Master data management

Disciplína MDM je poměrně komplexní záležitostí, která má za úkol zajišťovat dostupnost správných dat ve správný čas na správném místě. Správnými daty se v tomto případě rozumí master data (často též kmenová či referenční data) o zákaznících, adresách, produktech atd. v dostatečné kvalitě odpovídající požadavkům uživatelů. Správný čas v dnešní době obvykle znamená reálný čas, tzn. s minimální možnou prodlevou. A konečně správné místo, tím je pochopitelně aplikace či systém, ve kterém uživatelé požadovaná data zobrazují, ať již je to CRM, ERP nebo report nad datovým skladem. Přestože jsou cíle MDM vždy stejné, vstupní podmínky se mohou zásadně lišit. Každá společnost je svým způsobem originální, pro svou činnost využívá různé systémy a může mít za sebou rozmanitou historii jejich implementace.

Představme si například firmu, která nedávno investovala značné prostředky do pořízení nového CRM systému pro podporu sítě obchodníků. S novým CRM se podařilo propojit několik systémů podporujících další business procesy (fakturace, vymáhání pohledávek). V důsledku turbulencí způsobených hospodářskou krizí je firma pohlcena silnější konkurencí a vedení stojí před rozhodnutím, jak sloučit svá zákaznická data s daty svého nového vlastníka, který používá CRM na úplně jiné technologii, a přitom zachovat promyšlené propojení systémů podporujících další business procesy.

Jiným příkladem může být společnost využívající pro správu svých produktů archaický systém, který sice plní dobře svůj účel, ale není již možné jej jakýmkoli způsobem změnit či integrovat s jinými systémy. Prostředky na pořízení nového systému zatím nejsou, zato však existuje zoufalá potřeba sdílet produktová data v nových systémech, které zajišťují podporu výroby a distribuce. Dosavadní způsob evidence produktového katalogu ve všech systémech samostatně není dlouhodobě udržitelný…

Obě fiktivní společnosti ve výše uvedených příkladech by ocenily přínosy, které přináší implementace řešení MDM. V obou případech by taková implementace byla doprovázena značnými problémy, které souvisí se zásadní změnou důležitého systému ve firmě (první příklad), nebo naopak nemožností důležitý systém změnit (druhý příklad). A komplikace mohou nastat i z mnoha jiných důvodů, ať již je to geografické rozložení datových zdrojů a jejich vlastníků, či legislativní omezení upravující vlastnictví dat (např. ve státní správě). A zde přichází ke slovu volba vhodného implementačního stylu MDM.

Implementační styly

MDM není ani tak systém, ale spíš způsob, jakým jsou data (a zejména ta master data) vytvářena, udržována, aktualizována a distribuována jejich konzumentům. Podobně jako kvalitní BI řešení je i MDM třeba dlouhodobě budovat, a nikoli pouze nasadit. Při budování takového řešení je především nezbytné zohlednit specifické vlastnosti dané společnosti, její struktury, technologické zázemí a skutečné potřeby vlastníků a uživatelů master dat.

V praxi se můžeme setkat se čtyřmi různými styly implementace, někdy dokonce i v kombinaci. Podíváme se na hlavní charakteristiky jednotlivých stylů.

Konsolidace

Klasickým zástupcem tzv. analytického MDM je styl konsolidace. Při něm dochází ke slučování master dat z jednotlivých primárních systémů do analytického systému, kterým je nejčastěji datový sklad. Toto řešení umožňuje získat „jednu verzi pravdy“ o zákaznících či jiných master datech pro potřeby analýz či reportů, neřeší se však zpětná propagace master dat do primárních systémů. Pokud tedy na úrovni primárních systémů existují nekvalitní data či vzájemné nekonzistence, jsou tyto problémy vyřešeny na úrovni analytické vrstvy a výstupní informace jsou správné. Chyby v primárních systémech se prostřednictvím takové implementace MDM neřeší, ale datový sklad může poskytovat indikační reporty datové kvality, které umožní následně data opravovat. Typicky se tímto způsobem řeší zákaznická či produktová dimenze v datovém skladu.

Další uvedené styly patří do skupiny tzv. operativní MDM, které využívají master data i v primárních systémech.

Registr

Registr představuje relativně jednoduchý koncept, ve kterém se v centrálním adresáři spravují pouze identifikátory jednotlivých master záznamů, které odkazují na příslušný zdroj. Ve zdroji je pak obsažen úplný master záznam. Registr je jediným místem, kde se udržuje centrální evidence identifikátorů všech master záznamů. Kvalita dat se zajišťuje na úrovni primárních systémů. V případě potřeby čtení master záznamu se uživatel (či příslušný systém) dotáže na umístění záznamu registru, který jej následně přesměruje do zdroje a z něj poskytne úplný záznam. Registr umožňuje poměrně jednoduchou správu identit, a proto se nejčastěji používá v rozsáhlých prostředích pro zajištění tzv. identity managementu.

Koexistence

Tento styl je založen na distribuci master dat napříč všemi systémy. V každý okamžik je v každém systému dostupná aktuální verze všech master záznamů. Koexistence je náročná na datové přenosy, k jejímu zajištění se obvykle používá replikace systémů či databází. Master data mohou vznikat v libovolném z propojených systémů a stejně tak mohou být v libovolném jiném systému použita. Kvalita dat musí být zajištěna ve všech systémech stejným způsobem, což celé řešení značně prodražuje. Výhodou je však vysoká dostupnost master dat s minimální časovou prodlevou. Obvykle se s takovým řešením setkáváme u propojení jednotlivých poboček nadnárodních společností, které potřebují sdílet data o svých zákaznících, dodavatelích, zaměstnancích a produktech.

Transakce

Nejnáročnější implementační styl obsahuje centrální adresář master dat, ke kterému se ostatní systémy připojují. Master data se vytvářejí a spravují centrálně a prostřednictvím webových služeb jsou poskytovány okolním systémům. Výhodou je možnost připojení značného množství systémů a centralizace řešení pro zajištění kvality master dat. Nevýhodou je nutnost změny všech připojených systémů a celkové informační architektury. Typicky se transakce používá ve velkých bankách a pojišťovnách, které pro správu master dat využívají unifikovaný front-end jako součást CRM systému. Ten obvykle používají pracovníci call center, kteří jsou v kontaktu s klienty a mohou master data bezprostředně aktualizovat.

Výše popsané styly jsou typickými představiteli jednotlivých způsobů implementace, běžně se však můžeme setkat i s jejich kombinací. Při volbě vhodného stylu je nezbytné zohlednit očekávání uživatelů dat, ale i možnosti jejich vlastníků a specifické charakteristiky dané organizace.

Datová kvalita

Pro úspěšný vstup organizace do světa MDM je volba vhodného stylu nutnou, nikoli však jedinou podmínkou. Ať už bude výsledná architektura jakákoli, úspěšný projekt MDM nemůže existovat bez komplexního programu zajištění kvality master dat. Kvalitu dat je třeba zajišťovat na dvou úrovních – technické a procesní.

V rovině technické by měl v rámci MDM vždy existovat technický prostředek hodnocení a zajišťování kvality dat. Takovým prostředkem může být centrální nástroj datové kvality integrovaný přímo do MDM řešení. V návaznosti na zvolený implementační styl může být někdy účelné vytvoření distribuované sady procedur a algoritmů, které doplní jednotlivé primární systémy v roli zdrojů master dat. Výsledné řešení musí být schopno průběžně kontrolovat, hodnotit a reportovat vytvářená master data a poskytovat zpětnou vazbu jejich vlastníkům, kteří jsou za kvalitu primárně odpovědní. Sofistikované nástroje datové kvality dokážou kvalitu dat i zvyšovat, případně je v reálném čase doplňovat o chybějící údaje z jiných zdrojů nebo vnějších databází (např. adresy z UIR-ADR apod.).

V rovině procesní je třeba v první řadě zajistit, aby nově vzniklá master data měla svého jednoznačného vlastníka, který bude zodpovídat za jejich kvalitu a dostupnost. Vlastník by měl reagovat na podněty uživatelů dat a v rámci svých možností provádět případné úpravy. Dále je nezbytné navrhnout a obsadit role datových stevardů, kteří provádějí faktickou exekuci rozhodnutí vlastníků, tzn. mohou opravovat master data a jejich strukturu, ale také definici pravidel, kterými se vytváření a správa master dat řídí. Zapomenout nesmíme na business procesy, které se vlivem dostupnosti master dat mohou významně změnit, nebo vzniknout zcela nově. Upravené postupy, role a zodpovědnosti za správu master dat je vhodné promítnout do závazných směrnic, politik či předpisů.

Komplexně problematiku zajištění kvality master dat řeší program data governance, bez kterého úspěšný MDM projekt prakticky nemá šanci na dlouhodobější životaschopnost. Podobně jako má vozový park definován plán své údržby a obnovy i MDM prostředí musí mít jednoznačně určena pravidla, aby bylo jasně dáno, kdo a kdy smí provádět jaké úkony s master daty. Investice do MDM není zanedbatelná, a aby byla zaručena její ochrana a návratnost, je rozhodně nutné prostřednictvím data governance zajistit trvalou a kvalitní péči o data.

Závěr

Kvalitní zavedení MDM není triviální záležitostí. Organizace všech typů, které o implementaci uvažují, musí být na takovou změnu dobře připraveny. Příprava zahrnuje mimo jiné výběr spolehlivého systémového integrátora, osvědčeného nástroje pro správu master dat a zajištění jejich kvality, v určité fázi přípravy také výběr vhodného implementačního stylu MDM. Snad vám tento článek pomůže při rozhodování, který styl by nejlépe vyhovoval vašim požadavkům.