Первоначальный фокус
Прежде чем внедрять MDM-систему, важно определить, с чего начать и какие аспекты учитывать для максимальной отдачи от инвестиций. На слайде представлены три ключевых направления (оси), которые помогут расставить приоритеты:
🔁 1. Метод использования (ось Y)
Как вы планируете использовать мастер-данные?
-
Операционное использование: для централизации бизнес-процессов
-
Аналитическое использование: для отчетов и анализа
-
Коллаборативное: когда данные обновляются несколькими подразделениями
🏗️ 2. Стиль реализации (ось Z)
Как будет построена техническая архитектура?
-
Registry — данные остаются в системах-источниках, MDM — как справочник
-
Coexistence — данные синхронизируются между MDM и другими системами
-
Transaction — MDM как основная система ввода/редактирования мастер-данных
📌 Вопрос: какой уровень контроля и вовлечения вам нужен для управления данными?
📦 3. Домены мастер-данных (ось X)
С какими данными мы начинаем работать?
-
Клиенты, продукты, товары и т. д.
-
Начинать стоит с домена, где наибольшие риски, ошибки или дубли
Способы применения
Перед внедрением MDM (Master Data Management) важно понять: кто будет основным потребителем мастер-данных и как они будут использоваться.
🧑🤝🧑 1. Collaborative Authoring
Совместное создание и согласование данных
-
Используется, когда множество пользователей и систем должны прийти к единому варианту данных (например, о продуктах, клиентах).
-
MDM координирует процессы: создание, обогащение, утверждение мастер-данных.
-
Подходит для сценариев, где важно взаимодействие между разными подразделениями и согласование информации.
📌 Пример: согласование карточки клиента между отделами продаж, маркетинга и обслуживания.
⚙️ 2. Operational
Операционное использование мастер-данных
-
MDM интегрируется в транзакционные и бизнес-процессы компании.
-
Сервер MDM работает как высокопроизводительная система, обслуживающая запросы из других приложений.
-
Используется как источник актуальных данных в режиме реального времени.
📌 Пример: оперативное обновление информации о товаре, доступной в системе заказов.
📊 3. Analytical
Использование мастер-данных в аналитике
-
MDM — источник достоверной информации для аналитических систем (BI, отчетность).
-
Также может сам предоставлять встроенную аналитику и отчёты.
-
Некоторые MDM-системы имеют продвинутые функции аналитики, например, разрешение идентичностей (identity resolution).
📌 Пример: аналитика по клиентам на основе очищенных и объединённых мастер-данных.
Способы реализации
🏗️ 1. Consolidation (Консолидация)
Суть: собирает данные из разных систем в единый репозиторий (hub), где они очищаются, стандартизируются и объединяются в «золотую запись» (Golden Record).
-
✅ Плюсы:
-
Подходит для отчётности и аналитики
-
Централизованный контроль качества
-
-
⚠️ Минусы:
-
Только для чтения (read-only)
-
Не всегда актуально в реальном времени
-
📌 Идеально для начала MDM с фокусом на аналитику
📇 2. Registry (Реестр)
Суть: хранит минимальный объём данных и ключи, ссылающиеся на полные записи в исходных системах. Используется для дедупликации и ссылочной целостности.
-
✅ Плюсы:
-
Быстро разворачивается
-
Даёт глобальный обзор без вмешательства в исходные системы
-
-
⚠️ Минусы:
-
Read-mostly
-
Требует зрелости источников и их высокой ответственности за данные
-
📌 Полезно, когда изменения должны оставаться в системах-источниках
🔁 3. Coexistence (Сосуществование)
Суть: MDM-система хранит копии мастер-данных и синхронизируется с другими системами. Золотая запись может обновляться и в MDM, и в источниках.
-
✅ Плюсы:
-
Обеспечивает двустороннюю синхронизацию
-
Подходит для совместного редактирования данных
-
-
⚠️ Минусы:
-
Не всегда согласованно с источниками
-
Более сложная архитектура
-
📌 Подходит для гибких, развивающихся экосистем
💾 4. Centralized (Централизованное хранилище)
Суть: все изменения происходят в самом MDM-хабе. Источники становятся потребителями данных, а MDM — основным хранилищем.
-
✅ Плюсы:
-
Поддерживает транзакционную целостность
-
Выступает как «система записи»
-
-
⚠️ Минусы:
-
Может потребовать серьёзных изменений в архитектуре
-
Требует высокой зрелости и контроля
-
📌 Оптимально для новых систем или при глубокой трансформации ИТ-ландшафта
📊 Сравнение стилей реализации MDM
| Критерий | Consolidation | Registry | Coexistence | Centralized (Transactional) |
|---|---|---|---|---|
| Что это? | Сбор мастер-данных в единое хранилище для отчётности и ссылочного доступа | Лёгкая система с ссылками на данные в исходных системах | Управление мастер-данными с синхронизацией между системами | Централизованное управление мастер-данными через сервисы |
| Преимущества | Хорошо подходит для подготовки данных для аналитики | Быстрое внедрение, создание полной картины по запросу | Гибкое управление, поддержка редактирования | Поддержка транзакционных приложений, единый источник истины |
| Недостатки | Только для чтения, не всегда актуально | В основном для чтения, сложнее в управлении | Не всегда совместимо с другими системами | Может потребовать изменений в существующих системах |
| Методы использования | Аналитика | Операционные процессы | Аналитика, операции, коллаборация | Аналитика, операции, коллаборация |
| Тип системы | Справочная (Reference) | Справочная (Reference) | Справочная (Reference) | Основная (Record) |
Ключевые характеристики данных
Типы данных в организации — какие они бывают, как используются и кем управляются.
🧩 1. Metadata (Метаданные)
Что это: описательная информация о других данных
Примеры: схемы БД, описание API, lineage, качество данных
Как используется: в инструментах, процессах ETL, системах контроля
Кто управляет: метаданные хранятся в специализированных репозиториях или в инструментах BI/DWH
📌 Зачем нужно: помогает понять, откуда данные берутся, как преобразуются и как влияют на другие процессы
🎯 2. Reference Data (Справочные данные)
Что это: стандартные значения, используемые повсеместно
Примеры: коды стран, валют, статусы, единицы измерения
Как используется: обеспечивает единообразие и интероперабельность
Кто управляет: разные подходы — от ручного управления до централизованных каталогов
📌 Зачем нужно: важно для согласованности между системами и корректной агрегации данных
🧱 3. Master Data (Мастер-данные)
Что это: основные бизнес-сущности, общие для всей организации
Примеры: клиенты, продукты, контрагенты
Как используется: в операционной, аналитической и коллаборативной деятельности
Кто управляет: Master Data Management System (MDM)
📌 Зачем нужно: формируют основу для отчетности, аналитики и бизнес-операций
💳 4. Transactional Data (Транзакционные данные)
Что это: данные о конкретных действиях и событиях
Примеры: продажи, счета, заказы, инвентаризация
Как используется: в приложениях типа ERP, CRM, кассовых системах
Кто управляет: прикладные системы, где происходят транзакции
📌 Зачем нужно: отражает реальную деятельность компании в числах и фактах
🕰️ 5. Historical Data (Исторические данные)
Что это: накопленная история бизнес-событий и мастер-данных
Примеры: хранилища данных, витрины, OLAP
Как используется: аналитика, прогнозирование, стратегическое планирование
Кто управляет: BI-инструменты, аналитические платформы
📌 Зачем нужно: позволяет выявлять тренды и принимать решения на основе данных
Архитектурный ландашафт
Пример
