顧客体験、商品化に要する時間、そして競争力は、データの質と可用性で決まります。1つのプラットフォーム上で、各ドメイン横断的にデータを管理することができるMDMのソリューションは、新しいデジタルイニシアチブを推進し、データが最も必要とされるところで利用されるようにしてお客様の成功をもたらします。
何百点、何千点、時には何百万点にものぼる製品を管理することは至難の技です。
2020年までに、「カスタマーエクスペリエンス（CX）」は、製品や価格を超える差別化要因になると予想されています。 顧客は、企業との接点に依存しない、一貫性のある、パーソナライズされたエクスペリエンスを求めているのです。
サプライチェーンを把握し、社内外と協力しあうことは重要です。しかし 現実には、重要なサプライヤー情報が様々なシステムや部署に分散されているために、サプライヤーの登録、管理、コミュニケーションに支障が生じている場合が少なくありません。
ロケーション情報が不正確だったり、整合性に欠けていると、企業全体の運営に支障をきたし、不要なリスクを負うことになります。
GDPR（一般データ保護規則）などのプライバシー規制の発効に伴い、取引先データの管理が不可欠になりました。
「国」「通過」「計量変換」などのフィールドに入力できる値は、参照データで決まります。 この値は、重要な意思決定、システム性能、法規制コンプライアンスなどに大きな影響を及ぼすため、常に最新の状態に維持しておくことが大切です。
機器、建物、資材、部品などのアセットデータの管理・追跡は、高額な維持費や資産の損失、ダウンタイムの増加などによって非効率、高コストになり得ます。
どの企業も、業界屈指の優秀な人材を採用し、定着させるという課題を抱えています。 しかし、従業員データが社内の様々な部署にサイロ化されていると、従業員一人ひとりを正しく把握することができません。
ERPの一部である総勘定元帳には、企業にとって一番重要なデータが含まれています。
メーカーにとって、ベンダーは顧客であり、 その多くが小売り業者です。ベンダーデータの情報源を単一にすることで、メーカーは、正確な販売先と、取引上の支出やプロモーションを最適化する方法を理解できます。
多数のドメイン、大規模なデータレコードや属性にも対応できる、拡張性に優れたソリューションです。
こちらのビデオでは、マスタデータ管理が人工知能 (AI) および機械学習 (ML) によってどのように影響を受けるのかについて学べます。このオンデマンドウェビナーでは、当社の専門家が、MDM上でAIやMLを使用する利点、課題とその解消方法を説明しております。
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