マスターデータの品質管理方法（MDM マスターデータ プラットフォームで品質管理を実現する方法）

MDMマスターデータプラットフォームで品質管理を実現する方法

企業のビジネスと情報構築が一定の段階まで発展すると、情報化とデータガバナンスの実行は避けられず、マスターデータガバナンスはデータガバナンスの基礎となります。情報システムや業務の増加に伴い、システム統合やデータの統合・共有は、企業の情報化構築において必然的にボトルネックとなります。システム統合を実現するためには、システム内の共有データの正確性を確保する必要があり、マスターデータは最も重要な共有データです。マスター データの正確性と一貫性を確保することによってのみ、システム データ統合中にビジネスとデータの正確性を保証することができます。

マスター データ ガバナンスは企業内の多数のシステムとビジネス プロセスを通じて実行されるため、マスター データの包括性、正確性、一貫性を確保することが重要です。マスターデータの品質は、ビジネスとシステム統合の品質に直接影響します。したがって、マスターデータガバナンスを実施する場合、ガバナンス対象のマスターデータの品質は、マスターデータガバナンスの結果を評価する効果的な方法です。

MDM マスター データ管理プラットフォームは、主に企業の内部マスター データのライフサイクル全体の管理に対応し、プラットフォームを通じてマスター データ ガバナンスを実現し、マスター データの品質を向上させ、マスター データの統合、適用、管理のニーズを満たします。マスターデータは企業コンテンツの最も重要なデータの 1 つであるため、マスターデータの品質を確保することがビジネスデータの品質を確保するための基礎となります。したがって、マスターデータの品質管理は、マスターデータプラットフォームの非常に重要な機能です。

1. 機能的なアーキテクチャ

機能面では、MDM マスター データ プラットフォームは、MDM マスター データ管理プラットフォームと MDC マスター データ コンソールの 2 つの部分で構成されます。機能アーキテクチャ図は次のとおりです。

マスターデータ機能システム全体では、マスターデータのライフサイクル全体の管理とマスターデータの品質管理に重点が置かれています。マスターデータ管理はマスターデータ管理プラットフォームを通じて実施され、データクリーニング、検証、検査などの機能を通じてマスターデータの品質が保証されます。マスター データ コンソールはマスター データ管理に役立ち、メタデータ ベースのモデル構成、プロセス構成、インターフェイス構成など、マスター データ管理の動的な構成機能を提供します。これにより、マスター データ プラットフォームをさまざまなビジネス シナリオに効果的に適用できるようになります。

2. 管理プロセス

MDM マスター データ プラットフォームは、データのクリーニング、適用/収集、保守、検証、レビュー、リリース、アーカイブなど、マスター データのライフ サイクル全体の管理を重視しています。管理を通じてマスター データの一意性、正確性、整合性を確保し、ビジネスでの使用と統合のニーズをサポートします。

マスターデータのライフサイクル管理全体において、データのクリーニング、適用/収集、保守、検証、監査は、マスターデータの品質を確保するための重要なリンクです。クリーニングは、初期化データの品質を確保するためのフロントエンド管理です。アプリケーション/収集およびメンテナンスは、データ保守プロセス中に制御するプロセス管理です。検証と監査は、既存または到着したデータを制御するための事後管理です。

3. データの品質

MDM マスター データ プラットフォームは、主にデータ クリーニング、データ検証、データ検査の 3 つのレベルでマスター データの品質を制御します。

1.データクリーニング：履歴データのクリーニング。主に履歴の重複データと不規則なデータをクリーニングし、履歴データの一意性と正確性を確保して、マスターデータ管理用の初期化データを提供します。

2.データ検証：主にマスターデータの適用と保守のプロセスにおいて、検証ルールはマスターデータの変更プロセスでデータを検証し、入力情報の正確性を確保するために使用されます。

3.データ検査：マスターデータプラットフォーム内の既存データについては、検査ルールを通じて類似データがチェックされ、手動で保守されるデータの異常率が低下します。

データ クリーニングは、マスター データ ガバナンス プロセスにおける最初の品質管理リンクです。主に企業内の既存のサプライヤーを対象としています。クリーニングにより、既存のデータを標準化および統合して、その後のマスター データ ガバナンス作業をサポートできます。

1. 清掃の原則

1.データの一意性: マスターデータの一意性、整合性、一貫性、合理性を確保します。マスターデータのコーディングについては、既存のコーディングがマスターデータ管理の要件を満たしている場合は、元のコーディングをそのまま使用できますが、コーディングの一貫性を確保する必要があります。

2.データの包括性: データクリーニングの包括性と整合性を確保するために、マスターデータクリーニングではすべてのマスターデータをカバーする必要があります。

3.データの一貫性: マスター データの一貫性、つまり、異なるシステム、異なる機能、または異なる時点で同じデータが同じ方法で表現されることを保証します。統一されたデータルールを確立します。異なる形式のデータは変換する必要があります。例えば、日付データはYYYY-MM-DDの形式で統一され、時刻データはYYYY-MM-DDの形式で統一され、浮動小数点データは小数点以下2桁の形式で統一されます。

4.データの整合性: データ情報の整合性を確保します。マスターデータ標準仕様によれば、データ内の必須情報は完全である必要があり、不足している情報は補足する必要があります。

5.データの正確性: データが本物であり信頼できるものであることを確認します。データクリーニングプロセス中は、データをチェックおよび検証する必要があり、異常なデータは適時に修正する必要があります。

2. クリーニング機能

MDM プラットフォームのデータ クリーニングは、クリーニング機能によって実現されます。クリーニング機能では、マスター データ モデルの構成に従って対応するマスター データ テンプレートをエクスポートし、テンプレートに従ってデータをインポートできます。 MDM プラットフォームは、マスターデータのメタデータ構成に従って、クリーニングおよび検査作業を自動的に実行します。

1. テンプレートをダウンロードします。

2. 補足データ:

3. 輸入クリーニング：

4. エラーデータをエクスポートする:

5. 変更して再インポート:

6. クリーニング結果をエクスポートする:

7. 正常にエクスポートされたデータをマスターデータ管理にインポートします。

3. 注意事項

1. MDM マスター データ プラットフォームのクリーニングは、メタデータの構成に基づいています。したがって、データのクリーニングが必要な場合は、メタデータ関連の構成の正確性を確保する必要があります。

2. MDM プラットフォームを通じてクリーニングする場合は、まず Excel テンプレートをダウンロードし、テンプレートに従ってデータを入力する必要がありますが、テンプレート ヘッダーとメタデータ定義情報を変更しないように注意してください。

3. データクリーニングが完了したら、「クリーニング結果のエクスポート」を通じてすべての成功したデータをエクスポートし、マスターデータ管理の「データインポート」を通じて対応するデータをインポートする必要があります。

検証ルールは、主にデータの管理および保守のプロセスにおけるデータ品質管理を目的としています。これは主に、マスター データ モデルのメタデータの検証ルールを構成することによって行われます。データをクリーンアップ、追加、または変更する場合、MDM プラットフォームは入力されたデータの正確性を自動的に検証します。

1. 適用シナリオ

マスター データ プラットフォームでは、検証ルールは主に次の方法で使用されます。

1.手動入力検証: MDM プラットフォームの最も基本的な検証戦略は、メタデータに設定されたルールに従ってデータを手動で保守するときにデータの正確性を検証します。

2.インターフェース同期の検証: 一般的に、MDM プラットフォームのマスター データのほとんどは、さまざまなビジネス システムから取得されます。 MDM プラットフォーム上の業務システムのマスターデータの正確性を確保するために、マスターデータがインターフェースを介して MDM に同期されるときに、検証ルールもトリガーされ、入力データが検証されます。

3.データのクリーニングと検証: マスター データ クリーニング機能は、履歴データをクリーニングする際に、検証ルールに基づいて、データ要件や形式などのデータ情報を検証します。図に示すように、必須フィールドにデータがないため、異常な結果になります。

2. アプリケーションの説明

検証ルールを適用するには、まずメタデータで検証ルールを構成してから、データ メンテナンス中に検証ルールを有効にする必要があります。

1. メタデータの検証ルールを設定します。

（１）必要な検証：

（２）フォーマットの検証：

2. データ管理にデータを入力します。

データ メンテナンス ページには必須のプロンプトが表示され、空のデータが保存されると空でないプロンプトが表示されます。

3. 注意事項

1.必須チェックと一意のチェックを除き、他のすべてのチェックルールがメタデータチェックルールで選択されます。

2. 検証ルールは「正規表現」を通じて拡張できます。

3. エンコーディング ルールを設定した後の「Encoding」属性など、入力時に自動的に生成される読み取り専用属性については、エンコーディングの非空チェックをオフにする必要があります。そうしないと、保存時に非空チェックが失敗し、入力が失敗します。

4. 検証ルールは複数の選択をサポートします。属性要件に応じて、同じメタデータに対して複数の検証ルールを同時に構成できます。

データ検査では、主に MDM プラットフォーム上にすでに存在するデータを検査します。設定された検査ルールに従って既存のデータをチェックし、類似データをチェックして結果の統計を実行します。結果に基づいて、データを確認および修正できます。

1. 適用シナリオ

データ検査には、部分検査と完全検査という 2 つの主なシナリオがあります。

1.部分検査：図に示すように、データ管理で操作する必要がある検査対象データを手動で選択します。

2.完全検査: 図に示すように、MDM プラットフォームの「データ検査」機能を通じて、マスター データの単一カテゴリのすべてのデータが検査されます。

2. アプリケーションの説明

1. 検査ルールを構成する: 機能モデル内の検査類似性と検査フィールドを定義します。

2. 部分検査: データを選択し、手動で「検査を繰り返す」をクリックします。

3. 完全検査：「データ」検査機能を選択し、マスターデータを選択して「実行」をクリックします。

4. 結果を表示します。

5. 類似情報を表示: 重複する情報が強調表示されます。重複した情報でない場合は除外できます。

3. 注意事項

1. データ検査機能を使用するには、まず機能モデルで検査類似度と検査フィールドを構成する必要があります。

2.検査類似度：範囲は0〜1で、0は完全に異なることを意味し、1は完全に同じことを意味します。

3.検査分野：繰り返し判定が必要な分野を示します。複数選択がサポートされています。複数選択とは、複数のフィールドが同時に有効になることを意味します。複数のフィールドの場合は、「or」ではなく「and」であることに注意してください。

4. 検査中に選択する属性が増えるほど、検査速度が遅くなり、指数関数的に増加することに注意してください。

マスターデータガバナンスは、情報開発プロセスにおけるほとんどの企業にとって避けられない段階です。情報システムとデータ量が増加するにつれて、マスターデータのガバナンスと、マスターデータの標準化、統一、一貫性の確保は、ビジネスデータの正確性を確保し、データ資産システムを確立するための必要な手段となります。

1. 機能概要

MDM マスター データ プラットフォームは、主にマスター データ ガバナンスを目的としており、マスター データ ガバナンスと制御システムを構築します。完全なライフサイクル マスター データ管理とマスター データ統合、セキュリティ、品質などの機能を通じて、マスター データ ガバナンスを効果的に実装し、マスター データの品質を向上させることができます。同時に、企業内の多数の異種システムにも対応できるため、システム間のマスターデータの統一と標準化が実現し、企業データの標準化と統一の基盤が提供されます。

2. 価値分析

マスター データの品質は、マスター データ ガバナンス プロセスの非常に重要な部分であり、マスター データ ガバナンスの価値を反映する効果的な方法です。マスターデータは企業の管理と運営の基盤となります。マスターデータの品質が十分でない場合、企業運営の安定性と正確性に直接影響します。同時に、マスターデータはデータ分析や意思決定支援にとっても重要なサポートとなります。マスターデータの品質が十分でなかったり、データが間違っていたり不正確だったりすると、会社のデータ分析結果やリーダーシップの意思決定に直接影響を及ぼします。

3. 最後の言葉

一般的に言えば、ほとんどの企業の情報化構築は業務から始まります。情報化の初期段階では、マスターデータの構築にはあまり重点が置かれません。しかし、ビジネスの発展、情報化の拡大、データ価値の継続的な強調に伴い、マスターデータの正確性はますます重要になります。したがって、企業にとって、情報構築のプロセスにおいて、マスターデータを重視し、マスターデータの品質と価値に注意を払うことは非常に重要です。マスターデータはグループ全体で共有されるデータであり、多くの部門が関与することが多いため、マスターデータガバナンスを推進するには企業全体のリーダーシップが必要です。

企業にとって、マスター データ ガバナンスは、マスター データ管理プロセスに重点を置き、最適化して問題を解決するために十分な人的および物的リソースを必要とする長期的なタスクです。マスター データ ガバナンスの価値を真に実現し、マスター データ ガバナンスを通じてビジネスと企業に真に貢献するためには、標準的で標準化された、効果的な企業固有のマスター データ標準のセットを確立し、標準の実装を確実にする必要があります。

この記事はもともと@数通昌联によって作成されました。転送していただいても結構です。学習とコミュニケーションのみを目的としています。引用の際は出典を明記してください。ありがとう〜