: Các quy trình được xác định trong vòng đời dữ liệu được sử dụng để quản lý dữ liệu chủ.
  6. Công nghệ: Trung tâm dữ liệu chủ và bất kỳ công nghệ hỗ trợ nào.

Bắt đầu chương trình MDM của bạn

PRO TIP: Bắt đầu với một vài nguồn master data là con đường dễ dàng. Sau này, nếu thành công được chứng minh thì bạn hãy quyết định mở rộng.

Kế hoạch dự án MDM của bạn sẽ bị ảnh hưởng bởi các yêu cầu, ưu tiên, nguồn lực sẵn có, khung thời gian và quy mô của vấn đề. Hầu hết các dự án MDM bao gồm ít nhất các giai đoạn dưới đây:

  • Xác định các nguồn master data
  • Xác định các nhà sản xuất và người tiêu dùng của master data
  • Thu thập và phân tích siêu dữ liệu (metadata) cho master data của bạn
  • Chỉ định quản lý dữ liệu
  • Thực hiện chương trình quản trị dữ liệu và hội đồng quản trị dữ liệu
  • Phát triển mô hình master data
  • Chọn một bộ công cụ
  • Thiết kế cơ sở hạ tầng
  • Tạo và kiểm tra master data
  • Sửa đổi hệ thống sản xuất và tiêu thụ
  • Thực hiện các quy trình bảo trì

Như bạn thấy, MDM là một quá trình phức tạp có thể diễn ra trong một thời gian dài. Giống như hầu hết mọi thứ trong phần mềm, chìa khóa thành công là triển khai MDM từng bước để doanh nghiệp nhận ra những lợi ích ngắn hạn còn dự án hoàn chỉnh là một quá trình dài hạn.

Ngoài ra, không có dự án MDM nào có thể thành công nếu không có sự hỗ trợ và tham gia của business users. Các chuyên gia CNTT không có kiến thức về miền để tạo và duy trì master data chất lượng cao. Bất kỳ dự án MDM nào không gồm các thay đổi đối với các quy trình tạo, duy trì và xác thực master data đều có khả năng thất bại.

Lời kết:


Mặc dù dễ dàng có suy nghĩ quản lý dữ liệu chủ là một vấn đề công nghệ, nhưng một giải pháp công nghệ thuần túy mà không có những thay đổi tương ứng với doanh nghiệp có thể sẽ không mang lại kết quả như ý.

Bài viết này đã trình bày rõ ràng định nghĩa của master data, master data management, vai trò của MDM và 6 nguyên tắc của chương trình MDM mạnh. Hãy nhớ theo dõi 200Lab để đón xem những bài viết hấp dẫn khác về data nhé.

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.

Ngoài ra, bạn có thể nhấn vào link này để tham gia vào nhóm và nhận thêm nhiều tài liệu hữu ích khác về Data nhé!

Bài viết liên quan

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data

Master data là tập hợp các định danh thống nhất và các thuộc tính mở rộng. Nó mô tả các thực thể cốt lõi của doanh nghiệp bao gồm khách hàng,.......

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data
Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization

Bạn có thể tìm thấy danh sách các loại biểu đồ, nó sẽ hoạt động như một hướng dẫn đầy hữu ích giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp với nhu cầu của bản thân....

Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization
Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak

Bộ công cụ Analysis ToolPak trên Excel sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa các bước phân tích dữ liệu tài chính, thống kê ....

Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak
Data Analysis with Excel: Solver

Excel có một công cụ được gọi là solver cung cấp các lệnh và các tính năng tùy chỉnh để giải quyết các vấn đề quyết định....

Data Analysis with Excel: Solver
Data Analysis with Excel: What-If Analysis

What-If Analysis trong Excel cho phép bạn thử các giá trị (scenarios) khác nhau cho các công thức....

Data Analysis with Excel: What-If Analysis
You've successfully subscribed to 200Lab Blog
Great! Next, complete checkout for full access to 200Lab Blog
Xin chào mừng bạn đã quay trở lại
OK! Tài khoản của bạn đã kích hoạt thành công.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Your link has expired.