- Tóm tắt : Dữ liệu ngày nay đã trở thành một trong những tài sản quan trọng của các tổ chức, doanh nghiệp. - Giải pháp quản lý dữ liệu chủ đa miền dựa vào việc quản lý tổng thể dữ liệu trên đa miền sẽ giúp các tổ chức có cái nhìn thống nhất và chính xác về các thực thể quan trọng, từ đó cung cấp các thông tin tài chính phù hợp, đáng tin cậy. - Bài báo này tập trung làm rõ các khái niệm, tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu chủ đa miền và một số cách tiếp cận khi xây dựng quản lý dữ liệu chủ đa miền.. - Từ khóa : Dữ liệu chủ, Quản trị dữ liệu chủ, Quản lý dữ liệu chủ đa miền. - Một khảo sát của Gartner (2019) cho thấy rằng chất lượng dữ liệu kém đã dẫn đến chi phí của các tổ chức tăng lên tới 11,8 triệu USD. - Một trong những nguyên nhân dẫn đến chất lượng dữ liệu kém là chưa tích hợp được thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau trong tổ chức. - Nhiều tổ chức hiện nay đã nhận ra giá trị và tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu chủ (Master Data Management- MDM) và coi MDM là một giải pháp cho thách thức này. - Các tổ chức thường bắt đầu triển khai MDM và dừng ở việc tập trung vào một miền dữ liệu (a data domain), sau đó mới mở rộng đến các miền khác trong mô hình quản lý dữ liệu đa miền (a multi- domain model). - Trong quá trình thực hiện, hầu hết các tổ chức gặp một số khó khăn trong việc thực hiện đầy đủ và nhất quán các mục tiêu quản trị dữ liệu chủ trên nhiều miền (Mark Allen &. - Một số tổ chức nhìn nhận việc quản trị này về bản chất chỉ là việc tích hợp dữ liệu đơn thuần. - Phần tiếp theo của bài báo sẽ trình bày các vấn đề có liên quan đến dữ liệu chủ, miền dữ liệu, quản lý dữ liệu chủ, dữ liệu chủ đa miền và một số cách tiếp cận xây dựng quản trị đa miền nhằm nâng cao việc quản trị dữ liệu cho các tổ chức, doanh nghiệp.. - Dữ liệu chủ và miền dữ liệu. - Trong mỗi miền dữ liệu có thể có một hoặc nhiều thực thể, thực thể có thể là một đối tượng, cá nhân, đơn vị, địa điểm. - Tùy vào từng loại hình, lĩnh vực kinh doanh của từng tổ chức mà có các miền dữ liệu với các thực thể khác nhau. - Chẳng hạn có một số miền dữ liệu tương ứng với từng lĩnh vực như sau:. - Do đó khái niệm “Dữ liệu chủ” (Master data) đã ra đời để mô tả, phản ánh đến những dữ liệu quan trọng cần được quan tâm nhiều hơn trong tổ chức. - Yinle Zhou (2015), dữ liệu chủ. - của một tổ chức được định nghĩa là dữ liệu được lưu giữ bởi tổ chức đó, mô tả các thực thể độc lập và liên quan chính đến các hoạt động của tổ chức. - Hay dữ liệu chủ là dữ liệu mô tả các thực thể lõi của tổ chức với tập các thuộc tính và định danh là nhất quán và chính xác (Keith Gordon, 2013).. - Ví dụ sau đây sẽ mô tả rõ hơn về dữ liệu chủ, dữ liệu về các thực thể khách hàng được lưu trữ ở các hệ thống Kinh doanh và Kế toán của công ty X (David Loshin, 2009). - Dữ liệu về khách hàng được lưu trữ ở 2 hệ thống khác nhau Nguồn: David Loshin (2009). - Dữ liệu chủ miền khách hàng của Hệ thống Kinh doanh Customer Master Data. - Dữ liệu chủ miền khách hàng của Hệ thống Kế toán. - Dữ liệu chủ miền khách hàng của hệ thống Kinh doanh được biểu diễn như ở Bảng 1.. - Dữ liệu chủ miền khách hàng của hệ thống Kế toán được thể hiện ở Bảng 2.. - Các miền dữ liệu cũng như các dữ liệu khác bên trong tổ chức đều có thể chia thành 2 loại: dữ liệu hoạt động (operational data) và dữ liệu không hoạt động (nonoperational data). - “Dữ liệu hoạt động” là tập hợp dữ liệu theo thời gian thực để hỗ trợ yêu cầu của tổ chức trong các hoạt động hàng ngày của họ. - Dữ liệu chủ về bản chất là các dữ liệu “không hoạt động”, cụ thể hơn, cấu trúc dữ liệu chủ được mô tả ở Hình 2.. - Cấu trúc dữ liệu chủ gồm 3 lớp: dữ liệu tham chiếu, dữ liệu cấu trúc giao dịch, dữ liệu cấu trúc doanh nghiệp.. - Dữ liệu cấu trúc giao dịch (Transaction structure data) đại diện cho những người tham gia trực tiếp trong một giao dịch, chẳng hạn như nhà cung cấp, khách hàng và sản phẩm. - Dữ liệu cấu trúc doanh nghiệp (Enterprise structure data) là dữ liệu mô tả cấu trúc của doanh nghiệp, ví dụ dữ liệu mô tả về cơ cấu tổ chức hoặc cơ cấu tài chính.. - Nếu coi dữ liệu chủ được biểu diễn dưới dạng các danh từ của dữ liệu và thông tin thì dữ liệu giao dịch là các động từ. - Bất kể các miền dữ liệu được xác định như thế nào, khái niệm dữ liệu chủ cần được xác định rõ ràng và phân biệt với các loại dữ liệu khác. - Việc xác định dữ liệu chủ phụ thuộc quan điểm của từng tổ chức và dựa vào các thực thể quan trọng trong các miền dữ liệu của tổ chức đó.. - Quản lý dữ liệu chủ. - Mặc dù được định nghĩa là dữ liệu chủ nhưng dữ liệu này vẫn có thể được lưu trữ phân tán ở các hệ thống ứng dụng khác nhau và do đó có thể dẫn đến các silo thông tin (các thông tin biệt lập). - Điều này phản ánh một thực trạng tại nhiều doanh nghiệp là dữ liệu về một thực thể hay dữ liệu chủ của một miền dữ liệu được lưu trữ ở nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau trong các hệ thống Hình 2. - Cấu trúc 3 lớp dữ liệu chủ. - Việc lưu trữ dữ liệu chủ ở các hệ thống khác nhau gây khó khăn trong việc tổng hợp, phân tích và xử lý thông tin. - Ví dụ được mô tả ở Hình 1, rõ ràng với dữ liệu chủ miền khách hàng được lưu trữ ở hệ thống “Kinh doanh” và hệ thống “Kế toán” là khác nhau. - Nhìn rộng hơn, với doanh nghiệp sản xuất và kinh doanh sản phẩm có nhiều bộ phận phòng ban thì dữ liệu chủ xuất hiện và được lưu giữ ở các hệ thống tách biệt nhau như ở Hình 3 (Keith Gordon, 2013).. - Như mô tả ở Hình 3, dữ liệu chủ các miền dữ liệu: khách hàng, sản phẩm, phòng ban, nhà cung cấp xuất hiện ở các quy trình trong các bộ phận, phòng ban khác nhau (Bảng 3).. - Dữ liệu chủ các miền dữ liệu được lưu. - Mối quan hệ giữa các quy trình nghiệp vụ và dữ liệu chủ Nguồn: Keith Gordon (2013). - ra quyết định của tổ chức, cùng nhiều vấn đề khác nữa liên quan đến điều hành, quản lý khi chất lượng dữ liệu kém. - Chính vì vậy, cần phải Quản lý dữ liệu chủ (Master Data Management- MDM) để đảm bảo chất lượng thông tin chính xác nhất cho các thực thể quan trọng trong tổ chức.. - Định nghĩa về quản lý dữ liệu chủ của David Loshin (2009) cho biết: Quản lý dữ liệu chủ là tập hợp các hoạt động quản lý. - Định nghĩa được đưa ra bởi Gartner (2013): quản lý dữ liệu chủ là tập các quy tắc dựa trên công nghệ cho phép các bộ phận nghiệp vụ và công nghệ thông tin làm việc cùng nhau để giúp tổ chức có được một phiên bản duy nhất và chính xác nhất về dữ liệu. - Các định nghĩa này nêu rõ hai thành phần chính của việc quản lý dữ liệu chủ được mô tả ở Hình 4.. - Dữ liệu chủ xuất hiện ở các. - Dữ liệu chủ Được lưu trữ ở các hệ thống trong các phòng ban. - Dữ liệu chủ về miền khách hàng sau khi được quản lý bởi MDM và được biểu diễn như Bảng 4.. - ngoài thực thể này thì miền dữ liệu khách hàng còn có nhiều khách hàng khác và các đối tác. - Như vậy quản lý dữ liệu chủ không chỉ là vấn đề về công nghệ, không chỉ là vấn đề tích hợp dữ liệu mà còn liên quan đến trách nhiệm quản lý dữ liệu, trách nhiệm của các bộ phận phòng ban liên quan rồi chính sách, chiến lược của tổ chức. - Khi tổ chức, doanh nghiệp triển khai MDM, thì các bộ phận nghiệp vụ và bộ phận công nghệ thông tin làm việc cùng nhau sẽ đảm bảo được tính đồng nhất, độ chính xác, tính bền vững của dữ liệu chủ được chia sẻ trong tổ chức đó. - Dữ liệu chủ đa miền. - Quản lý dữ liệu chủ sẽ cung cấp công cụ Bảng 4. - Dữ liệu chủ miền khách hàng sau khi được quản lý bởi MDM. - và quy trình quản lý dữ liệu chủ, đảm bảo dữ liệu chủ không chỉ nhất quán mà còn chính xác. - Quản lý dữ liệu chủ theo miền (Master Data Management domain) phản ánh một miền dữ liệu cụ thể mà tại đó việc xác định và kiểm soát dữ liệu chủ được tập trung. - Trong tổ chức không chỉ có một miền dữ liệu mà còn nhiều miền dữ liệu quan trọng khác nữa, do đó họ không chỉ tập trung quản lý dữ liệu chủ trên một miền mà còn hướng tới quản lý trên nhiều miền.. - Quản lý dữ liệu chủ đa miền có liên quan đến việc quản lý tổng thể dữ liệu chủ trên nhiều miền. - Để việc quản lý dữ liệu và cung cấp thông. - Độ phức tạp của các thuộc tính và dữ liệu liên quan đến một miền là cơ sở để thực thi giải pháp MDM. - Với mỗi miền dữ liệu 1, 2. - Giải pháp MDM thể hiện trên Hình 5 cho thấy một số chức năng được dùng chung và có thể được sử dụng bởi nhiều miền dữ liệu. - Ví dụ, chương trình quản trị dữ liệu có phạm vi và quyền hạn rộng hơn, không chỉ tập trung vào dữ liệu chủ. - Tương tự, việc bảo mật dữ liệu có thể sẽ tập trung vào các chính sách và quản lý liên quan đến truy cập dữ liệu và bảo vệ dữ. - Một số chức năng, chẳng hạn như quản lý chất lượng dữ liệu là vô cùng rộng. - Như vậy giải pháp MDM được thiết lập để giải quyết các vấn đề: dữ liệu trùng lặp, phân mảnh, không nhất quán trên nhiều nguồn. - Các hệ thống thông tin thường sẽ hỗ trợ một nghiệp vụ cụ thể và khi đó dữ liệu chủ yếu duy trì cho nghiệp vụ này. - Có rất ít sự kết nối dữ liệu giữa các hệ thống với nhau vì thiếu quy trình tổng thể trong Hình 5. - Và hệ quả là dữ liệu có chất lượng kém, không chính xác bởi vì có nhiều nguồn thông tin cùng mô tả, đại diện cho một thực thể. - Hình 6 biểu diễn các chức năng của MDM đa miền như: quản trị dữ liệu, quản trị chất lượng dữ liệu, đồng bộ và tích hợp dữ liệu, quản lý dữ liệu tham chiếu, bảo mật dữ liệu, kiến trúc dữ liệu..... - Một số cách tiếp cận xây dựng dữ liệu chủ đa miền. - Hơn nữa việc triển khai MDM không chỉ đơn thuần chỉ là thêm một ứng dụng mới mà có thể sẽ ảnh hưởng đến các dữ liệu quan trọng đang được lưu trữ trong các hệ thống hiện có. - Tình huống phát sinh này cho thấy cần thiết phải quản lý dữ liệu chủ miền khách hàng và miền sản phẩm.. - Một số nơi triển khai MDM từ các nguồn dữ liệu phái sinh, không phải trực tiếp từ các hệ thống nguồn lưu trữ dữ liệu giao dịch hàng ngày của tổ chức. - Theo cách tiếp cận MDM kiểu phân tích được trình bày ở Hình 7, thì trung tâm quản trị dữ liệu chủ đa miền (MDM hub, hay trung tâm MDM) có nhiều cách khác nhau để quản lý dữ liệu từ các hệ thống nguồn.. - Kiểu 1: MDM đa miền kiểu tích hợp ảo Trong cách tiếp cận này, MDM hub duy trì tập các thông tin tối thiểu cần thiết để xác định dữ liệu liên quan đến một thực thể và thông tin để biết thực thể đó được lưu trữ ở đâu trong các hệ thống nguồn. - MDM hub duy trì dữ liệu định danh và các trường dữ liệu chính của các hệ thống nguồn. - các dữ liệu khác liên quan đến một thực thể được lưu giữ tại các nguồn tương ứng của chúng để tránh việc bị trùng lặp trong MDM hub. - Về bản chất, MDM hub hỗ trợ để xác định một phiên bản của thực thể tại nhiều nguồn dữ liệu của các phân hệ nghiệp vụ có liên quan. - Do đó trung tâm MDM chỉ đơn giản là một hệ thống tham chiếu đến các nguồn dữ liệu nguồn khác nhau. - Theo giải pháp này, giả định ban đầu trung tâm MDM sẽ cập nhật dữ liệu các thực thể từ nhiều nguồn. - Sau đó, dữ liệu về các thực thể sẽ được tạo ra và duy trì lưu trữ trong trung tâm MDM và được sử dụng bởi các ứng dụng khác. - dữ liệu từ trung tâm MDM thay vì dữ liệu được duy trì cục bộ. - Ngoài ra, vì thông tin là bản sao nên các hệ thống hiện tại có thể tiếp tục sử dụng phiên bản dữ liệu của riêng mình. - Do đó với cách tiếp cận này, trung tâm MDM là một hệ thống tham chiếu, tích hợp từ nhiều nguồn, và áp dụng quy trình xác định các thực thể và các chức năng đảm bảo chất lượng dữ liệu và cung cấp một phiên bản chính xác duy nhất về dữ liệu chủ. - Các phòng ban nghiệp vụ và bộ phận giao dịch là những nơi tạo lập và sử dụng thường xuyên dữ liệu chủ. - Báo giá, đơn đặt hàng, yêu cầu, thanh toán, và cung cấp dịch vụ liên quan đến các quy trình chính có thể dễ bị gián đoạn khi dữ liệu chủ thay đổi phụ thuộc vào MDM. - Như vậy khi tiến hành quản lý tất cả các miền dữ liệu với giải pháp MDM đa miền, điều quan trọng là phải kiểm kê, đánh giá các quy trình nghiệp vụ, khu vực tiêu dùng và vòng đời của dữ liệu chủ. - Giải pháp MDM đa miền cần phải là cầu nối tạo ra sự cộng tác giữa các bộ phận có trách nhiệm liên quan và các bộ phận đóng vai trò trực tiếp trong quản lý dữ liệu thông qua các phòng ban nghiệp vụ cũng như phòng ban công nghệ thông tin.. - Dữ liệu là một tài sản của tổ chức, dữ liệu chủ là chìa khóa cho hoạt động kinh doanh, đòi hỏi cần phải có sự quản lý thích đáng.. - Đây là chìa khóa để cung cấp dữ liệu đáng tin cậy kịp thời để giúp doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh.. - Trong MDM đa miền, điều quan trọng là phải xác định: nên sử dụng cách tiếp cận MDM nào phù hợp với các thành phần, chức năng và dịch vụ trên các miền dữ liệu.. - Rõ ràng là khối lượng thông tin lớn thì số lượng thuộc tính và các hệ thống dữ liệu duy trì tất cả thông tin sẽ lớn và phức tạp. - Bài báo đã trình bày khái niệm cơ bản của dữ liệu chủ, quản lý dữ liệu chủ, dữ liệu chủ đa miền, và các cách tiếp cận để xây dựng quản trị dữ liệu chủ đa miền. - Từ đó, chỉ ra vai trò và tầm quan trọng của việc quản trị dữ liệu chủ đa miền trong các tổ chức, doanh nghiệp hiện nay. - Việc xây dựng và quản trị dữ liệu chủ đa miền đã góp phần
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt