主数据管理挖掘业务价值
在全新的数据时代,企业只有将核心业务数据更好地掌握在手中,才能从中萃取更大的业务价值,进而优化品牌管理、打开进入市场的新渠道并加强客户关系。但是,以不同格式存储在企业不同系统中的不一致或重复的数据,正在不断为数据管理者制造新的烦恼。伴随数据管理技术的演进,主数据管理(Master Data Management,简称为MDM)正在成为应对数据质量及数据管理一致性挑战的重要利器!近日,Informatica高级副总裁兼主数据管理业务部门总经理Dennis Moore以及Informatica公司大中国区总经理王晨杰与记者深入探讨了在大数据时代下主数据管理领域的现状、方法以及发展趋势,并全面介绍Informatica最新的主数据管理解决方案及应用优势。
主数据管理促进业务经营发展
云计算、社交计算及移动计算这些技术趋势共同参与到对信息产业三个基本问题的重新定义中,那就是
“Where”、“What”以及“How”。计算“地点”正在从企业内部移往云计算,创造出新一波数据碎片,改变着计算的经济学;计算“内容”正在从SAP、Oracle等业务应用的“交易处理”转变为Facebook、Twitter等社交媒体服务的“交互处理”,从而衍生出史无前例的大交互数据量;计算“方法”则从桌面计算机转向移动设备,为计算带来了观念上的改变。这些庞大的新型数据能够带来前所未有的商机,但是假如企业无法适应不断增长的数据容量、种类和速度,无法将核心业务数据更好地掌握在手中,将招致无法预料的开支、复杂性及风险。Dennis
Moore指出,企业需要通过不断学习,在快速发展的环境下适应新数据需求。
Informatica把数据分为互动性数据、交易数据以及主数据三种类型,主数据是指系统间共享数据(例如客户、产品、供应商、账户和组织部门相关数据),是企业的核心数据,在企业运营中担当着关键角色的数据实体。对于业务数据的管理者来说,主数据虽然不如记录业务活动、波动较大的交易型数据变化快,但是做好主数据的管理对企业的业务经营大有帮助。
Dennis Moore还以生动的例子介绍了大数据时代主数据管理的主要功能,他指出,主数据管理主要对数据进行匹配,寻找真实、有用的数据。现在企业数据的存储比较分散,且存储格式各异,那么究竟哪些是对企业有用的数据呢?比如供应商如果不适合又应该如何找着另一家优质供应商?从零售角度来讲如何知道客户已经在实体店以及网上买过产品?主数据管理确保了数据的质量和真实性、对数据属性进行统一定义,同时提供了统一的客户视图,企业通过主数据管理,可以很好地洞悉业务数据中所隐藏的价值,解决上述这些日常经营中所面临的常见问题,加强客户互动式的营销和销售管理,提升数据的回报率。
Informatica加速主数据管理创新
利用Informatica强大的合作伙伴生态系统,客户可在多个垂直行业中构建先进的主数据管理技术,并使其能够获得最好的解决方案,其中包括零售业、金融服务业、制造业、生命科学、医疗、政府和能源等。作为客户数据解决方案主数据管理魔力象限中的领导者,Informatica以不断的创新,持续加速MDM的增长和计划性,例如,
Informatica Cloud MDM、Facebook社交媒体连接器以及用于iPad的Informatica
MDM和针对于大数据的高速主数据身份识别解决方案。即将发布的Informatica
MDM新版本将会带来更大惊喜--数据处理性能更快。其原因是引入了内存处理的能力,所谓“内存处理”,就是把主数据的处理操作从原来的数据库迁移到应用服务器内存中,以实现横向扩展,此举有望实现最高达100倍的能力的提升,大幅降低了客户的硬件部署成本,意味着主数据的投资回报更高。此外,新版Informatica
MDM新增对SQL Server和SAP HANA的支持,同时提供新的开发工具包,以及BPM(业务流程管理)集成和动态数据屏蔽功能。
值得一提的是,作为Informatica数据集成平台的一部分,Informatica
MDM产品拥有非常灵活的定制能力,以适应不同行业应用的需求。当环境发生变化需要生成新系统时,Informatica
MDM并不用进行编程生成代码,而是通过元数据来处理,不用停机测试,灵活的适应能力对客户来讲常重要。
在大数据时代,Informatica主数据管理针对存储在云中的数据、社交数据、移动数据等不同类型的数据进行管理。在未来,主数据管理多域部署的情况将更加普遍,并采用云中部署、混合部署等新模式,同时支持不同移动终端的接入。除了为中国市场提供功能强大的主数据管理产品外,Informatica在2013年将进一步加大对于中国市场的重视程度。Informatica公司大中国区总经理王晨杰表示,不仅会有美国总部高层频繁来华指导业务,而且Informatica还进一步完善了与多家集成商的合作框架,包括MDM在内的Informatica数据管理核心产品的渠道扩展与推广将有序展开。
记者Q&A:
如何说服当前数据量不大,但未来扩展空间很大的企业
Informatica产品一个优势就是可以先从小数据量做起,然后根据需求不断的增加数据量处理。Informatica会有不同预定义的Package,来针对小企业、中型企业或大型企业。小企业可以先选择一个小的Package,其中包括MDM主数据管理、DI数据集成,DQ数据质量。随着企业数据量不断的增大,可以随时向Package里加新的产品。
Informatica关注的大数据,不仅仅是数据量巨大,更多是数据质量。企业最初建数据中心时数据量或许不大,没有关注数据质量,不做主数据的管理,这是一种错误观念。其实越早对数据进行有效治理,成本就会越少。大数据时代带给企业最大的好处就是降低成本和业务创新。
Informatica在中国市场的发展
Informatica非常关注中国市场,并保持着不断学习的心态,会随着市场趋势调整自己的发展战略。针对中国市场,Informatica在业务运作模式等方面做了很大调整,之前五、六年是通过自己与客户面对面的沟通来拓展业务,通过几年的积累,Informatica已经有了一定客户基础和品牌形象。现在,Informatica希望与行业中、市场中最顶级的合作伙伴结盟,他们能够帮助Informatca完成从初期积累到中国市场无论是行业还是区域市场迅速覆盖的深入推动,借助大数据的这样一个机遇在中国市场做一个大的飞跃。
数据分析咨询请扫描二维码
在当今数字化时代,数据已成为推动经济和技术发展的关键因素。企业和机构对数据科学与大数据专业人才的需求急剧增长。该领域涵盖 ...
2024-11-16金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13