Stibo Systems - The Master Data Management Company

마스터 데이터 관리(MDM)가 무엇인가요?

회사의 모든 데이터를 정확하게 기록하고 단일한 형태로 정리하는 방법 등 마스터 데이터 관리(MDM)에 관한 모든 정보입니다.

마스터 데이터 관리 소개

마스터 데이터 관리(MDM)는 회사의 세일즈와 마케팅, 운영 전략의 비즈니스 규정에 따라 마스터 데이터를 관리, 중앙화, 조직화, 분류화, 현지화, 동기화하고 보강하는 핵심 프로세스입니다.

마스터 데이터에는 제품과 고객, 공급업체, 지역, 자산 정보는 물론 회사의 비즈니스 운영에 필요한 모든 정보 출처가 포함됩니다.

마스터 데이터를 중앙 보관소에서 효율적으로 관리하면 정보에 대해 단일하고 권위 있는 시각을 얻을 수 있으며, 데이터 사일로 현상으로 인해 발생하는 비용이 없어집니다.

제품과 고객, 상점/지역, 직원, 공급업체, 디지털 자산 등 다양한 분야에 걸친 정보를 식별, 연결, 동기화하는 과정을 통하여 비즈니스 활동을 지원합니다.

마스터 데이터 관리가 중요한 이유는 무엇입니까?

MDM은 여러 가지 이유로 중요합니다.

  • 데이터 품질: MDM은 조직 전체에서 데이터가 정확하고 완전하며 일관성이 있는지 확인합니다. 이를 통해 의사 결정에 사용되는 데이터의 품질이 향상되고 일관성이 없거나 부정확한 데이터로 인한 오류가 줄어듭니다.
  • 데이터 통합: MDM은 여러 소스 및 시스템의 데이터를 통합하여 단일 통합 데이터 보기를 생성합니다. 이를 통해 조직은 데이터를 포괄적으로 이해하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 운영 효율성: MDM은 조직이 데이터 관리에 필요한 시간과 노력을 줄여 운영 효율성을 개선하도록 도울 수 있습니다. 중앙 집중식 데이터 보기를 생성함으로써 MDM은 중복 데이터 입력의 필요성을 제거하고 데이터 공유를 개선하며 프로세스를 자동화합니다.
  • 규정 준수: MDM은 데이터가 정확하고 완전하며 최신 상태인지 확인하여 조직이 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 도울 수 있습니다.
  • 고객 만족: MDM은 고객 데이터에 대한 완전하고 정확한 보기를 제공하여 조직이 고객 만족도를 개선하도록 돕습니다. 이를 통해 조직은 더 나은 고객 서비스를 제공하고 마케팅 캠페인을 보다 효과적으로 타겟팅하며 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
  • 비용 절감: MDM은 조직이 데이터 오류를 줄이고 중복 데이터를 제거하며 운영 효율성을 개선하여 비용을 절감하도록 도울 수 있습니다.

전반적으로 MDM은 의사 결정에 사용되는 데이터의 품질을 개선하고 운영을 합리화하며 규정 준수를 보장하기 때문에 조직에 중요합니다. 또한 고객 만족도를 높이고 비용을 절감하며 전반적인 조직 성과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

귀사에 마스터 데이터 관리가 필요하다는 징후는 무엇입니까?

MDM은 데이터 품질을 개선하고 운영을 합리화하며 규정 준수를 보장하려는 조직에게 중요한 분야입니다. 그러나 모든 조직에서 MDM이 필요한 시기를 인식하는 것은 아닙니다.

다음은 조직에 MDM이 필요함을 나타내는 가장 일반적인 징후 중 일부입니다.

  • 데이터 품질 문제: 불완전하거나 부정확하거나 일관성 없는 데이터와 같은 데이터 품질 문제가 있는 경우 MDM이 필요하다는 신호일 수 있습니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 잘못된 의사 결정, 비효율적인 운영 및 비용 증가가 발생할 수 있습니다.
  • 데이터 사일로: 데이터가 조직 전체의 여러 사일로 또는 시스템에 저장되어 있는 경우 포괄적인 데이터 보기를 생성하기 어려울 수 있습니다. MDM은 여러 소스 및 시스템의 데이터를 통합된 단일 보기로 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 중복 데이터: 서로 다른 시스템 또는 부서 간에 중복 데이터가 있는 경우 어떤 데이터가 정확한지 판단하기 어려울 수 있습니다. MDM은 중복 데이터를 식별하고 제거하여 데이터 중복을 줄이고 데이터 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 데이터 거버넌스 부족: 조직 내 데이터에 대한 명확한 소유권 또는 거버넌스 구조가 없으면 데이터 관리 관행이 일관되지 않을 수 있습니다. MDM은 데이터에 대한 거버넌스 구조를 설정하여 데이터 책임자, 데이터 사용 방법 및 유지 관리 방법을 정의하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 비효율적인 데이터 관리: 데이터 관리 프로세스가 비효율적이거나 시간이 오래 걸린다면 MDM이 필요하다는 신호일 수 있습니다. MDM은 데이터 관리 프로세스를 간소화하여 데이터 관리에 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다.
  • 규정 준수 문제: 조직이 의료 분야의 HIPAA 또는 유럽의 GDPR과 같은 규정 준수 요구 사항의 적용을 받는 경우 MDM이 필요하다는 신호일 수 있습니다. MDM은 데이터가 정확하고 완전하며 최신인지 확인하여 조직이 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 돕습니다.

전반적으로 조직에서 이러한 징후를 경험하는 경우 데이터 품질을 개선하고 운영을 합리화하며 규정 준수를 보장하기 위해 MDM이 필요하다는 좋은 징후일 수 있습니다.

마스터 데이터 관리의 핵심 기능은 무엇입니까?

MDM의 핵심 기능은 일반적으로 다음과 같습니다.


  • 데이터 모델링: 조직의 중요한 데이터 엔터티, 특성 및 관계를 나타내는 일관되고 포괄적인 데이터 모델을 개발합니다.
  • 데이터 프로파일링: 개선이 필요한 영역을 식별하기 위해 조직 데이터의 품질, 완전성 및 일관성을 분석하고 평가합니다.
  • 데이터 통합: 일관성과 정확성을 보장하기 위해 여러 개의 서로 다른 시스템 및 애플리케이션에서 중요한 데이터의 통합 보기를 생성합니다.
  • 데이터 거버넌스: 중요한 데이터가 전체 수명 주기 동안 정확하고 일관되며 안전하도록 정책, 절차 및 프로세스를 수립합니다.
  • 데이터 품질 관리: 정확성, 완전성 및 일관성에 대한 조직의 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 중요한 데이터의 품질을 모니터링하고 유지 관리합니다.
  • 데이터 관리: 중요 데이터에 대한 책임과 책무를 할당하여 수명 주기 전반에 걸쳐 효과적으로 관리되도록 합니다.
  • 메타데이터 관리: 중요한 데이터의 정의, 사용 및 계보를 관리하기 위한 포괄적인 메타데이터 프레임워크를 구축합니다.

이러한 핵심 기능을 활용함으로써 조직은 전사적으로 중요 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 단일 소스를 생성하여 더 나은 의사 결정을 내리고 운영 효율성을 개선하며 고객 경험을 향상할 수 있습니다.
경영진 브리핑 MDM 구현을 위한 명확한 데이터 거버넌스 정책 및 프로세스를 개발하는 방법

MDM을 구현할 때 명확한 데이터 거버넌스 정책 및 프로세스를 개발하는 것이 성공의 열쇠입니다. 이 임원 브리핑은 MDM 구현을 지원하는 효과적인 데이터 거버넌스 정책 및 프로세스를 개발하는 방법에 대한 통찰력을 제공하여 궁극적으로 데이터를 신뢰할 수 있고 영향력이 있는지 확인합니다.

경영진 브리핑 다운로드
MDM 구현을 위한 명확한 데이터 거버넌스 정책 및 프로세스를 개발하는 방법

마스터 데이터 관리의 이점은 무엇입니까?

MDM을 사용하여 비즈니스 에코시스템 전반에서 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 가시성과 액세스를 보장하면 비즈니스 엔터티에 여러 가지 이점을 제공합니다. 혜택의 예는 다음과 같습니다.
운영 효율 개선 운영 효율 개선 운영 효율 개선
프로세스를 간소화 및 자동화하고 의사결정과 생산성, 품질을 개선하며 시장 출시기간을 단축합니다.
규제 준수의 혜택 규제 준수의 혜택 규제 준수의 혜택
규제기관의 지침과 업계 규정을 준수하고 데이터 프라이버시 표준을 준수해 고객 충성도를 구축합니다.
위험 관리 및 최소화 위험 관리 및 최소화 위험 관리 및 최소화
데이터 거버넌스로 정확한 의사결정을 추진하며, 오류 발생이 잦은 프로세스를 자동화하고 규제 위반을 방지합니다.
공급망 강화 공급망 강화 공급망 강화
가시성과 추적 가능성을 구현하며 기업의 사회적 책임과 지속가능 경영을 위한 인사이트를 제공합니다.
디지털 혁신 가속화 디지털 혁신 가속화 디지털 혁신 가속화
고품질 데이터로 AI 및 개인화 등의 혁신 이니셔티브를 추진해 경쟁 우위를 확보하고 더 높은 가치와 ROI를 창출합니다.
탁월한 고객경험 제공 탁월한 고객경험 제공 탁월한 고객경험 제공
개인 맞춤형 옴니채널 경험을 제공하며, 고객이 안심하고 확신 있는 의사결정을 하도록 지원합니다.
비즈니스 민첩성 제고 비즈니스 민첩성 제고 비즈니스 민첩성 제고
진화하는 시장/요구에 대응하고 상품 온보딩을 빠르게 수행하며 채널을 추가하고 확장 및 M&A를 관리합니다.
데이터 투명성이 가져오는 혜택 데이터 투명성이 가져오는 혜택 데이터 투명성이 가져오는 혜택
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다양한 유형의 마스터 데이터는 무엇입니까?

마스터 데이터는 공통 데이터의 단일한 소스이지만, 마스터 데이터의 유형은 다양합니다. 이러한 데이터는 흔히 기업 내에서 중복되고 고립되어 분산된 시스템에 저장되며, 표준 정의에 대한 합의가 대체로 부재합니다.
제품 데이터
설명과 가격, 측정 단위, 이미지 등은 고객이 제품을 충분히 파악하고 구매 결정을 내릴 수 있도록 하는 제품 데이터에 해당합니다.상품 정보를 제대로 제공하면 온라인 판매율을 17%에서 56%까지 끌어올릴 수 있다는 연구 결과가 있습니다.
고객 데이터
가장 흔한 형태의 마스터 데이터 유형은 이름과 이메일, 우편 주소, 고객 선호 사항 등이 포함된 고객 기록이라 할 수 있습니다.고객 데이터는 뛰어난 고객 경험을 창출하는 원동력이며, 고객 만족도를 최대 20%까지 끌어올릴 잠재력이 있습니다.
공급업체 데이터
최신으로 업데이트된 정확하고 통합된 관점에서 공급망의 모든 요소를 볼 수 있습니다.이로 인해 공급업체 관리 방식이 향상되고, 공급업체와의 관계가 보다 긴밀해지며 제품 온보딩 절차가 원활해집니다.
위치 데이터
위치 정보는 지역에 따른 고객의 구매 습관을 분석하는 데 없어서는 안 될 중요한 자료입니다.제품과 상점, 경쟁업체의 위치 등을 철저히 파악할 수 있으며 오프라인 상점 체인 관리도 개선할 수 있습니다.
당사자 데이터
당사자 데이터를 관리하면 각 기록의 가치를 정확히 이해하는 핵심이 되는 관계를 형성할 수 있습니다. 이는 상당한 경쟁우위가 됩니다.
참조 데이터
국가와 통화, 환율 등의 참조 데이터를 최신 상태로 유지하는 것은, 비즈니스상의 중요한 결정을 내리는 데에, 그리고 이러한 결정이 시스템의 성능에 미치는 영향을 파악하고 규제를 준수하는 데 매우 중요합니다.
자산 데이터
부서 간에 서로 다른 시스템으로 자산 데이터를 관리하면 데이터 품질이 저해될 수 있습니다.모든 자산 데이터를 중앙 저장소에 함께 연결하면 누가 어떤 장비를 사용하고 있는지, 어디에 저장되고 있는지, 언제 그리고 누가 유지 관리했는지에 대한 정확한 내역을 볼 수 있습니다.
임직원 데이터
임직원은 기업의 중요한 자산입니다.중앙 집중식 MDM 솔루션에서 임직원 데이터를 관리하면 다른 도메인과 임직원 데이터를 연결할 수 있어, 직원이 어떤 프로젝트를 수행했는지, 어디에 있는지, 기술 수준은 어떤지를 비롯해 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.
원장 데이터
MDM은 ERP가 원장 데이터 사일로에 빠지는 것을 막아줍니다.MDM은 ERP를 다른 시스템 및 타사 소스와 연결하여 효율성을 개선하고 단일 소스 저장소(SSOT)의 역할을 해줄 뿐 아니라 제품 데이터와 공급업체 및 판매업체 정보를 통합합니다.
벤더 데이터
신뢰성과 가시성을 갖춘 벤더 데이터는 제조업체가 대금 청구를 정확하게 수행하고 벤더 및 최종 소비자들의 요구를 충족하며 대개 소매업체인 새로운 벤더, 즉 제조업체의 B2B 고객을 빠르게 확대하는 데 필수적입니다.
시작하기 마스터 데이터 관리를 위한 비즈니스 사례 구축

이 eBook은 포괄적인 MDM 전략 구축, 올바른 플랫폼 선택 및 솔루션 구현에 대한 단계별 접근 방식을 제공합니다. eBook을 통해 MDM이 조직에서 가치를 창출하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 자신만의 성공 사례를 구축할 수 있습니다.

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가장 일반적인 MDM 솔루션은 무엇입니까?

MDM은 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템과의 통합을 통해 IT 투자의 가치를 확장합니다. MDM 솔루션은 모든 비즈니스 과제와 관련된 다양한 데이터 도메인을 다룹니다. 가장 일반적인 네 가지 MDM 솔루션은 다음과 같습니다.
제품 MDM 제품 MDM
제품 정보 관리라고도 하는 Product MDM 을 통해 기업은 제품 데이터에 대한 Single Source of Truth를 만들고 고객 및 비즈니스파트너와 함께 속도와 확신을 공유할 수 있습니다. 데이터 투명성을 활성화하고 관리할 수 있는 능력은, 기업이 제품 재료 및 원산지에 대해서 증가하는 소비자 요구와 통찰력을 해결하고, 완벽한 개인 정보 보호 및 제어를 유지하면서 매력적이고 신뢰할 수 있는 관계를 촉진할 수 있도록 지원합니다.
고객 MDM 고객 MDM
연결이 끊긴 여러 시스템에 데이터가 분산되어 있기 때문에, 고객의 Single View를 얻는 것은 어려운 일입니다. 신뢰할 수 있는 고객 데이터와 통찰력을 제공하지 못하는 것은 형편없는 고객 경험( CX), 수익 손실 및 고객 이탈로 이어질 수 있습니다. 고객 MDM 고객 데이터를 연결, 정화 및 향상시켜 개인화된 경험을 위한 토대를 제공합니다. 개인 정보 보호, 거버넌스 및 규정 준수를 지원하기 위해 데이터 투명성을 준수하고 제공할 수 있는 기능을 강화할 수 있습니다.
공급업체 MDM 공급업체 MDM
공급업체 마스터 데이터 관리는 비용 절감과 효율성을 높이기 위해 공급업체와 해당 제품에 대한 신뢰할 수 있는 단일 보기를 가능하게 합니다. 이를 통해 공급업체 및 제품 데이터의 온보딩을 가속화하고, 위험을 완화하고, 제품 구색을 늘리고, 공급망 복원력을 지원할 수 있습니다. 공급업체 마스터 데이터 관리를 사용하면 공급업체 및 제품 데이터를 중앙 집중화하고 사전 예방적으로 관리하여 데이터 관리 비용 절감, 효율성 및 고객 신뢰도를 높일 수 있습니다.
위치 MDM 위치 MDM
위치 정보에 대한 신뢰할 수 있는 단일 보기를 확보하고 기본 제공 데이터 품질, 거버넌스 및 통합 기능을 활용하는 것이 Location MDM을 통해 가능합니다. 위치 마스터 데이터 관리를 통해 기업은 위치 및 사이트 마스터 데이터를 여러 통신 채널 및 애플리케이션에서 관리, 유지, 업데이트 및 원활하게 공유할 수 있으므로 지리적, 사이트 및 인벤토리 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 단일 보기를 달성하여 탁월한 고객 경험과 수익성을 높입니다.

조직에 적합한 마스터 데이터 관리 솔루션을 선택하는 방법

올바른 MDM 솔루션을 선택하는 것은 복잡한 프로세스일 수 있지만 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 핵심 요소가 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.


  • 비즈니스 요구 사항 정의: 관리해야 하는 중요한 데이터 도메인, 마스터 데이터가 필요한 비즈니스 프로세스, 시행해야 하는 데이터 거버넌스 정책 및 절차를 식별합니다. 이를 통해 MDM 솔루션이 제공해야 하는 기능과 역량을 결정할 수 있습니다.
  • MDM 공급업체 평가: MDM 공급업체의 경험, 평판 및 실적을 기준으로 평가합니다. 업계 전문 지식, 고객 기반의 규모 및 범위, 혁신 수준 및 특정 비즈니스 요구 사항을 지원하는 능력과 같은 요소를 고려하십시오.
  • MDM 플랫폼 평가: 확장성, 유연성 및 통합 기능을 기반으로 MDM 플랫폼을 평가합니다. 데이터 모델, 여러 데이터 도메인을 처리하는 기능, 데이터 거버넌스 및 관리 지원, 다른 IT 시스템과의 통합과 같은 요소를 고려하십시오.
  • 데이터 품질 기능 평가: 데이터 프로파일링 및 분석, 데이터 정리 및 강화, 데이터 검증 및 확인을 포함하여 MDM 솔루션의 데이터 품질 기능을 평가합니다. 자동화 수준, 대용량 데이터 처리 능력, 데이터 품질 모니터링 및 보고 지원과 같은 요소를 고려하십시오.
  • 배포 옵션 고려: 클라우드 기반, 온프레미스 또는 하이브리드와 같은 MDM 솔루션의 배포 옵션을 고려하십시오. 보안, 확장성 및 비용과 같은 요소를 기반으로 각 옵션의 장단점을 평가합니다.
  • 총 소유 비용 평가: 라이선스, 구현, 지속적인 유지 관리 및 지원 비용을 포함하여 MDM 솔루션의 총 소유 비용을 평가합니다. 가격 책정 모델, 필요한 사용자 지정 수준, 공급업체에서 제공하는 지원 수준과 같은 요소를 고려하십시오.


이러한 요소를 고려하여 조직에 적합한 MDM 솔루션을 선택하여 비즈니스 요구 사항을 충족하고 IT 환경과 일치하며 필요한 기능, 확장성 및 데이터 품질 기능을 제공할 수 있습니다.

MDM ROI 계산기 데이터 관리 투자에 대한 수익을 계산하십시오.

데이터 관리 프로젝트는 수량화하기 어렵습니다. 데이터 품질을 개선하고 데이터 프로세스를 자동화하면 엄청난 재정적 가치를 얻을 수 있습니다. 그러나 어떻게 추정합니까? ROI 계산기는 MDM에 대한 비즈니스 사례를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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MDM 배포 스타일의 가장 일반적인 네 가지 유형과 조직에 적합한 것을 선택하는 방법

MDM은 각각 고유한 특성과 이점이 있는 다양한 스타일로 배포할 수 있습니다. 네 가지 주요 MDM 배포 스타일은 다음과 같습니다.


  • 통합 MDM: 이 스타일에서는 모든 마스터 데이터가 단일 리포지토리로 통합되어 표준화, 정리 및 보강됩니다. 이 접근 방식은 단일 정보 소스로 통합해야 하는 서로 다른 시스템이 많은 조직에 적합합니다.
  • 레지스트리 MDM: 이 스타일에서 마스터 데이터는 원래 시스템에서 유지 관리되며 MDM 시스템은 마스터 데이터 속성의 레지스트리 역할을 합니다. 이 접근 방식은 모든 데이터를 통합하고 싶지는 않지만 데이터 개체 간의 관계를 관리할 방법이 필요한 조직에 적합합니다.
  • 중앙 집중식 MDM: 이 스타일에서는 마스터 데이터가 중앙에서 관리되지만 필요에 따라 데이터가 소스 시스템과 동기화됩니다. 이 접근 방식은 마스터 데이터를 중앙에서 관리하고 비즈니스 단위에서 어느 정도 자율성을 허용하려는 조직에 적합합니다.
  • 공존 MDM: 이 스타일에서는 조직 내에서 여러 MDM 시스템이 공존하며 각 시스템은 마스터 데이터의 특정 도메인을 관리합니다. 이 접근 방식은 서로 다른 MDM 시스템이 필요한 여러 비즈니스 라인이 있는 조직에 적합합니다.
조직에 적합한 MDM 배포 스타일을 선택하려면 다음 요소를 고려하십시오.

  • 비즈니스 요구 사항: 관리해야 하는 중요한 데이터 도메인, 마스터 데이터가 필요한 비즈니스 프로세스, 시행해야 하는 데이터 거버넌스 정책 및 절차를 식별합니다.
  • IT 환경: 조직의 기존 IT 시스템, 데이터 소스 및 데이터 통합 기능을 이해합니다.
  • 조직 구조: 지원해야 하는 조직 구조, 비즈니스 단위 및 의사 결정 프로세스를 고려하십시오.
  • 데이터 품질 요구 사항: 충족해야 하는 데이터 품질 표준과 필요한 데이터 정리 및 보강 수준을 결정합니다.
  • 규정 준수 요구 사항: 충족해야 하는 규정 준수 요구 사항과 필요한 데이터 보안 수준을 고려합니다.

이러한 요소를 평가하여 조직에 적합한 MDM 배포 스타일을 선택하여 비즈니스 요구 사항을 충족하고 IT 환경과 일치하며 규정 요구 사항을 준수하도록 할 수 있습니다.

마스터 데이터 관리 모범 사례

다음은 MDM에 대한 몇 가지 모범 사례입니다.


  • 명확한 데이터 거버넌스 설정: 데이터 거버넌스는 데이터 책임자, 데이터 사용 방법 및 유지 관리 방법을 정의하기 때문에 MDM에 매우 중요합니다. 데이터가 효과적으로 관리되도록 명확한 데이터 거버넌스 정책 및 절차를 수립합니다.
  • 데이터 도메인 식별 및 우선순위 지정: 제품 데이터, 고객 데이터 또는 공급업체 데이터와 같은 조직 내 주요 데이터 도메인을 식별하고 비즈니스에 대한 중요도에 따라 우선순위를 지정합니다.
  • 데이터 품질 프레임워크 개발: 데이터 품질에 대한 표준 및 프로세스를 정의하기 위한 데이터 품질 프레임워크를 개발합니다. 여기에는 데이터 유효성 검사, 데이터 프로파일링 및 데이터 정리가 포함되어야 합니다.
  • 중앙 집중식 데이터 저장소 생성: 조직의 모든 마스터 데이터를 저장하는 중앙 집중식 데이터 저장소를 생성합니다. 이를 통해 조직 전체에서 데이터가 일관성 있고 최신 상태인지 확인할 수 있습니다.
  • 표준화된 데이터 모델 사용: 표준화된 데이터 모델을 사용하여 데이터가 조직 전체에서 일관되게 구성되도록 합니다. 이는 데이터 사일로를 제거하고 데이터 일관성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 데이터 보안 조치 구현: 데이터 보안 조치를 구현하여 민감한 데이터를 보호하고 규정 요구 사항을 준수하도록 합니다. 여기에는 사용자 액세스 제어, 데이터 암호화 및 데이터 마스킹이 포함됩니다.
  • 데이터 통합 및 동기화 구현: 데이터 통합 및 동기화를 구현하여 모든 관련 시스템 및 애플리케이션에서 데이터가 실시간으로 공유 및 업데이트되도록 합니다.
  • 데이터 품질 모니터링 프로그램 수립: 데이터 품질 모니터링 프로그램을 수립하여 시간 경과에 따라 데이터 품질을 모니터링하고 시정 조치가 필요한 문제나 추세를 식별합니다.

이러한 모범 사례를 따르면 조직은 마스터 데이터를 효과적으로 관리하고 조직 전체에서 정확하고 완전하며 일관성이 있는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 의사 결정, 운영 효율성 및 전반적인 조직 성과가 향상될 수 있습니다.
탄탄한 MDM 제안 요청서를 작성하여 기업의 데이터 전략을 지원하는 비결

비즈니스 운영에 필요한 엔터프라이즈 솔루션을 파악하고 구매하는 과정은 조직의 규모와 주력 분야 및 기존 인프라의 특성에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 이 가이드는 올바른 솔루션과 파트너를 찾는 방법을 안내합니다.

가이드 보기
Resources-J_12

MDM을 성공적으로 구현하는 방법

MDM 구현은 복잡한 프로세스일 수 있지만 성공적인 구현을 보장하는 데 도움이 되는 몇 가지 모범 사례가 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 단계는 다음과 같습니다.

  • MDM 전략 정의: MDM 이니셔티브의 비즈니스 요구 사항, 목표 및 범위를 명확하게 이해합니다. 관리해야 하는 데이터 도메인, 시행해야 하는 데이터 거버넌스 정책, 프로젝트의 성공을 측정할 핵심 성과 지표(KPI)를 정의합니다.
  • 현재 데이터 환경 평가: 현재 데이터 환경에 대한 포괄적인 평가를 수행하여 데이터의 품질, 완전성 및 일관성을 이해합니다. 이렇게 하면 해결해야 할 데이터 품질 문제와 데이터 사일로를 식별하는 데 도움이 됩니다.
  • 데이터 모델 개발: 마스터 데이터의 엔터티, 특성 및 관계를 정의하는 포괄적인 데이터 모델을 개발합니다. 이는 MDM 구현의 기반이 됩니다.
  • MDM 플랫폼 선택: 비즈니스 요구 사항을 충족하고 IT 환경에 부합하며 필요한 기능과 확장성을 제공하는 MDM 플랫폼을 선택하세요.
  • MDM 솔루션 구축 및 배포: 가장 중요한 데이터 도메인 및 비즈니스 프로세스의 우선 순위를 지정하는 단계적 접근 방식을 사용하여 데이터 모델을 기반으로 MDM 솔루션을 구축 및 배포합니다. 데이터 프로파일링 및 분석, 데이터 정리 및 보강, 데이터 거버넌스 및 관리를 사용하여 데이터가 정확하고 완전하며 일관성이 있는지 확인합니다.
  • 지속적인 데이터 품질 모니터링 설정: 지속적인 데이터 품질 모니터링 및 보고를 설정하여 시간이 지나도 MDM 솔루션이 계속 효율적으로 유지되도록 합니다. MDM 솔루션의 효율성을 측정하고 해결해야 할 문제를 식별하는 데이터 품질 메트릭 및 KPI를 정의합니다.
  • MDM 솔루션 유지 관리 및 발전: MDM 솔루션을 유지 관리 및 발전시켜 진화하는 비즈니스 요구 사항 및 규제 요구 사항을 지속적으로 충족할 수 있도록 합니다. 정기적인 검토를 수행하여 MDM 솔루션의 효율성을 평가하고 개선 기회를 식별합니다.

이러한 모범 사례를 따르면 조직은 MDM을 성공적으로 구현하고, 데이터 품질을 개선하고, 데이터 중복을 줄이고, 데이터에 대한 통합 보기를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 의사 결정, 운영 효율성 개선 및 규제 준수 강화로 이어질 수 있습니다.

더 볼 준비가 되셨나요?

마스터 데이터 관리가 쉽고 확장 가능한 솔루션을 통해 비즈니스에 데이터 투명성을 제공하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.
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