Les systèmes de Business Intelligence sont principalement utilisés pour faciliter la prise de décision dans une entreprise. Cependant, si les données incluses dans le entrepôt de données Ils n'ont aucune qualité, ne sont pas complets ou ont des doublons, les rapports extraits avec votre business intelligence, la seule chose qu'ils feront est de nuire à l'entreprise.
Les rapports extraits d'un entrepôt de données doivent être intelligents. Au contraire, le travail de tous les utilisateurs ralentit et les décisions perdent en cohérence et en efficacité. En réalité, selon Gartner, travailler avec des informations de mauvaise qualité conduit à de mauvaises décisions, non-respect de la réglementation et désavantages concurrentiels, entre autres problèmes...
Une étude récente a révélé que 81% des dirigeants considèrent les données comme essentielles à l'obtention de résultats commerciaux.
La source: Informatica.com
Pour qu'un entrepôt de données soit intelligent, doit être pris en charge par la gestion des données de référence. De cette façon, la prise de décision sera prise sur des données fiables et véridiques, qui donne de la crédibilité aux utilisateurs et à l'entreprise dans son ensemble.
Deux approches principales du MDM
Il existe deux approches principales pour la gestion des données de référence: MDM opérationnel et MDM analytique.
La première vise à s'assurer que les données sont les mêmes dans les différents systèmes d'exploitation.. D'un autre côté, Le MDM analytique est généralement associé à l'entreposage de données et a été adopté par les organisations qui cherchent à améliorer la vitesse et la qualité de leurs processus de reporting de business intelligence (AVEC UN).
La relation étroite entre MDM et entreposage de données n'est pas surprenante, Depuis le “dimensions” à partir d'un entrepôt de données (par exemple, clients ou hiérarchies de produits) ce sont essentiellement des données de référence.
Mais ces deux domaines importants ont tendance à être traités comme complètement séparés l'un de l'autre..
Comment combiner un MDM avec la Business Intelligence?
La première chose à garder à l'esprit est que les données de base sont représentées sous forme de dimensions dans les systèmes de BI et ne sont pas associées à des faits (c'est-à-dire, transactions) dans ces systèmes. L'introduction d'un système de gestion des données de référence au sein de l'entreprise a un impact positif sur les systèmes de BI.
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Par exemple, il est courant dans un système MDM que les noms de données d'attribut et les définitions de données utilisées pour décrire les entités de données de référence soient les noms de données standard et les définitions de données d'entreprise. Ces définitions de données de base sont souvent appelées “vocabulaire commercial partagé” (SBV) pour la compagnie. Le SBV est, pourtant, une métadonnée principale.
Nous pouvons tirer parti d'un SBV de données de base dans un système de BI pour imposer la réutilisation des mêmes définitions de données dans tous les modèles dimensionnels, Outils de BI cubes et vues métier pour assurer la cohérence entre les données dimensionnelles. De cette manière, l'adoption d'une base de données SBV améliore la compréhension des données présentées dans les rapports du système BI, anal OLAP, tableaux de bord et tableaux de bord.
En plus de métadonnées Régulièrement, l'arrivée d'un système MDM dans l'entreprise peut également affecter l'intégration des données dans l'entrepôt de données d'un système BI. Si un MDM n'est pas disponible, un système BI est basé sur une architecture d'entrepôt de données classique, où les données de base sont réparties sur plusieurs entrepôts de données sur différentes lignes de systèmes d'exploitation métier. Donc, pour créer des données dimensionnelles intégrées dans un système BI, un outil est généralement utilisé pour intégrer des données de référence disparates détenues sur plusieurs systèmes d'exploitation afin de créer des dimensions.
Pas étonnant que nous soyons confondus entre le concept d'un centre de données principal et un entrepôt de données, lorsque les deux intègrent des données de base. Maintenant bien, Pourquoi avons-nous besoin d'un système MDM alors que nous avons déjà un entrepôt de données? Ou mieux, Pourquoi intégrons-nous des données de base dans un système BI? Les données de référence ne devraient-elles pas déjà être intégrées et traitées comme une source de données par les outils d'intégration de données utilisés dans un système de BI ??
En réalité, cela pourrait être une meilleure option car les données de base doivent être fournies non seulement à un système de BI mais également aux systèmes d'exploitation. Les données de base peuvent être fournies aux outils de intégration de données Système BI d'au moins trois manières:
- Grâce à l'utilisation des services d'intégration et d'appariement d'un logiciel de qualité des données Compatible SOA pour fournir des données de référence directement à un entrepôt de données ou pour les processus ETL qui alimentent les entrepôts de données.
- En utilisant une solution MDM pour créer une source virtuelle de données de référence accessible via un outil d'intégration de données du système BI
- Utiliser un hub de données MDM construit ou acheté en tant que source de données persistante pour un outil d'intégration de données du système BI.
En résumé, Master Data Management renforce les systèmes de stockage de données / BI des manières suivantes:
- Fournir des métadonnées principales pour une utilisation dans des modèles de données cubiques et dimensionnels.
- Fournir des données de référence de haute qualité comme source de données fiable pour le traitement ETL.
- Fournir des vues fédérées des données de référence par des systèmes de signalement disparates.
- Suivi des versions de la hiérarchie à travers le temps.
- Automatiser la recréation de différentes versions d'une dimension dans un schéma de cube ou étoile pour refléter les changements dans les hiérarchies.
- Fournir des données fiables pour le reporting et analyse.
La qualité, La précision et l'accessibilité des données sont essentielles pour les entreprises d'aujourd'hui. La confiance dans l'organisation et l'efficacité des décisions prises en dépendent., éviter les risques et les coûts.
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