마스터 데이터란 무엇입니까?

마스터 데이터는 위치, 고객, 제품, 자산 등과 같은 비즈니스 데이터에 대한 컨텍스트를 제공하는 식별자 세트입니다. 마스터 데이터는 비즈니스 기업 또는 단위 내에서 운영을 실행하는 데 절대적으로 필수적인 핵심 데이터입니다. 이 데이터를 사용하지 않으면 시스템 간에 데이터를 균일하게 비교할 수 있는 방법이 없습니다. 그러나 모든 마스터 데이터는 동일하게 생성되지 않습니다. 마스터 데이터로 지정되는 데이터의 종류는 업종에 따라 다를 수 있습니다. 동일한 산업 내의 서로 다른 비즈니스 업체에서도 마스터 데이터의 예는 서로 다르거나 공통점이 많지 않을 수 있습니다.

마스터 데이터 다이어그램

일반적으로 기업에서 수집한 데이터는 다음 세 가지 범주 중 하나로 분류됩니다.

  • 트랜잭션 데이터: 트랜잭션 데이터는 다양한 애플리케이션에서 일상적인 비즈니스 프로세스를 실행하거나 지원할 때 생성되는 데이터입니다.
  • 분석 데이터: 분석 데이터는 이름에서 알 수 있듯이 트랜잭션 데이터에 대한 계산 또는 분석을 통해 생성되는 데이터입니다.
  • 마스터 데이터: 마스터 데이터는 해당 트랜잭션이 수행되며 데이터 분석이 수행되는 매개변수를 고려하는. 실제 중요한 비즈니스 개체를 나타냅니다.

세 가지 데이터 유형에 대한 가장 전형적인 예시는 일반 비즈니스 트랜잭션을 요약하는 다음 문장을 들 수 있습니다.

구매자 X는 DD-MM-YYYY에 SKU Y 10개를 총 $5000에 주문했습니다.

이 문장에서 구매자와 제품은 거래의 핵심인 마스터 데이터를 구성합니다. 이것들 없이는 트랜잭션래 프로세스가 존재하지 않을 것입니다. 이 상호 작용의 결과로 생성된 보조 데이터는 트랜잭션 데이터(예: 금액, 날짜, 구매 수량, 송장 번호 또는 세금 식별자)에 속합니다. 또한, 이 특정 고객의 평균 주문량 및 평균 주문 금액과 같은 정보는 축적된 데이터 세트를 파고들어 추출한 분석 데이터에 포함됩니다. 세 가지 데이터 유형은 모두 연결되어 있으며 일상적인 비즈니스 트랜잭션의 특성상 조직에서는 세 가지 유형이 모두 원활하게 함께 작동해야 합니다.

이 예를 통해 비즈니스 트랜잭션에 대한 컨텍스트를 제공하는 비즈니스 업체에 대한 데이터인 마스터 데이터의 정의를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

마스터 데이터는 회사의 주요 데이터 자산 중 하나입니다. 일부 회사는 액세스하기 위한 고객 마스터 데이터 세트를 인수하기도 합니다.

마스터 데이터 예
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마스터 데이터의 범주 및 구성 요소

위의 예에서 알 수 있듯이 마스터 데이터의 가장 일반적인 범주와 해당 구성 요소는 다음과 같습니다.

  • 당사자: 개인과 조직, 그리고 스카우트, 구매자, 공급업체, 고객, 공급업체 및 직원에 내포된 전체 역할
  • 제품: 당사자 간에 거래되는 상품
  • 재무 구조: 자산, 계정, 문서 등
  • 위치 개념: 판매 지역, 지점, 사무실 위치

마스터 데이터는 여러 비즈니스 프로세스와 IT 시스템에 필요합니다. 따라서 성공적인 시스템 통합을 위해서는 마스터 데이터 형식을 표준화하고 값을 동기화하며 데이터를 적절하게 관리하는 것이 필수적입니다.

마스터 데이터는 일반적으로 본질상 비트랜잭션입니다. 단, 당사자 또는 제품과 같은 마스터 데이터 구성 요소에 대한 정보가 송장 및 영수증과 같은 트랜잭션 문서에만 나열되고 별도로 기록되지 않는 경우(비록 필수라고 해도)는 예외입니다.

마스터 데이터는 종종 마스터 레코드 데이터 세트로 그룹화되며, 여기에는 "레퍼런스 데이터"가 포함될 수 있습니다. 그러나 마스터 데이터와 레퍼런스 데이터를 분리하는 것이 중요합니다. 관련 레퍼런스 데이터는 고객 마스터 레코드 데이터 세트의 사무실 지점 주소에 있는 우편 번호와 같이 태그가 있는 데이터 조각과 유사합니다.

마스터 데이터 관리

MDM(마스터 데이터 관리)은 전체 비즈니스 조직에서 다양한 소스의 마스터 데이터를 통합하고 조정하는 데 필요한 기술, 도구 및 프로세스를 포괄하는 통합 데이터 서비스입니다. 즉, 부서 간 공식 공유 마스터 데이터 세트를 균일하고 일관된 방식으로 유지 관리하여 신뢰할 수 있고 항상 액세스할 수 있도록 설계된 기술 지원 솔루션입니다.

비즈니스 업체 및 관련 직원 내에서 데이터 일관성, 완전성 및 정확성을 보장하려면 마스터 데이터를 잘 관리해야 합니다. 도구는 단기가 아니라 장기적으로 깨끗하고 일관된 데이터를 보장해야 합니다. 마스터 데이터 관리를 통해 데이터 세트의 사일로 및 중복 버전, 수동 오류를 제거하고 신뢰할 수 있는 이벤트 일정을 설정하여 혼동을 방지할 수 있습니다.

마스터 데이터가 캡션 작성, 구성 및 운영 데이터 이해에서 수행하는 기본적인 역할은 마스터 데이터 관리의 전체 분야에 영감을 주었습니다. 기업은 핵심 데이터 자산의 일관성과 품질을 더 잘 구성하고 개선해야 했습니다. 데이터를 잘 관리하지 않으면 데이터가 흩어지고 복잡해질 수 있습니다.

우수한 분석 및 비즈니스 예측이 용이하도록 마스터 데이터를 적절하게 저장해야 합니다. 조직은 다음 질문에 대한 답을 쉽게 찾아야 합니다.

  • 최고의 고객은 누구이며 어디에 있습니까?
  • 우리가 투자해야 할 최고의 마진을 제공하는 제품은 무엇입니까?
  • 특정 트랜잭션이 진행되려면 몇 명의 직원이 필요합니까?

마스터 데이터 관리 부족으로 인한 문제

잘못 관리된 마스터 데이터로 인해 발생하는 일반적인 문제 및 과제는 다음과 같습니다.

데이터 중복

다양한 부서에서 다수의 균일하지 않은 애플리케이션에서 데이터를 유지할 수 있기 때문에 비즈니스 프로세스에 대한 마스터 데이터의 중요성은 데이터 중복성의 근본 원인입니다. 예를 들어, 영업 직원은 고객 자원 관리 소프트웨어를 통해 정보를 유지 관리하지만 회계 부서는 회계 소프트웨어를 통해 정보를 유지 관리합니다. 동일한 고객 정보가 계속해서 분할되어 비용이 증가하고 때로는 혼란을 야기합니다.

데이터 불일치

데이터 불일치의 일부는 데이터 입력 및 유지 관리의 수동 오류에 기인할 수 있으며, 이로부터 자동화된 데이터 관리 시스템의 필요성이 강조됩니다. 또한 위에서 언급한 다양한 애플리케이션에서의 데이터 중복 및 통합 정보에서 비롯될 수 있습니다.

비즈니스 프로세스의 비효율성

마스터 데이터가 중복으로 저장되면 기업의 종단 간 프로세스 흐름에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 버전의 마스터 데이터가 있는 경우 주문 처리, 청구 및 기타 프로세스 흐름과 같은 주문 이행을 위한 각각의 서로 다른 작업은 서로 다른 마스터 데이터 세트를 활용합니다. 이것은 성공적인 실행을 방해합니다. 항목이 잘못된 주소로 보내지거나 청구서에 오래된 주소가 나타날 수 있습니다. 통합 마스터 데이터 관리 시스템을 보유하면 기업이 이러한 모든 문제와 관련 비용을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비즈니스 모델의 급격한 변화

기술과 비즈니스 모델이 빠르게 변화하는 시대에 여러 가지 요인으로 인해 중단되는 사건은 흔하며 예상해야 합니다. 중단은 위에서 설명한 각 문제를 에스컬레이션할 수 있습니다.

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마스터 데이터 관리의 이점

잘 관리된 마스터 데이터는 실제로 기업의 모든 측면과 그 안의 모든 이해 관계자에게 우위를 제공하여 궁극적으로 비즈니스 결과를 개선합니다.

  • 잘 유지되고 관리되는 마스터 데이터는 비즈니스 이니셔티브를 주도하고 B2B 및 B2C 기업 내에서 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.
  • 마스터 데이터 관리로 규정 준수 및 제품 온보딩 프로세스를 개선합니다.
  • 보다 개인화된 고객 경험을 설계하고 판매를 촉진하며 고객 관계를 개선하는 데 도움이 됩니다.
  • 마스터 데이터 관리는 더 나은 고객 세분화 및 보고에 도움이 됩니다.
  • 모든 데이터 세트 및 하위 집합에 대해 더 큰 수준의 제어를 제공합니다.
  • 장비, 위치, 사용량 및 유지 관리 로그와 같은 자산을 정확하게 추적하여 리소스를 최적화합니다.
  • 마스터 데이터를 잘 관리하면 가장 관련성이 높은 최신 제품 정보를 올바른 고객과 거래 파트너에게 제공할 수 있습니다.

마스터 데이터가 비즈니스 조직과 관련된 모든 사람, 장소 또는 사물에 대한 정확한 세부 정보가 포함된 세분화된 단일 마스터 레코드로 저장되면 비즈니스 크리티컬 데이터의 일관되고 경제적인 소스가 됩니다. 그런 다음 더 나은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 위해 전반적으로 사용할 수 있습니다.