In de huidige datagedreven economie is het essentieel om snel en efficiënt de juiste informatie te vinden. Maar veel organisaties worstelen met data die verspreid is over verschillende systemen, inconsistent is en moeilijk te integreren en te analyseren. Dit leidt tot verkeerde beslissingen, gemiste kansen en onnodige kosten. Master Data Management (MDM) biedt de oplossing door al je belangrijke data te centraliseren, te harmoniseren en toegankelijk te maken voor de hele organisatie.
Master Data Management is cruciaal voor organisaties die op een volwassen manier datagedreven willen opereren. In dit artikel beschrijven we wat de drijfveren voor de bedrijfsvoering zijn om MDM goed toe te passen en welke resultaten daarmee gehaald worden.
Wat verstaan we onder Master Data Management?
Om die vraag goed te kunnen beantwoorden kijken we eerst naar de betekenis van Master Data. Dit is de gezaghebbende, meest accurate data over de belangrijkste bedrijfsentiteiten. Oftewel, data die de context biedt voor bedrijfsactiviteiten. Het omvat de details (definities en identificaties) van interne en externe bedrijfsobjecten die betrokken zijn bij zakelijke transacties, zoals klanten, producten, werknemers, leveranciers. Master Data is dus data over die ‘zaken’ die het belangrijkst zijn voor een organisatie. Het zou de meest accurate en betrouwbare data moeten zijn die een organisatie heeft.
Master Data moet goed beheerd worden om er zeker van te zijn dat het betrouwbaar, consistent en actueel is. Dit is waar Master Data Management om de hoek komt kijken. MDM zorgt ervoor dat Master Data op een uniforme manier wordt gedefinieerd, opgeslagen en gebruikt in de hele organisatie. Door dit efficiënt te doen, leidt dat tot reductie van kosten.
Drijfveren
Bedrijven zetten Master Data Management in om
- Beter aan de gegevensbehoefte te voorzien: MDM zorgt ervoor dat gegevens gezaghebbend, consistent, betrouwbaar en kosteneffectief beschikbaar zijn voor de hele organisatie
- Kostenverlaging: het goed beheren van Master Data leidt tot lagere IT kosten, doordat er niet op talloze plaatsen in verschillende systemen functionaliteit nodig is om gegevens te beheren.
Data van hogere kwaliteit bieden: door de beheerfunctionaliteit te centraliseren, is de kwaliteit van deze gegevens beter te borgen.
Rol van architectuur
Bij succesvol MDM, spelen proces- en data-architectuur een essentiële rol. Want, vanuit het vroegtijdig ontwerpen van een data-infrastructuur wordt voorafgaand aan de automatiseringstrajecten al rekening gehouden met optimaal lifecycle management van master data. Master data wil je in essentie dus maar op één plaats onderhouden! Data architectuur schrijft voor de combinatie van bedrijfsprocessen en gegevens voor, welke systeemafbakeningen en koppelingen ertussen vereist zijn. Het ondersteunt in het maken van de keuzes hoe en met welke tools deze data het beste beheerd kunnen worden.
Oplossingsrichtingen
Hoe kunnen we MDM nu implementeren in een organisatie?
Daarbij zien vaak we de volgende drie scenarios:
Scenario 1: Enterprise data management
Gezaghebbende systemen (een systeem per gegevensobject)
- Gegevens Eigenaarschap goed geregeld
- Gegevens op 1 plek (niet redundant) opgeslagen
- Minimale gegevenskoppelingen
- Onderhoud en gegevensbeheer op eenduidige plaatsen
Scenario 2: Golden Record Master Data Management
Federatief systeem waarin een golden record wordt gemaakt en teruggeleverd aan de verschillende bronsystemen
- Gegevens eigenaarschap niet eenduidig
- Meer interfacing: Golden Record wordt teruggeleverd
- Consistentie in transactie landschap
- Onderhoud op meerdere plaatsen in de organisatie
Scenario 3: Analytics Master Data Management
Golden Record wordt aan de Decision Support Systeem zijde gegenereerd. Afnemers kunnen daar gebruik van maken.
- Gegevens eigenaarschap niet eenduidig en complex.
- Integratie alleen beschikbaar in analytics laag
- Inconsistentie tussen ‘bronsystemen’ en analytics omgeving en bronsystemen onderling.
Conclusie
Om daadwerkelijk waarde te kunnen behalen uit je MDM activiteiten is het van belang om te denken en te werken vanuit data domeinen en dit vereist een datagedreven cultuur. Je wil streven naar scenario 1. Maar als de praktijk zich daar nu niet aan conformeert, is het complex en tijdrovend om dat ultieme doel te realiseren.
Bij afwezigheid van eenduidige Master Data, komt het probleem van integratie volledig op het bord van de data engineers te liggen.Dit leidt tot onbetrouwbare data tegen hogere kosten. Zorg er dus op tijd voor dat er goed is nagedacht over hoe je als organisatie met Master Data om wilt gaan.
