为主数据管理编写RFP时应避免的10个错误

那里'编写MDM RFP的正确方法(照顾所有部门数据需求)和错误方法(忽略数据治理)。 MDM供应商Siperian已经确定了CIO犯的10个常见错误,并建议如何避免这些错误。

您知道您需要找出一种更好的方法来管理公司的大量关键“主”数据。别担心-您并不孤单。在2007年埃森哲对162位全球CIO的调查中,有75%的人表示他们希望在未来三年内制定总体信息管理策略。报告说,这样做将“加强[e]全面管理其组织数据并利用这些数据以取得战略优势的需要。”

为了获得成功,您需要一个主数据管理(MDM)策略,该策略阐明了您将如何实现这一目标。它必须解决您将如何获得组织范围内的支持,系统的最终状态和数据管理实践将是什么样子以及将使用的技术。对于您的软件开发团队来说,选择MDM供应商是至关重要的第一步。

由于仅获得所需的服务,因此编写准确且知情的建议书(RFP)文档只能帮助您进行整体MDM工作。 MDM平台的提供者Siperian在过去两年中收到的RFP数量已大大增加。公司高管注意到,许多提议缺乏确保长期成功所必需的统一,全面的观点。由于查看了比您的程序员简历还要多的有缺陷的RFP,因此,Siperian确定了CIO在公司为主数据管理工作而组合RFP时犯的10个常见错误。

Siperian产品营销总监Ravi Shankar敦促CIO避免在RFP中遇到这些严重错误。这样做可以为完整,灵活的MDM解决方案打下基础,该解决方案既可以满足当前需求,也可以满足未来不可预见的数据集成需求。他指出,如果没有的话,首席信息官们将“以广泛的主数据管理孤岛结束”。这与MDM解决方案应该做的完全相反。

错误1:无法确保在单个MDM平台内管理多个业务数据实体。

这是一个大问题。 Shankar建议:“当您选择和部署MDM平台时,请确保它能够管理全部在同一软件平台内的多个业务数据实体,例如客户,产品和组织。” “这样做可以简化系统维护并提高成本效益,从而降低总体拥有成本。”

一个大型的Siperian制药客户意识到,它需要为其企业MDM系统添加更多的业务组和功能,并且今天可以做到这一点,因为从一开始就将灵活性内置于该策略中。 Shankar指出,另一种方法是部署和管理单独的主数据解决方案,其中每个管理一个不同的业务数据实体。但是,他说,这种方法将导致额外的系统维护和集成工作以及更高的总体拥有成本。

错误2:忽略项目或企业级别的数据治理需求。

“要意识到的重要一点是,在进行MDM时,您实际上是在进行数据治理,” Shankar说。他指出,数据治理对每个公司都是独特的,因为它基于公司的业务流程,文化和IT环境。但是,大多数公司在选择MDM平台时并未过多考虑其企业数据治理需求。 Shankar指出:“至关重要的是,基础MDM平台必须能够支持组织定义的数据治理策略和流程。” “相反,您的数据治理设计可能会受到损害,并被迫适应具有固定或刚性数据模型和功能的某些MDM软件平台的限制。”

Shankar说,控制和审计功能也是重要的数据治理组件。为了正确地支持此功能,RFP应该“要求MDM平台与公司的安全和报告工具集成,以提供对数据的细粒度访问和可靠的数据质量指标。”

错误3:无法确保MDM平台可与公司的标准工作流程工具一起使用。 Shankar说,工作流是MDM和数据治理的重要组成部分,因为它可用于批准主数据实体定义的创建并实时确定哪些冲突的数据实体可以幸免。

工作流还可用于自动提醒数据管理员(负责数据的员工)任何数据质量问题。 Shankar指出:“重要的是提出MDM平台如何与您选择的标准工作流工具集成的问题,”他补充说,一些MDM供应商捆绑了他们自己的工作流工具,这些工具可能无法与CIO的标准工作流集成。工具。他说:“能够与任何工作流程工具一起使用的开放式体系结构是关键。”

有关企业工作流程的更多信息,请参见 使工作流程为您工作和流程.

错误4:无法确保MDM解决方案支持复杂的关系和层次结构。

Shankar指出,有了单一实体的主数据中心(例如销售和市场营销的客户中心),层次结构和关系就相对简单了。相反,多个数据实体之间的层次结构可能非常复杂。例如,东部地区的零售场所仅库存某些产品,确定信用风险敞口的复杂的对手方法律体系或帐户持有人的配偶是高净值个人。 Shankar说:“对于大多数MDM供应商而言,关系是事后才想到的。” “这里是MDM系统,然后您要对层次结构一巴掌。那是不对的。层次结构必须被视为主数据。”

他建议首席信息官确保其RFP要求解决方案能够建模复杂的B2B和B2C层次结构,以及同一MDM平台中这些主数据实体的定义。

错误5:依靠固定的面向服务的体系结构(SOA)服务。

Shankar指出,可靠的数据是支持SOA应用程序的先决条件-即通过协调企业SOA服务来实现业务流程自动化的应用程序。他说:“由于MDM是提供可靠数据的基础技术,因此对MDM环境所做的任何更改最终都将导致对相关SOA服务的更改,并因此而对SOA应用程序的更改。”

因此,首席信息官(CIO)需要确保MDM平台只要使用新的属性,实体或源更新其数据模型,就可以自动为SOA服务生成更改。他说:“它必须是真正可配置的。”反过来,RFP的这一关键部分将保护高级SOA应用程序免受对基础MDM系统所做的任何更改。相反,Shankar指出,具有基于固定数据模型的固定SOA服务的MDM解决方案需要自定义编码,以适应数据模型的基础更改。 (我们都知道自定义编码的含义:$$$。)

错误6:在MDM平台之外清理数据。

Shankar说,数据清理包括名称更正,地址标准化和数据转换。尽管许多RFP询问数据清理和数据质量,但这些RFP却没有询问如何清除数据以及在MDM系统外部或系统内部清理数据。这是一个重要的区别。

通常,为部门级客户数据集成(CDI)或产品信息管理(PIM)解决方案提供参考数据的源应用程序数量通常很少。 Shankar指出,在这些情况下,可以使用常用的数据质量工具在源头上有效地清理数据。 但是,企业MDM部署的来源数量跨越多个部门,并且包含数十个甚至数百个系统。他指出:“在这种情况下,清理源系统上的数据是不可行的。” “相反,数据清理需要集中在MDM系统中。”

Shankar建议,如果您的公司已经对清理工具进行了标准化,那么确保MDM解决方案与清理工具具有现成的集成非常重要。他指出,此外,不了解数据完整“血统”的CIO在进行审计和合规性检查时将面临很多麻烦。

错误7:认为“概率”匹配是足够的。

不要害怕这并不像看起来那么复杂。 “匹配”仅表示MDM系统对数据进行协调的技术。他说:“如果查看MDM集线器,则系统的症结所在。” “ [CIO]没有意识到的事实是,这种匹配在旁观者眼中。”

例如,Shankar指出,通常使用几种类型的匹配技术,例如确定性,概率性和经验性。他说:“没有一种技术能够补偿所有可能的数据错误类别和主数据中的变化。”

为了获得最可靠和统一的主数据视图,Shankar建议MDM平台应支持这些匹配技术的组合,每种技术都可以解决特定类别的数据匹配,即混合类型技术。 。他说,诸如概率之类的单一技术可能无法找到所有有效的匹配候选者,或更糟糕的是,可能会产生错误的匹配者。

错误8:低估了创建黄金记录的重要性。

啊,黄金唱片。事实的单一版本。这就是每个人都在追求的。 “除非您有黄金记录,否则就没有MDM,” Shankar说。 “ MDM需要一个单一的事实点,才能迎合所有流程。” Shankar认为,要使MDM取得成功,仅用注册表样式链接相同的数据是不够的,因为这不能解决数据之间的矛盾。相反,应协调来自不同来源的主数据并将其集中存储在主数据中心内。 “考虑到整个组织中潜在的源数量和主数据量,MDM系统能够为任何主数据类型(例如客户,产品或资产)自动创建黄金记录非常重要。”

此外,他指出MDM系统应提供强大的“取消合并”功能以回滚任何人为错误或异常-这是大型组织中的典型活动,在大型组织中,有多个数据管理员负责管理主数据。

错误9:忽略历史记录和沿袭功能以支持合规性。

如今,业务用户不仅需要干净,可靠的数据,而且还需要验证数据实际上是否可靠,这是一种新趋势。 Shankar表示:“考虑到主数据是不断变化的,并且随着业务的进行,源系统会实时进行更新,并且主数据与主数据中心内的其他类似数据合并,因此这是一项艰巨而艰巨的任务。”说。

他指出,需要将主数据的所有更改的历史记录以及数据如何更改的沿袭记为元数据,这构成了审计的基础,并且是数据治理和法规遵从性报告计划的关键部分。 Shankar说,即使CIO认为他们不需要那些财务能力,他们的营销部门也可能需要跟踪选择加入或退出营销活动的客户,这可能变得很重要。

错误10:仅针对单一操作模式(分析或操作)实施MDM。

Shankar说:“无论是运营,分析报告还是活动管理,您都不能单用MDM。”他说,企业MDM平台需要将主数据与操作和分析应用程序同步,以便充分支持跨多个部门的实时业务流程和合规性报告。如果无法将主数据与操作和分析应用程序同步,则CIO扩展整个组织中MDM平台的能力将受到限制,维护成本将会增加。没有人想要。

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