База mdm что это
Зачем нужна MDM-система?
Большинство компаний в процессе своего развития постепенно автоматизирует различные направления своей деятельности, начиная, к примеру, с регламентированного учета и заканчивая запуском CRM-систем.
Довольно часто разнообразные автоматизированные процессы существуют автономно друг от друга до возникновения следующей ситуации: в какой-то момент перед компанией остро встает вопрос консолидации данных для принятия оперативных управленческих решений. При большом количестве разных информационных систем и значительных объемах данных выясняется, что сопоставить и сравнить данные вручную становится крайне сложно или вообще невозможно. Естественно, что принимать адекватные управленческие решения в условиях «информационного хаоса» становится очень сложно.
Возможности 1С:MDM
1С:MDM предназначена для построения единых систем НСИ в компаниях со сложным информационным ландшафтом и дает возможность эффективно обрабатывать большие объемы информации.
1С:MDM позволяет автоматизировать процессы консолидации, первичной обработки и ведения нормативно-справочной информации, а также обеспечивает функции интеграции НСИ между различными учетными и информационными системами.
1С:MDM обеспечивает поддержку процессов нормализации данных и поддержания объектов НСИ в актуальном состоянии. С помощью данного решения осуществляется поддержка целостности и непротиворечивости НСИ.
В 1С:MDM реализована возможность группировки НСИ по различным атрибутам и признакам.
В общем случае конфигурация 1С:MDM используется для управления процессом ведения НСИ по следующей цепочке:
В графическом виде основные варианты ведения НСИ с использованием 1С: MDM представлены на рисунке 1.
Рисунок 1. Варианты ведения НСИ с использованием 1С:MDM.
Внедрение 1С:MDM
Внедрение 1С:MDM решает такие проблемы как:
Решение перечисленных проблем достигается путем применения широкого функционала 1С:MDM. Данная система управления мастер-данными позволяет обеспечить единство наименований, классификации и кодирования объектов, а также слаженное взаимодействие сотрудников по работе с НСИ.
Как правило, уже через несколько месяцев после внедрения 1С:MDM компании отмечают существенное сокращение трудозатрат на ведение и поддержание справочников в актуальном состоянии, а также значительное повышение качества НСИ.
База mdm что это
Управление данными не сводится к выделению роли дата стюарда и обеспечению Data Quality. Сегодня мы расскажем, что такое мастер-данные, как искусственный интеллект помогает решать проблемы управления НСИ и почему эффективный Master Data Management (MDM) особенно важен в мире Big Data.
Что такое мастер-данные или зачем управлять НСИ
Начнем с определения: мастер-данные или основные данные – это важнейшая для бизнеса информацией о клиентах, продуктах, услугах, персонале, технологиях, материалах и прочей доменных объектах, которые редко изменяются и не являются транзакционными. В России и СНГ сложилась практика наименования таких данных термином «нормативно-справочная информация» (НСИ) [1]. В данной статье мы будем считать эти понятия синонимами.
Классический пример, показывающий необходимость управления НСИ – это кейс с разными названиями одного и того же объекта. Например, сокращенное и полное наименование контрагента в разных учетных системах. Такая путаница с записями может привести к некорректным или несвоевременным действиям. Например, повторные звонки клиенту с предложением товара или услуги, которыми он уже воспользовался, отсутствие скидок по программам лояльности и даже пропажа товарно-материальных ценностей из-за невозможности их однозначной идентификации в складских системах. В частности, в типовых маркетинговых кампаниях от 20 до 40% клиентских профилей – это дубликаты или фейковые записи. Однако, все они учитываются при распределении рекламного бюджета, что приводит к неэффективным инвестициям [2]. В эпоху Big Data, когда всяких данных, в т.ч. основных, становится все больше, проблема эффективного управления ими особенно актуальна.
Основные данные отличаются от транзакционных большей стабильностью, меньшими объемами и усложненной структурой. Например, разные сведения о клиенте в различных бизнес-подразделениях. При этом метаданные, которые описывают непосредственно НСИ, могут меняться достаточно часто. Поэтому требуется не только сбор, но и представление мастер-данных для последующего бизнес-анализа. Необходимо работать с текущими данными и анализировать историю их изменений [3]. Например, чтобы сохранить накопленные клиентом бонусы при смене наименования фирмы или изменении паспортных данных физлица.
Таким образом, главная цель управления мастер-данными – это гарантировать отсутствие пропущенных, повторяющихся, неполных и противоречивых записей об объектах бизнес-домена во всех корпоративных информационных системах. Для этого существует целая ИТ-дисциплина – Master Data Management, которая включает целый ряд структурированных подходов, процессов и инструментов по эффективному управлению НСИ.
MDM-система как средство синхронизации разных представлений об одном объекте
Процессы и инструменты Master Data Management
Задачи MDM включают сбор, накопление, очистку, сопоставление, консолидацию, проверку качества и распространение корпоративных данных, а также обеспечение их последующей согласованности и контроль использования в различных операционных и аналитических приложениях [1]. Обычно эти операции реализуются с помощью специализированного программного обеспечения. Например, Informatica Data Quality, Microsoft Data Quality Services, Oracle Enterprise Data Quality, SAP Data Services, Talend Open Studio for Data Quality и другие коммерческие продукты, а также открытые сервисы. Аналитическое агентство Gartner составило рейтинг популярных MDM-решений, проранжировав их по удобству использования, функциональным возможностям и отзывам профессионалов [4].
С технической точки зрения внедрение MDM сводится к синхронизации и единому представлению справочных данных в разных информационных системах. Традиционно это делается с помощью следующих вариантов [5]:
Третий подход наиболее перспективен для MDM-операций с помощью инструментов Big Data. В частности, именно он позволяет использовать для этого средства искусственного интеллекта. Как это реализуется на практике, мы рассмотрим далее.
Big Data и Machine Learning для MDM
Исследовательское бюро Gartner не случайно включило расширенное управление данными в ТОП-10 трендов в области Data & Analytics. Алгоритмы машинного обучения и другие методы искусственного интеллекта могут выявить взаимосвязи между разными записями для обнаружения дублей и сопоставления различных представлений одного объекта. Так средства Machine Learning позволяют автоматизировать и сделать MDM-процессы самонастраивающимися [6]. А интерактивный полнотекстовый поиск корректных наименований справочных объектов можно реализовать с помощью Apache Solr или Elasticsearch. Например, именно так отечественный маркетплейс одежды и аксессуаров Lamoda сделал на своем сайте сервис подсказок, который помогает пользователям найти нужную вещь среди 4 миллионов товаров и 3 тысяч брендов. По сути, все эти объекты представляют собой мастер-данные или записи справочников НСИ. Подробнее об этом кейсе мы писали здесь.
Также имеет смысл интегрировать MDM-системы не только с бизнес-приложениями, но и с корпоративными хранилищами и озерами данных на базе Apache Hadoop для анализа исторической информации. В свою очередь, пакетный обмен данными между MDM-системой и локальными СУБД клиентских систем, может быть реализован с помощью ETL-процессов, например, Apache Airflow. Таким образом, технологии Big Data позволяют средствам Master Data Management отвечать потребностям современного бизнеса [7].
Компоненты сервиса подсказок на сайте Lamoda: Apache AirFlow, Solr, Docker, Prometheus, PostgreSQL, Grafana
В следующей статье мы продолжим разговор про Big Data Management и рассмотрим, что такое Data Lineage и Provenance. А как обеспечить эффективное управление НСИ с помощью больших данных и Machine Learning, вы узнаете на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:
Что такое MDM-системы и зачем компаниям управлять техникой сотрудников
MDM (Mobile Device Management) — это системы, которые позволяют ИТ-службам компаний управлять мобильными устройствами, находящимися у сотрудников. Речь не только о мобильных телефонах, но также о планшетах, ноутбуках и другой технике, используемой в рабочих целях.
Мобильные устройства сегодня востребованы среди удалённых сотрудников. Для некоторых категорий специалистов альтернативы им вовсе нет — например, для торговых представителей, работников производств с распределёнными локациями или сотрудников логистических компаний.
Корпоративная мобильность с начала 2000-х годов остаётся одним из основных трендов ИТ. Благодаря ей многие компании смогли безболезненно перейти на режим удалённой работы во время пандемии. Многие «мобилизованные» сотрудники, имеющие возможность трудиться на удалёнке, смогли сохранить свои рабочие места.
Существует три концепции корпоративной мобильности. Они отличаются подходами к использованию мобильных устройств.
Первая концепция — COPE (Corporate-Owned, Personally Enabled, «корпорация владеет, сотрудник включает самостоятельно») — подразумевает, что корпоративное устройство выдают сотруднику для решения рабочих задач. COPE была популярна в первые годы «мобилизации» — тогда мобильные устройства и ноутбуки стоили дорого и ещё не получили массового распространения. Вопросам обеспечения безопасности компании уделяли мало внимания. Обслуживание устройства и управление им в этой схеме полностью находится в ведении самого сотрудника.
Вторая концепция — CYOD (Choose Your Own Device, «выбери своё устройство») — предусматривает возможность для работника выбрать одно устройство из нескольких, предложенных компанией. При этом работодатель берёт на себя техническое обслуживание, контролирует содержимое гаджета и порядок его использования.
Третья концепция — BYOD (Bring Your Own Device, «принеси своё собственное устройство») — даёт сотрудникам наибольшую свободу. В рабочих целях можно использовать собственную технику, но и обслуживанием устройств занимается сам сотрудник.
Самое широкое распространение получила концепция BYOD. Её «проводниками» стали топ-менеджеры компаний. Они ставили ИТ-службы своих компаний перед фактом, что используют для работы личные смартфоны, планшеты и ноутбуки. Подходы COPE и CYOD компании тоже сейчас применяют, но не в таком массовом порядке. Дискуссии о плюсах и минусах каждой концепции также идут до сих пор.
Внимание ИТ-служб к использованию мобильных устройств сотрудниками неслучайно. Их задача — обеспечить информационную безопасность корпоративной инфраструктуры.
Мобильное устройство сотрудника, контролируемое им, — серьёзная угроза информационной безопасности предприятия. Причина в том, что устройство находится за пределами «периметра», и его использование невозможно строго регламентировать. Пользовательский смартфон, подключённый к корпоративной информационной системе, могут использовать злоумышленники для доступа к данным компании.
Даже собственный смартфон сотрудника, при помощи которого он подключается хотя бы к одному корпоративному сервису, нуждается в контроле со стороны ИТ-специалистов компании. Без этого бизнес сразу же сталкивается с серьёзными рисками. Как пример можно вспомнить недавнюю историю компании Garmin. Злоумышленники атаковали её вирусами-шифровальщиками. Компания вынуждена была заплатить выкуп вымогателям, чтобы восстановить работоспособность пользовательских приложений.
Производители мобильных устройств не оставляют корпорации один на один с киберугрозами. Существуют такие решения для защиты данных, как авторизованный доступ при помощи пароля или биометрии, возможность удалённой блокировки потерянного устройства (Apple), «сейф» для данных, хранящихся на смартфоне (Samsung KNOX или защищённое хранилище Huawei).
Все эти средства защиты могут (и то с ограничениями) обеспечить оборону только самого устройства от постороннего доступа. Смартфоны или планшеты при этом остаются «дырой», через которую злоумышленники при помощи вирусов могут получить доступ к данным корпораций.
Решить проблему могут специализированные средства управления мобильными устройствами, находящимися на руках сотрудников компаний, — MDM (Mobile Device Management, «управление мобильными устройствами»).
Термин MDM весьма широк. Общее назначение таких систем — управление мобильными устройствами, которые имеют доступ к инфраструктуре предприятия. Однако ключевая задача, которую они решают, — управление не столько самими устройствами, сколько приложениями, которые на них установлены.
Отсюда происходит важнейшая функция MDM-систем – МАМ (Mobile Application Management). Именно через приложения можно получить доступ к информации внутри «периметра» компании. В них ищут «дыры» злоумышленники. Через приложения происходит непреднамеренная утечка данных из-за неаккуратности пользователей.
Современные MDM-решения решают несколько задач. Организация защищает все «точки доступа» к корпоративной информации и ведёт поиск возможных угроз. Сотрудники компании получают доступ к различным корпоративным сервисам, начиная с электронной почты и мессенджеров и заканчивая корпоративными системами (ERP, CRM, логистика и прочие). Контролирует система и использование данных в удалённом режиме. Также с помощью MDM можно организовать дистанционную поддержку пользователей — помогать им с настройками устройств, установкой или обновлением приложений.
MDM-система даёт корпоративным ИТ-службам весьма широкие возможности, например:
MDM-системы обеспечивают безопасность инфраструктуры и повышают эффективность работы сотрудников. Это — косвенная выгода от их использования. Есть и прямая — сокращение расходов компаний на оборудование.
Господствующий в корпоративной мобильности подход BYOD даёт компаниям ощутимую выгоду. Получая свободу выбора, сотрудники сами обеспечивают себя необходимыми устройствами. Это особенно важно для небольших компаний, которые хотят сокращать расходы на закупку необходимой техники.
В условиях всеобщей «удалёнки» обеспеченность сотрудников устройствами помогла в самые короткие сроки и без потерь перевести специалистов из офисов в квартиры и сохранить непрерывность бизнеса. В таких условиях предприятию тем более важно администрировать пользовательские устройства и вести их удалённую поддержку.
MDM-системы не входят в состав ядра информационной платформы предприятия. Это позволяет разворачивать их оперативно, без крупных инвестиций и затрат рабочего времени сотрудников.
На рынке есть много специализированных решений как от мировых «гигантов», так и от небольших фирм-разработчиков. Выбор конкретной системы зависит от множества факторов, в первую очередь — от базовой платформы, на которой работает инфраструктура компании.
Основная аудитория MDM-систем — представители малого и среднего бизнеса. Крупный бизнес чаще использует собственные цифровые платформы либо пользуется решениями, входящими в состав «крупных» систем (например, SAP Mobile Secure, Microsoft Intune или IBM MaaS60).
В продуктовом портфеле профильных интеграторов есть сразу несколько решений для заказчиков разного уровня. Например, компания Macaroon может предложить услуги по развёртыванию MDM любого класса — Jamf Pro, Jamf School, Mosyle, MobileIron, Workspace ONE Intelligent Hub.
Рассмотрим несколько инструментов для управления парком мобильных устройств.
Jamf Pro — одно из самых популярных MDM-решений. Оно предлагает широкий набор инструментов для системных администраторов. С Jamf Pro можно в удалённом режиме устранять неполадки в работе устройств, управлять безопасностью, устанавливать необходимые приложения и предоставлять пользователям доступ к информационным системам в соответствии с внутренней политикой компании.
Достоинства Jamf Pro — простой и понятный даже непрофессионалам интерфейс, возможность выбора между облачной и серверной версиями. Есть и недостатки — поддержка только платформы Apple делает невозможным администрирование устройств на Android и Windows. Второй недостаток — довольно высокая цена этого решения.
«Младший брат» Jamf Pro, специализированная версия решения, адресованная учебным заведениям. С помощью Jamf School управлять устройствами учащихся могут и системные администраторы учебных заведений, и преподаватели, и родители.
У Jamf School функциональность как у основной версии, но также есть дополнительная возможность контролировать отдельные действия пользователей. Например, родители могут следить за тем, что дети делают в интернете. Цена более демократична, чем у Jamf Pro, поскольку решение ориентировано на учреждения образования.
Решение Mosyle также работает только на платформе Apple.
Помимо контроля устройств, применения корпоративных политик безопасности и управления ими, Mosyle умеет запускать удалённо кастомные скрипты, устанавливать приложения из AppStore и с корпоративного сервера. Кроме того, Mosyle отлично масштабируется и позволяет быстро подключать к инфраструктуре компании большое количество новых устройств.
Комплексное решение для управления мобильным парком. Оно работает не только с устройствами и приложениями, но и с контентом. Управление устройствами происходит на основе сертификатов, а всю информацию в телефонах и планшетах MobileIron разделяет на корпоративную и личную.
Для приложений, необходимых пользователям для работы, система имеет собственный магазин. Контроль за контентом она ведёт при помощи встроенного решения класса DLP (защита от утечек информации).
Решение работает на всех платформах. Его недостаток — относительная сложность, необходимость тщательной предварительной настройки и высокая стоимость. Основная аудитория продукта — средний бизнес.
VMware Workspace ONE (AirWatch)
AirWatch — самая функциональная в нашем перечне MDM-система. Она входит в состав Workspace ONE, платформы «цифровой рабочей области» от мирового лидера в области виртуализации VNWare.
Это кроссплатформенное решение, которое позволяет контролировать, администрировать, обеспечивать безопасность и давать доступ к корпоративным приложениям устройствам на любой платформе — Windows, Apple, Android или даже на хромбуках.
Пандемия сделала невозможным прежний режим работы для многих компаний. В скором будущем значительная доля работодателей будет использовать удалённый режим. Это значит, что большинство операций сотрудников с использованием корпоративных информационных систем будет происходить с мобильных устройств (смартфонов или ноутбуков), преимущественно личных.
В апреле 2020 года компания ESET выяснила, что 29% российских компаний оказались готовы к тому, чтобы перейти на «удалёнку» — это высокий показатель, учитывая стремительное развитие событий весной. 71% предприятий отметил, что у них нет ресурсов для полноценного перехода на удалённый режим, при этом наиболее проблемной задачей стало обеспечение безопасности информационных систем.
Справиться с проблемой можно путём внедрения на предприятиях систем управления мобильными устройствами. Они позволят быстро и централизованно привести в соответствие с нормами безопасности все устройства, с которых возможен доступ к корпоративной инфраструктуре. Помимо этого, система наладит контроль и предпримет меры реагирования на кибер-инциденты.
Мы намеренно не даём конкретных рекомендаций по выбору MDM-решения. Компания Macaroon ведёт десятки проектов, связанных с внедрением таких систем. На основе этого опыта мы можем утверждать, что универсальных решений не существует. Конкретный выбор зависит от множества факторов — как технологических, так и экономических.
Сотрудники Macaroon готовы провести анализ потребностей компании, учесть все особенности её инфраструктуры, потребности бизнеса, как существующие, так и перспективные, и предложить заказчику наиболее подходящее решение на основе этих данных.
Что такое «система управления мастер-данными» и зачем она нужна
Максим Власов, директор по развитию DATAREON, на портале Хабрахабр (https://habrahabr.ru) // Март, 2017
Какие бывают данные
Прежде чем перейти непосредственно к системам управления мастер-данными, давайте определим, какого рода вообще бывают данные.
Ниже представлены 5 ключевых типов:
1. Метаданные (Metadata);
2. Референс-данные (Reference data);
3. Мастер-данные (Master data);
4. Транзакционные данные (Transactional data);
5. Исторические данные (Historical data).
Метаданные – это данные о данных. Они нужны для понимания и определения, какими данными оперирует предприятие. Метаданные определяют структуры, типы данных, доступы к ним и т.д. Существуют различные схемы для описания метаданных. Например, для описания структуры XML-документа может применяться XSD-схема, для описания веб-сервиса – WSDL-схема.
Референс-данные – это относительно редко меняющиеся данные, которые определяют значения конкретных сущностей, используемых при выполнении операций в рамках всего предприятия. К таким сущностям чаще всего относятся: валюты, страны, единицы измерения, типы договоров/счетов и т.д.
Мастер-данные – это базовые данные, которые определяют бизнес-сущности, с которыми имеет дело предприятие. К таким бизнес-сущностям обычно относятся (в зависимости от предметной отраслевой направленности предприятия) клиенты, поставщики, продукция, услуги, договора, счета, пациенты, граждане и т.п. Кроме информации непосредственно о той или иной мастер-сущности, в мастер-данные входят взаимосвязи между этими сущностями и иерархии. Например, с точки зрения поиска дополнительных возможностей продаж, может быть очень важно выявлять явные и неявные взаимосвязи между физическими лицами. Мастер-данные распространяются по всему предприятию и участвуют во всех бизнес-процессах. Обычно мастер-данные воспринимаются как ключевой нематериальный актив предприятия, т.к. от их качества и полноты зависит эффективность его работы. В России часто вместо термина «мастер-данные» используют термин «нормативно-справочная информация».
Транзакционные данные – это данные, которые образовались в результаты выполнения предприятием каких-либо бизнес-транзакций. Например, для коммерческого предприятия: продажи продуктов и услуг, закупки, поступления/списания денежных средств, поступления на склад и т.п. Обычно такие данные базируются в системе управления ресурсами предприятия (ERP) или других отраслевых системах. Естественно, транзакционные системы широко используют мастер-данные при выполнении транзакций.
Исторические данные – это данные, которые включают в себя исторические транзакционные и мастер-данные. Чаще всего такие данные аккумулируются в ODS и DWH системах и служат для решения различных аналитических задач и поддержки принятия управленческих решений.
Cистемы управления мастер-данными
Прежде чем перейти к системе управления мастер-данными, определим, что такое управление мастер-данными вообще.
Управление мастер-данными (Master Data Management, MDM) – дисциплина, которая работает с мастер-данными в целях создания «золотой записи», то есть целостного и всестороннего представления о мастер-сущности и взаимосвязях, эталона мастер-данных, который используются всем предприятием, а иногда и между предприятиями для упрощения обмена информацией.
Специализированные системы управления мастер данными (MDM-системы) автоматизируют все аспекты этого процесса и являются «авторитетным» источником мастер-данных масштаба предприятия. Часто MDM-системы управляют также и референт-данными.
Ситуация, когда MDM-система является единственным источником мастер-данных, все изменения вносятся в MDM-систему и только потом передаются в системы-потребители, называется «системой записей». Это идеальная ситуация для управления мастер-данными. Однако в реальной жизни все не так просто: MDM-система не всегда будет являться «системой записей». Из-за особенностей бизнес-процессов конкретного предприятия, технических сложностей конкретных систем и т.д., приходится создавать «копии» мастер-записей. Система, в которой содержится копия мастер-данных, называется «системой ссылок». Чтобы не терять управляемости, «система ссылок» обязательно должна находиться под управлением и синхронизироваться с «системой записей».
Три измерения MDM-систем
Рассмотрим MDM–систему в трех измерениях:
Обычно MDM-системы не внедряются «с наскоку», т.к. их внедрение – это сложный процесс последовательных преобразований масштаба всего предприятия, от ведения разрозненных данных до создания целостного всестороннего представления о мастер-сущности. Поэтому внедрение MDM-систем выполняется последовательно с постепенным приближением к целевому результату в трех указанных измерениях.
Рассмотрим подробнее эти измерения.
Домены
В контексте управления мастер-данными под доменом понимается конкретная область мастер-данных. Самые распространённые домены мастер-данных – это домен клиентов и домен продуктов. В западной литературе сложились устоявшиеся термины для управления мастер-данными в рамках этих доменов: Customer Data Integration (CDI) – для домена клиентов и Product Information Management (PIM) – для домена продуктов.
К CDI традиционно относятся не только клиенты, но и организации или физические лица, которые могут называться по-разному в зависимости от отрасли предприятия: клиенты, поставщики, банки, фонды, пациенты, граждане и т.д.
К PIM традиционно относятся: продукция, товары, материалы, услуги, работы и т.д.
Есть много общего в подходах к управлению мастер-данными CDI и PIM, но есть также и много отличий. Например, при дедубликации клиентских сущностей в большинстве случаев выполняется простой синтаксический анализ атрибутов сущностей и их сопоставление на основе вероятностных алгоритмов, в то время как в продуктовом домене проводится семантический/онтологический анализ атрибутов с подключением механизмов самообучения. Кроме того, в продуктовом домене у сущностей в зависимости от выбранной категории могут сильно различаться атрибуты (например, у ноутбуков свой набор атрибутов, а у стиральных машинок – свой). Все эти особенности различных доменов должны поддерживаться MDM-системами.
В последнее время имеет место тенденция создания мультидоменных MDM¬-систем с возможностью гибкой настройки структуры метаданных. Такая гибкость дает предприятию возможность описать мастер-данные конкретно под себя с учетом всех особенностей и нюансов, но при этом требует немалого времени и знаний, чтобы грамотно спроектировать и настроить такую систему. Также на рынке присутствуют системы с «жесткой» структурой мастер-сущностей, которые имеют уже корректно настроенные механизмы, но использование такой системы возможно только теми предприятиями, которые смогут подстроиться под нее. Обычно такие системы хорошо применимы для решения задачи управления мастер-данными в рамках какой-то узкой отрасли. По моему мнению, наиболее перспективными являются системы с гибкой моделью метаданных, но имеющие при этом преднастроенные для предприятий разных отраслей модели, которые можно быстро перенастраивать.
Методы использования
Методы использования MDM (Method of use) определяют то, для чего MDM система будет использоваться на предприятии. Иными словами, кто будет потребителем мастер-данных (естественно, их может быть несколько).
Основных методов использования три:
1. Аналитический (Analytical)
2. Операционный (Operational)
3. Коллективный (Collaborative)
Аналитический метод использования поддерживает бизнес-процессы и приложения, которые используют мастер-данные преимущественно для анализа эффективности бизнеса, предоставляют необходимые отчеты и выполняют аналитические функции. Часто это происходит посредством взаимодействия MDM с инструментами и продуктами BI. Обычно аналитическая MDM-система работает с данными только в режиме чтения, она не изменяет данные в системах-источниках, но занимается их очисткой и обогащением.
Операционный метод использования позволяет собирать, изменять и использовать мастер-данные в процессе выполнения бизнес-транзакций (операций) и служит для поддержки семантической согласованности мастер-данных в рамках этих операций внутри всех операционных приложений. Фактически, в этом случае MDM функционирует как OLTP-система, которая отрабатывает запросы от других операционных приложений или пользователей. Работа в таком режиме зачастую требует построения единого интеграционного ландшафта с использованием принципов сервис-ориентированной архитектуры (SOA) и применением инструментария сервисной шины предприятия (ESB). Идеально, если такие инструменты или входят непосредственно в MDM-систему, или являются ее продолжением (есть вендоры, которые имеют в своей линейке и MDM и ESB-решения, глубоко интегрированные между собой).
Коллективный метод использования позволяет создавать мастер-сущности в случаях, когда требуется коллективное взаимодействие между различными группами пользователей в процессе этого создания. Такое согласование обычно имеет сложные «ветвящиеся» бизнес-процессы, состоящие из различных автоматических и ручных задач. Ручные задачи выполняются различными специалистами по работе с данными (дата-стюардами) в порядке, определенном бизнес-процессом. Чаще всего коллективный метод использования применяется в продуктовом домене. Например, при создании нового продукта, когда существуют несколько ответственных за ввод разных данных, много ручной работы и финальное согласование. Важно, чтобы MDM-система позволяла настраивать произвольные бизнес-процессы для быстрой поддержки бизнес-процессов конкретного предприятия.
Стили внедрения
Обычно выделяют три основных стиля внедрения (implementation style):
1. Реестровый (registry);
2. Сосуществующий (coexistence);
3. Транзакционный (transactional).
Реестровый стиль внедрения предполагает создание источника мастер-данных как «системы ссылок» на нижестоящие источники данных. Реестровая MDM содержит только ключевые атрибуты, необходимые для идентификации и сопоставления сущностей. Реестровая MDM работает в режиме «только чтение», данные вводятся в системах-источниках и передаются в MDM для разрешения сущностей. Также в реестровой MDM могут храниться ссылки на источники неключевых данных, но сами эти данные обычно в MDM не передаются. Реестровый стиль внедрения обычно применяется в случае выбора операционного метода использования MDM (см. выше).
Сосуществующий стиль внедрения предполагает наличие распределенного ввода данных в нескольких источниках (бизнес-приложениях и MDM-системе). MDM-система в данном случае может являться «системой записей» только для части атрибутов. Тем не менее, в MDM-системе формируется полноценная мастер-сущность, изменения которой транслируются в другие системы (возможно, не все). Сосуществующий стиль внедрения довольно прост и часто применяется как первый шаг к следующему — транзакционному стилю, т.к. не требует глубокой переработки систем, взаимодействующих с MDM-системой.
Транзакционный стиль внедрения предполагает создание полноценной «системы записей», в которой хранятся все данные по мастер-сущностям. MDM-система в этом случае является «единственным источником правды» для всех систем-потребителей.
Все операции по созданию и обработке данных выполняется на уровне MDM-системы. Ввод данных на уровне систем-потребителей запрещен. Такой подход обычно довольно сложен для внедрения, т.к. требует существенного изменения бизнес-процессов и систем-подписчиков.
Заключение
На практике, выбор той или иной стратегии внедрения MDM определяется многими факторами: целями предприятия в области управления мастер-данными, степенью зрелости предприятия, степенью готовности IT-инфраструктуры, наличием инвестиций на реализацию проекта и многими другими параметрами. Чтобы определиться со стратегией внедрения, нужно провести тщательный анализ всех этих факторов и составить подробное технико-экономическое обоснование проекта и детальный план-график с указанием фаз развития проекта. Но это уже другая обширная тема, требующая отдельного рассмотрения.
Одно можно сказать точно, что к внедрению MDM-системы нужно подходить очень взвешенно и поступательно. Большинство проектов внедрения MDM-систем проваливаются именно из-за недооценки сложности и объема изменений, с которыми приходится сталкиваться в MDM-проектах.
Максим Власов, директор по развитию
Менеджеры DATAREON будут рады ответить на все вопросы по тел. +7(495)280-08-01. Также вы можете написать нам через форму