主数据管理工具：最佳数据管理工具

数据和从中获得的洞察力如今已经成为当今最成功企业的核心。数据的重要性已经上升到了一个新的高度，以至于许多公司定期监控其数据的质量和效用。随着数据收集和使用量的不断增加，数据管理成为组织必须优先考虑的事项。这包括维护数据的清洁度、准确性和一致性，以及管理数据的访问和操作能力。为了在这个过程中提供帮助，我们进行了初步研究，组装并比较了当今市场上一些最优秀的主数据管理工具。

许多企业依赖于最佳的主数据管理工具来补充和协助他们的数据管理和质量活动。这些工具可以帮助团队成功地管理数据，实现业务一致性、数据治理、数据交付、使用、测量、组织和其他领域的增强。

在确定对最佳主数据管理工具的需求后，您需要为您的公司选择合适的解决方案。然而，鉴于当今市场上提供的各种主数据管理解决方案，这本身就是一个令人生畏的任务。

什么是最佳的主数据管理工具？
最佳的主数据管理工具是那些能够确保组织的公共数据（通常被称为主数据）保持一致性和准确性的特殊工具。今天，大多数企业运营着各种不同的系统，这些系统中包含着有关客户、业务或其他关键业务指标（如CRM、ERP等）的重要数据。这可能导致数据的孤立、重复和丢失，从而导致业务视角的碎片化。

由于数据分布在多个位置和语言中，因此解决起像“上个季度我们的客户最常使用哪项服务？”或“谁是我们最赚钱的客户？”这样的简单业务问题变得具有挑战性。

主数据管理必须是一个持续的协作过程才能取得成功。较大的公司通常会指定一组人员来定义和实施数据质量最佳实践。因此，高管的支持和参与对于任何主数据管理计划的成功至关重要。

四种主数据管理（MDM）实施方式
主数据管理涉及四种主要的实施方式。这些方式包括：
注册表样式：我们首先来看注册表样式，这种样式主要通过对来自各种源系统的数据运行清理和匹配算法来检测重复数据。它分配不同的全局标识以匹配记录，以帮助确定真相的唯一版本。
由于这种风格不会将数据传回源系统，因此仍然通过现有的源系统进行主数据的更新。它的核心思想是清理和匹配交叉引用的标识信息，同时假定源系统可以控制其数据的质量。
整合风格：接下来，我们来看整合风格。整合风格通常会将来自多个来源的主数据整合到一个单一版本的黄金记录中。
中央集线器存储用于报告和参考的黄金记录，同时对主数据的任何更改也会应用到源系统。
共存风格：共存风格允许您以与整合风格相似的方式建立黄金记录，但是主数据保存在中央主数据管理系统中，并在其源系统中进行更新。与整合样式相比，共存样式的部署可能成本更高。
交易/集中式：交易样式通过使用连接、清理、匹配和丰富算法来增强数据以保存和维护主数据属性。然后，可以将改进后的数据发布回其原始系统。
为确保完美的一致性，中央集线器促进了主记录的合并，源系统可以订阅中央系统广播的更新。然而，对于双向互动，这种技术需要对源系统进行干预。

最佳的主数据管理工具是否就是ETL工具？
完整的企业信息管理（EIM）架构包括主数据管理（MDM）和数据集成或提取、转换、加载（DI或ETL）技术。然而，它们之间的关系可能存在一些混淆和误解。
最佳的主数据管理工具和系统负责创建规则，用于数据清理、记录匹配和合并、数据丰富以及其他与数据相关的任务。如果出现异常情况，MDM会将违规记录传递给数据管理员进行人工干预和批准。
与业务数据相关的领域专业知识由数据管理员而非IT部门掌握。当自动清理无法解决问题时，决定置信阈值的大小将取决于数据管理员的判断。
数据管理员是业务领域的专家，他们通过用户界面与MDM进行直接交互，将数据质量问题与业务联系起来。因此，数据管理更加灵活。
但是数据是如何进入MDM的呢？这个组件将由ETL工具提供。
因此，一旦您的信息管理基础架构适用于主数据管理，您可以考虑将哪个MDM产品添加到您现有的操作系统、数据库和ETL工具组合中。

最佳主数据管理工具列表
以下是2022年您可以找到的一些最佳主数据管理工具的列表，它们包括：
阿塔卡马：提供一个全面的数据管理平台，包括数据发现和分析、元数据管理、数据目录等功能。它还提供数据质量管理、主数据和参考数据管理以及大数据处理和集成。
IBM InfoSphere主数据管理：这是一个全面的主数据管理解决方案，可以维护关键公司数据的所有方面，无论系统或模型如何。它通过统一的视图使应用程序用户可以使用它。
Informatica：提供模块化的MDM解决方案，具有统一的数据视图，可以构建来自不同、重复和矛盾来源的关键业务数据的权威视图。Informatica MDM包括AI和机器学习功能，以及数据质量、数据集成、业务流程管理和数据安全功能。
Synchronos：Synchronos平台是一种业务MDM解决方案，可用于操作或分析目的，支持本地、云或混合部署。它包括数据分析、发现和监控功能，以及360度视角。
Semarchy：提供xDM，一种主数据管理解决方案，使用机器学习技术来实现管理和高级匹配、生存、管理和分类。xDM可以通过实时和批处理API集成任何数据源。
亿信华辰开发的主数据管理平台EsMDM可以保证各个系统间共享数据的一致性、完整性、可控性、通用性、正确性，帮助企业创建并维护主数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。

最佳主数据管理工具和系统的好处
当企业的数据在系统和部门之间得以维护和管理时，最佳主数据管理工具和系统可以带来巨大的好处，其中一些好处包括：
降低总运营成本：通过确保数据质量，组织可以降低与不一致数据相关的运营成本，包括应用程序、员工运营、数据存储和供应链等方面的成本。
减少架构膨胀：MDM可以减少资源的消耗，包括存储空间、处理时间和网络带宽，从而减少网络基础设施的管理成本。
交付速度更快：MDM可以提高开发团队的数据获取速度，使应用程序更快地通过交付管道交付。
简化合规性：MDM有助于组织遵守不断变化的法规和监管要求，从而降低了合规性方面的风险。
改善客户体验：通过减少不一致和错误，MDM可以提高客户体验，使组织更能满足客户的需求。
360度全景：基于云的MDM方法可以提供每个客户的完整实时视图，从而支持细分、在线个性化和更深入的了解客户生命周期。
提供可操作的商业智能：MDM可以为决策者提供清晰的当前业务图像，帮助他们更好地理解组织的问题和趋势。

MDM和数据质量之间的关系
将数据质量视为构建MDM的基础，就好像数据是生命的原子一样。如果数据不符合预期，那么MDM将无法充分发挥其作用。数据清理和标准化可以通过防止低质量数据进入系统来减少工作量。

此外，将数据质量置于首要位置可能会改变MDM的目标，通过发现潜在问题和主要原因，有助于传达MDM的价值。因此，数据质量是MDM成功的关键组成部分。

小型公司可以使用MDM吗？
尽管通常情况下，小型和中型企业可能不会购买全面的堆栈解决方案进行企业级数据管理，但他们可以找到从数据质量开始的解决方案，并将其组合在一起。您可以从简单且集中的活动开始，例如寻找数据清洁和数据分析的解决方案。

结论
数据驱动的公司在数据管理方面变得更加灵活。最佳的主数据管理工具和系统的市场需求正朝着更智能和基于结果的MDM实施方向发展，以实现更强大的收入增长和利润、成本优化和效率、法规遵从和风险管理。