9. Master Data Management

1. Create a single, accurate and unified view of information with master data management (mdm)

2. Создание аккуратного и унифицированного вида информации с мастером управления данными (mdm)

Large enterprises run many applications to support operational and business services. These applications store data on business entities such as customers and products. Although the management of this data traditionally has been aligned with operational applications, organizations now see the value in consolidating common data entities to gain business insights from these valuable assets.

Большие организации используют огромное количество приложений, чтобы поддерживать операционные и бизнес-задачи. Эти приложения хранят данных о бизнес-объектах, например, о покупателях и продуктах. И хотя управлению этими данными традиционно не придавалось большого значения, организации теперь стали видеть всю важность объединения общей информации об объектах для проведения анализа и получения ценной скрытой информации.

To gain operational efficiencies and analytical insights from the data, organizations must clearly define business entities and their associated attributes and integrate data from disparate systems in a timely and consistent manner. MDM initiatives require a dedicated data governance effort to coordinate the people, processes and technologies to deliver a single, unified view of enterprise data.

Чтобы получить операционную эффективность и ценную информацию из данных, организации должны четко определить бизнес объекты и связанные с ними атрибуты и интегрировать данные из отделённых систем в выделенное хранилище. Методы MDM требуют скоординированности людей, процессов и технологий для создания унифицированного вида бизнес-информации.

10. Components of Master Data Management

11. Компоненты Мастера Управления Данными (mdm)

• DataFlux® qMDM – Provide a unified view of data assets for more accurate analytic results, effective operations and enhanced decision making.

• DataFlux® qMDM – Предоставляет унифицированный вид наборов данных для дальнейшей более аккуратной и точной аналитики, эффективных операций и усовершенствованных способов принятия решений.

12. How sas® Is Different

SAS^®. Чем мы отличаемся

• Evolutionary approach to MDM. Begin with data quality and data integration and use industry best practices and professional services to create a low-risk approach to MDM implementation. This includes starting MDM projects with DataFlux Master Data Management Foundations, part of the DataFlux Data Management Platform, which is integrated with SAS Enterprise Data Integration Server.

• Эволюционный подход к MDM. Чтобы безопасно перейти к эффективному MDM нужно начать с качества данных, интеграции данных и использовать лучший опыт и профессиональные услуги индустрии. Это под собой подразумевает начало проекта MDM с продукта DataFlux Master Data Management Foundations, части платформы DataFlux Data Management Platform, интегрированной с SAS Enterprise Data Integration Server.

• Data quality and entity resolution. Data quality is a critical success factor for MDM initiatives. One of the key capabilities of the SAS and DataFlux MDM approach is the ability to integrate disparate data from source systems to create a clean, correct entity in the MDM repository. This is achieved through entity resolution and the base capabilities of data quality (such as parsing, standardization, matching, de-duplication, etc.).

• Качество данных. Качество данных является критическим фактором успеха для MDM. Одна из ключевых особенностей подхода SAS и DataFlux MDM к анализу данных это способность интегрировать данные из отделенных источников для создания чистых, корректных записей в репозитории MDM. Это достигается через базовые возможности Data Quality (такие как анализ, стандартизация, поиск соответствия, де-дупликация и др.)

• Data governance. An MDM solution requires operational governance and stewardship services that support inspection, root-cause analysis, data correction and the creation and management of business rules that control the quality and usability of data. DataFlux qMDM provides tools designed t empower business analysts and data stewards to design and implement business glossaries, reference data structures and business rules through a collaborative, Web-based environment.

• Правление данными. Решение MDM требует операционного управления и управляющих сервисов, которые поддерживают проверку, анализ корневых причин, коррекции данных, а так же создание бизнес правил, которые контролируют качество данных и возможность использования этих данных. DataFlux qMDM предоставляет инструменты, созданные в помощь бизнес аналитикам и управляющим данными для создания бизнес словарей, структуры ссылок на данные и бизнес правил.

• Domain data models. To create a unified view of master data, there must be a database of each unique business entity within the organization. The master entity database is central to the solution. However, to accelerate delivery, prebuilt data models can be used and customized to the specific needs of your enterprise.

• Наследственные модели данных. Для создания унифицированного вида Данных должна существовать база данных содержащая все бизнес объекты, существующие внутри организации. В решении эта База Данных является ключевым элементом. Однако, для ускорения обработки может быть использована и оптимизирована под специальные нужды модель данных в своем первоначальном виде.

http://www.sas.com/software/data-management/entdiserver/index.html