En la era del big data, no se puede ignorar el papel de los datos maestros.
Cuando cada vez más empresas utilizan la tecnología de big data, la computación en la nube y las redes sociales para descubrir las necesidades de los clientes y expandir el negocio, necesitan dominar La gestión de datos (MDM) sigue estas tendencias generales, extrae un mayor valor comercial de los datos, optimiza la gestión de la marca, expande nuevos canales de mercado y construye la competitividad central de las empresas. La gestión eficaz de datos maestros no solo puede mejorar la calidad de los datos de la empresa, sino que también puede integrarse estrechamente con la tecnología de big data.
Los datos maestros son la entidad comercial principal de la empresa.
Los datos maestros son una entidad empresarial central que desempeña un papel clave en las operaciones empresariales. Son datos compartidos entre sistemas (como datos relacionados con clientes, productos, proveedores, cuentas y departamentos organizacionales), existen en varios sistemas comerciales de la empresa y también son datos de alto valor que se pueden reutilizar en todos los negocios y sistemas dentro de la empresa. datos empresariales. Cabe señalar que los datos maestros no son todos los datos comerciales de la empresa, sino datos que deben compartirse entre varios sistemas. Por ejemplo, la mayoría de los datos de transacciones y de facturación no son datos maestros. Cubre recursos, productos, eventos, clientes, finanzas, cuentas, empleados, socios, etc. , los datos utilizados para describir las entidades comerciales principales son datos maestros. Por lo tanto, la identificación de datos maestros debe capturar la esencia de los datos maestros y servir como núcleo de las operaciones comerciales. Los datos maestros y los big data se complementan.
El núcleo de los datos maestros y los big data son los datos, pero sus ángulos de enfoque son diferentes: los big data se centran en la cantidad y el tipo de datos, mientras que los datos maestros prestan más atención a la calidad de los datos. Las categorías de datos maestros y big data no son estáticas. Por ejemplo, una frase decía en Weibo, la categoría de big data. Este tipo de información social generalmente no se incluye en los datos maestros, pero con el paso del tiempo, los avances tecnológicos y la reducción de costos, es posible que se incluya en el alcance de los datos maestros en un futuro cercano.
Los datos maestros se centran en la organización de los datos, mientras que el big data proporciona más datos sin procesar. Por ejemplo, ya sea venta de productos o promoción de servicios, una premisa es estar centrado en el cliente. Si una compañía de seguros quiere promocionar una póliza, prestará atención a las opiniones de los clientes y clientes potenciales de este grupo de pólizas. Todos estos son big data y los comentarios específicos realizados por cualquier cliente pertenecen a la categoría de datos maestros. Por lo tanto, para obtener mejores efectos y valor de la aplicación de datos, las empresas deben centrarse en los datos maestros y conectar de manera efectiva varios big data dispersos a través de datos maestros. Al mismo tiempo, big data también es un complemento importante de los datos maestros, y la combinación de los dos puede lograr buenos resultados.
La plataforma de datos maestros es como un pulpo, centrada en los datos maestros y estableciendo conexiones con varios sistemas internos y externos. La gestión de datos maestros no solo integra datos de alto valor en los sistemas comerciales, sino que también integra una gama más amplia de datos periféricos en torno a los datos maestros. Los big data a menudo existen en forma no estructurada, ni siquiera dentro de la empresa, entonces, ¿cómo combinarlos? Las empresas necesitan un conjunto de productos que les permitan utilizar una arquitectura informática eficiente y de bajo costo para: resolver rápidamente problemas de identificación individual en big data, como la identificación de clientes cuando la partición del conjunto de datos no es factible, y evitar completar de manera eficiente grandes cantidades de datos; duplicación; fortalecer el análisis de las redes sociales de una manera más rentable, unir individuos fragmentados en individuos completos y lograr un análisis interactivo práctico;
Ahora, las personas no necesitan traer grandes datos, como fotos y videos, a la plataforma de datos principal, pero a través de la integración de los dos sistemas, aún saben dónde encontrar información en video relacionada con este cliente. Este tipo de integración de sistemas La demanda será cada vez más generalizada. A diferencia de la integración tradicional del sistema central empresarial, expandirá gradualmente la escala y enriquecerá el contenido, y las formas de integración entre sistemas también tenderán a diversificarse. Esta también es una nueva tendencia de desarrollo en los últimos años. Mejore las capacidades de gestión e integración de datos empresariales y amplíe la integración de datos a datos de redes sociales, registros web, datos de dispositivos sensores, documentos, correos electrónicos y otros datos multiestructurados o no estructurados sin formatos de codificación, lo que puede reducir significativamente el desperdicio de tiempo en datos basura. reduciendo efectivamente los costos de desarrollo y mantenimiento de big data.
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