Product Information Management (PIM), DAM, EAM, PII, enriquecimiento de datos, relacionamiento y enlace. ¿No estoy seguro de qué significan todas esas abreviaturas, términos y cómo se relacionan con Master Data Management (MDM)? Obtenga sus definiciones de MDM en este diccionario de la A a la Z sobre MDM.
La administración de datos es la gestión y supervisión de los activos de datos de una organización para ayudar a proporcionar a los usuarios de negocios datos de alta calidad, a los que se puede acceder fácilmente y de manera consistente. Los administradores de datos a menudo serán los que en una organización sean responsables del manejo diario de los datos.
Un depósito de datos, o EDW (Enterprise Data Warehouse), es un repositorio central de información corporativa y de datos derivados de sistemas operativos y fuentes de datos externos, que se utilizan para generar análisis e información. A diferencia del lago de datos, un almacén de datos almacena grandes cantidades de datos típicamente estructurados que están predefinidos antes de ingresar al almacén de datos. El almacén de datos no reemplaza a la Gestión de datos maestros, ya que MDM da soporte a EDW al alimentar datos confiables y de alta calidad en el sistema. Una vez que los datos salen del almacén, a menudo se utilizan para alimentar la inteligencia empresarial.
El descubrimiento de patrones significativos en los datos. Para las empresas, el análisis de datos se utiliza para obtener información y optimizar así los procesos y las estrategias comerciales. Master Data Management apoya la analítica proporcionando datos maestros organizados como base del análisis o al enlazar datos maestros de confianza a nuevos tipos de información que resultan del análisis.
La colección de software o tecnología que forma la infraestructura operativa de una organización. El término pila se utiliza en referencia a software (pila de software), tecnología (pila de tecnología) o simplemente solución (pila de soluciones) y se refiere a los sistemas subyacentes que hacen que su negocio funcione sin problemas. Por ejemplo, una solución MDM puede, en combinación con otras soluciones, ser una parte crucial de su paquete de software.
La gestión y el gobierno de los datos de la aplicación necesarios para operar una aplicación comercial específica. ADM desempeña una función similar a MDM, pero a una escala mucho más pequeña, ya que solo permite la gestión de los datos utilizados por una sola aplicación.
Una solución MDM no se compra para utilizar aisladamente. Debe ser adaptada a su configuración empresarial específica e integrada con la arquitectura e infraestructura empresarial general, razón por la cual se requiere la arquitectura MDM como uno de los primeros pasos en un proceso de MDM.
En MDM, un atributo es una especificación o característica que ayuda a definir una entidad. Por ejemplo, un producto puede tener varios atributos, como color, material, tamaño y componentes. MDM admite la gestión de datos de productos, incluidos datos de atributos relacionados.
Una funcionalidad esencial en una solución MDM es la capacidad de configurar flujos de trabajo, una serie de acciones automatizadas para los pasos de un proceso empresarial. Los flujos de trabajo preconfigurados en una solución MDM generan tareas, que se presentan a los usuarios comerciales relevantes. Por ejemplo, una automatización del flujo de trabajo puede notificar al administrador de datos de los errores de datos y guiarlo para solucionar el problema.
Ya sea que opere como una empresa Business-to-Business, Business-to-Consumer o cualquier combinación, Master Data Management puede ser aplicable si maneja grandes cantidades de datos maestros sobre, por ejemplo, productos, clientes, activos, ubicaciones o empleados.
En la jerga de MDM, un activo se puede entender de maneras ligeramente diferentes. Existe el término "datos como un activo", donde el activo se define como algo que puede ser "propiedad" o "controlado" para producir valor. Aquí hablamos de una forma de percibir algo como un activo. Pero, cuando oye hablar de la gestión de activos y los activos de la empresa junto con MDM, un activo es algo más tangible de lo que la gestión puede optimizar. Los activos pueden ser físicos (personas, edificios, partes, computadoras) y digitales (datos, imágenes).
Conjuntos de datos grandes o complejos que hacen que las herramientas tradicionales de procesamiento de datos sean inadecuadas. Big data se caracteriza por las tres V: Volumen (una gran cantidad de datos), Velocidad (datos creados con alta velocidad) y Variedad (los datos vienen en muchas formas y rangos). El propósito del uso de tecnologías Big Data es capturar los datos y convertirlos en información útil. La información recopilada de los análisis de Big Data se puede vincular con sus datos maestros y, de ese modo, proporcionar nuevos niveles de información.
Business Intelligence es un tipo de análisis. Implica estrategias y tecnologías que ayudan a las organizaciones a comprender sus operaciones, clientes, finanzas, rendimiento del producto y una serie de otras medidas comerciales clave. MDM admite los esfuerzos de BI alimentando la solución de BI con datos maestros de confianza.
Al igual que en la calidad de los datos, a veces también se abrevia como DQ. Una parte indiscutible del vocabulario de cualquier proveedor de MDM, un alto nivel de calidad de datos es lo que una solución Master Data Management busca constantemente alcanzar y mantener. La calidad de los datos se puede definir como la capacidad de un determinado conjunto de datos para cumplir su objetivo previsto. En otras palabras, si tiene calidad de datos, sus datos pueden brindar la información que necesita. La calidad de los datos se caracteriza, por ejemplo, por la precisión, validez, confiabilidad, integridad, granularidad, consistencia y disponibilidad de los datos.
Funciones clave en una solución de gestión de datos maestros del cliente con el fin de identificar y manejar duplicados para lograr un registro de oro. El algoritmo de coincidencia analiza constantemente o hace coincidir los registros de origen para determinar qué representa el mismo individuo u organización. Si bien la funcionalidad de vinculación recorre todos los registros de origen y los vincula al Registro Dorado, la funcionalidad de fusión selecciona un superviviente y un no superviviente. El Registro Dorado se basa solo en el sobreviviente. El no sobreviviente se elimina del sistema.
Es algo que no quiere olvidar en la implementación de una solución MDM. Es importante que toda la empresa sepa qué es MDM, qué valor aporta y qué significa para todos a diario. Esa es la única forma en que la gente se comprometerá.
Al igual que en la gestión de datos maestros contextual. A veces se conoce bajo el nombre MDM situacional (ref. Gartner Hype Cycle). Se refiere a la gestión de datos maestros modificables en oposición a los datos maestros tradicionales, más estáticos. A medida que los productos y servicios se vuelven más complejos y personalizados, también lo hacen los datos, lo que hace que su administración sea igualmente compleja. Se prevé que el Master Data Management dinámico y contextual sea uno de los próximos grandes hypes en el mundo de MDM.
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Un concentrador de datos o un concentrador de datos empresariales (EDH) es una base de datos poblada con datos de una o más fuentes y de la cual se transfieren datos a uno o más destinos. Un sistema MDM es un ejemplo de un concentrador de datos y, por lo tanto, a veces se conoce con el nombre de centro de gestión de datos maestros.
Un sistema de mercadotecnia que unifica los datos de los clientes de una empresa, desde múltiples canales, para optimizar el tiempo y la orientación de mensajes y ofertas. Una plataforma MDM admite un CDP al vincular los datos del CDP a otros datos maestros, como los datos del producto y del proveedor, lo que maximiza el potencial de los datos.
También a veces denominado MDM de datos de clientes. El objetivo es obtener un conjunto único y preciso de datos para cada uno de los clientes de su empresa, la llamada vista de 360 grados de los clientes, a través de sistemas, ubicaciones y más, a fin de crear la mejor experiencia posible para el cliente y optimizar los procesos.
Un sistema que puede ayudar a las empresas a administrar las relaciones comerciales y los datos y la información asociada a ellas. Para las empresas más pequeñas, un sistema de CRM puede ser suficiente para administrar la complejidad de los datos de los clientes, pero en la mayoría de los casos las organizaciones tienen varios sistemas de CRM utilizados en diversos grados y con diversos propósitos. Por ejemplo, la organización de ventas y mercadotecnia a menudo usará un sistema, el departamento financiero otro, y tal vez exista un tercero. MDM puede proporcionar el enlace crítico entre estos sistemas. No reemplaza los sistemas de CRM, pero los soporta y optimiza su uso.
Sistema de Numeración Universal de Datos. Un número D-U-N-S es un identificador único de nueve dígitos para cada entidad empresarial, proporcionado por Dun & Bradstreet. El sistema se usa ampliamente como un identificador comercial estándar. Una solución de MDM decente podrá soportar el uso de D-U-N-S al proporcionar una integración entre los dos sistemas.
Los datos son un término informático para describir los caracteres, símbolos, números y medios que almacena un sistema informático. Los datos son información no procesada.
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En relación con la gestión de datos maestros, los datos de las partes se entienden de dos maneras diferentes. En primer lugar, los datos de la parte pueden significar datos definidos por su fuente. Normalmente escuchará sobre datos de primera, segunda y tercera persona. Los datos de primera persona son tus propios datos, los datos de segunda mano son los propios de otra persona que te son entregados, los datos de tercera persona son recolectados por alguien no relacionado a usted y que probablemente se los venden. Sin embargo, cuando se habla de administración de datos de terceros, los datos de las partes se refieren a datos maestros generalmente sobre individuos y organizaciones en relación con, por ejemplo, datos maestros de clientes. En este contexto, una parte puede entenderse como un abogado o esposo de un cliente que desempeña un papel en una transacción, y los datos de las partes son datos refiriéndose a estas personas. La administración de datos de las partes puede ser una configuración de MDM, y estas relaciones se pueden organizar utilizando la administración de jerarquía.
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Datos sobre ubicaciones. Las soluciones que agregan administración de datos de ubicación, como la Gestión de datos maestros de ubicación, van en aumento. La vinculación efectiva de datos de ubicación a otros datos maestros, como datos de productos, datos de proveedores, datos de activos o datos de clientes, puede brindarle una imagen más completa y mejorar los procesos y las experiencias de los clientes.
Datos sobre proveedores. Uno de los dominios en los que MDM puede ser beneficioso. Se puede incluir en una configuración de MDM en combinación con otros dominios, como los datos del producto.
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Datos que definen valores relevantes para transacciones organizacionales interfuncionales. La gestión de datos de referencia tiene como objetivo definir efectivamente campos de datos, como unidades de mediciones, tasas de conversión fijas y estructuras de calendario, para "traducir" estos valores a un lenguaje común con el fin de categorizar los datos de forma coherente y asegurar la calidad de los datos. Los sistemas de gestión de datos de referencia (RDM) pueden ser la solución para algunas organizaciones, mientras que otros gestionan los datos de referencia como parte de una configuración integral de gestión de datos maestros.
El proceso de eliminación de datos redundantes en un conjunto de datos, identificando y eliminando copias adicionales de los mismos datos, dejando solo un conjunto de datos de alta calidad para ser almacenados. Los duplicados de datos son un problema comercial común, ya que generan recursos desperdiciados y malas experiencias del cliente. Al implementar una solución Master Data Management, la deduplicación exhaustiva es una parte crucial del proceso.
Una disciplina en Product Lifecycle Management (PLM) que tiene como objetivo apoyar la gestión de la introducción de una nueva línea de productos o surtido, desde la idea hasta el lanzamiento, incluida su ideación, investigación, creación, prueba, actualización y comercialización.
En el mundo de MDM, un dominio se entiende como una de varias áreas en las que su empresa puede beneficiarse de la gestión de datos, por ejemplo, dominio de datos de producto, dominio de datos del cliente, dominio de datos del proveedor, etc.
Además, vea Multidominio.
El enriquecimiento de datos se refiere a los procesos utilizados para mejorar y refinar los datos sin procesar. En el mundo de MDM, puede enriquecer sus datos maestros al incluir datos de terceros para obtener una vista más completa, por ejemplo, agregar datos sociales a sus datos maestros de clientes. MDM elimina los procesos manuales de enriquecimiento de productos y los reemplaza con flujos de trabajo personalizados, reglas comerciales y automatización.
La gestión de los activos de una organización (por ejemplo, equipos e instalaciones).
Se refiere a los sistemas y software empresariales utilizados para administrar las actividades comerciales cotidianas, como contabilidad, compras, gestión de proyectos, inventario, ventas, etc. Muchas empresas tienen varios sistemas ERP, cada uno de los cuales gestiona datos sobre productos, ubicaciones o activos, por ejemplo. Una solución completa de MDM complementa un ERP al garantizar que los datos de cada uno de los dominios de datos utilizados por el ERP sean precisos, actualizados y sincronizados en las múltiples instancias del ERP.
Una clasificación de objetos de interés para la empresa (por ejemplo, personas, lugares, cosas, conceptos y eventos).
Al igual que con todas las principales iniciativas comerciales, MDM necesita una estrategia empresarial exhaustiva, coherente y bien comunicada para tener el mayor éxito posible.
Extraer, transformar y cargar. Un proceso de almacenamiento de datos, responsable de extraer datos de los sistemas de origen y colocarlos en un depósito de datos.
La gestión comercial de los activos digitales, con mayor frecuencia imágenes, videos, archivos digitales y sus metadatos. Muchas empresas tienen una solución DAM independiente o de fabricación propia, que impide la eficacia del flujo de datos y, por lo tanto, retrasa los procesos, como la incorporación de nuevos productos en un sitio de comercio electrónico. MDM le permite manejar sus activos digitales de manera más eficiente y lo conecta a otros datos. DAM puede ser una función preconstruida en algunas soluciones de MDM.
Un aspecto esencial de MDM que permite a los usuarios gestionar de forma productiva jerarquías complejas, distribuidas en uno o más dominios y transformarlos en una estructura formal que pueda utilizarse en toda la empresa. Los productos, los clientes y las estructuras organizativas son todos ejemplos de dominios donde una estructura jerárquica puede ser beneficiosa (por ejemplo, al definir la estructura jerárquica de un hogar en relación con un registro de datos del cliente).
La gestión de datos sobre datos. Metadata Management ayuda a una organización a comprender el qué, el dónde, el por qué, el cuándo y el cómo de sus datos: de dónde viene y qué significado tiene. Las funcionalidades clave de las soluciones de gestión de metadatos son la captura y el almacenamiento de metadatos, la integración y publicación de metadatos, así como la gestión y el gobierno de metadatos. Si bien los sistemas de Gestión de metadatos y Master Data Management se cruzan, proporcionan dos marcos diferentes para resolver problemas de datos; calidad de datos y gobierno de los datos.
La preparación y el apoyo de individuos, equipos y organizaciones para hacer cambios organizacionales. Una necesidad en cualquier implementación de MDM si desea maximizar el retorno de la inversión, ya que se trata de cambiar procesos y modos de pensar.
Data Governance es una colección de prácticas y procesos cuyo objetivo es crear y mantener un marco de datos organizacional saludable, al establecer procesos que aseguren que los datos se manejen formalmente en toda la empresa. Puede incluir la creación de políticas y procesos en torno al control de versiones, aprobaciones, etc., para mantener la precisión y la responsabilidad de la información de la organización. La gobernanza de datos no es una disciplina técnica, sino una disciplina indispensable de una organización moderna, y un complemento fundamental de cualquier iniciativa de gestión de datos.
En el mundo de MDM, también denominado a veces "la versión única de la verdad". Este es el estado en el que desea que estén sus datos maestros y para lo que cada solución de MDM está trabajando: crear el registro de datos más puro, completo y confiable posible.
Los estándares GS1 son códigos de identificación únicos utilizados por más de un millón de empresas en todo el mundo. Los estándares tienen como objetivo crear una base común para las empresas al identificar y compartir información vital sobre productos, ubicaciones, activos y más. Los estándares GS1 más reconocibles son el código de barras y las etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID). Una solución MDM admitirá e integrará los estándares GS1 en todas las industrias.
La información es el resultado de datos que han sido analizados y / o procesados de cualquier manera. Conozca más sobre la diferencia entre los datos y la información aquí.
Una de las mayores ventajas de una solución MDM es su capacidad para integrarse con varios sistemas y vincular entre sí todos los datos que se encuentran en cada uno de ellos. A menudo se incorporará un integrador de sistemas para proporcionar los servicios de implementación.
El proceso de combinar la información del cliente adquirida de fuentes internas y externas para generar una vista consolidada del cliente. CDI a menudo se considera un subconjunto de MDM para datos de clientes.
Una parte integrada de la mayoría del software, como aplicaciones y sistemas operativos, que permite que una pieza de software interactúe con otros tipos de software. En Master Data Management, no todas las funciones se pueden manejar necesariamente en la propia plataforma de software. Por ejemplo, desea poder entregar o recibir datos hacia o desde sistemas y aplicaciones externos. Al usar las APIs integradas en el software, puede hacerlo y, por lo tanto, ampliar la funcionalidad de su solución MDM.
La parte de la máquina que maneja la interacción humano-máquina. En una solución MDM, y en todas las demás soluciones de software, los usuarios tienen una "entrada", una interfaz desde la que interactúan y operan la solución. Como es el caso para todas las UI, la UI en una solución MDM necesita ser intuitiva y fácil de usar.
Internet of Things es la red de dispositivos físicos integrados con tecnología de conectividad que permite que estas "cosas" se conecten e intercambien datos. La tecnología IoT representa una gran oportunidad -y un reto- para las organizaciones en todas las industrias, ya que pueden acceder a nuevos niveles de datos. Una solución de gestión de datos maestros admite iniciativas de IoT, por ejemplo, vinculando datos maestros de confianza a datos generados por IoT, y apoyando un marco de gobierno de datos para datos de IoT.
Obtenga más información sobre el vínculo entre IoT y MDM aquí.
Un lago de datos es un lugar para almacenar sus datos, generalmente en su forma original sin cambiarlo. La idea del lago de datos es proporcionar un lugar para los datos inalterados en su formato nativo hasta que se necesite. ¿Por qué? Ciertas disciplinas comerciales, como los análisis avanzados, dependen de datos de origen detallados. Un lago de datos es lo opuesto a un almacén de datos, pero a menudo el lago de datos será una adición a un almacén de datos.
Como en la limpieza de datos. El proceso de identificación, eliminación y / o corrección de registros de datos inexactos (por ejemplo, deduplicando datos). La limpieza de datos elimina los problemas de los datos inútiles para garantizar la calidad y la coherencia en toda la empresa, y es un proceso integral de cualquier proceso decente de gestión de datos maestros.
Una lista de las partes o componentes que se requieren para construir un producto.
Para que cualquier inversión en administración de datos continúe entregando valor, necesita mantener cada aspecto de un registro de datos, incluyendo jerarquía, estructura, validaciones, aprobaciones y control de versiones, así como atributos de datos maestros, descripciones, documentación y otros componentes de datos relacionados. El mantenimiento de datos maestros a menudo es habilitado por flujos de trabajo automatizados, como enviar notificaciones a administradores de datos cuando hay una necesidad de una acción manual. El mantenimiento es un proceso ineludible y continuo de cualquier implementación de MDM.
El modelado en Master Data Management es un proceso al comienzo de una implementación de MDM donde mapea y define con precisión la relación entre las entidades empresariales centrales (por ejemplo, sus productos y sus atributos). En función de eso, crea el modelo de datos maestros óptimo que mejor se adapta a su configuración organizativa.
Una solución de administración de datos maestros multidominio domina los datos de varios dominios empresariales, como el dominio de producto y proveedor, o el dominio de cliente y producto o cualquier combinación que maneje más de un dominio.
Las soluciones de MDM vienen en muchas variaciones, y una pregunta central de hoy es si alojarlo localmente o en la nube (o una mezcla, llamada híbrido). Cloud MDM está aumentando lentamente, y muchos proveedores ofrecen la posibilidad de hospedarse en la nube, pero aún la mayoría de las empresas eligen una solución local debido a temas de seguridad. Con una solución alojada en la nube, normalmente ejecutada en los servicios web de Amazon, Microsoft Azure o Google Cloud, las organizaciones no tienen que instalar, configurar, mantener y alojar el hardware y el software. Se subcontrata a un tercero y generalmente se ofrece como un servicio de suscripción.
Un término que se usa principalmente en el sector minorista para describir la creación de experiencias de cliente integradas en todos los puntos de contacto del cliente. Si ofrece una experiencia de cliente omnicanal, sus clientes encontrarán el mismo servicio, ofertas, información del producto y más, sin importar dónde interactúen con su marca (por ejemplo, en la tienda, en las redes sociales, a través del correo electrónico, servicio al cliente, etc. ) El término se deriva de la palabra latina omni, que significa todo o en todas partes, y ha superado términos similares como multicanal, que no comprenden necesariamente todos los canales.
Un pantano de datos es un lago de datos deteriorado, que es inaccesible para sus usuarios previstos y proporciona poco valor.
La creación de perfiles de datos es una técnica utilizada para examinar datos de una fuente de información existente, como una base de datos, para determinar su precisión y exhaustividad y compartir esos hallazgos a través de estadísticas o resúmenes informativos. Llevar a cabo una evaluación exhaustiva de perfiles de datos al comienzo de una implementación de Master Data Management se reconoce como un primer paso vital para obtener control sobre los datos de la organización ya que ayuda a identificar y abordar posibles problemas de datos, permitiendo a los arquitectos diseñar una mejor solución y reducir el riesgo del proyecto.
Información de identificación personal. En Europa a menudo simplemente se denomina información personal. PII es información sensible que identifica a una persona, directamente (por sí misma) o indirectamente (por combinación). Los ejemplos de PII directa incluyen nombre, dirección, número de teléfono, dirección de correo electrónico y número de pasaporte, mientras que los ejemplos de PII indirecta incluyen una combinación (por ejemplo, lugar de trabajo y puesto de trabajo o nombre de soltera en combinación con la fecha y el lugar de nacimiento).
Un conjunto de datos es un repositorio centralizado de datos donde los socios comerciales (por ejemplo, minoristas, distribuidores o proveedores) pueden obtener, mantener e intercambiar información sobre los productos en un formato estándar. Los proveedores pueden, por ejemplo, cargar datos a una piscina de datos que puede ser recibida por los minoristas a través de su propia piscina de datos.
Una tecnología integral utilizada como base sobre la cual se desarrollan otras aplicaciones, procesos o tecnologías. Un ejemplo de una plataforma de software es una plataforma MDM.
Hoy a veces también se le conoce como Product MDM, Product Data Management (PDM) o Master Data Management para productos. Independientemente de la denominación, PIM se refiere a un conjunto de procesos utilizados para gestionar y evaluar, identificar, almacenar, compartir y distribuir datos de productos o información sobre productos de manera centralizada. PIM se habilita con la implementación del software PIM o Product Master Data Management.
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El proceso de gestionar todo el ciclo de vida de un producto desde la ideación, a través del diseño, el desarrollo de productos, el aprovisionamiento y la venta. La columna vertebral de PLM es un sistema de negocios que puede manejar de manera eficiente la información del producto en un círculo completo y aumentar significativamente el tiempo de comercialización mediante procesos y colaboración simplificados. PLM puede ser una herramienta independiente o parte de una plataforma integral de MDM.
Las reglas comerciales son condiciones o acciones configuradas en su solución MDM que permiten la modificación de sus datos. De acuerdo con las reglas de su negocio, puede determinar cómo se organizan, categorizan, enriquecen y administran sus datos. Las reglas comerciales se usan generalmente en flujos de trabajo.
Además, vea Flujo de trabajo.
Un proceso de gestión de datos en el que se identifica a un individuo a partir de conjuntos de datos y bases de datos dispares para resolver su identidad. Este proceso se relaciona con la Gestión de Datos Maestros del Cliente.
Un modelo de licencia y entrega de software en el que el software tiene licencia de suscripción y está alojado de manera central. El SaaS está en aumento, debido al cambio en el comportamiento de los consumidores y en función de la mayor demanda de un modelo de fijación de precios de tarifa más plana, ya que estas soluciones generalmente se pagan mensualmente o trimestralmente. Generalmente, SaaS se usa en MDM en la nube, por ejemplo.
Cuando navega por el paisaje de MDM, a menudo se encontrará con el término silos de datos. Un término que describe cuando información o datos cruciales, como los datos maestros, se guardan por separado, ya sea por individuos, departamentos, regiones o sistemas. El mejor propósito de MDM es "descomponer los silos de datos".
La operación o actividad de dos o más cosas al mismo tiempo o ritmo. Aplicado a la gestión de datos, la sincronización de datos es el proceso de establecer la coherencia de los datos de un punto extremo a otro y armonizar continuamente los datos a lo largo del tiempo. MDM puede ser el habilitador clave para la sincronización de datos globales o locales.
La sindicación de datos es básicamente la incorporación de datos proporcionados por fuentes externas, como proveedores. Una solución de MDM generalmente automatizará el proceso de recepción de datos externos al tiempo que se asegura que se cumplan los criterios de alta calidad.
La gestión del flujo de material e información en una organización, desde el desarrollo de productos, abastecimiento, producción y logística, hasta los sistemas de información, para proporcionar el mayor grado de satisfacción del cliente, a tiempo y al menor costo posible. Una solución PLM o una solución PLM MDM puede ser un factor crítico para impulsar una gestión efectiva de la cadena de suministro.
Se refiere a los cambios asociados con el uso de la tecnología digital en todos los aspectos de la sociedad humana. Para las empresas, un aspecto central de Digital Transformation es el consumidor "siempre en línea", lo que obliga a las organizaciones a cambiar su estrategia de negocios y su pensamiento para ofrecer excelentes experiencias de cliente. La Transformación Digital también tiene un gran impacto en la eficiencia y los flujos de trabajo (por ejemplo, la llamada Cuarta Revolución Industrial impulsada por la automatización y los datos, también conocida como Industria 4.0). MDM tiene un papel crucial en la dirección de transformaciones digitales, ya que la columna vertebral son los datos.
Un SKU representa un artículo individual, producto o servicio manifestado en un código, identificando de manera única ese artículo, producto o servicio. Los códigos SKU se usan en los negocios para realizar un seguimiento del inventario. A menudo es un código de barras legible por máquina, que proporciona una capa adicional de exclusividad e identificación.
Hay muchos proveedores de Master Data Management en el mercado. ¿Cómo elige el correcto? Todo depende de las necesidades de su negocio, ya que cada proveedor a menudo se especializa en algunas áreas de MDM más que otros. Sin embargo, hay algunas cosas que generalmente debe tener en cuenta, como la escalabilidad (¿el sistema se puede expandir para crecer con su negocio?), El éxito comprobado (¿el vendedor tiene referencias sólidas que confirmen el valor comercial?) Y la integración (¿la solución se integra con los sistemas que necesita?).
La sistematización de un proceso de negocio que integra a varios usuarios para completar una tarea en diferentes pasos, con un inicio y un fin específico.
La unidad de almacenamiento de datos más grande (es decir, 1,000,000,000,000,000,000,000,000 bytes). Ninguna solución Master Data Management, ni ninguna otra solución de almacenamiento de datos, puede manejar esta cantidad todavía. Sin embargo, la escalabilidad debería ser un factor considerable para la solución de MDM que elija.
Con una solución Master Data Management en el corazón de su organización, puede dormir bien por la noche, sabiendo que sus procesos de datos son compatibles y que su información puede ser confiable.