Master Data Management: Jak správně optimalizovat kvalitu dat

Master Data Management (MDM) zahrnuje komplexní postupy, jejichž cílem je zajistit:

• • integritu,
  • kvalitu,
  • správu
  • a jednotnost referenčních dat (tzv. master dat)

napříč celou organizací.

Master data mohou zahrnovat informace o zákaznících, produktech, zaměstnancích, dodavatelích a dalších entitách důležitých pro správný chod podniku.

Kvalita dat a jejich jednotnost jsou klíčové pro správné rozhodování v podniku. Každý rozhodovací proces, ať už jde o:

• • strategické plánování,
  • prediktivní analýzu,
  • nebo denní operace,

je závislý na přesnosti, konzistenci a dostupnosti dat. Bez jednotných a kvalitních dat hrozí riziko:

• • chybných analýz,
  • ztráty efektivity,
  • zbytečných nákladů

a v konečném důsledku se to negativně projeví v řízení podniku.

Implementace MDM může pomoci předcházet výše uvedeným problémům tím, že poskytuje:

• • jednotný pohled na data,
  • eliminuje duplicity,
  • zlepšuje přesnost a integritu dat,
  • a umožňuje efektivní správu jejich životního cyklu.

Systém Master Data Management (MDM) představuje sadu komponent a modulů, které spolupracují na zajištění jednotné a kvalitní sady master dat v rámci celé organizace. Klíčové komponenty a moduly MDM systému většinou zahrnují:

1. 1. Dáátový model: Definuje strukturu a vztahy mezi jednotlivými tabulkami a typy dat. Flexibilní datový model je základem pro efektivní fungování MDM systému.

1. 1. Systém správy dat (Data Governance): Modul, který je odpovědný za definování a řízení pravidel a politik pro práci s daty. Obsahuje nástroje pro správu metadat, sledování změn, audit a reportování odchylek hodnot atributů.

1. 1. Modul pro kvalitu dat (Data Quality): Jeho primárním zaměřením je čištění, obohacování, deduplikace a validace dat. Obsahuje nástroje pro identifikaci a opravu chyb, stejně jako pro identifikaci a obohacování záznamů integrací na externí komunikátory (registry).

1. 1. Integrace dat: Komponenta zajišťující plynulou integraci dat z různých zdrojů do MDM systému. Integrace může proběhnout prostřednictvím ETL nebo ELT přístupů, kdy se data vhodně transformují a naplní do datových struktur.

1. 1. Datový server: Centrální úložiště, které udržuje master data. Zajišťuje rychlý přístup a manipulaci s daty a může být optimalizován pro konkrétní požadavky, jako je například vysoká dostupnost nebo distribuované zpracování.

1. 1. API a služby: Umožňují interakci MDM systému s ostatními aplikacemi a systémy v organizaci. API a služby umožňují přístup k master datům, jejich manipulaci a synchronizaci v reálném čase.

MDM architektura je složitý systém, skládající se z několika vrstev. Každá vrstva má svou specifickou funkci v rámci celého systému.

Vrstvy lze rozdělit na:

1. 1. Vrstva sběru dát (Data Ingestion Layer): Obsahuje všechny mechanismy potřebné k získání a integraci dat z různých zdrojů. Využívají se nástroje s přístupem k datům procesem ETL nebo ELT, které extrahují data z různých zdrojů, transformují je do požadované formy a nahrávají je do MDM systému. Tato vrstva také zahrnuje rozhraní pro připojení různých zdrojů dat, včetně databází, aplikací, webových služeb a dalších.

1. 1. Vrstva zpracování dat (Data Processing Layer): Zde probíhají všechny hlavní operace s daty, včetně jejich čištění, validace, obohacování, deduplikace a identifikace. Tato vrstva také zodpovídá za správu metadat a implementaci pravidel a politik definovaných v rámci systému správy dat.

1. 1. Vrstva uchovávání dat (Data Storage Layer): Odpovídá za uchovávání a správu dat. Může obsahovat různé typy úložišť, včetně relačních databází, NoSQL databází, Hadoop systémů a dalších. Tato vrstva také zajišťuje vysokou dostupnost a spolehlivost dat.

1. 1. Vrstva prezentace dat (Data Presentation Layer): Nabízí rozhraní a služby, které umožňují přístup a interakci s daty. Obsahuje API, webové služby nebo grafická rozhraní, která umožňují uživatelům a aplikacím pracovat s daty.

1. 1. Vrstva řízení (Management Layer): ZObsahuje nástroje a služby potřebné k monitorování, správě a optimalizaci celého MDM systému. Zahrnuje nástroje pro správu konfigurace, sledování výkonu, logování, zabezpečení a další aspekty řízení IT infrastruktury.

1. 1. Vrstva zabezpečení (Security Layer): Odpovídá za ochranu dat a celého systému. Implementuje různé bezpečnostní mechanismy, včetně autentifikace, autorizace, šifrování dat, auditu a dalších bezpečnostních protokolů a postupů.

1. 1. Vrstva řízení životního cyklu dat (Data Lifecycle Management Layer): Spravuje životní cyklus dat od jejich vytvoření až po smazání. Obsahuje funkce jako archivaci, zálohování, obnovu a likvidaci dat.

1. 1. Vrstva analýzy a správy výkonnosti (Analytics and Performance Management Layer): Poskytuje nástroje a služby pro měření a analýzu kvality dat, výkonu systému a dalších relevantních metrik. Tato analýza umožňuje organizacím neustále zlepšovat své MDM iniciativy a dosáhnout svých cílů v oblasti kvality dat.

Aby byl MDM systém efektivní a přinášel hodnotu pro firmu, vyžaduje jasně definované procesy a pravidla. Technologická složka je důležitou součástí implementace MDM ve firmě, ale jeho úspěšné zavedení do organizace vyžaduje především:

•  
• • řízení procesu zavádění,
  • kvalitní datové standardy
  • a úzkou spolupráci mezi IT a obchodními odděleními.

Na dosažení tohoto cíle se podílejí všechny vrstvy MDM architektury.

PRINCIPY PRÁCE SE ZDROJI DAT V MDM

Principy práce se zdroji dat v rámci MDM jsou neoddělitelnou součástí efektivní správy dat a mohou se rozdělit do několika klíčových oblastí:

1) Identifikace zdrojů dat

Prvním krokem v práci se zdroji dat je jejich správná identifikace. Je důležité zmapovat všechny dostupné zdroje dat v podniku, které mohou přispívat k tvorbě flexibilního datového modelu. Identifikace zahrnuje interní systémy, externí databáze, cloudová úložiště a další. V procesu implementace MDM řešení je nezbytné mít jasnou představu o tom, odkud zdroje pocházejí a jakými kanály do nich a z nich proudí data.

Proces začíná podrobnou analýzou stávajících informačních systémů v podniku. Identifikují se systémy, jako jsou ERP nebo CRM, které zaznamenávají a uchovávají data, a zároveň se berou v úvahu i specifické softwarové nástroje nebo interní databáze používané jednotlivými odděleními nebo týmy. V tomto kroku je klíčové mít technické pochopení architektury informačních systémů, jejich vzájemných interakcí a možností extrakce dat.

Následuje identifikace relevantních externích zdrojů. Tento postup zahrnuje databáze poskytované třetími stranami, databáze partnerů nebo standardní průmyslové databáze. V dnešní době se stále častěji využívají také různá cloudová úložiště, která obsahují data relevantní pro řízení MDM.

Při identifikaci zdrojů dat nesmíme zapomenout na analýzu datových toků. Je třeba rozumět, jak data proudí mezi různými systémy a procesy v podniku, identifikovat klíčové body, kde se data generují, transformují nebo ukládají. Analýza datových toků pomáhá identifikovat možné slabiny v datových procesech a zároveň umožňuje efektivnější plánování implementace MDM.

Je také důležité, aby identifikované zdroje dat byly klasifikovány a prioritizovány podle jejich relevance. Klíčem k posouzení relevance může být například typ dat, frekvence aktualizací nebo význam dat pro organizaci. Prioritizace je tedy argumentem při rozhodování o tom, které zdroje dat budou integrovány do MDM systému jako první..

2) Integrace zdrojů dat

Po identifikaci zdrojů dat následuje jejich vzájemná integrace. MDM systém by měl být schopen komunikovat a interagovat s různými zdroji dat, aby zajistil jejich konzistenci a přesnost. Integrace může zahrnovat použití API, ETL nástrojů, nebo specifických konektorů (adaptérů) pro jednotlivé systémy.

Integrace zdrojů dat je klíčovým bodem při implementaci MDM řešení a z hlediska komplexnosti a technické složitosti je to jedna z nejnáročnějších částí procesu.

Prvním krokem integrace je výběr optimálních metod pro přenos dat mezi MDM systémem a jejich zdroji dat. V některých případech je možné využít existující API (Application Programming Interface), protože umožňuje bezpečnou a efektivní komunikaci mezi systémy, přičemž může podporovat různé formáty dat a způsoby jejich přenosu či aktualizace.

Pokud API není dostupné nebo není dostatečně flexibilní pro potřeby MDM, je možné využít ETL (Extract, Transform, Load). ETL procesy jsou obzvlášť užitečné, když potřebujeme z jednotlivých zdrojů extrahovat velké množství dat, transformovat je do požadovaného formátu a následně je nahrát do MDM systému.

V některých případech je nutné vytvořit specifické konektory pro jednotlivé systémy. Tyto konektory jsou navrženy tak, aby umožňovaly spolehlivou a efektivní komunikaci mezi MDM systémem a zdrojem dat. Konektory mohou být navrženy na míru pro konkrétní systémy, čímž se zajišťuje vysoký stupeň přizpůsobení a garance, že všechna data budou správně a efektivně zpracována.

Při integraci zdrojů dat je důležité vzít v úvahu i bezpečnostní aspekty. Přenos dat mezi systémy představuje potenciální slabé místo z hlediska bezpečnosti. Proto je nezbytné zajistit, aby všechna data byla přenášena a ukládána s pomocí šifrování, použitím bezpečných protokolů nebo implementací přístupových kontrol.

3) Konsolidace a deduplikace dat

Dalším krokem je konsolidace dat z různých zdrojů a jejich deduplikace. MDM systém by měl být schopen identifikovat duplicitní záznamy a sjednotit je do jednoho konzistentního záznamu, aniž by byla narušena integrita a přesnost dat.

Konsolidace a deduplikace dat jsou klíčovými aspekty práce s MDM systémem a vyžadují značnou míru odbornosti a technického porozumění. Během fáze konsolidace se data z různých zdrojů shromažďují a spojují do jednoho, konzistentního a sjednoceného tvaru. Tento proces není pouze o jednoduchém spojení dat, ale také o zajištění, že výsledná data jsou čistá, konzistentní a přesná.

Deduplikace je krokem, který následuje po konsolidaci. Hlavním úkolem deduplikace je identifikovat a odstranit duplicitní záznamy, které mohou vzniknout během fáze konsolidace. Tento proces je důležitý nejen z hlediska úspory úložného prostoru, ale zejména z hlediska kvality dat. Duplicitní záznamy mohou vést k nesprávným výsledkům při analýze a k nežádoucím problémům v procesech založených na datech v rámci automatizace jejich zpracování.

MDM systémy implementují specifické algoritmy a mechanismy pro identifikaci duplicitních záznamů. Tyto algoritmy mohou být založeny na různých technikách, jako je například porovnávání řetězců, porovnávání podle pravidel, využití strojového učení a další. Na základě těchto technik je systém schopen identifikovat duplicitní záznamy, dokonce i v případě, že nejsou úplně totožné, například v důsledku různé syntaxe, gramatických chyb nebo překlepů.

Po identifikaci duplicitních záznamů MDM systém provádí jejich deduplikaci a sjednocení. Tento proces zahrnuje výběr "master" záznamu, který se stává hlavním a absorbuje ostatní duplicity. Během tohoto procesu je nezbytné zachovat integritu a přesnost dat, což znamená, že žádné důležité informace nesmí být ztraceny nebo změněny.

Konsolidace a deduplikace jsou klíčovými procesy v rámci MDM, které vyžadují technickou expertizu a detailní porozumění datových struktur a procesů. Kromě eliminace redundance a nekonzistence tyto procesy zlepšují přesnost a spolehlivost dat, což v konečném důsledku vede k lepšímu rozhodování založenému na datech, tzv. data-driven decision making.

Je také důležité zdůraznit, že konsolidace a deduplikace by měly být prováděny kontinuálně a ne jen jako jednorázová aktivita. Data se neustále mění, takže pravidelná systematická kontrola a údržba je klíčová pro zachování jejich kvality.

4) Synchronizace a aktualizace dat

Princip synchronizace a aktualizace dat spočívá v udržování jejich relevance pro obchodní potřeby. MDM systém by měl být schopen pravidelně aktualizovat data ze všech zdrojů a synchronizovat je mezi různými systémy a platformami.

Synchronizace a aktualizace dat v MDM systému jsou klíčové mechanismy pro udržování datové konzistence. Proces se však nejedná pouze o jednoduchý přenos dat z jednoho místa na druhé. Jde o složitou řadu úkolů, které vyžadují technickou preciznost a porozumění datovým tokům a transformacím.

Synchronizace je často dosažena pomocí komplexních mechanismů sledování změn, které identifikují nové, změněné nebo smazané záznamy z různých datových zdrojů a zajistí, že všechny tyto změny jsou aplikovány na jednotlivé hodnoty atributů. Takový proces je často automatizován, ale může vyžadovat i manuální zásahy v případě vzniklých nekonzistencí nebo chyb v datech.

Co se týče aktualizace dat, MDM systémy obvykle obsahují funkce pro plánování a automatizaci procesů. To zahrnuje především automatizované datové extrakce, načítání a transformační úkoly, jejichž spuštění je plánováno v pravidelných intervalech.

Takový komplexní proces synchronizace a aktualizace je důležitý pro to, aby se v datech v MDM systému odrážely nejnovější a nejpřesnější informace z různých datových zdrojů. A to je rozhodující pro všechny následující procesy, včetně analýzy dat, generování zpráv a rozhodování na základě dat.

5) Kvalita a správa dat

Práce s datovými zdroji v MDM zahrnuje sledování a zlepšování kvality dat, hodnocení jejich přesnosti, konzistence, úplnosti a relevance. V poslední době se často využívá AI a techniky strojového učení (ML) pro automatizovanou detekci a opravu chyb v datech.

Kvalita a správa dat představují základní pilíře efektivní implementace MDM. Tyto nejsou jen jednorázovými aktivitami, ale kontinuálními úkoly, které se provádějí s cílem zajistit, že data jsou přesná, konzistentní, úplná a relevantní pro potřeby podniku.

V kontextu MDM, péče o kvalitu dat začíná již na úrovni identifikace a integrace datových zdrojů. Složité algoritmy pro detekci chyb, validaci dat a deduplikaci jsou součástí tohoto procesu, aby bylo zajištěno, že pouze nejpřesnější a nejkonzistentnější data jsou integrována do datových struktur.

Když jsou data integrována, procesy sledování a zlepšování kvality dat pokračují. Tyto procesy zahrnují speciální postupy pro monitorování kvality dat, které je pravidelně kontrolují na přítomnost chyb nebo anomálií. Výstupy z použitých nástrojů mohou poskytnout podrobné zprávy, notifikace a vizualizace, které pomáhají identifikovat problémy s kvalitou dat a plánovat jejich následné řešení.

Využití umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) našlo významné uplatnění v procesu správy dat. Pokročilé moderní technologie výrazně pomáhají při:

• detekci a opravě chyb v datech, čímž se zvyšuje jejich kvalita a snižuje se potřeba manuální údržby,
• identifikaci a opravě chyb v datech,
• odhalování vzorců v datech,
• predikci budoucích trendů,
• a mnoha dalších úkolech spojených se správou dat, které nemusí být zachyceny v rámci definovaných transformačních pravidel a podmínek.

PŘÍNOSY A HODNOTA MASTER DATA MANAGEMENTU

Deduplikace, identifikace a obohacování záznamů představují klíčové prvky v správě dat. Pro datového analytika je důležité pochopit, že tyto procesy nejsou jen o jednoduchém filtrování a čištění dat, ale jsou začleněny do kontextu komplexní architektury MDM a jsou výsledkem pokročilých výpočetních operací.

• Deduplikace jje často považována za jednoduchý proces odstranění duplikátů, avšak v kontextu MDM je tato operace mnohem složitější. Obsahuje techniky jako hašování, prahové srovnání a algoritmy textové podobnosti, které využívají pokročilé metody jako TF-IDF a kosinová podobnost. Navíc je deduplikace realizována na různých úrovních datového modelu - od jednotlivých záznamů až po entitní vztahy.
• Identifikace se týká určování, které záznamy z různých zdrojů představují stejnou entitu. Je to náročný proces, který se opírá o pokročilé metody jako pravděpodobnostní párování, rozhodovací stromy a strojové učení. Efektivní identifikace spoléhá na přesné rozpoznání vztahů mezi daty a jejich správné mapování v rámci konzistentního modelu.
• Obohacování záznamů je proces, který přidává, aktualizuje nebo vylepšuje hodnoty dat s pomocí dodatečných informací z různých zdrojů. Tyto mohou pocházet z interních databází, externích datových zdrojů, ale také z analýzy existujících dat. V rámci tohoto procesu může být využita řada pokročilých metod, včetně analýzy hlavních komponent, klasifikace nebo shlukování pro identifikaci nových atributů a vztahů, které zlepší interpretaci a analýzu dat.

Tyto procesy nejsou jen nezbytnými kroky v správě dat, ale také svědčí o vysokém stupni technické sofistikace a pokročilých schopnostech, které MDM systémy přinášejí.

VYTVOŘENÍ SILNĚJŠÍCH DATOVÝCH ZDROJŮ PRO PODNIKOVÉ ROZHODOVÁNÍ

Realizace MDM přístupu v podniku využívajícím pokročilé techniky představuje klíčový nástroj pro optimalizaci datové kvality. Umožňuje podnikům vytvářet jednotné a konzistentní datové prostředí, které zjednodušuje manipulaci, eliminuje duplicitní záznamy a obohacuje je o dodatečné informace. Procesy a postupy tvorby datového prostředí s požadovaným stupněm kvality jsou realizovány pokročilými algoritmy, technikami a nástroji.

Úspěch implementace MDM v podniku také závisí na správném nastavení interních procesů, pravidel, politik a na efektivní spolupráci mezi různými týmy a odděleními v podniku. Podniky mohou využívat MDM systémy k vytváření konzistentních, přesných a spolehlivých datových zdrojů, které se stanou základními pilíři při vizualizaci jejich hodnot, protože jsou nezbytné pro úspěšné rozhodování v řízení aktivit v podnicích.

Znáte triky, jak zlepšit kvalitu při datové migraci? Přidejte se k našemu týmu datových analytiků.