Gestión de datos maestros
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La gestión de datos maestros ( master data management [1] , ing. Master Data Management, MDM ) es un conjunto de procesos y herramientas para la definición y gestión permanente de los datos maestros de la empresa (incluidos los datos de referencia). También puede encontrar otro nombre: gestión de datos de referencia ( English Reference Data Management, RDM ) [1] , esta opción se utiliza en el espacio postsoviético, de hecho, como sinónimo de MDM, el concepto de gestión de información de referencia reglamentaria ( NSI ; aunque inicialmente solo se corrigió, inicialmente se llenó y cambió solo en casos raros directorios, que está más cerca en su significado original de datos de configuración ).
Los datos maestros son datos con la información más importante para hacer negocios: sobre clientes, productos, servicios, personal, tecnologías, materiales, etc. Cambian con relativa poca frecuencia y no son transaccionales [1] .
El propósito de la gestión de datos maestros es asegurarse de que no haya datos duplicados, incompletos o contradictorios en varias áreas de la organización. Un ejemplo de mala gestión de datos maestros es un banco que trata con un cliente que ya está utilizando un producto de préstamo pero que todavía recibe ofertas para tomar ese préstamo. El motivo de la mala conducta es la falta de datos actualizados de los clientes en el departamento de atención al cliente.
El enfoque de gestión de datos maestros incluye procesos como la recopilación , acumulación , limpieza de datos , comparación, consolidación , control de calidad y distribución de datos en la organización, asegurando su posterior consistencia y control de uso en diversas aplicaciones operativas y analíticas .
Notas
- ↑ 1 2 3 Cherniak, 2007 .
Literatura
- Chernyak, L. Tareas de gestión de datos maestros // Sistemas abiertos. - 2007. - Nº 05 .
- Berson, A.; Dubov, L.: Gestión de datos maestros e integración de datos de clientes para una empresa global, McGraw-Hill, Nueva York 2007
- Knut Hildebrand; Boris Otto; Anette Weisbecker (Hrsg.): Stammdatenmanagement, HMD 279, dpunkt.verlag, Heidelberg 2011, ISBN 978-3-89864-750-2
- Knapp, M.; Hasibether, F.; Scheibmayer, M.: Stammdatenmanagment senkt Risiko bei der ERP Einführung. UdZ - Unternehmen der Zukunft, Hrsg.: G. Schuh; V Stich. Fuego. V. an der RWTH Aachen, Ausgabe 2/2012, 13.Jg., S.41f. ISSN 1439-2585, Kuper-Druck GmbH, Aachen 2012 enlace del documento
- Helmut Krcmar: Gestión de la información, 4. Aufl., Springer, Berlín 2005
- Legner, C.; Otto, B.: Stammdatenmanagement. Libro blanco, St. Gallen, 2007
- Mertens, P.: Integrierte Informationsverarbeitung 1: Operative Systeme in der Industrie, 14. Aufl., Gabler, Wiesbaden 2004
- Radcliffe J.; Blanco, A.; Newman, D.: Cómo elegir el estilo arquitectónico adecuado para la gestión de datos maestros, Gartner, Stamford 2006
- Scheibmayer, M.; Naß, E.; Birkmeier, M.: Stammdatenmanagement - White Paper, Hrsg.: G. Schuh; V Stich. Fuego. V. an der RWTH Aachen, Aquisgrán 2011 enlace de descarga
- Schemm, JW: Zwischenbetriebliches Stammdatenmanagement - Lösungen für die Datensynchronisation zwischen Handel und Konsumgüterindustrie, Springer Verlag, Berlin Heidelberg 2009, ISBN 978-3-540-89029-4
- White, A., Prior, D., Radcliffe, J., Wood, B., Holincheck, J.: El surgimiento de EIM impulsa la reconciliación semántica, Gartner, Stamford 2004