마스터 데이터 관리(MDM)가 무엇인가요?

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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

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.