Объединение проектов мастер-данных и программ бизнес-аналитики при правильном построении архитектуры системы может принести дополнительные доходы бизнесу.

Решение о внедрение проекта мастер-данных – это масштабное и ответственное событие для компании. Реализация проекта требует значительных инвестиций в человеческий капитал (руководители проектов, специалисты по построению модели данных, программисты, аналитики и т.д.), в программное обеспечение для MDM и в аппаратные средства, поддерживающие работу системы. Для успешной реализации, поддержки функционирования основы системы MDM, а также для развития на основе созданной системы новых проектов, требуется очень серьезное финансирвание.

Тем не менее, многие компании запускают или расширяют MDM проекты для удовлетворения потребностей других информационных дисциплин, таких как бизнес-аналитика, например. Успех программы бизнес-аналитики зависит от того как организовано управление средой MDM. При правильно поставленной и решенной задаче нужные данные (четкие, точные и однородные) могут быть использованы для анализа и принятия решений. Плохое управление мастер-данными обрекло многие BI проекты на провал.

Объединение MDM и BI, следовательно, может обеспечить увеличение стоимости бизнеса за счет управления данными и информацией, если все сделано правильно. Архитектура MDM должна быть разработана таким образом, чтобы BI архитектура находилась с ней в гармонии, а не в противоречии. Проекты MDM требуют управления корпоративными данными и управления метаданными предприятия. Это справедливо и в отношении BI — эти процессы должны быть отлажены перед началом проекта совмещения МДМ и BI. Кроме того, успех проектов мастер-данных и бизнес-аналитики опирается на прочную архитектуру корпоративных данных. Таким образом, создание правильной концептуальной модели данных с определенными и утвержденными предметными областями и критическими для аналитики метаданными, также будут способствовать успеху в комбинированной программе.

Возврат от инвестиций в комбинированную MDM и BI программу может быть измерена в стоимости улучшенного понимания критических для компании общих данных, которые могут быть использованы в качестве основы для различных форм анализа, и в увеличении скорости принятия решений, которые позволяет принимать анализ данных.

По материалам: techtarget.com Изображение: karstenkneese / Foter / CC BY-NC-SA