Che cos'è la gestione dei dati master? Come organizza i dati

I dati sono un vantaggio competitivo, ma solo quando puoi accedervi.

Immagina che la tua azienda generi dati su prodotti, clienti e fornitori ogni giorno. Quando questi dati sono incompleti, inaccurati o incoerenti, hai silos di dati compartimentati e non puoi prendere decisioni basate sui dati. Non riuscire a trasformare i dati in decisioni significa che il tuo rapporto con il vantaggio competitivo e la crescita svanirà.

I dati master provengono da aziende moderne che generano flussi di dati costanti per entità aziendali come dipendenti, clienti, prodotti e centri di costo. Questi flussi di dati spesso includono informazioni aziendali cruciali per una comprensione contestuale delle operazioni transazionali e analitiche. Purtroppo, non puoi sfruttare questi dati per prendere decisioni basate sui fatti quando sono sparsi tra fogli di calcolo, supporti fisici e applicazioni.

Quindi, come gestisci i dati master per un vantaggio competitivo? Entra in gioco il software di gestione dei dati master (MDM).

MDM è sia una disciplina che un'infrastruttura. Utilizza modelli di governance dei dati per creare una visione affidabile dei dati come disciplina. Come infrastruttura, MDM si concentra sull'automazione di come le organizzazioni condividono, governano e gestiscono i dati critici attraverso le linee di business. L'obiettivo finale è supportare le decisioni aziendali con una fonte di dati autorevole.

Gestione dei dati master vs. gestione dei metadati vs. gestione delle informazioni sui prodotti

La gestione dei dati master è una disciplina abilitata dalla tecnologia. Riunisce i team aziendali e di tecnologia dell'informazione (IT) per garantire uniformità, accuratezza e coerenza dei dati critici. L'obiettivo della gestione dei dati master è creare asset di dati master accurati per entità principali, inclusi fornitori, clienti, potenziali clienti e gerarchie.

La gestione dei metadati (riferimento strutturato per gli attributi dei dati) si riferisce a processi, sistemi e regole che gestiscono i metadati per migliorare l'accessibilità delle informazioni. La gestione dei metadati svolge un ruolo vitale nell'aumentare la facilità di scoperta dei dati, ridurre i costi di gestione dei dati e facilitare un'integrazione dei dati più rapida.

La gestione delle informazioni sui prodotti (PIM) è una soluzione guidata dal business. Si riferisce al processo di raccolta, gestione e arricchimento delle informazioni sui prodotti. PIM è solitamente un sottoinsieme di MDM e crea un SSOT per le informazioni sui prodotti. I responsabili marketing, i manager dell'e-commerce e i team di governance dei dati utilizzano frequentemente PIM.

Importanza della gestione dei dati master

Molti sistemi informativi creano diverse visualizzazioni dei dati. La mancanza di un formato standard tra i sistemi impedisce ai dipendenti operativi, ai dirigenti aziendali e agli analisti dei dati di avere una visione affidabile dei dati. MDM affronta molteplici sfide di inaccuratezza dei dati creando una fonte affidabile di dati unificati.

I sistemi MDM consentono anche alle organizzazioni di risolvere problemi come:

• Replicazione dei dati
• Voci di dati duplicate
• Uso di nomi diversi
• Dati non aggiornati tra i sistemi
• Dati distribuiti tra più sistemi
• Esperienze cliente disgiunte a causa di dati segmentati
• Errori di inserimento manuale dei dati, inclusi campi dati incompleti, voci errate e trasposizione di caratteri

Framework di gestione dei dati master

Un framework di gestione dei dati master è al cuore di una strategia efficace di gestione dei dati master. Questo framework delinea discipline e valori che guidano la gestione dei dati master. Queste discipline garantiscono l'accuratezza e la coerenza dei dati master condivisi. Gli elementi di un framework MDM sono i seguenti.

Governance

La governance dei dati master implica la creazione di regole, la loro esecuzione e la risoluzione delle violazioni di queste regole. Lo scopo della governance dei dati master è delineare un insieme di attributi fondamentali per definire i dati master e mantenere la coerenza dei dati. I team trasversali utilizzano le regole di governance per specificare i processi operativi durante l'intero ciclo di vita dei dati, dalla creazione dei dati master alla loro eliminazione.

Supponiamo che la tua organizzazione acquisti materiali dai fornitori, costruisca prodotti e li venda ai clienti. Qualsiasi discrepanza nei tuoi dati master avrà un effetto a catena su molte aree aziendali. In tali casi, dati inaccurati possono influenzare i processi di ordine-incasso o di registrazione-report. Ecco perché abilitare la governance dei dati è fondamentale per l'efficienza dei processi e l'accuratezza dei dati.

Non esiste un framework unico per tutti perché ogni organizzazione ha esigenze di governance dei dati diverse. Tuttavia, aggiungere questi elementi critici garantisce un percorso di governance dei dati più fluido: trasparenza, proprietà dei dati, gestione del cambiamento, conformità, manutenzione, autorità, auditabilità, responsabilità, standardizzazione, stewardship dei dati e formazione.

• Politiche: Si riferiscono a regolamenti interni ed esterni per gestire i dati. Queste politiche di solito coprono aspetti della governance dei dati come la gestione del rischio, la gestione della qualità, la conservazione, l'eliminazione, la privacy e la protezione dei dati.
  
  Ad esempio, una politica può separare i compiti relativi al caricamento e all'approvazione dei dati dei clienti.
• Regole: Definiscono come eseguire le politiche di governance dei dati. L'adempimento di una politica può richiedere di seguire uno o più mandati.
  
  Ad esempio, una politica sui dati dei clienti può richiedere di seguire più regole:
  
  
  • Ottenere il consenso del cliente
  • Creare una voce di dati del cliente
  • Approvare i dati del cliente
  • Ottenere il consenso per l'uso dei dati per l'automazione del marketing
• Catalogo: Questo implica la scoperta e la documentazione dei domini di dati master tra applicazioni, data warehouse e data lake. La catalogazione è cruciale per verificare e garantire l'accuratezza e la coerenza dei dati master tra le fonti.
  
  Ad esempio, un catalogo di dati master dei clienti è cruciale per ottenere approfondimenti, trovare aree di miglioramento e semplificare la conformità.
• Mappatura dei processi: Mostra come i dati fluiscono tra le diverse fonti. La mappatura dei processi ti aiuta a capire come vengono utilizzati i dati, la necessità di incorporare regole e l'esposizione al rischio di conformità.
• Persone: Identifica le persone coinvolte nelle attività MDM in tutta l'organizzazione. Le persone critiche per il successo dell'MDM includono:
   
  • Esperti di materia: Definiscono gli standard dei dati master, i livelli e i tipi di soglie di qualità
  • Steward dei dati: Prevengono i problemi di qualità dei dati dall'influenzare i domini dei dati master
  • Team IT: Gestisce l'architettura del database, i processi aziendali e le applicazioni
  • Team legale e di sicurezza: Garantisce la privacy dei dati e la protezione
• Flusso di lavoro: Abilita e incoraggia le persone chiave a collaborare. I flussi di lavoro di governance dei dati master di solito includono passaggi per le richieste di creazione dei dati, l'inoltro delle richieste agli steward dei dati, l'approvazione, l'attivazione go-live e la distribuzione.
• Metriche: Crea linee guida per misurare e gestire i dati master. Esempi comuni includono l'accuratezza dei dati master, i record duplicati e gli attributi di dati personali crittografati. Queste metriche aiutano le aziende a gestire i dati tecnici, mitigare i rischi e migliorare le prestazioni aziendali.

Misurazione

La misurazione dei dati master implica la definizione di metriche e indicatori chiave di prestazione (KPI) per misurare la qualità dei dati e gli obiettivi di miglioramento continuo. Queste metriche e KPI sono essenziali per garantire la soddisfazione del cliente e ridurre i costi operativi.

Esempi comuni di KPI sono:

• Tasso di errore dei record di dati
• Tempo di ciclo
• Percentuale di dati duplicati
• Volume totale di configurazioni di account
• Spesa totale per MDM
• Numero di dipendenti MDM per mille record di dati

Persone

Le persone sono al cuore di qualsiasi trasformazione massiccia. Avere le persone giuste rende più facile per te implementare e supportare l'iniziativa MDM.

Ecco un elenco di persone chiave che garantiscono il successo del progetto MDM:

• Campione esecutivo: Guida l'iniziativa ed è completamente coinvolto in essa
• Stakeholder: Rappresentano diverse unità aziendali
• Team di governance dei dati: Ha ruoli e compiti chiaramente definiti
• Consulenti MDM: Aiutano il team a strategizzare, implementare e gestire i cambiamenti

Processo

I processi agiscono come linee guida per la gestione dei dati master e aiutano i team a concentrarsi sulle aree di miglioramento. Le strategie chiave che rendono un progetto MDM di successo sono:

• Consolidamento dei dati si riferisce al processo di acquisizione dei dati da più fonti, inclusi i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), gestione del ciclo di vita del prodotto (PLM) e gestione delle relazioni con i clienti (CRM).
  
  Il consolidamento dei dati è fondamentale per centralizzare i dati master. La migrazione dei dati di solito dipende da diverse tecniche, come il protocollo di accesso agli oggetti semplici (SOAP), il trasferimento di stato rappresentazionale (REST), il servizio di messaggistica Java (JMS), la rete di sincronizzazione dei dati globali (GDSN) e l'importazione manuale. I dati vengono convalidati, normalizzati e classificati durante il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).
• Federazione e miglioramento dei dati è un processo software che raccoglie dati da più fonti attraverso le funzioni aziendali e crea una visione unica dei dati master. La funzione di miglioramento utilizza dati di riferimento per verificare la validità dei dati raccolti e creare un'entità completa. Questo intero processo può richiedere flussi di lavoro di collaborazione interdipartimentale, a seconda della fonte delle informazioni.
  
  Supponiamo che i dati master contengano record di prodotti creati da più team. In tale scenario, deve esserci un modello di governance appropriato o un flusso di lavoro di approvazione per garantire un corretto miglioramento dei dati.
• Propagazione dei dati si riferisce alla distribuzione dei dati master consolidati e migliorati tra i sistemi che potrebbero averne bisogno. Questa distribuzione garantisce che ogni sistema aziendale abbia le stesse informazioni accurate.

Tecnologia

Utilizzare la tecnologia giusta è fondamentale per un collegamento efficiente dei record, la creazione di modelli di dati e la sincronizzazione della visualizzazione dei dati master. Alcuni componenti tecnologici chiave essenziali per il successo dell'MDM sono:

• Hub MDM: Aggrega i dati del sistema sorgente, li memorizza nel database e sincronizza questi dati con diversi sistemi transazionali.

• Strumento di integrazione dei dati: Sincronizza i dati nell'hub MDM e attraverso il paesaggio del sistema
• Strumento di qualità dei dati: Convalida e mantiene l'accuratezza dei dati. Uno strumento di qualità dei dati efficiente ti aiuta a trovare e combattere i dati errati.

Capacità del software di gestione dei dati master

MDM aiuta le aziende a prendere decisioni migliori con dati integri, accurati e visibili. Le capacità principali di una soluzione MDM che consentono la migliore presa di decisioni possibile sono:

Profilazione dei dati

La profilazione dei dati si riferisce all'analisi delle fonti di dati per scoprire problemi di qualità dei dati e rischi. Il processo di profilazione dei dati coinvolge sei attività che trattano:

1. Raccolta delle caratteristiche del dataset: Implica la raccolta di statistiche descrittive come media, minimo, massimo, percentili e frequenza
2. Raccolta dei tipi di dati: Implica la raccolta della lunghezza dei dati e dei modelli ricorrenti
3. Tagging dei dati: Si riferisce all'organizzazione dei dati con parole chiave o termini non gerarchici
4. Valutazione della qualità dei dati: Misura le caratteristiche dei dati rispetto a standard definiti
5. Raccolta dei metadati: La raccolta e la valutazione dell'accuratezza dei metadati
6. Identificazione della distribuzione: Identifica candidati chiave, dipendenze di valore incorporate, dipendenze funzionali e candidati chiave esterni

Abbinamento e collegamento dei dati

L'abbinamento e il collegamento dei dati sono cruciali per identificare e risolvere i record di dati duplicati e le variazioni in un record unico e accurato. Avere un record identico può distorcere i risultati analitici, diminuendo la possibilità di ottenere approfondimenti accurati.

L'abbinamento e il collegamento dei dati garantiscono la creazione di dati unici e corretti mediante:

• Eliminazione delle voci di dati duplicate
• Monitoraggio dell'integrità del sistema sorgente
• Arricchimento dei record di dati con dati di terze parti
• Automazione delle attività di creazione e verifica dei dati ad alta intensità di risorse 

Regole aziendali sui dati

Le regole aziendali sui dati specificano azioni e vincoli da seguire durante la creazione, l'aggiornamento, l'eliminazione o la distribuzione dei dati. Queste regole sono solitamente centralizzate, il che significa che ogni sistema rifletterà una volta applicate le modifiche. Le regole aziendali sui dati aiutano le organizzazioni a minimizzare il rischio e introdurre strategie di governance mediante:

• Definizione del ciclo di vita dei dati per i tipi di oggetti rilevanti
• Definizione dei flussi di lavoro del processo decisionale e di approvazione
• Specificazione delle leggi che applicano e garantiscono l'integrità dei dati

Gestione della localizzazione dei dati

I paesi con leggi severe sulla localizzazione dei dati richiedono alle organizzazioni di memorizzare i dati dei clienti localmente. Il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) garantisce il trasferimento dei dati al di fuori dell'UE solo quando c'è una protezione adeguata. La capacità di gestione della localizzazione dei dati delle soluzioni MDM è cruciale per la standardizzazione della posizione dei dati, l'integrazione e la connessione centralizzata dei dati con altri domini.

Privacy e sicurezza dei dati

Le organizzazioni con una quantità crescente di dati devono stabilire politiche efficienti per proteggere la privacy dei dati. Le soluzioni MDM sono dotate di politiche di sicurezza basate sui ruoli che definiscono i diritti di accesso ai dati sensibili e limitano azioni specifiche. Le organizzazioni possono anche proteggere i loro dati dall'accesso di terze parti con la capacità dei sistemi MDM di crittografare gli attributi dei dati con chiavi crittografiche.

Arricchimento dei dati

L'arricchimento dei dati implica il miglioramento della qualità dei dati con diversi strumenti e processi. Gli strumenti MDM puliscono e semplificano i dati errati o incompleti e collaborano con fonti di dati esterne per ottenere approfondimenti sui dati. Questi dati arricchiti sono fondamentali per identificare tendenze, comprendere modelli emergenti e ridurre i rischi.

Gestione del consenso

La legislazione sulla protezione dei dati ha reso cruciale per le organizzazioni avere un quadro chiaro per memorizzare e gestire le informazioni personali. Devi avere la prova del consenso per ottenere e conservare i dati.

Le soluzioni MDM ti aiutano a far rispettare tali regole di governance e ad aderire al diritto dei consumatori di accedere e opporsi. Un repository di dati centralizzato ti consente di gestire il consenso, avere una visione unica dei dati e ridurre i rischi di esposizione dei dati personali.

Driver per la gestione dei dati master

Le organizzazioni con più copie di dati di entità aziendali soffrono di inefficienza operativa dei dati, problemi di qualità dei dati, dati incoerenti e problemi di classificazione dei dati. Il software MDM estrae i dati da fonti disparate e li carica nell'hub di dati master centralizzato per garantire una visione unica dei dati in tutta l'organizzazione. 

Di seguito sono riportati due scenari che lasciano le organizzazioni con problemi di dati master:

1. Segmentazione delle unità aziendali e delle linee di prodotti: Le organizzazioni che dividono prodotti e operazioni in segmenti diversi spesso creano dati ridondanti. Il ciclo di vita front-to-back-office complica ulteriormente la ridondanza dei dati. MDM ti aiuta a creare una fonte autorevole di dati di account e prodotti in tali circostanze.
2. Fusioni e acquisizioni (M&A): Le organizzazioni che attraversano fusioni o acquisizioni spesso sperimentano problemi con dati master duplicati. La deduplicazione dei dati è una soluzione standard in tali casi. La sfida inizia quando il numero di database master aumenta, risultando in processi di riconciliazione dei dati complessi. MDM facilita l'integrazione dei dati da più fonti e garantisce l'efficienza post-M&A.

Benefici della gestione dei dati master

Adottare un processo di gestione dei dati master è cruciale per le organizzazioni guidate dai dati. Dati connessi e accurati li aiutano a garantire l'agilità dei processi aziendali e a rimanere competitivi.

Ecco i principali benefici delle piattaforme MDM:

• Eliminazione della ridondanza: I team di solito raccolgono e mantengono i dati durante la loro interazione con diverse entità aziendali. Di conseguenza, c'è ripetizione dei dati e persino dati non utilizzati. Gli strumenti MDM con capacità di eliminazione della ridondanza dei dati (DRE) identificano ed eliminano gli elementi di dati duplicati intra-oggetto e inter-oggetto.
• Aggiornamenti dei dati facili: Gli aggiornamenti dei dati che avvengono in isolamento causano discrepanze nei dati perché i dati modificati non si riflettono in tutto il sistema. Questi aggiornamenti influenzano il processo decisionale aziendale e possono persino causare gravi conseguenze. Con MDM, puoi modificare i dati master e garantire che i dati aggiornati si riflettano tra le unità aziendali.
• Fonte autorevole dei dati (ADS): Stabilire un ADS è fondamentale per l'efficienza operativa. I sistemi MDM coordinano con diverse fonti di dati, verificano le loro origini e le uniscono in un nodo chiave (un nodo con una chiave unica). ADS supporta i processi aziendali creando asset di dati coesi che eliminano i problemi di dati non corrispondenti.
• Integrità dei dati: Le organizzazioni utilizzano i dati per analizzare le tendenze di mercato, ottimizzare le prestazioni della catena di approvvigionamento e migliorare il mix di prodotti utilizzando piattaforme di analisi. Raggiungere queste applicazioni di business intelligence è difficile quando i dati provenienti da diverse funzioni aziendali sono inaccurati o errati. Il software MDM garantisce l'integrità dei dati mantenendo la coerenza e l'accuratezza dei dati durante l'intero ciclo di vita.
• Disponibilità dei dati: L'adozione rapida del digitale ha permesso alle organizzazioni di espandere il business all'estero. Di conseguenza, le interazioni aziendali avvengono virtualmente senza che le persone si incontrino di persona. L'MDM multi-dominio garantisce operazioni aziendali fluide rendendo i dati disponibili tra il cloud, lo spazio fisico e il cyberspazio.
• Backup facile: I repository di dati organizzativi spesso diventano soggetti a minacce esterne e crash di sistema. Tali incidenti possono portare a corruzione o perdita di dati vitali. Gli strumenti MDM ti consentono di affrontare queste vulnerabilità con un backup centralizzato delle risorse.
• Miglioramento della conformità normativa: Le organizzazioni oggi raccolgono grandi volumi di dati sui loro clienti, partner e prodotti. Tutti questi dati devono conformarsi a regolamenti specifici per il business o geografici. MDM rende più facile la conformità normativa gestendo i livelli di conformità e gli standard normativi in un pool di dati centralizzato.

Le sfide della gestione dei dati master

Nonostante le capacità avanzate, MDM non è privo di sfide. Ecco alcune delle sfide comuni che le organizzazioni affrontano durante l'implementazione di MDM:

• Standard dei dati: Stabilire standard di dati adeguati è cruciale per accogliere diversi tipi di dati all'interno della tua organizzazione. Ecco perché dovresti definire standard di dati che possano gestire tipi di dati e requisiti interdipartimentali.
• Governance dei dati: Un'implementazione MDM di successo richiede più che trovare un modello di dati adatto o impostare standard di dati. Considera di avere un framework di governance dei dati ben definito per affrontare efficacemente la complessità dei dati master. Questo framework è cruciale per avere una chiara panoramica delle operazioni sui dati e identificare i problemi di qualità dei dati.
• Strumenti di gestione dei dati master: È necessario avere il giusto set di strumenti per gestire i requisiti di gestione dei dati master. Considera di analizzare i requisiti aziendali e comprendere gli obiettivi aziendali per identificare gli strumenti più adatti per la tua organizzazione.
• Trasferimento dei dati: Gli strumenti MDM facilitano l'integrazione dei dati da diversi software aziendali e canali di business. Ma il processo di trasferimento dei dati è altamente soggetto a errori e richiede tempo. Ecco perché è cruciale definire politiche per gestire l'integrazione dei dati con applicazioni interne, esterne e cloud.
• Stewardship dei dati: La raccolta di dati inaccurati impedisce la consolidazione dei dati master e crea problemi di gestione. Puoi evitare questi problemi definendo la stewardship dei dati per gestire i compiti e l'autorizzazione dei dati master.

Modelli di architettura MDM

Trovare un modello di implementazione adatto è fondamentale per migliorare la qualità dei dati master e la coerenza dei dati. Il modello di implementazione determina anche la tua capacità di costruire un'architettura orientata ai servizi (SOA), supportare l'ambiente operativo e spingere dati puliti nei sistemi esistenti.

I quattro modelli standard di implementazione MDM sono:

1. Stile registro

L'implementazione MDM in stile registro si basa su algoritmi di pulizia e abbinamento per identificare dati duplicati tra le fonti. È adatto per organizzazioni con più fonti di dati e esigenze di integrazione rapida dei dati.

Questo modello MDM garantisce un record d'oro affidabile assegnando identificatori unici globali (GUID) ai record abbinati e creando una vista a 360 gradi in tempo reale di ciascun sistema di riferimento.

Poiché lo stile registro non invia dati ai sistemi sorgente, memorizza i collegamenti dei record corrispondenti per l'abbinamento dei dati. Questo stile di implementazione modifica i dati sui sistemi sorgente esistenti, abbina le informazioni incrociate e presume che i sistemi sorgente possano gestire la loro qualità dei dati.

2. Stile consolidamento

Lo stile di consolidamento MDM crea un SSOT consolidando i dati da più fonti. Un hub MDM gestito centralmente memorizza il record d'oro e applica aggiornamenti alle fonti. Questo modello è adatto per organizzazioni con esigenze di reportistica aziendale e analisi dei dati a livello aziendale.

Dopo aver estratto i dati dai sistemi esistenti, questo modello di implementazione pulisce, abbina e integra un record unico per uno o più domini di dati. È anche economico e rapido da configurare.

3. Stile coesistenza

L'implementazione MDM in stile coesistenza funziona in modo simile ai modelli di consolidamento, ma memorizza i dati in un sistema MDM centrale. È ideale per le organizzazioni che cercano di aggiornare gli MDM in stile consolidamento tradizionali.

Questo modello offre una singola versione della verità sincronizzando i dati master tra i sistemi sorgente e l'hub. Garantisce una migliore qualità dei dati master e un accesso più rapido ai dati, ma può essere costoso da implementare.

4. Stile centralizzato

L'implementazione MDM in stile centralizzato o transazionale si basa su algoritmi di pulizia, collegamento, abbinamento e arricchimento per memorizzare, mantenere e pubblicare attributi di dati master ai rispettivi sistemi sorgente. È adatto per organizzazioni con MDM in stile consolidamento o coesistenza esistenti.

L'hub in stile transazionale supporta politiche di sicurezza e visibilità a livello di attributo dei dati. Oltre a unire i record master, questo sistema consente ai sistemi sorgente di iscriversi per aggiornamenti.

MDM aiuta le aziende ad accelerare la crescita eliminando decisioni sub-ottimali e disallineamenti dei dati. Scegliere un modello di implementazione adatto e adottare le migliori pratiche sono altrettanto importanti.

Software di gestione dei dati master

Trovare il software MDM giusto è fondamentale per abilitare un'elaborazione dei dati master senza soluzione di continuità. Lascia che il software MDM faccia il lavoro pesante se stai cercando funzionalità robuste che rendano la consolidazione, l'organizzazione, la deduplicazione e l'archiviazione dei dati più gestibili.

Per essere inclusi in questa categoria, il software deve:

• Tracciare i dati da più fonti relative a un'organizzazione, in particolare metriche di prestazione dipartimentali
• Consolidare, organizzare e archiviare i dati master, filtrare le informazioni duplicate, segnalare le incoerenze e presentare i risultati in un formato pulito
• Fornire agli amministratori strumenti o iniziative relative ai dati master
  Esportare i dati MDM secondo necessità in altri strumenti software

*Di seguito sono riportate le cinque principali soluzioni software di gestione dei dati master leader dal Grid® Report Inverno 2022 di G2. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. SAP Master Data Governance (MDG)

L'applicazione SAP Master Data Governance (MDG) fornisce una vista gestita centralmente dei dati a livello organizzativo. Facilita la creazione, la consolidazione, la modifica e la distribuzione dei dati master attraverso il paesaggio del sistema.

Cosa piace agli utenti:

“È una piattaforma altamente raccomandata se ti occupi di dati master relativi a materiale, fornitore, cliente e finanza. Puoi consolidare una grande quantità di dati in un database e giocare con i dati per accogliere le modifiche richieste dagli utenti.”

- Recensione di SAP Master Data Governance (MDG), Sahil M.

Cosa non piace agli utenti:

“Dovrebbe esserci più flessibilità per creare un'applicazione Fiori personalizzata, incluso l'ambito del cliente. Inoltre, la documentazione MDG non è disponibile online. Un altro punto è che la creazione e la manutenzione delle gerarchie non sono disponibili su MDG.”

- Recensione di SAP Master Data Governance (MDG), Pranab M.

2. Syndigo Content Experience Hub

Syndigo Content Experience Hub offre una soluzione end-to-end per creare, gestire, sindacare, arricchire e ottimizzare i dati sui beni digitali e sui prodotti. È noto per consentire a marchi e fornitori di offrire contenuti coerenti ai partner di e-commerce e negozi.

Cosa piace agli utenti:

“La nostra partnership con Syndigo ci ha aiutato a servire meglio i clienti mentre cresciamo internamente e comprendiamo il business dell'e-commerce a livello tecnico e orientato al futuro. Syndigo è stato con noi in ogni fase del percorso, guidandoci e migliorando continuamente l'esperienza utente.”

- Recensione di Syndigo Content Experience Hub, Megan S.

Cosa non piace agli utenti:

“Sarebbe molto utile avere un'opzione di chat disponibile per assistenza su problemi che potrei avere mentre lavoro sui miei pezzi.”

- Recensione di Syndigo Content Experience Hub, Sarah B.

3. Azure Data Catalog

Azure data catalog offre la scoperta di asset di dati self-service con un catalogo di metadati a livello aziendale. Consente alle organizzazioni di registrare asset di dati aziendali, connettere i dati agli strumenti e rendere la scoperta delle fonti di dati senza soluzione di continuità.

Cosa piace agli utenti:

“Azure è un servizio cloud completamente gestito fantastico per ottenere una buona presa sulle fonti di dati. Consente a chiunque di comprendere i dati, indipendentemente dal loro ruolo lavorativo.”

- Recensione di Azure Data Catalog, Anubhab D.

Cosa non piace agli utenti:

“Come con qualsiasi piattaforma cloud, ci sono alcune limitazioni, ma Microsoft ascolta i feedback e le risolve. Il nuovo portale di anteprima è lento, ma copre molte lacune che Microsoft aveva nel vecchio portale.

Un altro fattore è il costo dei servizi Azure rispetto ad AWS. Questo potrebbe essere un ostacolo per alcune organizzazioni, ma il valore offerto da Azure è migliore di AWS a lungo termine.”

- Recensione di Azure Data Catalog, Prab T.

4. Dell Boomi

Dell Boomi offre una piattaforma intelligente e scalabile per sincronizzare e arricchire i dati in tutta l'azienda. La base tecnologica agile dietro questa piattaforma contribuisce al flusso rapido di informazioni, innovazioni e interazioni.

Cosa piace agli utenti:

“Mi piace che Dell Boomi consenta alle persone di creare soluzioni ETL per il cliente con poco o nessun codice. Questo strumento è molto facile da imparare. La sua curva di apprendimento è molto bassa, il che consente alle persone di comprenderlo in breve tempo. La semplice funzione di trascinamento di Dell Boomi aiuta le persone a creare pipeline ETL con successo, anche quando non hanno esperienza di codifica.”

- Recensione di Dell Boomi, Ankur R.

Cosa non piace agli utenti:

“Alcuni dei rapporti di procedura richiedono modifiche e funzionalità migliorate per raccogliere dati per la risoluzione dei problemi. Mi piacerebbe vedere i fallimenti del browser mobile, i record e tentare procedure interrotte. Anche se Boomi ti aiuta a scrivere un codice personalizzato per i tipi OOB, vorrei poter organizzare meglio il codice e conservarlo. Può essere difficile segnalare le esecuzioni dei processi, i ritardi, gli stati atomici e altro. Mi piacerebbe vedere questa conoscenza su una dashboard.”

- Recensione di Dell Boomi, Garnette L.

5. Oracle Enterprise Data Management Cloud

Oracle Enterprise Data Management Cloud offre una piattaforma unica per connettere applicazioni aziendali disparate, gestire i cambiamenti dei dati master e distribuirli alle applicazioni a valle. Fornisce anche funzionalità di collaborazione in tempo reale e visualizzazione dei dati.

Cosa piace agli utenti:

“Mi piace usare questo sistema poiché offre un accesso rapido a database imprevedibili e una vista selettiva di circostanze specifiche e globali concentrando tutte le informazioni. Inoltre, mi consente di inserire e aggiornare informazioni per correggere errori di sistema di base.

Offre informazioni da numerose aree aziendali come la catena di approvvigionamento, la finanza e la logistica, oltre a risolvere problemi di analisi complessi. È facile combinare set di dati, scoprire temi in corso e problemi di integrità delle informazioni.”

- Recensione di Oracle Enterprise Data Management Cloud, Dharmesi K.

Cosa non piace agli utenti:

“Oracle Enterprise Data Management richiede la gestione delle informazioni, il che significa che c'è bisogno di formazione sulla gestione delle informazioni che è piuttosto impegnativa.”

- Recensione di Oracle Enterprise Data Management Cloud, Jane N.

Prendi decisioni basate sui dati con dati unificati e affidabili

Più i dati aziendali proliferano, più emergono opportunità di approfondimenti e ottimizzazione. Ma abbinare e riconciliare le differenze nei dati è altamente soggetto a errori. Ecco perché le organizzazioni stanno sempre più sfruttando gli strumenti MDM per raccogliere, consolidare, gestire i dati master aziendali e avere una visione affidabile a 360 gradi delle entità aziendali.

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