7 facteurs critiques de succès dans un projet de master data management

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Si vous cherchez à savoir quels facteurs critiques de succès d'un projet de gestion des données maîtres, il est très probable que vous soyez dans les premières étapes de la mise en œuvre d'un projet MDM.


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Crédits photos: SergeyNivens

Gardez à l'esprit que la confusion sur la manière de mettre en place un projet de gestion des données maîtres peut avoir des conséquences drastiques. Notre recommandation est que Basez toujours vos décisions sur l'expérience et les conseils de leaders et partenaires spécialisés dans ce type de technologie.. Ils connaissent ces facteurs facteurs critiques de succès et sont capables de voir immédiatement comment le MDM peut transformer votre entreprise pour obtenir extrait Oui créer de la valeur par le biais des données disponible.

Facteurs critiques de succès pour les projets MDM

Si nunca ha implementado MDM, sus nociones preconcebidas pueden convertirse en un estorbo fundamental para obtener ganancias y eso afectaría el negocio. Para garantizar una implementación exitosa de MDM en su compañía, debe contar con la experiencia de su socio de confianza y prestar atención lo siguiente facteurs critiques de succès:

  1. Información de calidad: Los datos maestros deben ser completos, precisos y no contener duplicados. Cas contraire, no sirven para poner en práctica MDM ni son rentables. Le profil de données puede ser la mejor manera de examinar la calidad de la información antes de una migración de datos. En même temps, es necesario establecer un plan que permita realizar un control de calidad continuo, Quoi, a través del desarrollo de un programa de aseguramiento de la calidad de los datos, permettre de maintenir la cohérence de l'information dans le présent et dans le futur.
  2. Sécurité et évolutivité: appliqué au référentiel d'informations, C'est l'un des facteurs critiques de succès Que faut-il d'autre conserver à l'esprit dans un environnement MDM Cloud. Protégez les données contre les attaques, maintenez certaines normes de sécurité et comprendre que, puisque le modèle de données peut nécessiter des modifications futures, il est conseillé de disposer d'un référentiel suffisamment flexible, ce sont des bonnes pratiques qu'il ne faut pas ignorer.
  3. Gestion et soutien du personnel: Tous les participants à la procédure doivent s'engager pour le succès du projet MDM.. La gestion des données principales est une responsabilité partagée qui nécessite le soutien de politiques et de profils de bonne gouvernance tels que les propriétaires de données, pour atteindre l'intégralité qu'une initiative de cette envergure nécessite.
  4. Ne confondez pas CRM avec MDM: Même si de plus en plus de logiciels CRM intègrent des fonctionnalités MDM; Souvent, cette façon de mettre en œuvre la gestion des données maîtresses n'est pas suffisante, car un aspect aussi important que la qualité globale des données maîtresses est négligé.
  5. Assurez l'intégration des données: tout en maintenant des normes de qualité rigoureuses, afin de minimiser l'apparition de problèmes et de favoriser l'agilité du processus, Les actions d'unification des données et de transfert d'informations vers un référentiel principal doivent être efficaces.
  6. Établir un plan de gouvernance des donnéesLes données sont un actif qui mérite une gestion centralisée. Leur valeur et leur potentiel seraient limités si, en comprenant que, par leur propre nature, les données maîtresses impliquent une propriété partagée et cela permet à chaque utilisateur de gérer sa propre partie de l'ensemble. La gouvernance des données est en elle-même l'un des facteurs critiques de succès pour tout projet de MDM.
  7. Différencier entité et indépendance: L'objectif de la gestion des données maîtresses est de supprimer les barrières qui empêchent les utilisateurs d'accéder à des actifs de données propres et de grande valeur. Le dernier des facteurs critiques de succès serait de ne pas créer un autre silo d'information., même si l'on a tendance à interpréter que le système MDM en constitue un autre base de données. Parce que le Master Data Management es mucho más que eso.

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