你知道什么是操作型MDM什么是分析型MDM吗

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数据管理 DMS,安全协同 3个实例 3个月
推荐场景:
学生管理系统数据库
简介: 当企业开始考虑实施主数据时,对MDM一定有了基本的了解。然而,采用操作型或分析型主数据解决方案到底意味着什么?您的业务需要选用什么类型呢?

当企业开始考虑实施主数据时,对MDM一定有了基本的了解。然而,采用操作型或分析型主数据解决方案到底意味着什么?您的业务需要选用什么类型呢?

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当谈到主数据管理时,有两种主要的总体方法。对于那些像我一样更直观的人,下面的图表向您提供了操作和分析MDM方法的总体概述。

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下面将详细介绍每一种风格,帮助您更好地理解哪一种最适合您。

一 什么是分析主数据管理(MDM)

分析性MDM的核心目标是确保在下游数据仓库中提出主数据的“单一视图”,它通常用于为业务智能(BI)和预测分析提供数据。

简而言之,分析性MDM用来支持公司的决策。如果比较分析型MDM和操作型MDM,分析型MDM是轻量级的,实现起来很简单。但是,它不会为原始系统提供更好的数据质量,从而提高操作和管理效率。

如果分析性MDM是首选解决方案,那么用于分析性MDM的两种最常见的主数据管理模式是注册模式和合并模式。

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注册模式主要用于识别副本。来自多个源系统的所有数据都被拉入MDM hub。然后,MDM将检查数据,运行清理和匹配算法,为重复记录分配唯一标识符,并最终建立单一版本。中心存储该源数据的索引,跟踪匹配源数据之间的交叉引用。

这种方法的主要优点是MDM不会触及源系统,是非侵入性的。这种模式允许通过联邦查询以只读方式访问黄金记录(单个真实源)。下游应用程序(如数据仓库和报告系统)可以使用清洁和标准化的主数据。

注册方式是一种经济有效且轻量级的实现MDM的方法,但也存在一些有限的缺点,比如延迟。

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合并模式,仍然是非侵入性的,从源应用程序复制主数据,然后在集线器中进行匹配和整合。黄金记录是在中心中物理创建的,可以分发给下游应用程序,或者直接供业务用户和数据管理员使用。

通过在MDM中心中添加的称为“管理员”的功能(即MDM过程的人工组件),数据管理员能够创建数据条目(用于修复数据问题)、处理重复处理(用于错误匹配或特定匹配情况)和执行拒绝管理。具有管理功能的合并方法是集中存储主数据并将其用于分析和报告的好方法。

二 什么是操作主数据管理

操作性MDM的核心目标是确保业务用户使用的核心系统中主数据的“单一视图”(例如,财务、采购、应付账款、工资、销售、服务、订单管理和制造)。

这是首次创建主数据(如客户、产品、员工、资产和供应商)的地方,通常被认为是许多组织关注的一个共同来源,因为MDM过程完整性很差就是在这里产生的。大量使用集成技术通常用于保持系统同步,但它们无法解决出现的主数据问题。

与分析式MDM不同,操作式MDM连接关键的企业应用程序,如CRM和ERP。因此,拥有可靠的数据治理和数据管理非常重要。操作性MDM还需要处理隐私、安全性和法规遵从性。

操作型MDM的两种最常见的主数据管理集成模式是共存/混合模式和集中/事务模式。

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共存模式类似于分析型MDM的整合中心,但采用了更先进的形式。它向源系统中添加了一个用于黄金记录的集成循环。换句话说,它将黄金记录发回每个源系统,这样您就可以在MDM hub和源之间实现实时同步。这提供了两者的更新。

主数据质量也会作为其中的一部分得到改善,但是为了批准和实现集成循环,业务部门必须处理某些组织和技术上的挑战,比如对现有业务流程的更改和不同技术之间的兼容性。

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集中模式中,中心成为编写主数据的单一(集中式)提供者。所有系统都将其主数据引用到中心。尽管这种样式保证了最高级别的主数据质量,但它也是所有样式中最具侵入性的,并且高度消耗资源/时间。

现有的业务和技术流程需要围绕MDM中心进行。基本上,所有系统都必须订阅中心以获取主数据的任何更新。

9557c873c7639ca6fef27b2a5ca22614.png三 MDM解决方案的选择

第一步也是最重要的一步是确定业务需要分析性MDM还是操作性MDM。一旦确定了这一点,就可以通过评估每种方法的优缺点来选择MDM 集成模式。

应该注意的是,操作性MDM实现最需要业务涉众的支持,因为就实际业务转换而言,它是最具侵入性的,并且在所有方法中具有最高的变更管理复杂性。当然,它也将产生最高的潜在回报。

相反,分析性MDM将使业务能够迅速在报告和BI方面产生重大影响,并使涉众了解MDM的好处。这可能会在未来提升操作性MDM解决方案的优点。

MDM项目计划将受到需求、优先级、资源可用性、时间框架和挑战规模的影响。

大多数MDM项目至少包括以下几个阶段

:•确定主数据的来源;

•识别主数据的生产者和消费者;

•收集和分析主数据的元数据;•指定数据管家;

•实现数据治理计划和数据治理委员会;

•开发主数据模型;

•选择一个工具集;

•设计的基础设施;

•生成并测试主数据;

•修改生产和消费系统;

•实现维护流程。

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