Master Data Management (MDM): Ako správne optimalizovať kvalitu dát

Master Data Management (MDM) predstavuje komplexné postupy, ktorých cieľom je zabezpečiť

• • integritu,
  • kvalitu,
  • stewardstvo
  • a jednotnosť referenčných dát (tzv. master dát)

naprieč celou organizáciou.

Master dáta môžu zahŕňať údaje o zákazníkoch, produktoch, zamestnancoch, dodávateľoch a iných entitách dôležitých pre správny chod podniku.

Kvalita dát a ich jednotnosť sú kľúčové pre správne rozhodovanie v podniku. Každý rozhodovací proces, či už ide o

• • strategické plánovanie,
  • prediktívnu analýzu,
  • alebo denné operácie,

je závislý na presnosti, konzistencii a dostupnosti dát. Bez jednotných a kvalitných dát hrozí riziko

• • chybných analýz,
  • straty efektivity,
  • zbytočných nákladov

a v konečnom dôsledku sa to negatívne pretaví do riadenia podniku.

Implementácia MDM môže pomôcť predchádzať uvedeným problémom tým, že poskytuje

• • jednotný pohľad na dáta,
  • eliminuje duplikáty,
  • zlepšuje presnosť a integritu dát,
  • a umožňuje efektívne spravovanie ich životného cyklu.

Systém Master Data Management (MDM) predstavuje súbor komponentov a modulov, ktoré spolupracujú na zabezpečení jednotnej a kvalitnej sady master dát v rámci celej organizácie. Kľúčové komponenty a moduly MDM systému väčšinou zahŕňajú:

1. 1. Dátový model: Definuje štruktúru a vzťahy medzi jednotlivými tabuľkami a typmi dát. Flexibilný dátový model je základom pre efektívne fungovanie MDM systému.

1. 1. Systém správy dát (Data Governance): Modul, ktorý je zodpovedný za definovanie a riadenie pravidiel a politík pre prácu s dátami. Zahrňuje nástroje pre správu metadát, sledovanie zmien, audit a reportovanie odchýlok hodnôt atribútov.

1. 1. Modul pre kvalitu dát (Data Quality): Jeho primárným zameraním je čistenie, obohacovanie, deduplikácia a validácia dát. Zahrňuje nástroje pre identifikáciu a opravu chýb, ako aj pre stotožnenie a obohacovanie záznamov integráciou na externé komunikátory (registre).

1. 1. Integrácia dát: Komponent zabezpečujúci plynulú integráciu dát z rôznych zdrojov do MDM systému. Integrácia môže prebehnúť prostredníctvom ETL alebo ELT prístupov, kedy sa dáta vhodne transformujú a naplnia do dátových štruktúr.

1. 1. Dátový server: Centrálny úložiskový komponent, ktorý udržiava master dáta. Zabezpečuje rýchly prístup a manipuláciu s dátami a môže byť optimalizovaný pre konkrétne požiadavky, ako je napríklad vysoká dostupnosť alebo distribuované spracovanie.

1. 1. API a služby: Umožňujú interakciu MDM systému s ostatnými aplikáciami a systémami v organizácii. API a služby umožňujú prístup k master dátam, ich manipuláciu a synchronizáciu v reálnom čase.

MDM architektúra je komplexný systém, ktorý sa skladá z niekoľkých vrstiev. Každá vrstva zodpovedá za špecifickú funkciu v rámci celého systému.

Vrstvy je možné rozdeliť na:

1. 1. Vrstva zberu dát (Data Ingestion Layer): Zahŕňa všetky mechanizmy potrebné na zber a integráciu dát z rôznych zdrojov. Využívajú sa nástroje s prístupom k dátam procesom ETL alebo ELT, ktoré extrahujú dáta z rôznych zdrojov, transformujú ich do potrebnej formy a načítavajú do MDM systému. Vrstva tiež zahŕňa rozhrania pre pripojenie rôznych zdrojov dát, vrátane databáz, aplikácií, webových služieb a ďalších.

1. 1. Vrstva spracovania dát (Data Processing Layer): Uskutočňujú sa tu všetky hlavné operácie na dátach, vrátane ich čistenia, validácie, obohacovania, deduplikácie a stotožnenia. Táto vrstva zodpovedá aj za správu metadát a implementáciu pravidiel a politík definovaných v rámci systému správy dát.

1. 1. Vrstva uchovávania dát (Data Storage Layer): Zodpovedá za uchovávanie a správu dát. Môže zahrňovať rôzne typy úložísk, vrátane relačných databáz, NoSQL databáz, Hadoop systémov a ďalších. Táto vrstva tiež zabezpečuje vysokú dostupnosť a spoľahlivosť dát.

1. 1. Vrstva prezentácie dát (Data Presentation Layer): Poskytuje rozhrania a služby, ktoré umožňujú prístup a interakciu s dátami. Zahrňuje API, webové služby alebo grafické rozhrania, ktoré umožňujú používateľom a aplikáciám pracovať s dátami.

1. 1. Vrstva správy (Management Layer): Zahŕňa nástroje a služby potrebné na monitorovanie, správu a optimalizáciu celého MDM systému. Zahŕňa nástroje pre správu konfigurácie, sledovanie výkonu, logovanie, zabezpečenie a ďalšie aspekty riadenia IT infraštruktúry.

1. 1. Vrstva bezpečnosti (Security Layer): Zodpovedá za ochranu dát a systému ako celku. Implementuje rôzne bezpečnostné mechanizmy, vrátane autentifikácie, autorizácie, šifrovania dát, auditu a iných bezpečnostných protokolov a postupov.

1. 1. Vrstva správy životného cyklu dát (Data Lifecycle Management Layer): Spravuje životný cyklus dát od ich vytvorenia až po vymazanie. Zahŕňa funkcie ako archiváciu, zálohovanie, obnovu a likvidáciu dát.

1. 1. Vrstva analýzy a správy výkonnosti (Analytics and Performance Management Layer): Poskytuje nástroje a služby na meranie a analýzu kvality dát, výkonnosti systému a iných relevantných metrík. Táto analýza umožňuje organizáciám neustále zlepšovať svoje MDM iniciatívy a dosahovať ich ciele v oblasti kvality dát.

Na to, aby bol MDM systém efektívny a mal pridanú hodnotu pre podnik si vyžaduje jasne definované procesy a pravidlá. Technologická zložka je dôležitou časťou implementácie MDM v podniku, ale jeho úspešné zavedenie do organizácie si vyžaduje najmä

•  
• • riadenie procesu zavedenia,
  • kvalitné dátové štandardy
  • a úzku spoluprácu medzi IT a business oddeleniami.

Na dosiahnutí tohto cieľa sa podieľajú všetky vrstvy MDM architektúry.

Princípy práce so zdrojmi dát v MDM

Princípy práce so zdrojmi dát v rámci MDM sú neoddeliteľnou súčasťou efektívnej správy dát a môžu sa deliť do niekoľkých kľúčových oblastí:

1) Identifikácia zdrojov dát

Prvým krokom v práci so zdrojmi dát je ich správna identifikácia. Je dôležité zmapovať všetky dostupné zdroje dát v podniku, ktoré by mohli prispievať k tvorbe flexibilného dátového modelu. Identifikácia zahŕňa interné systémy, externé databázy, cloudové úložiská a ďalšie. V procese implementácie MDM riešenia je nevyhnutné mať jasný obraz o tom, odkiaľ zdroje pochádzajú a akými kanálmi do nich a z nich prúdia dáta.

Proces sa začína podrobnou analýzou existujúcich informačných systémov v podniku. Identifikujú sa systémy, ako sú ERP alebo CRM, ktoré zaznamenávajú a uchovávajú dáta a zároveň sa berú do úvahy aj špecifické softvérové nástroje alebo interné databázy používané jednotlivými oddeleniami alebo tímami. Pri tomto kroku je kľúčové mať technické porozumenie o architektúre informačných systémov, ich vzájomných interakciách a možnostiach extrakcie dát.

Nasleduje identifikácia relevantných externých zdrojov. Tento postup zahŕňa databázy poskytované tretími stranami, databázy partnerov alebo štandardné priemyselné databázy. V dnešnej dobe sa stále častejšie využívajú aj rôzne cloudové úložiská, ktoré obsahujú dáta relevantné pre riadenie MDM.

Pri identifikácii zdrojov dát sa nesmie zabúdať na analýzu dátových tokov. Je potrebné pochopiť, ako dáta prúdia medzi rôznymi systémami a procesmi v podniku,  identifikovať kľúčové body, kde sa dáta generujú, transformujú alebo ukladajú. Analýza dátových tokov pomáha identifikovať možné slabiny v dátových procesoch a zároveň umožňuje efektívnejšie plánovanie implementácie MDM.

Tiež je dôležité, aby sa identifikované zdroje dát klasifikovali a prioritizovali podľa ich relevancie. Kľúčom pre posúdenie relevancie môže byť napríklad typ dát, frekvencia aktualizácií alebo dôležitosť dát pre organizáciu. Prioritizácia je teda argumentom pri rozhodovaní o tom, ktoré zdroje dát budú integrované do MDM systému ako prvé.

2) Integrácia zdrojov dát 

Po identifikácii zdrojov dát nasleduje ich vzájomná integrácia. MDM systém by mal byť schopný komunikovať a interagovať s rôznymi zdrojmi dát, aby zabezpečil ich konzistentnosť a presnosť. Integrácia môže zahŕňať použitie API, ETL nástrojov, alebo špecifických konektorov (adaptérov) pre jednotlivé systémy.

Integrácia zdrojov dát je kľúčovým bodom pri implementácii MDM riešení a z hľadiska komplexnosti a technickej zložitosti je to jedna z najnáročnejších častí procesu.

Prvým krokom integrácie je výber optimálnych metód pre prenos dát medzi MDM systémom a ich zdrojmi dát. V niektorých prípadoch je možné využiť existujúce API (Application Programming Interface), nakoľko umožňuje bezpečnú a efektívnu komunikáciu medzi systémami, pričom môže podporovať rôzne formáty dát a spôsoby ich prenosu či aktualizácie.

V prípade, že API nie je dostupné alebo nie je dostatočne flexibilné pre potreby MDM, je možné využiť ETL (Extract, Transform, Load). ETL procesy sú obzvlášť užitočné, keď potrebujeme z jednotlivých zdrojov extrahovať veľké množstvá dát, transformovať ich do požadovaného formátu a potom ich načítať do MDM systému.

V niektorých prípadoch je nutné vytvoriť špecifické konektory pre jednotlivé systémy. Tieto konektory sú navrhované tak, aby umožňovali spoľahlivú a efektívnu komunikáciu medzi MDM systémom a zdrojom dát. Konektory môžu byť navrhnuté na mieru pre špecifické systémy, čím sa zaručí vysoký stupeň prispôsobenia a zaistí sa, že všetky dáta budú správne a efektívne spracované.

Pri integrácii zdrojov dát je dôležité zohľadniť aj bezpečnostné aspekty. Prenos dát medzi systémami predstavuje potenciálne slabú stránku z hľadiska bezpečnosti. Preto je potrebné zabezpečiť, aby všetky dáta boli prenášané a ukladané za pomoci šifrovania dát, použitia bezpečných protokolov alebo implementácie prístupových kontrol.

3) Konsolidácia a deduplikácia dát

Ďalším krokom je konsolidácia dát z rôznych zdrojov a ich deduplikácia. MDM systém by mal byť schopný identifikovať duplicitné záznamy a zjednotiť ich do jedného konzistentného záznamu, pričom sa zachová integrita a presnosť dát.

Konsolidácia a deduplikácia dát sú kľúčové aspekty práce s MDM systémom a vyžadujú veľkú mieru odbornosti a technického porozumenia. Počas fázy konsolidácie sa dáta z rôznych zdrojov zhromažďujú a spojujú do jednej, konzistentnej a jednotnej podoby. Tento proces nie je len o jednoduchom zlúčení dát, ale tiež o zabezpečení, že výsledné dáta sú čisté, konzistentné a presné.

Deduplikácia je krokom, ktorý nasleduje po konsolidácii. Hlavným cieľom deduplikácie je identifikovať a odstrániť duplicitné záznamy, ktoré sa môžu vyskytnúť počas fázy konsolidácie. Tento proces je významný nielen z hľadiska úspory úložného priestoru, ale predovšetkým z hľadiska kvality dát. Duplicitné záznamy môžu viesť k nesprávnym výsledkom pri analýze a k nežiaducim problémom v procesoch založených na dátach v rámci automatizácie ich spracovania.  

MDM systémy implementujú špecifické algoritmy a mechanizmy na identifikáciu duplicitných záznamov. Takéto algoritmy môžu byť založené na rôznych technikách, ako sú napríklad porovnávanie reťazcov, porovnávanie podľa pravidiel, využitie strojového učenia a iné. Na základe týchto techník je systém schopný identifikovať duplicitné záznamy, dokonca aj v prípade, že nie sú úplne identické, napríklad v prípade rôznej syntaxe, gramatických chýb alebo preklepov.

Po identifikácii duplicitných záznamov MDM systém vykonáva ich deduplikáciu a zjednotenie. Tento proces zahŕňa výber "master" záznamu, ktorý sa stane hlavným a preberá pod seba ostatné duplicity. Počas tohto procesu je nevyhnutné zachovať integritu a presnosť dát, čo znamená, že žiadne dôležité údaje nesmú byť stratené alebo zmenené.

Konsolidácia a deduplikácia sú kľúčovými procesmi v rámci MDM, ktoré si vyžadujú technickú expertízu a detailné porozumenie dátových štruktúr a procesov. Okrem eliminácie redundancie a nekonzistentnosti, tieto procesy zlepšujú presnosť a spoľahlivosť dát, čo v konečnom dôsledku vedie k lepšiemu rozhodovaniu založenému na dátach tzv. data-driven decision making.

Tiež je dôležité zdôrazniť, že konsolidácia a deduplikácia by mali byť vykonávané kontinuálne a nie len ako jednorazová aktivita. Dáta sa neustále menia, takže pravidelná systematická kontrola a údržba je kľúčová pre zachovanie ich kvality.

4) Synchronizácia a aktualizácia dát

Princíp synchronizácie a aktualizácie dát sa týka udržiavania ich relevancie pre biznis potreby. MDM systém by mal byť schopný pravidelne aktualizovať dáta zo všetkých zdrojov a synchronizovať ich medzi rôznymi systémami a platformami.

Synchronizácia a aktualizácia dát v MDM systéme sú kľúčové mechanizmy na udržiavanie  dátovej konzistencie. Proces sa však nepredstavuje len jednoduchý prenos dát z jedného miesta na druhé. Ide o zložitú sériu úloh, ktoré si vyžadujú technickú precíznosť a porozumenie dátovým tokom a transformáciám.

Synchronizácia sa často dosahuje pomocou komplexných mechanizmov na sledovanie zmien, ktoré identifikujú nové, zmenené alebo vymazané záznamy z rôznych zdrojov dát a zabezpečujú, že všetky tieto zmeny sú aplikované na jednotlivé hodnoty atribútov. Takýto proces je často automatizovaný, ale môže vyžadovať aj manuálne zásahy v prípade vzniknutých nekonzistencií alebo chýb v dátach.

Čo sa týka aktualizácie dát, MDM systémy zvyčajne obsahujú funkčnosti na plánovanie a automatizáciu procesov. Zahŕňa to väčšinou automatizované dátové extrakcie, načítanie a transformačné úlohy, ktorých spustenie je plánované v pravidelných intervaloch.

Takýto komplexný proces synchronizácie a aktualizácie je dôležitý pre to, aby sa v dátach v MDM systéme odrážali najnovšie a najpresnejšie informácie z rôznych zdrojov dát. A to je rozhodujúce pre všetky nasledujúce procesy, vrátane analýzy dát, generovania správ a rozhodovania na základe dát.

5) Kvalita a správa dát

Práca so zdrojmi dát v MDM zahŕňa monitorovanie a zlepšovanie kvality dát, vyhodnocovanie ich presnosti, konzistencie, úplnosti a relevancie. V poslednej dobe sa často využíva AI a techniky strojového učenia (ML) pre automatizovanú detekciu a opravu chýb v dátach.

Kvalita a správa dát predstavujú základné piliere efektívnej implementácie MDM. Tie nie sú len jednorazovými aktivitami, ale kontinuálnymi úlohami, ktoré sa vykonávajú s cieľom zabezpečiť, že dáta sú presné, konzistentné, úplné a relevantné pre potreby podniku.

V kontexte MDM, starostlivosť o kvalitu dát začína už na úrovni identifikácie a integrácie zdrojov dát. Zložité algoritmy na detekciu chýb, validáciu dát a deduplikáciu sú súčasťou tohto procesu preto, aby sa zabezpečilo, že len čo najpresnejšie a najkonzistentnejšie dáta sú integrované do dátových štruktúr.

Keď sú dáta integrované, procesy monitorovania a zlepšovania kvality dát pokračujú. Tieto procesy zahŕňajú špeciálne postupy na sledovanie kvality dát, ktoré ich pravidelne kontrolujú na prítomnosť chýb či anomálií. Výstupom z použitých nástrojov môže byť poskytnutie podrobných správ, notifikácií a vizualizácií, ktoré pomáhajú identifikovať problémy s kvalitou dát a plánovať ich následné riešenie.

Využitie umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML) našlo  významné uplatnenie v procese správy dát. Pokročilé moderné technológie významne pomáhajú pri:

• detekcii a oprave chýb v dátach, čím sa zvyšuje ich kvalita a znižuje sa potreba manuálnej údržby,
• identifikácii a oprave chýb v dátach,
• odhaľovaníe vzorcov v dátach,
• predikcii budúcich trendov,
• a mnoho iných úloh súvisiacich so správou dát, ktoré nemusia byť zachytené v rámci definovaných transformačných pravidiel a podmienok.

Prínosy a hodnota Master Data Management

Deduplikácia, stotožňovanie a obohacovanie záznamov predstavujú kľúčové prvky v správe dát. Pre dátového analytika je dôležité pochopiť, že tieto procesy nie sú iba o jednoduchom filtrovaní a čistení dát, ale sú zasadené do kontextu komplexnej architektúry MDM a sú výsledkom pokročilých výpočtových operácií.

• Deduplikácia je často považovaná za jednoduchý proces odstraňovania dvojíc, avšak v kontexte MDM je táto operácia oveľa zložitejšia. Zahrňuje techniky ako hashovanie, prahové porovnávanie a algoritmy podobnosti textu, ktoré využívajú pokročilé metódy ako TF-IDF a kosínusová podobnosť. Ďalej je deduplikácia realizovaná na rôznych úrovniach dátového modelu - od jednotlivých záznamov až po entitné vzťahy.
• Stotožňovanie sa týka určovania, ktoré záznamy z rôznych zdrojov predstavujú rovnakú entitu. Je to náročný proces, ktorý sa opiera o pokročilé metódy ako pravdepodobnostné párovanie, rozhodovacie stromy a strojové učenie. Efektívne stotožňovanie sa spolieha na precízne rozpoznanie vzťahov medzi dátami a ich správne mapovanie v rámci konzistentného modelu.
• Obohacovanie záznamov je proces, ktorý pridáva, aktualizuje alebo vylepšuje hodnoty dát s pomocou dodatočných údajov z rôznych zdrojov. Tieto môžu pochádzať z interných databáz, externých dátových zdrojov, ale aj z analýzy existujúcich dát. V rámci tohto procesu sa môže využiť séria pokročilých metód, vrátane analýzy hlavných komponentov, klasifikácie alebo zhlukovania pre identifikáciu nových atribútov a vzťahov, ktoré zlepšia interpretáciu a analýzu dát.

Tieto procesy nie sú iba nevyhnutnými krokmi v správe dát, ale sú aj dôkazom o vysokom stupni technickej sofistikovanosti a pokročilých schopnostiach, ktoré MDM systémy prinášajú.

Vytváranie silnejších dátových zdrojov pre podnikové rozhodovanie

Realizácia MDM prístupu v podniku využívajúceho pokročilé techniky predstavuje zásadný nástroj pre optimalizáciu dátovej kvality. Umožňuje podnikom vytvárať jednotné a konzistentné dátové prostredie, ktoré zjednodušuje manipuláciu, eliminuje duplicitné záznamy a obohacuje ich o dodatočné údaje. Procesy a postupy tvorby dátového prostredia s vyžadovaným stupňom kvality sú realizované pokročilými algoritmami, technikami a nástrojmi.

Úspech implementácie MDM v podniku závisí aj od správneho nastavenia interných procesov, pravidiel, politík a od efektívnej spolupráce medzi rôznymi tímami a oddeleniami v podniku. Podniky môžu využiť MDM systémy na vytváranie konzistentných, presných a spoľahlivých dátových zdrojov, ktoré sa stanú nosnými piliermi pri vizualizáciách ich hodnôt, keďže sú nevyhnutné pre úspešné rozhodovanie v riadení činností v podnikoch.

Poznáte hacky ako zlepšiť kvalitu pri dátovej migrácii? Pridajte sa k nášmu tímu dátových analytikov.