Ook in data is er een belangrijke methode voor het ontwikkelen en behouden van de uniformiteit en nauwkeurigheid. Zo kunnen we de nauwkeurigheid en uniformiteit van belangrijke gegevensmiddelen verbeteren, zoals klantgegevens, productgegevens, activagegevens en locatiegegevens.
Stamgegevens kunnen worden omschreven als de kerngegevens. Deze kerngegevens zijn gebaseerd op informatie die zelden verandert en die essentieel is. De steeds grotere hoeveelheden gegevens die we verzamelen en opslaan over producten, inventaris, gegevensmiddelen en klantgegevens moeten worden beheerd om accuraat te blijven. Onnauwkeurige gegevens, en vooral onnauwkeurige masterdata, maakt het moeilijker om intelligente beslissingen te nemen.
In de jaren vijftig en zestig, toen elektronische computers nog geen gemeengoed waren, beschikten organisaties wel over masterdata met daarin wat ‘contactinformatie’ werd genoemd – en nog steeds wordt genoemd. Normaal gesproken werd het met de hand gekopieerd naar het hoofdbestand van de organisatie vanuit het adresboek van een verkoper, en omgekeerd. Deze masterbestanden bestonden vaak in de vorm van een Rolodex en adresboeken.
Data Management biedt een manier om toegang te krijgen tot essentiële gegevens vanuit één bestand welke fungeert als een gemeenschappelijk referentieplatform. Wanneer het correct wordt uitgevoerd, kan het nauwkeurige, betrouwbare gegevens opleveren die kan worden gedeeld.
Stamgegevens zijn gegevens die zelden veranderen en normaal gesproken referentie-informatie bevatten, die context kan bieden. Stamgegevens worden van nature niet als transactioneel beschouwd, hoewel ze wel de transacties van de organisatie ‘definiëren’. Er zijn verschillende typen, of ‘domeinen’. Elk domein heeft zijn eigen unieke belang en doel. Hieronder vindt u enkele voorbeelden:
Klantgegevens: Wordt gebruikt om de communicatie vast te leggen en te beheren. Het bevat doorgaans informatie zoals de naam en het adres van de klant, de aankoopgeschiedenis en contactgegevens.
Productgegevens: Bevat informatie zoals beschrijvingen, productnamen, prijzen en voorraadniveaus. Dit proces wordt doorgaans gebruikt om de voorraad van het bedrijf bij te houden en te beheren.
Financiële gegevens: worden gebruikt om de financiële prestaties van het bedrijf te volgen en te beheren. Het kan informatie bevatten over uitgaven, inkomsten en winstmarges.
Partijgegevens: bevat informatie over individuen en organisaties, zoals klanten, verkopers, leveranciers, werknemers, enz.
Financiële structuren: informatie over verschillende activa, rekeningen en bepaalde documenten.
Locatieconcepten: Biedt informatie over geografische gebieden, zoals verkoopgebieden en kantoorlocaties.
Multi-domein Data Management-systemen beheert alle verschillende soorten masterdata vanaf één locatie – een gecentraliseerd platform orm. Een Data Management-systeem met meerdere domeinen integreert alle domeinen van een organisatie en biedt toegang tot alle data in één enkel bestand.
Data Management-systemen met meerdere domeinen hebben invloed op vrijwel alle datatransacties binnen een organisatie.
Masterdata zijn de gegevens die absoluut cruciaal zijn. Het zijn gegevens waar meerdere mensen op vertrouwen voor nauwkeurige informatie. Van productgegevens tot relatiegegevens tot voorraadgegevens: masterdata bieden een nauwkeurigheidsnorm. Door het belang te begrijpen, kunnen we het volledige potentieel van onze data maximaliseren. Data Management kan ons ten goede komen door een verscheidenheid aan processen te verbeteren, zoals:
Informatie
Verbeterde gegevenskwaliteit
Verhoogde efficiëntie
Lagere kosten van data-integratie
Voorraadketenbeheer
Verbeterd gegevensbeheer
Verbeterde gegevensbeveiliging
Business intelligence: Nu de hoeveelheid aangekochte data van derden voor onderzoek afneemt, wordt data uit de eerste hand steeds belangrijker bij de ontwikkeling van business intelligence. Data Management is een ideaal platform voor het onderzoeken van gegevens uit de eerste hand en het verkrijgen van inzicht.
Daarnaast kan het worden gebruikt voor segmentatie. Bij segmentatie wordt data gegroepeerd op basis van waarom en hoe. Met dit proces kunnen we specifieke marketing- en verkoopstrategieën ontwikkelen voor verschillende groepen klanten.
Verbeterde gegevenskwaliteit: Data Management zorgt voor één enkele bron van consistente en nauwkeurige gegevens. Door het als gezaghebbende referentie te gebruiken, helpt het gegevensfouten en inconsistenties te minimaliseren, wat de gegevenskwaliteit verbetert. Verbeterde datakwaliteit helpt ons om betere beslissingen te nemen.
Verhoogde efficiëntie: Helpt de verschillende Data Management-processen te automatiseren. Het moet het aantal handmatige gegevensinvoer verminderen en het aantal fouten dat wordt veroorzaakt door inconsistente gegevens verminderen. Het kan helpen gegevens sneller, efficiënter en nauwkeuriger te integreren.
Lagere kosten van data-integratie: Een effectieve datamanagementoplossing zou veel van de datamanagementprocessen moeten automatiseren, waardoor de kosten van data-integratie worden verlaagd.
Eén consistent beeld van de informatie die van invloed is op alles wat we doen. Het zal de datasilo’s elimineren die individuele afdelingen soms creëren en de informatie samenbrengen voor een compleet beeld.
Verbeterd databeheer: Een primair doel van Data Governance-programma’s is het verbeteren van de datakwaliteit. Het doel door één consistente bron van nauwkeurige gegevens te bieden. Dit helpt ervoor te zorgen dat de gegevens consistent worden gebruikt, waardoor het risico op menselijke fouten wordt verkleind.
Verbeterde gegevensbeveiliging: De gegevensbeveiliging verbeterend door een centrale opslagruimte voor kritieke gegevens in te richten. Zo kan gevoelige informatie vanaf één locatie worden beheerd, gecontroleerd en beveiligd.
De volgende evolutionaire stap in de ontwikkeling zal hoogstwaarschijnlijk het gebruik van machine learning en kunstmatige intelligentie met zich meebrengen. Deze technologieën kunnen worden gebruikt om gebeurtenissen te voorspellen, gegevensafwijkingen te identificeren, aanbevelingen te doen en informatie te classificeren.