主数据管理 ： 从数据中获取更多信息的关键

主数据管理可以让组织轻松地组织和访问有关客户、供应商、产品和员工的数据，从而为组织提供便利。 本文由Aziz Shaikh，Holger Harreis，Jorge Machado和Kayvaun Rowshankish与Rachit Saxena和Rajat Jain合作，代表了麦肯锡数字公司的观点。 图片：一个价值数十亿美元的组织的销售代表即将与潜在客户会面。她在组织的客户关系管理软件中搜索客户，并找到几个同名的帐户。她努力了解更多关于客户已经购买的产品和服务，已经参与的客户联系人，以及联系人可能与组织内其他销售代表的关系。结果,销售代表花费数小时手动地汇集信息以组织即将到来的会议。 2023年，麦肯锡调查了80多家大型全球组织1跨越多个行业，了解更多关于他们如何组织、使用和麦肯锡的主数据管理调查表明，组织在成熟其MDM能力方面有四个首要目标：改善客户体验和满意度，通过提供更好的交叉和向上销售来提高收入增长机会、提高销售生产率和简化报告(图表1)。 此方案是主数据管理(MDM)不佳的一个示例，这通常会导致客户和员工体验不佳，成本更高，并失去收入机会。 MDM在现代数据体系结构概念中发挥着重要作用，并以五种方式创造价值： MDM是任何组织的数据战略的关键组成部分（请参阅侧栏“关于主数据管理”）。这些功能可以决定或破坏组织的效率和可靠性，尤其是在具有多个业务部门的复杂组织中，数据孤岛可能导致效率低下和错误。 —在将数据加载到数据湖中之前，MDM会清理、丰富和标准化关键功能的数据，例如客户或产品数据。 —在数据产品的背景下，MDM为跨实体的高质量数据提供了一个中心，从而提高了数据产品的有效性、一致性和可靠性，从而改进了决策、准确的报告和分析，并符合当地法规和标准。 —MDM跨实体标准化数据，以提供跨各种系统的统一视图。 关于主数据管理 —MDM可以充当参考系统，通过Web服务（通常是代表性状态传输应用程序编程接口（REST API））与应用程序和其他域共享数据。 通常，组织有四种类型的数据：事务、引用、派生和主数据。其中，主数据提供有关实体及其属性、唯一标识符、层次结构和组织内关系的最相关的基础信息。这些信息在业务功能和系统之间共享，以支持业务流程和决策。 —MDM和人工智能（AI）可以相互受益。例如，MDM可以利用AI算法来识别重复记录并智能地合并它们，这可以增强生成AI系统的性能和可靠性。 附件1 追求主数据管理成熟度的公司优先考虑客户体验和收入增长。 追求更成熟的MDM的公司的目标，1%的受访者，n=83 麦肯锡公司 但是许多组织尚未充分利用MDM的潜力。本文基于我们的MDM调查的见解，描述了公司在集成时面临的常见挑战 改进的决策可以为MDM计划提供明确的投资回报。但是，这种回报本质上很难量化，因此将MDM作为优先事项放在具有更明显，即时收益的项目之前可能具有挑战性。因此，尽管MDM具有增强组织的潜力，但领导者可能很难构建业务案例来增强其MDM和投资相关的体系结构和技术能力。 MDM功能，并重点介绍了可以优化MDM以帮助企业获得竞争优势的领域。 组织在实施MDM时面临的常见问题 组织孤岛 80%的组织回应我们的调查报告说，他们的一些部门在孤岛中运营，每个孤岛都有自己的数据管理需求、实践、源系统和消费行为。例如，销售团队可能会在客户关系管理(CRM)系统中维护客户数据，而营销团队可能会使用客户端数据平台(CDP)来创建客户资料并通知广告活动。孤岛可能会导致不一致和错误，从而增加 小型和大型组织都可以从实施MDM模型中受益，但收集和聚合质量数据可能很困难，因为根据我们的调查结果，以下是实施MDM的一些最普遍的挑战。 制作商业案例的困难通过减少数据错误、提高运营效率和 制定与业务、数据和技术相关的决策的难度（请参阅侧栏“主数据域的类型”）。 并最终支持组织实现其目标。对于数据所有者的角色来说，由业务利益相关者扮演很重要-特别是业务单元的负责人 最多使用数据，例如客户数据域的销售和营销负责人。该负责人可以为定义数据提供指导与业务目标一致的要求和数据质量规则。 仅将MDM视为技术学科组织通常认为MDM是一种技术学科，而不是可以推动企业价值的差异化因素。根据我们的调查，只有16％的MDM计划是作为组织范围内的战略计划资助的，而IT或技术职能承担了财务责任(图表2)。62%的受访者表示他们的组织没有明确定义的过程来集成新的和现有的数据源，这可能会阻碍MDM的有效性。 数据质量差 质量差的数据在没有大量手动调整的情况下无法提供基于分析的见解。根据MDM调查，82%的受访者每周花费一天或更长时间来解决主数据质量问题，66%的受访者使用手动审查来评估、监控和管理其主数据的质量。因此，大型、多部门组织可能无法 有效地生成KPI或其他指标，销售代表可能无法快速生成一致、全面的前瞻性视图 虽然技术起着至关重要的作用，但MDM计划的成功需要重要的业务影响力和赞助来设定战略方向，了解数据依赖关系，提高数据质量，增强业务流程， 主数据域的类型 各种各样的类别可以用作主数据域，每个类别都有特定的用途。最常见的类别包括： 营销努力，以更好地满足客户的需求和偏好。 员工数据。员工数据包括员工姓名、联系人信息、职务、员工ID、部门分配和工资单信息等属性。 客户数据。客户数据包括关键详细信息，如客户联系信息、购买历史记录、偏好和人口统计数据。 产品数据。产品数据包括产品名称、描述、SKU、定价和规格等属性。产品数据通常跨越研发、供应链和销售。 资产数据。资产数据包括资产名称、类型、购买等属性 date, installation date, manufacturer details,financial and depreciation details, andmaintenance and repair details. Organizationscan improve their operational performance bymaintaining consistent, accurate, and efficientmanagement of assets across一个组织。 组织可以利用客户数据来优化营销策略，个性化客户体验并促进长期关系。 供应商数据。供应商数据包括供应商名称、联系方式、付款条件、税务信息和供应商特定代码等属性。准确的供应商数据有助于在整个组织中建立单一、完整和一致的供应商定义。 客户端数据。客户数据通常包括客户名称、联系信息、账单和送货地址、付款条件、关键决策者和其他客户特定标识符。企业对企业(B2B)组织可以管理客户数据以定制其策略、个性化通信以及优化销售和 财务数据。财务数据通常包括有关法律或管理实体的信息（例如公司代码），科目表，成本和利润中心以及财务层次结构。 根据麦肯锡2023年的主数据管理调查，83%的组织认为客户和产品数据是最主要的领域。 麦肯锡公司 客户。根据MDM调查，组织数据质量中最普遍的问题是不完整、不一致和不准确(图表3)。 安全性和隐私标准。没有良好的数据，实现MDM流程将是困难的。 复杂的数据集成要求组织可能会发现很难将MDM集成到其现有系统中。兼容性问题、数据迁移挑战和系统升级可能会阻碍成功的MDM实施，而最小化集成延迟对于向MDM系统提供及时准确的数据至关重要。组织可能必须对数据系统进行大量建模、映射和转换，以便他们可以使用更新和旧的技术。 除了不完整，不一致和准确性之外，许多公司还在系统中处理唯一性或重复信息的问题。传统上，组织根据与之交互的利益相关者对数据资产进行分类，但这种方法可能导致信息重复。例如，组织的供应商也可以是其客户。这些情况导致了“聚会”数据域的设计，该数据域概括了个人或组织的特征并建立了.他们和他们对公司的独特角色之间的联系。 如何有效实施和优化MDM功能 主数据质量问题可能会导致客户不满，运营效率低下和决策不佳。此外，处理私人或敏感消费者信息的公司具有更严格的合规性要求和数据质量， 为了克服这些挑战并成功实施和优化MDM功能，组织必须根据运营效率和客户洞察力等优先业务用例明确确定他们希望创造的价值，从而实现成本节约和收入增长。组织应衡量影响 附件3 不完整的数据、不一致的数据和不准确的数据是组织面临的首要数据质量问题。 主数据质量问题，1%的受访者，n=83 麦肯锡公司 以及使用ROI、总拥有成本和性能基线等指标实施MDM的有效性。组织应保持前瞻性方法来采用现代工具和技术；创建由性能KPI支持的强大数据治理模型；并计划利益相关者之间的能力建设，以确保统一采用MDM原则。 建立一个包含最 最新的信息，组织将来自每个业务部门的数据集成到黄金记录中，并在获得更准确的信息时进行更新。集成信息可以在AI和机器学习（ML）技术的帮助下完成。或者，组织可以建立一个现有系统作为特定数据域的黄金记录，以维护整个企业的一致性、精确性和及时性。 建立包含最新信息的“黄金记录” MDM “黄金记录”是一个存储库，可保存组织数据生态系统中最准确的信息。例如，客户数据的黄金记录是一个单一的、可信的事实来源，营销和销售代表可以使用它来分析客户的偏好、趋势和行为；改善客户细分；提供个性化的产品和服务；并增加交叉销售。互动、客户体验和保留。 有四种常见的MDM设计方法可用于更新业务部门数据中的黄金记录（请参阅边栏“四种常见的主数据管理设计方法”）。 部署模块化体系结构可实现与各种系统管理黄金记录的专用消费和集成模式。例如，每个已掌握的客户端记录都可以链接回源系统并映射到层次结构，以显示MDM系统中的关联。 四种常见的主数据管理设计方法 组织通常使用四种主数据管理(MDM)设计方法之一，具体取决于其数据的复杂性： 为企业提供灵活性和自主权，以在部门或业务单元级别管理数据属性，同时保持一致的核心客户端数据。此模型尤其适用于具有许多细分和业务单元结构的大型复杂企业经常将新客户集成到他们的数据库中。 —需要实施哪些策略来实现实时主数据更新并保证即时访问最新和准确的信息？—组织应如何在所有部门保持一致的高质量数据，以支持数据驱动的决策？—需要实施哪些举措来增强业务部门的自主性和成熟度，促进整个组织的创新和敏捷性？—哪些系统必须与MDM战略无缝集成，才能建立内聚和统一的数据生态系统？—MDM应如何支持和增强当前和未来的业务流程，以推动可持续增长和竞争优势？—应采取哪些积极措施来解决监管和合规性要求，确保风险缓解和遵守行业最佳实践？ 注册表MDM。此模型聚合来自多个来源的数据以发现信息中的重复项。这是一种简单而廉价的方法，具有许多数据源的大型全球组织通常会发现很有帮助。 组织通常从部署更基本的MDM模型开始，例如作为注册表或合并，然后发展为更成熟的方法，例如集中式或共存。这些更成熟的模型更灵活，但也更复杂。在选择MDM部署方法时，组织应考虑以下问题，其中包括： 整合MDM。这种方法定期对来自多个源系统的信息进行排序和匹配，以创建或更新主数据记录。对于寻求分析大型数据集的组织来说，这是一个很好的选择。 —组织应如何集中和简化不同系统和位置的主数据，以最大限度地提高可访问性和可用性？ 集中式MDM。Thisapproachestablishedasinglemasterrepositorytocreate,update,andmaintaindata,andshareditbackwiththerespectivesourcesystems.Thismodelisgoodfor银行、保险公司、政府机构和医院网络要求严格遵守，以保持数据的完整性和控制。 —应该使用哪些方法来管理数据关系和结构的复杂性，以提高效率和跨系统的互操作性？ 共存MDM。此方法在源系统中创建和更新数据， 或者,可以掌握客户端数据并在黄金记录中分配唯一的客户端ID,以将来自所有系统的数据拼