A importância da gestão de dados mestre em seu data warehouse

Sistemas de business intelligence são usados principalmente para facilitar a tomada de decisões em uma empresa. Porém, se os dados incluídos no Armazem de dados Eles não têm qualidade, não estão completos ou têm duplicações, os relatórios extraídos com sua inteligência de negócios, tudo o que eles vão fazer é prejudicar o negócio.

Os relatórios extraídos de um data warehouse devem ser inteligentes. Pelo contrário, o trabalho de todos os usuários desacelera e as decisões perdem coerência e eficiência. De fato, de acordo com Gartner, trabalhar com informações de baixa qualidade leva a decisões ruins, descumprimento de regulamentos e desvantagens competitivas, entre outros problemas...

Um estudo recente revelou que 81% de executivos acreditam que os dados são fundamentais para alcançar resultados de negócios.

Fonte: Informatica.com

Para tornar um data warehouse inteligente, deve ser suportado pelo gerenciamento de dados mestre. Desta forma, tomada de decisão será feita em dados confiáveis e verdadeiros, o que dá credibilidade aos usuários e ao negócio como um todo.

Duas abordagens principais de MDM

Existem duas abordagens principais para dominar a gestão de dados: MDM operacional e MDM analítico.

O primeiro se concentra em garantir que os dados são os mesmos em diferentes sistemas operacionais.. Por outro lado, la MDM analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico.... generalmente se asocia con el almacenamiento de datos y ha sido adoptada por organizaciones que buscan mejorar la velocidad y la calidad de sus procesos de informes de inteligencia empresarial (COM UM).

A estreita relação entre MDM e armazenamento de dados não é surpreendente, desde o “dimensões” de um data warehouse (por exemplo, clientes ou hierarquias de produtos) são essencialmente dados mestre.

Mas essas duas áreas importantes tendem a ser tratadas como completamente separadas umas das outras..

Como combinar um MDM com Business Intelligence?

A primeira coisa a notar é que os dados mestres são representados como dimensões nos sistemas de BI e não estão associados aos fatos. (quer dizer, transações) nesses sistemas. A introdução de um sistema mestre de gestão de dados dentro da empresa tem um impacto positivo nos sistemas de BI.

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Por exemplo, é típico em um sistema mdm que os nomes de dados de atributos e definições de dados que são usados para descrever as entidades de dados mestres são os nomes de dados padrão e as definições de dados corporativos. Essas definições de dados mestres são muitas vezes referidas como “vocabulário de negócios compartilhado” (SBV) para a empresa. O SBV é, por tanto, um metadados mestre.

Podemos aproveitar um SBV de dados mestres em um sistema de BI para impor o reaproveitamento das mesmas definições de dados em todos os modelos dimensionais, cubos e visões de negócios de ferramentas de BI para impulsionar a consistência entre dados dimensionais. Desta maneira, a adoção de um dados mestres SBV melhora a compreensão dos dados apresentados nos relatórios do sistema de BI, Análise OLAP, painéis e painéis.

Ademais metadados Consistentemente, a chegada de um sistema MDM na empresa também pode afetar a integração de dados no data warehouse de um sistema de BI.. Se um MDM não estiver disponível, um sistema de BI é baseado em uma arquitetura clássica de data warehouse, em que os dados mestres são divididos entre vários armazenamentos de dados em diferentes linhas de sistemas operacionais comerciais. Portanto, para criar dados dimensionais integrados em um sistema de BI, geralmente, uma ferramenta é usada para integrar dados mestres díspares mantidos em vários sistemas operacionais para construir dimensões.

Não é à toa que nos confundimos entre o conceito de um data center mestre e um data warehouse., quando ambos integram dados mestres. Contudo, Por que precisamos de um sistema MDM quando já temos um data warehouse? Ou melhor,, Por que estamos integrando dados mestres em um sistema de BI?? ¿No deberían los datos maestros ya estar integrados y tratados como una Fonte de dadosUMA "Fonte de dados" refere-se a qualquer lugar ou meio onde as informações podem ser obtidas. Essas fontes podem ser primárias e, como levantamentos e experimentos, como secundário, como bancos de dados, Artigos acadêmicos ou relatórios estatísticos. A escolha certa de uma fonte de dados é crucial para garantir a validade e confiabilidade das informações em pesquisa e análise.... por las herramientas de integración de datos utilizadas en un sistema de BI?

De fato, esta pode ser uma opção melhor, porque os dados mestres devem ser fornecidos não apenas a um sistema de BI, mas também aos sistemas operacionais.. Os dados mestres podem ser fornecidos às ferramentas de integração de dados Sistema de BI de pelo menos três maneiras:

• Usando serviços de integração e emparelhamento de um software de qualidade de dados A SOA habilita para fornecer dados mestres diretamente a um data warehouse ou a processos ETL que alimentam as lojas de dados.

• Usando uma solução MDM para criar uma fonte virtual de dados mestres acessível através de uma ferramenta de integração de dados do sistema de BI

• Usando um hub de dados MDM construída ou comprada como uma fonte de dados persistente para uma ferramenta de integração de dados do sistema de BI.

Em resumo, Master Data Management fortalece sistemas de armazenamento de dados / BI das seguintes maneiras:

• Fornecer metadados mestres para uso em modelos de dados cúbicos e dimensionais.

• Fornecer dados mestres de alta qualidade como uma fonte de dados confiável para processamento de ETL.

• Fornecer visões federadas de dados mestres através de sistemas de relatórios díspares.

• Rastreamento de versão hierárquica através do tempo.

• Automatizar la recreación de diferentes versiones de una dimensão"Dimensão" É um termo usado em várias disciplinas, como a física, Matemática e filosofia. Refere-se à extensão em que um objeto ou fenômeno pode ser analisado ou descrito. Em física, por exemplo, fala-se de dimensões espaciais e temporais, enquanto em matemática pode se referir ao número de coordenadas necessárias para representar um espaço. Compreendê-lo é fundamental para o estudo e... en un esquema de cubo ou estrela para refletir mudanças nas hierarquias.

• Fornecer dados confiáveis para relatórios e análise.

Qualidade, A precisão e acessibilidade dos dados é fundamental para os negócios atuais. A confiança na organização e a eficácia das decisões que são tomadas dependem delas., evitando riscos e custos.

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