Mục lục
Master Data là gì?
Master Data là dạng dữ liệu có mức độ tĩnh cao, có nghĩa là nó hiếm khi thay đổi và hầu hết có giá trị dài hạn. Vì Master Data được sử dụng bởi nhiều phòng ban của công ty nên nó rất liên quan đến tất cả các quy trình nghiệp vụ của doanh nghiệp. Master Data chính là một trong những tiêu chí được sử dụng trong quá trình thống kê và đánh giá dữ liệu. Master Data là chìa khóa, cốt lõi của tổ chức.
Đây là một trong các thông tin quan trọng về nguyên vật liệu của doanh nghiệp. Dữ liệu này gồm các thông tin về nguyên vật liệu công ty có thể đặt hàng, sản xuất, lưu trữ hay bán.
Mỗi bộ phận lại làm việc trên một số loại nguyên vật liệu nhất định.
Vendor Master Data (VMD)
Vendor Master Data gồm các thông tin về các đối tác mà công ty mua hàng hoặc bán hàng.
Một bản ghi về thông tin của vendor gồm một số thông tin chính như: Tên, địa chỉ, SĐT liên hệ,…
Thông tin về Vendor master data được chia thành 3 nhóm: Genernal data, accounting data và Purchasing data
Master data là tập hợp các số nhận dạng cung cấp ngữ cảnh về dữ liệu kinh doanh như vị trí, khách hàng, sản phẩm, tài sản, v.v. Đây là dữ liệu cốt lõi hoàn toàn cần thiết để điều hành hoạt động trong một doanh nghiệp hoặc đơn vị kinh doanh. Nếu không, sẽ không có cách nào để so sánh đồng nhất dữ liệu giữa các hệ thống. Tuy nhiên, tất cả dữ liệu chủ không được tạo ra như nhau. Loại dữ liệu được chỉ định là dữ liệu chính có thể khác nhau tùy theo ngành. Ngay cả trong các thực thể kinh doanh khác nhau trong cùng một ngành, các ví dụ về dữ liệu tổng thể có thể rời rạc hoặc không có nhiều điểm chung.
Nhìn chung, dữ liệu mà các doanh nghiệp thu thập được thuộc một trong ba loại sau:
- Dữ liệu giao dịch : Dữ liệu giao dịch là dữ liệu được tạo bởi các ứng dụng khác nhau khi đang chạy hoặc hỗ trợ các quy trình kinh doanh hàng ngày.
- Dữ liệu phân tích : Dữ liệu phân tích, như tên gọi, được hình thành thông qua các phép tính hoặc phân tích chạy trên dữ liệu giao dịch.
- Dữ liệu chính : Dữ liệu chính đại diện cho các đối tượng kinh doanh thực tế, quan trọng mà trên đó các giao dịch đã nói được thực hiện, cũng tính đến các tham số mà phân tích dữ liệu được thực hiện.
Ba loại dữ liệu được minh họa tốt nhất trong câu sau, tổng hợp một giao dịch kinh doanh hàng loạt:
Người mua X đã đặt hàng 10 SKU Y, vào DD-MM-YYYY với tổng số tiền là $ 5000.
Trong phạm vi này, người mua và sản phẩm bao gồm Master Data, vì chúng là trung tâm của giao dịch; nếu không có chúng, quá trình giao dịch sẽ không tồn tại. Dữ liệu thứ cấp được tạo ra do tương tác này thuộc dữ liệu giao dịch (chẳng hạn như số lượng, ngày tháng, số lượng đã mua, số hóa đơn hoặc số nhận dạng thuế). Hơn nữa, thông tin như kích thước đơn đặt hàng trung bình cho khách hàng cụ thể này và giá trị đơn đặt hàng trung bình, được trích xuất thông qua việc đào sâu vào tập dữ liệu tích lũy, nằm dưới dữ liệu phân tích. Lưu ý rằng tất cả ba loại dữ liệu này đều được liên kết với nhau và trong bản chất của các giao dịch kinh doanh hàng ngày, một tổ chức cần cả ba loại hoạt động liền mạch với nhau.
Ví dụ này giúp bạn dễ hiểu hơn về định nghĩa của Master Data, dữ liệu về các thực thể kinh doanh cung cấp ngữ cảnh cho các giao dịch kinh doanh.
Dữ liệu chính là một trong những tài sản dữ liệu quan trọng của một công ty. Một số công ty thậm chí còn được mua lại để có quyền truy cập vào tập dữ liệu tổng thể về khách hàng của họ.
Các danh mục và thành phần của dữ liệu tổng thể
Như ví dụ trên gợi ý, các danh mục phổ biến nhất của dữ liệu chính, cùng với các thành phần của chúng, là:
- Các bên: Cả cá nhân và tổ chức, cộng với toàn bộ phạm vi vai trò được lồng trong đó: người hướng dẫn, người mua, nhà cung cấp, khách hàng, nhà cung cấp và nhân viên.
- Sản phẩm: hàng hóa mua bán giữa các bên
- Cấu trúc tài chính: tài sản, tài khoản, tài liệu, v.v.
- Khái niệm vị trí: lãnh thổ bán hàng, chi nhánh, địa điểm văn phòng
Dữ liệu chính là cần thiết bởi một số quy trình kinh doanh cũng như hệ thống CNTT của họ. Do đó, việc chuẩn hóa các định dạng dữ liệu chủ, đồng bộ hóa các giá trị và quản lý dữ liệu đúng cách là cấp thiết để mang lại sự tích hợp thành công vào hệ thống.
Dữ liệu chính về bản chất thường không mang tính giao dịch. Ngoại lệ đối với trường hợp này là thông tin về các thành phần dữ liệu chính như các bên hoặc sản phẩm chỉ được liệt kê trên các tài liệu giao dịch như hóa đơn và biên lai và không được ghi lại một cách riêng biệt (mặc dù phải như vậy).
Dữ liệu chính thường được nhóm thành tập dữ liệu bản ghi chính, có thể bao gồm “dữ liệu tham chiếu” được liên kết với nó. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải tách dữ liệu chính khỏi dữ liệu tham chiếu. Dữ liệu tham chiếu được liên kết giống như một phần dữ liệu dọc theo thẻ, giống như mã zip trong địa chỉ chi nhánh văn phòng trong tập dữ liệu bản ghi chính của khách hàng.
Người quản lý dữ liệu
Quản lý dữ liệu tổng thể (MDM) là một dịch vụ dữ liệu thống nhất bao gồm công nghệ, công cụ và quy trình cần thiết để thống nhất và điều phối dữ liệu tổng thể từ nhiều nguồn khác nhau trong toàn bộ tổ chức kinh doanh. Nói cách khác, đây là một giải pháp hỗ trợ công nghệ được thiết kế để duy trì tập dữ liệu tổng thể chính thức được chia sẻ giữa các bộ phận một cách thống nhất, nhất quán — khiến nó luôn đáng tin cậy và có thể truy cập được.
Cần quản lý tốt dữ liệu tổng thể để đảm bảo tính nhất quán, đầy đủ và chính xác của dữ liệu trong một thực thể kinh doanh và các đối tác của nó. Các công cụ này phải đảm bảo dữ liệu sạch sẽ và nhất quán về lâu dài, không chỉ trong ngắn hạn. Quản lý dữ liệu tổng thể giúp ngăn chặn sự lộn xộn bằng cách loại bỏ các silo và các phiên bản trùng lặp của tập dữ liệu, các lỗi thủ công và thiết lập tiến trình sự kiện đáng tin cậy.
Dữ liệu tổng thể có vai trò cơ bản trong việc phân loại, tổ chức và hiểu dữ liệu hoạt động đã truyền cảm hứng cho toàn bộ lĩnh vực quản lý dữ liệu tổng thể. Các công ty cần tổ chức tốt hơn và cải thiện tính nhất quán và chất lượng của các tài sản dữ liệu cốt lõi của họ. Dữ liệu có thể trở nên phân tán và lộn xộn nếu không được quản lý tốt.
Dữ liệu chính cần được lưu trữ đúng cách để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích và dự đoán kinh doanh tốt. Một tổ chức cần dễ dàng tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi sau:
- Khách hàng tốt nhất của chúng tôi là ai và họ ở đâu?
- Sản phẩm nào mang lại lợi nhuận tốt nhất mà chúng ta nên đầu tư?
- Cần bao nhiêu nhân viên để thực hiện một giao dịch nhất định?
Các vấn đề phát sinh từ việc thiếu quản lý dữ liệu tổng thể
Các vấn đề và thách thức điển hình nảy sinh với dữ liệu tổng thể được quản lý sai như sau:
Dữ liệu dự phòng
Tầm quan trọng của dữ liệu tổng thể đối với các quy trình kinh doanh là gốc rễ của dự phòng dữ liệu, vì các phòng ban khác nhau có thể duy trì dữ liệu trong một số ứng dụng không thống nhất. Ví dụ, nhân viên kinh doanh sẽ duy trì thông tin trong phần mềm quản lý nguồn khách hàng, trong khi bộ phận kế toán sẽ duy trì thông tin đó trong phần mềm kế toán. Thông tin khách hàng giống nhau sẽ bị chia ra nhiều lần, làm tăng chi phí và đôi khi gây nhầm lẫn.
Dữ liệu không nhất quán
Một phần của điều này có thể là do lỗi thủ công trong việc nhập và bảo trì dữ liệu, cho thấy sự cần thiết của các hệ thống quản lý dữ liệu tự động. Nó cũng có thể xuất phát từ việc dự phòng dữ liệu và hợp nhất thông tin từ các ứng dụng khác nhau như đã đề cập ở trên.
Quy trình kinh doanh kém hiệu quả
Khi dữ liệu chính được lưu trữ với dự phòng, nó có thể tác động xấu đến quy trình đầu cuối của doanh nghiệp. Ví dụ: khi các phiên bản khác nhau của dữ liệu chính tồn tại, mỗi hành động khác nhau để thực hiện đơn hàng, chẳng hạn như chuyển đơn hàng, thanh toán và các quy trình khác sẽ chuyển sang một tập dữ liệu chính khác. Điều này cản trở việc thực hiện thành công: một mặt hàng có thể được gửi đến sai địa chỉ hoặc một địa chỉ lỗi thời xuất hiện trên hóa đơn. Có một hệ thống quản lý dữ liệu tổng thể tích hợp có thể giúp một công ty tránh được tất cả những vấn đề này và các chi phí liên quan của họ.
Những thay đổi nhanh chóng trong mô hình kinh doanh
Trong thời đại công nghệ phát triển nhanh chóng và những thay đổi trong mô hình kinh doanh do vô số yếu tố gây ra, các sự kiện gián đoạn là phổ biến và cần được mong đợi. Sự gián đoạn có thể leo thang từng vấn đề được thảo luận ở trên.
Các loại dữ liệu ở các tập đoàn Dữ liệu không có cấu trúc : Dữ liệu được tìm thấy trong email, sách trắng, bài báo trên tạp chí, cổng mạng nội bộ của công ty, thông số sản phẩm, tài sản thế chấp tiếp thị và tệp PDF.
Dữ liệu giao dịch : Dữ liệu về các sự kiện kinh doanh (thường liên quan đến giao dịch hệ thống, chẳng hạn như bán hàng, giao hàng, hóa đơn, phiếu báo sự cố, yêu cầu bồi thường và các tương tác tiền tệ và phi tiền tệ khác) có ý nghĩa lịch sử hoặc cần thiết để phân tích bởi các hệ thống khác. Dữ liệu giao dịch là các giao dịch cấp đơn vị sử dụng các thực thể dữ liệu chính. Không giống như dữ liệu chủ, các giao dịch vốn có tính chất tạm thời và tức thời.
Siêu dữ liệu: Dữ liệu về dữ liệu khác. Nó có thể nằm trong kho lưu trữ chính thức hoặc ở nhiều dạng khác, chẳng hạn như tài liệu XML, định nghĩa báo cáo, mô tả cột trong cơ sở dữ liệu, tệp nhật ký, kết nối và tệp cấu hình.
Dữ liệu phân cấp : Dữ liệu lưu trữ các mối quan hệ giữa các dữ liệu khác. Nó có thể được lưu trữ như một phần của hệ thống kế toán hoặc riêng biệt dưới dạng mô tả về các mối quan hệ trong thế giới thực, chẳng hạn như cơ cấu tổ chức công ty hoặc dòng sản phẩm. Dữ liệu phân cấp đôi khi được coi là một miền siêu MDM vì nó rất quan trọng để hiểu và đôi khi phát hiện ra các mối quan hệ giữa dữ liệu chủ.
Dữ liệu tham chiếu: Một loại dữ liệu tổng thể đặc biệt được sử dụng để phân loại dữ liệu khác hoặc được sử dụng để liên kết dữ liệu với thông tin vượt ra ngoài ranh giới của doanh nghiệp. Dữ liệu tham chiếu có thể được chia sẻ trên các đối tượng dữ liệu chính hoặc dữ liệu giao dịch (ví dụ: quốc gia, đơn vị tiền tệ, múi giờ, điều khoản thanh toán, v.v.)
Dữ liệu chính : Dữ liệu cốt lõi trong doanh nghiệp mô tả các đối tượng xung quanh nơi hoạt động kinh doanh được tiến hành. Nó thường thay đổi không thường xuyên và có thể bao gồm dữ liệu tham chiếu cần thiết để vận hành doanh nghiệp. Dữ liệu chính về bản chất không phải là giao dịch, nhưng nó mô tả các giao dịch. Các danh từ quan trọng của một doanh nghiệp bao gồm dữ liệu tổng thể thường rơi vào bốn lĩnh vực và các phân loại sâu hơn trong các lĩnh vực đó được gọi là lĩnh vực chủ đề, lĩnh vực phụ hoặc loại thực thể.
Bốn miền dữ liệu tổng thể chung là:
Khách hàng
Trong miền của khách hàng, có các miền phụ của khách hàng, nhân viên và nhân viên bán hàng.
Các sản phẩm
Trong miền sản phẩm, có các miền phụ sản phẩm, bộ phận, cửa hàng và nội dung.
Địa điểm
Trong miền địa điểm, có vị trí văn phòng và miền phụ phân chia địa lý.
Khác
Trong miền khác, có những thứ như miền phụ hợp đồng, bảo hành và giấy phép.
Một số miền phụ này có thể được chia nhỏ hơn nữa. Ví dụ: khách hàng có thể được phân đoạn sâu hơn dựa trên các ưu đãi và lịch sử, vì công ty của bạn có thể có khách hàng bình thường cũng như khách hàng đầu tiên và khách hàng điều hành. Trong khi đó, sản phẩm có thể được phân khúc sâu hơn theo lĩnh vực và ngành. Mức độ chi tiết này rất hữu ích vì các yêu cầu, vòng đời và chu kỳ CRUD đối với một sản phẩm trong lĩnh vực Hàng tiêu dùng đóng gói (CPG) có thể rất khác so với các yêu cầu đối với các sản phẩm trong ngành quần áo. Mức độ chi tiết của các miền về cơ bản được xác định bởi mức độ khác biệt giữa các thuộc tính của các thực thể bên trong chúng.
Nguồn: Internet
Bài viết liên quan:
Chọn loại cơ sở dữ liệu (CSDL) nào phù hợp với dự án của bạn?
Cách nâng cao hiệu quả bảo mật dữ liệu và quản trị dữ liệu.
Bảo mật dữ liệu (Data security): Những hoạt động có trong Data security
Giải pháp cải thiện chất lượng dữ liệu
Tác hại của dữ liệu kém chất lượng (Bad Data Quality)
Master Data là gì? Giải pháp quản trị Master Data hiệu quả nhất.