मास्टर डेटा प्रबंधन

मास्टर डेटा प्रबंधन (एमडीएम) एक प्रौद्योगिकी-सक्षम अनुशासन है जिसमें व्यवसाय और सूचना प्रौद्योगिकी उद्यम की आधिकारिक साझा मास्टर डेटा संपत्तियों की एकरूपता, सटीकता, प्रबंधन, अर्थपूर्ण स्थिरता और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए मिलकर काम करते हैं।

मास्टर डेटा प्रबंधन के लिए ड्राइवर
संगठन, या संगठनों के समूह, मास्टर डेटा प्रबंधन की आवश्यकता स्थापित कर सकते हैं जब उनके पास किसी व्यावसायिक इकाई के बारे में डेटा की एक से अधिक प्रतियां होती हैं। इस मास्टर डेटा की एक से अधिक प्रतियाँ रखने का स्वाभाविक अर्थ यह है कि सभी प्रतियों में सत्य का एक ही संस्करण बनाए रखने में अक्षमता है। जब तक लोग, प्रक्रियाएं और प्रौद्योगिकी यह सुनिश्चित करने के लिए मौजूद नहीं हैं कि डेटा मूल्यों को सभी प्रतियों में संरेखित रखा गया है, यह लगभग अपरिहार्य है कि किसी व्यावसायिक इकाई के बारे में जानकारी के विभिन्न संस्करण रखे जाएंगे। यह परिचालन डेटा उपयोग में अक्षमताओं का कारण बनता है, और संगठनों की रिपोर्ट करने और विश्लेषण करने की क्षमता में बाधा डालता है। बुनियादी स्तर पर, मास्टर डेटा प्रबंधन यह सुनिश्चित करना चाहता है कि एक संगठन अपने संचालन के विभिन्न हिस्सों में एक ही मास्टर डेटा के एकाधिक (संभावित रूप से संगति (डेटाबेस सिस्टम)) संस्करणों का उपयोग नहीं करता है, जो बड़े संगठनों में हो सकता है।

अन्य समस्याओं में (उदाहरण के लिए) डेटा गुणवत्ता, डेटा का सुसंगत वर्गीकरण और पहचान, और डेटा सत्यापन और सामंजस्य|डेटा-समाधान मुद्दे शामिल हैं। असमान डेटा सिस्टम के मास्टर डेटा प्रबंधन के लिए डेटा परिवर्तन की आवश्यकता होती है क्योंकि असमान स्रोत डेटा सिस्टम से निकाला गया डेटा परिवर्तित हो जाता है और मास्टर डेटा प्रबंधन हब में लोड हो जाता है। असमान स्रोत मास्टर डेटा को सिंक्रनाइज़ करने के लिए, मास्टर डेटा प्रबंधन हब से निकाले गए प्रबंधित मास्टर डेटा को फिर से रूपांतरित किया जाता है और मास्टर डेटा अपडेट होने पर असमान स्रोत डेटा सिस्टम में लोड किया जाता है। अन्य एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड-आधारित डेटा मूवमेंट की तरह, ये प्रक्रियाएं महंगी और विकसित करने और बनाए रखने में अक्षम हैं, जो मास्टर डेटा प्रबंधन उत्पाद के लिए निवेश पर रिटर्न को बहुत कम कर देती हैं।

संगठनों में मास्टर डेटा समस्याओं के कई मूल कारण हैं। इसमे शामिल है:


 * 1) व्यवसाय इकाई और उत्पाद लाइन विभाजन
 * 2) विलय और अधिग्रहण

व्यवसाय इकाई और उत्पाद लाइन विभाजन
व्यवसाय इकाई और उत्पाद लाइन विभाजन के परिणामस्वरूप, एक ही व्यवसाय इकाई (जैसे ग्राहक, आपूर्तिकर्ता, उत्पाद) को विभिन्न उत्पाद लाइनों द्वारा सेवा प्रदान की जाएगी; लेन-देन को संसाधित करने के लिए व्यवसाय इकाई के बारे में अनावश्यक डेटा दर्ज किया जाएगा। व्यावसायिक इकाई डेटा का अतिरेक फ्रंट-टू-बैक-ऑफिस जीवन चक्र में बढ़ जाता है, जहां पार्टी, खाते और उत्पाद डेटा के लिए आधिकारिक एकल स्रोत की आवश्यकता होती है, लेकिन अक्सर इसे एक बार फिर से अनावश्यक रूप से दर्ज या संवर्धित किया जाता है।

एक विशिष्ट उदाहरण एक बैंक का परिदृश्य है जहां एक ग्राहक ने बंधक ऋण लिया है और बैंक उस ग्राहक को बंधक अनुरोध भेजना शुरू कर देता है, इस तथ्य को नजरअंदाज करते हुए कि उस व्यक्ति का पहले से ही बैंक के साथ एक बंधक खाता संबंध है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि बैंक के भीतर विपणन अनुभाग द्वारा उपयोग की जाने वाली ग्राहक जानकारी का बैंक के ग्राहक सेवा अनुभाग द्वारा उपयोग की जाने वाली ग्राहक जानकारी के साथ एकीकरण का अभाव होता है। इस प्रकार दोनों समूह इस बात से अनभिज्ञ रहते हैं कि मौजूदा ग्राहक को भी बिक्री का नेतृत्वकर्ता माना जाता है। रिकॉर्ड लिंकेज की प्रक्रिया का उपयोग विभिन्न रिकॉर्डों को जोड़ने के लिए किया जाता है जो एक ही इकाई से संबंधित होते हैं, इस मामले में एक ही व्यक्ति से।

विलय और अधिग्रहण
कुछ बड़े निगमों को मास्टर डेटा प्रबंधन के साथ बड़े पैमाने पर समस्याओं का अनुभव होने का सबसे आम कारण विलय या अधिग्रहण के माध्यम से विकास है। विलय करने वाला कोई भी संगठन आम तौर पर डुप्लिकेट मास्टर डेटा के साथ एक इकाई बनाएगा (क्योंकि विलय से पहले प्रत्येक के पास अपना स्वयं का कम से कम एक मास्टर डेटाबेस होने की संभावना है)। आदर्श रूप से, डेटाबेस प्रशासक विलय के हिस्से के रूप में मास्टर डेटा के डेटा डिडुप्लीकेशन के माध्यम से इस समस्या का समाधान करता है। हालाँकि, व्यवहार में, कई मास्टर डेटा सिस्टमों को समेटना मौजूदा अनुप्रयोगों की मास्टर डेटाबेस पर निर्भरता के कारण कठिनाइयाँ पेश कर सकता है। परिणामस्वरूप, अक्सर दोनों प्रणालियाँ पूरी तरह से विलीन नहीं होती हैं, बल्कि अलग रहती हैं, एक विशेष सुलह प्रक्रिया को परिभाषित किया जाता है जो दो प्रणालियों में संग्रहीत डेटा के बीच स्थिरता सुनिश्चित करती है। हालाँकि, समय के साथ, जैसे-जैसे आगे विलय और अधिग्रहण होते हैं, समस्या कई गुना बढ़ जाती है, अधिक से अधिक मास्टर डेटाबेस सामने आते हैं, और डेटा-समाधान प्रक्रियाएँ बेहद जटिल हो जाती हैं, और परिणामस्वरूप असहनीय और अविश्वसनीय हो जाती हैं। इस प्रवृत्ति के कारण, किसी को 10, 15 या यहां तक ​​कि 100 से अधिक अलग-अलग, खराब एकीकृत मास्टर डेटाबेस वाले संगठन मिल सकते हैं, जो ग्राहक संतुष्टि, परिचालन दक्षता, निर्णय समर्थन और नियामक अनुपालन के क्षेत्रों में गंभीर परिचालन समस्याएं पैदा कर सकते हैं।

एक अन्य समस्या मास्टर डेटा स्कीमा में शामिल करने के लिए विवरण और सामान्यीकरण की उचित डिग्री निर्धारित करने से संबंधित है। उदाहरण के लिए, एक फ़ेडरेटेड एचआर वातावरण में, उद्यम लोगों के डेटा को वर्तमान स्थिति के रूप में संग्रहीत करने, किराये की तारीख, अंतिम पदोन्नति की तारीख आदि की पहचान करने के लिए कुछ फ़ील्ड जोड़ने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। हालांकि यह सरलीकरण व्यवसाय को प्रभावित करने वाली त्रुटियों को आश्रित प्रणालियों में पेश कर सकता है। योजना और पूर्वानुमान के लिए. ऐसी प्रणालियों के हितधारकों को नए कर्मचारियों की ऑनबोर्डिंग, नियोजित सेवानिवृत्ति और विनिवेश को ट्रैक करने के लिए नए इंटरफेस का एक समानांतर नेटवर्क बनाने के लिए मजबूर किया जा सकता है, जो मास्टर डेटा प्रबंधन के उद्देश्यों में से एक के खिलाफ काम करता है।

लोग, प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी
मास्टर डेटा प्रबंधन प्रौद्योगिकी द्वारा सक्षम है, लेकिन यह उन प्रौद्योगिकियों से कहीं अधिक है जो इसे सक्षम बनाती हैं। किसी संगठन की मास्टर डेटा प्रबंधन क्षमता में इसकी परिभाषा में लोग और प्रक्रिया भी शामिल होगी।

लोग
एमडीएम के भीतर कई भूमिकाएँ निभानी चाहिए। सबसे प्रमुख रूप से डेटा स्वामी और डेटा प्रबंधक। संभवतः प्रत्येक भूमिका के लिए कई लोगों को आवंटित किया जाएगा, प्रत्येक व्यक्ति मास्टर डेटा के सबसेट के लिए जिम्मेदार होगा (उदाहरण के लिए कर्मचारी मास्टर डेटा के लिए एक डेटा स्वामी, ग्राहक मास्टर डेटा के लिए दूसरा)।

डेटा स्वामी डेटा गुणवत्ता, डेटा सुरक्षा आदि की आवश्यकताओं के साथ-साथ डेटा प्रशासन और डेटा प्रबंधन प्रक्रियाओं के अनुपालन के लिए जिम्मेदार है। आवश्यकताओं से विचलन के मामले में डेटा स्वामी को सुधार परियोजनाओं का वित्तपोषण भी करना चाहिए।

डेटा स्टीवर्ड डेटा स्वामी की ओर से मास्टर डेटा प्रबंधन चला रहा है और संभवतः डेटा स्वामी का सलाहकार भी है।

प्रक्रिया
मास्टर डेटा प्रबंधन को विशिष्ट गुणवत्ता सुधार के लिए एक अनुशासन के रूप में देखा जा सकता है डेटा प्रशासन संगठन द्वारा स्थापित नीतियों और प्रक्रियाओं द्वारा परिभाषित। इसका उद्देश्य एक सामान्य समझ, डेटा स्थिरता, सटीकता और नियंत्रण सुनिश्चित करने के लिए पूरे संगठन में डेटा संग्रह, डेटा एकत्रीकरण, मिलान, समेकन, डेटा गुणवत्ता-आश्वासन, दृढ़ता (कंप्यूटर विज्ञान) और डेटा वितरण मास्टर डेटा के लिए प्रक्रियाएं प्रदान करना है। उस डेटा के चल रहे रखरखाव और अनुप्रयोग उपयोग में।

मास्टर डेटा प्रबंधन में आमतौर पर देखी जाने वाली प्रक्रियाओं में स्रोत पहचान, डेटा संग्रह, डेटा परिवर्तन, डेटाबेस सामान्यीकरण, नियम प्रशासन, त्रुटि का पता लगाना और सुधार, डेटा समेकन, डेटा भंडारण उपकरण, डेटा वितरण, डेटा वर्गीकरण, वर्गीकरण सेवाएं, आइटम मास्टर निर्माण, स्कीमा मैपिंग शामिल हैं।, उत्पाद संहिताकरण, डेटा संवर्धन, पदानुक्रम प्रबंधन, व्यवसाय शब्दार्थ प्रबंधन और डेटा प्रशासन।

प्रौद्योगिकी
मास्टर डेटा प्रबंधन उपकरण का उपयोग डेटा डिडुप्लीकेशन, डेटा मानकीकरण (बड़े पैमाने पर रखरखाव) द्वारा मास्टर डेटा प्रबंधन का समर्थन करने के लिए किया जा सकता है। और मास्टर डेटा का एक आधिकारिक स्रोत बनाने के लिए गलत डेटा को सिस्टम में प्रवेश करने से रोकने के लिए नियमों को शामिल करना। मास्टर डेटा वे उत्पाद, खाते और पार्टियाँ हैं जिनके लिए वित्तीय लेनदेन पूरे किए जाते हैं।

जहां प्रौद्योगिकी दृष्टिकोण एक सुनहरी प्रति  तैयार करता है या रिकॉर्ड के स्रोत या रिकॉर्ड की प्रणाली पर निर्भर करता है, वहां यह बात करना आम बात है कि डेटा को कहां मास्टर किया जाता है। यह सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग में स्वीकृत शब्दावली है, लेकिन विशेषज्ञों और व्यापक हितधारक समुदाय दोनों के साथ मास्टर डेटा की अवधारणा को मास्टरिंग डेटा के साथ भ्रमित होने से बचने के लिए सावधानी बरतनी चाहिए।

कार्यान्वयन मॉडल
मास्टर डेटा प्रबंधन के लिए प्रौद्योगिकी समाधान लागू करने के लिए कई मॉडल हैं। ये किसी संगठन के मुख्य व्यवसाय, उसकी कॉर्पोरेट संरचना और उसके लक्ष्यों पर निर्भर करते हैं। इसमे शामिल है:


 * 1) रिकॉर्ड का स्रोत
 * 2) रजिस्ट्री
 * 3) समेकन
 * 4) सहअस्तित्व
 * 5) लेनदेन/केंद्रीकृत

रिकॉर्ड का स्रोत
यह मॉडल एकल एप्लिकेशन, डेटाबेस या सरल स्रोत (उदाहरण के लिए एक स्प्रेडशीट) को रिकॉर्ड के स्रोत (या रिकॉर्ड की प्रणाली जहां केवल एप्लिकेशन डेटाबेस पर भरोसा किया जाता है) के रूप में पहचानता है। इस मॉडल का लाभ इसकी वैचारिक सादगी है, लेकिन यह बड़े संगठनों में जटिल मास्टर डेटा वितरण की वास्तविकताओं के साथ फिट नहीं हो सकता है।

रिकॉर्ड के स्रोत को फ़ेडरेटेड किया जा सकता है, उदाहरण के लिए विशेषता के समूहों द्वारा (ताकि मास्टर डेटा इकाई की विभिन्न विशेषताओं में रिकॉर्ड के अलग-अलग स्रोत हो सकें) या भौगोलिक रूप से (ताकि किसी संगठन के विभिन्न हिस्सों में अलग-अलग मास्टर स्रोत हो सकें)। फ़ेडरेशन केवल कुछ उपयोग के मामलों में लागू होता है, जहां स्पष्ट चित्रण होता है कि रिकॉर्ड के कौन से उपसमूह किन स्रोतों में पाए जाएंगे।

रिकॉर्ड मॉडल के स्रोत को केवल मास्टर डेटा की तुलना में अधिक व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है, उदाहरण के लिए संदर्भ डेटा के लिए।

मास्टर डेटा का प्रसारण
ऐसे कई तरीके हैं जिनसे मास्टर डेटा को एकत्रित किया जा सकता है और अन्य प्रणालियों में वितरित किया जा सकता है। इसमें शामिल हैं:


 * 1) डेटा समेकन - कई स्रोतों से मास्टर डेटा कैप्चर करने और अन्य गंतव्य प्रणालियों की प्रतिकृति के लिए एक एकल हब (परिचालन डेटा भंडार) में एकीकृत करने की प्रक्रिया।
 * 2) फ़ेडरेटेड डेटाबेस सिस्टम - एक या अधिक स्रोतों से एक या अधिक गंतव्य सिस्टम तक मास्टर डेटा का एकल वर्चुअल दृश्य प्रदान करने की प्रक्रिया।
 * 3) डेटा प्रसार - मास्टर डेटा को एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम में कॉपी करने की प्रक्रिया, आमतौर पर लीगेसी सिस्टम में पॉइंट-टू-पॉइंट इंटरफेस के माध्यम से।

कार्यान्वयन में प्रबंधन बदलें
यदि हितधारकों द्वारा सत्य अवधारणा के एकल संस्करण की पुष्टि नहीं की जाती है, जो मानते हैं कि मास्टर डेटा की उनकी स्थानीय परिभाषा आवश्यक है, तो मास्टर डेटा प्रबंधन को एक बड़े संगठन के भीतर अपनाने में नुकसान हो सकता है। उदाहरण के लिए, इन्वेंट्री को प्रबंधित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला उत्पाद पदानुक्रम विपणन प्रयासों का समर्थन करने या बिक्री प्रतिनिधियों को भुगतान करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उत्पाद पदानुक्रम से पूरी तरह से भिन्न हो सकता है। सबसे पहले यह पहचानना ज़रूरी है कि क्या अलग-अलग मास्टर डेटा की वास्तव में आवश्यकता है। यदि यह आवश्यक है, तो कार्यान्वित समाधान (प्रौद्योगिकी और प्रक्रिया) सत्य के कई संस्करणों को अस्तित्व में रखने की अनुमति देने में सक्षम होना चाहिए, लेकिन आवश्यक मतभेदों को सुलझाने के लिए सरल, पारदर्शी तरीके प्रदान करेगा। यदि इसकी आवश्यकता नहीं है, तो प्रक्रियाओं को समायोजित किया जाना चाहिए। इस सक्रिय प्रबंधन के बिना, जिन उपयोगकर्ताओं को वैकल्पिक संस्करणों की आवश्यकता है, वे केवल आधिकारिक प्रक्रियाओं के आसपास जाएंगे, जिससे कंपनी के समग्र मास्टर डेटा प्रबंधन कार्यक्रम की प्रभावशीलता कम हो जाएगी।

यह भी देखें

 * व्यवसाय शब्दार्थ प्रबंधन
 * ग्राहक [[डेटा एकीकरण]]
 * सामग्री संचालन
 * डेटा एकीकरण
 * डेटा प्रबंधक
 * डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
 * उद्यम सूचना एकीकरण
 * सूचना प्रबंधन
 * लिंक किया गया डेटा
 * मास्टर डेटा
 * ऑपरेशनल डेटा स्टोर
 * उत्पाद सूचना प्रबंधन
 * रिकॉर्ड लिंकेज
 * संदर्भ डेटा
 * सेमांटिक वेब
 * एकल ग्राहक दृश्य
 * वेब डेटा एकीकरण

बाहरी संबंध

 * Reprise: When is Master Data and MDM Not Master Data or MDM?