什麼是統一化資料管理？

統一化資料管理 (UDM) 是將一系列不同的資料來源整合後建立成單一資料來源，並將其儲存在資料倉儲中的過程。這種資料管理策略會同時運用人員、流程和技術，來處理已隨著時間演變的資料孤島模型，以及組織已處理並導致資料疲勞的大量資訊。

過去，組織是在即興互動基礎上發展他們的軟體系統，安裝一系列不同的程式和資料管理技術，並隨著它們的擴展而逐漸演進。由此產生的結構彼此之間完全不相干，其中卻含有功能相同的重複工具和資料，這使得孤立的資料分散在團隊和區域之間，幾乎沒有辦法共享，進而導致在需要時無法存取資料，失去業務洞察力和趨勢分析，並增加業務成本。

在這些分散且有問題的情況下，統一化資料管理建立了一個框架來整合各種來源的資訊，方法是識別這些資料來源中的整合因素，將其儲存到資料倉儲中的公共資料儲存庫，之後，即可在一個支持完整資料優化的單一框架下，對整個系統進行資料整合。

統一化資料管理還提供一個公共空間來進行資料的清理、解析和轉換，倉儲中的所有資料一律會進行這項操作，以符合既定的業務標準和規則。其中清理流程至關重要，有助於在所有業務領域保持一致性、實現更好的資料合規性、獲得更好的業務洞察力。

統一化資料管理系統可被比喻成一顆心臟：資料（血液）來自多種來源（器官），然後集中到一處（心臟）。在資料中心內，它會釋出氧氣並帶走不需要的二氧化碳和廢物（即缺陷、不一致和不良資料），然後將資料泵送到需要它的地方（即使用它的部門）。

這在組織中如何表現？

統一化資料管理並不是組織可以開箱即用的萬能軟體工具。一個平台是由跨資料管理學科的多個工具所組成，包括商業情報、資料整合、資料品質、資料治理和主要資料管理。為了使統一化資料管理能夠成功，它應該將所有這些功能統整到一個簡單介面中，以便進行管理和開發。伺服器需要具備相互操作性，並讓所有工具都使用相同的開發工件，例如資料模型、中繼資料和主資料。

使用統一化資料管理的一個例子是線上服裝零售。某電商建立了一套統一化資料管理系統，將客戶和行銷資訊的各個方面結合起來，這意味著所有客戶資訊都集中到一個點：

• 網站上的客戶旅程（使用網站分析）
• 廣告和行銷活動資訊
• 銷售資訊
• 客戶資訊

將所有這些知識結合起來，企業發現了一系列推動業務決策的關鍵見解。像是，消費者通常在早上用手機瀏覽網站，也許是在早上通勤的時候。之後，他們會在下班後登入桌上型電腦，然後下單購買。

企業藉此繪製出產品之間的關係圖，以實現更好的行銷效果。如果客戶購買一件飄逸的透膚上衣，他們可能也想買一件簡單合身的 T 恤或吊帶褲。如果將這兩個品項連結起來，使客戶在購買其中一項時可以看到另一項，就能增加銷售額。

對行銷活動的實際資料進行徹底分析，可以挖掘出一些令人意想不到的有趣資料。從公認比社交媒體其他廣告系列更有效的 Google Adwords 行銷活動中發現，先前捨棄的策略實際上可以產生更好的結果，而且一分錢一分貨。

追蹤了客戶旅程之後，公司就可以向客戶發送具有高度針對性的個人化行銷活動，這些訊息可以透過電子郵件、社交媒體或電話傳遞，具體取決於使用者的偏好。

統一化資料管理系統可以為企業帶來巨大收益，除了增加收入和市佔率，也可達成傳統目標，像是減少資料錯誤、使資料隨時可供存取以節省時間等等。

5G 和統一化資料管理

行動網路和物聯網 (IoT) 結合起來，創造出一個龐大的產業。隨著 5G 在全球範圍日益普及，使用者資料量完全是難以負荷的超大規模。在任何標準家庭中，都有不斷傳輸和接收資料的筆記型電腦、手機、健身手錶、印表機、電視、汽車、甚至冰箱，所有這些資料都需要利用網路進行存取和管理。

資料管理和儲存已成為服務供應商的關鍵問題，而完善的統一化資料管理系統有助於管理其資料目標。使用雲端、集中使用者資料、將資料與功能分離，都能幫助網路供應商處理這些棘手難題，統一化資料管理的好處還包括降低網路複雜性，以及提高資料一致性。隨著世界從 4G 過渡到 5G，對統一化資料管理的需求將會持續增加。

為什麼組織需要統一化資料管理

雖然這看起來像是一項技術行動，當然，的確有一定的技術要求，但實際上它講究的是策略和良好業務管理。統一化資料管理的最終目標是能夠做出由資料驅動、深思熟慮、客觀的業務決策，它關乎卓越營運，用於確保始終如一地進行治理、合規、整合和業務轉型，並為組織和員工帶來最大利益。它也與商業情報有關，可以找出現在生意在哪裡、如何做得更好。

需要在兩個截然不同的目標之間取得平衡：擁有出色的資料管理做法，並使其與業務目標保持一致。

統一化資料管理的資料存取

任何內部或外部利益相關者都應該能夠存取他們需要的資訊，資料應該與他們相關、很容易找到、而且準確。這意味著統一化資料管理系統能為所有使用者提供必要的資料，讓他們可以訂購產品、瞭解產品是否有貨、為客戶開具發票、評估索賠、或執行數不盡的其他任務。資料孤島已成為過去，組織的每個部門都緊密相連。

統一化資料管理的分析準確性

如果資料有缺陷或不完整，那麼對其執行分析或預測就變得毫無意義，反而會導致資訊不正確，浪費資料科學家和報告最終使用者的時間，並對業務構成巨大風險。統一化資料管理可以獲得即時洞察力，找出新機會，並做出完全優化的決策。

成功的統一化資料管理的組成部分

成功的統一化資料管理不僅是使用正確的技術元素，並以可存取的方式來儲存所有資料，它還需要滿足兩個條件。

協調各種資料管理方案

由於需要在伺服器的相互操作性、以及各團隊的資料開發工作之間取得平衡，因此統一化資料管理會使用關聯式資料架構組件來共享和統整技術基礎設施。這樣做應該可以產生一套全面性、易協作、統一化的實踐方法，也唯有如此，資料才能在整個企業範圍內順暢運用。

支持策略業務目標

這分成兩個部分，管理團隊必須先清楚瞭解業務目標是什麼，再將這些目標轉化為資料需求。管理方法和技術之間應該保持一致，如果主管需要在某個時間範圍內取得資料，或者為了滿足某些里程碑，則需要就這一點進行澄清和溝通。

統一化資料管理的任何其他名稱

統一化資料管理不是一個非常普遍的術語，但它的原則已被許多人實踐。大多數組織已經在實施統一化資料管理的做法和策略，但通常使用其他名稱來稱呼它。許多企業沒有為其資料管理系統命名，但當被問及他們的策略時，其流程和結果卻是與統一化資料管理一致。

EIM 和 EDM

企業資訊管理 (EIM) 和企業資料管理 (EDM) 是更適合稱為統一化資料管理的兩個常見術語。通常，這些術語被關聯至錯誤宣傳它們的商業軟體供應商，因此這些術語的應用範圍較窄，只圍繞著資料管理、整合和檢索的方法，而不是一個對整體業務都有益的全面性方案。

主數據管理

主要資料管理 (MDM) 是指業務和資訊技術共同合作以確保主要資料的準確和一致，並在組織內對其設有問責機制。雖然它與統一化資料管理有相似之處，但它較不注重與業務目標和理想的關聯，而較關注可在整個企業內提高資料準確性的策略和計畫。

資料和資訊治理

資料和資訊治理不是指用來管理軟體的技術系統，而是關於資料的道德規範、標準和規定。治理較注重使用定義、資訊存取、安全性、資訊生命週期和分類，在規劃期間較能發揮理論作用，有助於制定如何管理資料的決策，但它本身並不是一個管理系統。

統一化資料管理的好處

避免資訊超載

資料無處不在，而組織建立和使用的資料量十分龐大，包括社交媒體、評論、視訊和外部資訊來源，以及內部購買資訊和客戶資料收集等等，因此企業每天處理數 TB 資料的情況並不少見，對於人員和系統來說，這有可能完全不堪重負。

統一化資料管理可以最大限度地減少資料量，資料會被接收、處理、儲存在正確的地方，而且只在一個地方。這讓整個過程不那麼難以負荷，使資料管理成為一個較容易實現的目標。

業務洞察力和趨勢分析

統一化資料管理的主要目標之一是業務洞察力和準確的趨勢分析。統一化資料管理系統會轉化資料、清理資料，然後建立可用的資料集來獲取洞察見解。它還會將資料以可存取的形式安排在適當的位置，使其更加可用。如此才能根據資料和業務洞察力來從事敏捷創新，否則將不可能做到。

降低成本

統一化資料管理可透過多種方式來降低業務開銷：

• 沒有雙重資料或資料孤島，而且因為減少錯誤和資訊遺失而能節省成本
• 由於統一化資料管理主要以雲端為基礎，因此無需投資昂貴的硬體和伺服器
• 進行更好的業務分析和預測，進而做出更有可能帶來成長的明智決策
• 由於資料會自動予以清理，因此資料科學家和其他寶貴資源可以減少時間浪費

合規性

資料是一項大事業，可說是目前最大的業務，全球已經制定了大量的法律、規範和商業規則來嘗試管理此一資產。組織不僅需要管理資料本身，還需要以確保資料安全並符合所有法規的方式進行管理。統一化資料管理系統會自動將規則套用至資料，因此沒有違規的機會，而若要遵守最佳商業實踐、讓品牌一直受到客戶和供應商信賴，則降低罰款和違規風險至關重要。

統一化資料管理的挑戰

範圍太廣

試圖將所有資料全部統整到一個流程中的組織將會失敗，因為這個過程並不是只用一個工具就能統一一切、讓您一步到位的神奇魔法。

解決方法：組織不太可能 100% 協調其資料，這是不可能實現的目標，所以不要試圖一次做所有事情，而是要按邏輯步驟解決問題。一次只連接系統的幾個部分並逐步工作，慢慢構建系統，直到它的統一化程度可以滿足管理目標為止。並且，請只選擇需要人員協作、而且協調合作可產生效益的項目。

缺乏靈活性

任何資料架構的最大問題之一都是缺乏靈活性，以醫療供應商為例，其基礎設施需要能夠處理數百萬個即時監控資料串流，也必須能夠輕鬆添加產品並正確管理資料。所有組織的軟體、資料來源和資料類型都在不斷變化中，任何資料管理系統都需要非常敏捷才能保持相關性。

解決方法：將資料保存在雲端，明智地使用應用程式，而不是在系統上強加一個僵化的結構，這對於保持結果流暢大有幫助。資料和業務需求決定的應該是架構，而不是基礎設施本身。建議使用自動化技術，以隨時檢查和維護整個系統的完整性和效能，並在需要時優化系統。

資料標準和治理模糊

關於資料的收集、儲存和傳遞，幾乎每個方面都有法律、標準和指導方針在管制著。為業務制定細項標準，可能是建立統一化資料管理系統最具挑戰的領域之一。立法的實施可能既昂貴又麻煩，尤其是在複雜的組織環境中，而且合規法律會不斷變化，以因應日益互聯的世界中快速增長的需求。

解決方法：系統的設計和開發必須由治理專家、資料科學家、資訊技術專業人員和企業所有者共同參與，沒有一個簡單方法可以輕鬆做到這一點，只能從一開始就建立良好的資料管理，而且沒有捷徑可走。必須特別關注、追蹤和監控個人身份資訊，以確保其符合隱私法規。在識別連接鏈和監控合規性方面，使用工具來追蹤和審查資料至關重要。

不瞭解資料

組織通常會誤解其資料，如果資訊被儲存起來但從未使用過，資料就顯得很昂貴。之後，如果公司不確定如何使用或重新利用這些資料，將使資料處理成為一種資源浪費。

解決方法：建立探索層，協助識別已存在的資料，並使資料可供存取和使用。