퓨어 지식 (Pure Knowledge)
What Is Master Data Management?

마스터 데이터 관리란?

세계에서 가장 강력한 공간 텔레스코프에 액세스하여 가장 작은 모래알까지 우주에서 일어나는 모든 것을 전체적으로 볼 수 있고, 필요한 만큼 확대하거나 축소하여 모든 상황을 가장 잘 이해하고 분석할 수 있다고 상상해 보십시오.

이는 조직이 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하고, 혁신을 추진하며, 데이터가 비즈니스의 핵심인 세상에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원하는 프로세스인 마스터 데이터 관리(MDM)의 힘입니다.

이 글에서는 MDM의 장점, 핵심 구성 요소, 과제 및 모범 사례를 포함한 MDM에 대한 모든 것을 살펴봅니다.

MDM이란?

MDM은 조직의 다양한 시스템, 애플리케이션 및 비즈니스 프로세스 전반에서 중요한 데이터 엔터티('마스터 데이터'라고 함)의 일관성, 정확성, 내구성 및 안정성을 관리하고 보장하는 포괄적인 접근 방식입니다. 이러한 마스터 데이터에는 일반적으로 고객, 제품, 공급업체, 직원, 위치 및 기타 주요 참조 데이터와 같은 핵심 주체가 포함됩니다.

MDM은 기술, 프로세스 및 거버넌스 메커니즘의 조합을 통해 목표를 달성합니다. 이는 일반적으로 소프트웨어 플랫폼, 데이터 품질 도구, 데이터 거버넌스 프레임워크, IT, 데이터 관리자, 비즈니스 사용자, 경영진을 포함한 다양한 이해관계자들 간의 협업을 포함합니다.

MDM의 최종 목적은 마스터 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 단일 출처를 구축하여 기업들이 거버넌스 및 규정 준수, 궁극적으로 수익 등의 개선에 해당 데이터를 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 것입니다. MDM은 데이터 위생 유지의 핵심 요소입니다.

MDM의 장점

MDM의 주요 장점은 다음과 같습니다.

데이터 일관성: MDM은 마스터 데이터가 조직 내 다양한 시스템 및 애플리케이션에 걸쳐 일관되게 유지되도록 지원합니다. 이러한 일관성은 데이터 불일치, 상충되는 정보 및 운영 비효율성을 방지하는 데 필수적입니다.
데이터 정확성: MDM은 마스터 데이터 관리 프로세스를 중앙 집중화하여 조직이 데이터의 정확성과 안정성을 개선할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 데이터를 정리, 표준화 및 검증하여 오류, 중복 및 부정확성을 제거하는 작업이 포함됩니다.
데이터 품질: MDM은 데이터 거버넌스 정책을 시행하고, 데이터 관리 관행을 구현하며, 데이터 품질 지표와 표준을 수립하여 마스터 데이터의 전반적인 품질을 개선하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 의사 결정 및 분석에 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 얻을 수 있습니다.
데이터 통합: MDM은 다양한 시스템, 애플리케이션 및 사업부에 걸쳐 마스터 데이터를 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 이러한 통합을 통해 모든 이해 관계자는 데이터가 어디에 있든 관계없이 일관된 최신 정보에 액세스할 수 있습니다.
비즈니스 프로세스: MDM은 마스터 데이터를 영업, 마케팅, 재무 및 공급망 관리와 같은 중요한 비즈니스 프로세스에 맞게 조정합니다. MDM은 주요 비즈니스 엔티티에 대한 통합된 뷰를 제공하여 워크플로우를 간소화하고 협업을 향상시키며 운영 효율성을 향상시킵니다.
규제 준수: 많은 산업은 데이터 프라이버시, 보안 및 보고와 관련된 규제 요건을 준수해야 합니다. MDM은 마스터 데이터의 정확성, 무결성 및 기밀성을 보장함으로써 조직이 이러한 규정을 준수하도록 지원합니다.

실제 MDM 활용 사례

비즈니스에 변화를 가져오는 MDM의 실제 사례는 다음과 같습니다.

고객 경험: 고객 만족 및 유지에 중점을 둔 기업의 경우, MDM은 모든 접점에서 개인화되고 일관된 고객 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 고객 데이터에 대한 통합된 뷰를 통해 표적 마케팅 캠페인, 효율적인 고객 서비스 및 고객 충성도를 향상시킬 수 있습니다.
비용 절감: 중복되고 일관성 없는 데이터는 운영 비효율성, IT 유지보수 비용 증가 및 수익 기회 상실로 이어질 수 있습니다. MDM은 중복을 제거하고, 프로세스를 간소화하며, 리소스 활용을 최적화하여 비용을 절감합니다.
의사 결정: 정보에 입각한 의사 결정은 정확하고 시기 적절하며 관련 있는 데이터에 의존합니다. MDM은 분석, 보고 및 예측을 위한 안정적인 데이터를 제공하여 조직이 추측이 아닌 실행 가능한 인사이트를 기반으로 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

마스터 데이터 관리의 도전과제

다음은 MDM과 관련된 몇 가지 일반적인 도전과제입니다.

데이터 사일로: 조직들은 종종 여러 부서, 시스템 및 데이터베이스에 분산된 데이터를 가지고 있어, 정보가 격리되고 일관성이 없는 데이터 사일로로 이어집니다.
레거시 시스템: 레거시 시스템은 구식 기술, 복잡한 데이터 구조 및 제한된 통합 기능을 갖추고 있기 때문에 MDM 이니셔티브에 통합하는 것이 어려울 수 있습니다.
변화에 대한 저항: 직원, 경영진 및 IT 팀을 포함한 이해관계자들의 저항은 작업 보안, 워크플로우의 변화 및 익숙하지 않은 기술에 대한 우려로 인해 MDM 채택을 방해할 수 있습니다.
데이터 품질 문제: 오류, 중복 및 불일치를 포함한 데이터 품질이 저하되면 MDM 이니셔티브의 효율성이 저하되고 시스템에 대한 불신이 발생할 수 있습니다.
확장성 및 유연성: 조직이 성장하고 발전함에 따라, MDM 시스템은 증가하는 데이터 볼륨, 다양한 데이터 유형 및 변화하는 비즈니스 요구 사항을 수용할 수 있도록 확장할 수 있어야 합니다.

마스터 데이터 관리를 위한 모범 사례

효과적인 MDM을 위한 실행 가능한 팁과 모범 사례는 다음과 같습니다.

명확한 데이터 거버넌스 정책 수립: 데이터 소유권, 관리 및 책임 등 마스터 데이터 관리를 위한 역할, 책임 및 프로세스를 정의합니다. 마스터 데이터의 일관성, 정확성 및 완전성을 보장하기 위해 데이터 품질 표준, 지표 및 정책을 수립합니다. 데이터 거버넌스 정책을 정기적으로 검토하고 업데이트하여 변화하는 비즈니스 요구 사항과 규제 요구사항에 맞게 조정하세요.
데이터 품질 관리 프로세스 구현: 데이터 프로파일링을 수행하여 중복, 오류 및 불일치와 같은 품질 문제를 식별합니다. 부정확하거나, 불완전하거나, 오래된 데이터를 제거하거나 수정하기 위한 데이터 정리 기법을 구현합니다. 데이터 형식, 값 및 용어를 표준화하여 시스템 및 애플리케이션 전반에서 일관성을 보장합니다. 신뢰할 수 있는 외부 소스의 추가 정보로 마스터 데이터를 강화하여 가치와 관련성을 향상시키세요.
보안 마스터 데이터 자산: 민감한 마스터 데이터를 무단 액세스, 조작 또는 공개로부터 보호하기 위한 강력한 데이터 보안 조치를 구현합니다. 암호화, 액세스 제어 및 인증 메커니즘을 사용하여 저장 및 전송 중인 마스터 저장 데이터 보호합니다. 마스터 데이터에 대한 액세스를 정기적으로 감사 및 모니터링하여 잠재적인 보안 위험 또는 침해를 감지하고 완화합니다. 적절한 데이터 보호 통제 및 관행을 구현하여 GDPR, HIPAA 및 CCPA와 같은 관련 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하십시오.
자동화 및 통합 기술 활용: MDM 소프트웨어 플랫폼과 데이터 품질 도구에 투자하여 정리, 표준화 및 강화와 같은 마스터 데이터 관리 프로세스를 자동화하세요. MDM 시스템을 CRM, ERP 및 BI 툴과 같은 다른 비즈니스 애플리케이션과 통합하여 원활한 데이터 교환 및 동기화를 보장합니다. 데이터 매칭, 중복 제거 및 분류 기능을 개선하기 위해 머신러닝 및 AI와 같은 고급 기술을 살펴보세요.
데이터 관리자 및 분야별 전문가 역량 강화: 전담 데이터 관리자 및 주제 전문가를 지정하여 마스터 데이터 관리 활동을 감독하고 데이터 거버넌스 정책을 시행합니다. 데이터 관리자에게 교육 및 지원을 제공하여 MDM 원칙, 도구 및 모범 사례에 대한 이해를 높입니다. 데이터 스튜어드, IT 팀 및 비즈니스 사용자 간의 협업 및 커뮤니케이션을 촉진하여 데이터 품질 문제를 해결하고 불일치를 효과적으로 해결합니다.
지속적인 데이터 모니터링 및 품질 보증 구현: 마스터 데이터의 품질, 무결성 및 사용량을 지속적으로 추적하기 위한 데이터 모니터링 프로세스를 수립합니다. 데이터 품질 대시보드 및 보고서를 구현하여 주요 지표를 시각화하고 추세 또는 이상을 식별합니다. 정기적인 데이터 감사 및 품질 점검을 통해 마스터 데이터의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 검증합니다.
데이터 거버넌스 및 지속적인 개선 장려: 인식 제고, 교육 제공 및 성과 인정을 통해 조직 전반에 걸쳐 데이터 거버넌스 및 관리 문화를 장려합니다. 이해관계자들의 피드백과 협업을 장려하여 개선이 필요한 영역을 파악하고 마스터 데이터 관리 프로세스를 최적화합니다. MDM 이니셔티브의 효과를 지속적으로 측정 및 평가하고, 배운 교훈을 파악하며, 반복적인 개선을 통해 데이터 품질 및 거버넌스 관행을 강화합니다.

최고의 MDM 솔루션 선택

다음은 MDM 솔루션을 평가할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 고려사항입니다.

비즈니스 요구 및 목표

데이터 품질 향상, 의사 결정 향상, 규정 준수 보장 등 MDM의 필요성을 촉진하는 구체적인 비즈니스 목표와 요구 사항을 파악합니다. 마스터 데이터 엔터티(예: 고객, 제품, 공급업체)의 유형 및 데이터 관계와 계층의 복잡성을 포함한 MDM 이니셔티브의 범위와 규모를 고려하십시오.

데이터 소스 및 통합 요구사항

ERP, CRM 및 레거시 시스템을 포함한 조직 내 데이터 소스 및 시스템의 다양성과 볼륨을 평가하세요. MDM 솔루션이 다양한 솔루션과 통합될 수 있는지 평가

API, 커넥터 및 데이터 가상화 기술을 통한 데이터 소스

데이터 품질 및 거버넌스 기능

데이터 프로파일링, 정리, 표준화 및 강화와 같은 강력한 데이터 품질 관리 기능을 제공하는 MDM 솔루션의 우선순위를 정하세요. 데이터 관리, 액세스 제어 및 감사 추적을 포함한 데이터 거버넌스 정책을 수립하고 시행할 수 있는 기능을 찾아보십시오.

유연성 및 확장성

MDM 솔루션의 유연성과 확장성을 평가하여 변화하는 비즈니스 요구 사항, 데이터 볼륨 및 기술 환경에 적응하십시오. MDM 솔루션이 다양한 구축 옵션(예: 온프레미스, 클라우드, 하이브리드)을 지원하고 향후 성장에 맞게 확장할 수 있는지 고려하십시오.

사용자 경험 및 사용 편의성

MDM 솔루션의 사용자 인터페이스와 유용성을 평가하고, 기술 사용자와 비즈니스 사용자의 요구와 기술 수준을 고려하세요. 직관적인 워크플로우, 맞춤형 대시보드 및 역할 기반 액세스 제어를 통해 MDM 작업을 간소화하고 사용자 채택을 촉진합니다.

성능 및 안정성

대량의 데이터를 처리하고 실시간 데이터 처리 및 트랜잭션을 지원하는 기능을 포함하여 MDM 솔루션의 성능과 확장성을 평가합니다. 데이터 레이턴시, 가동 시간 및 재해 복구 기능과 같은 요소를 고려하여 MDM 시스템의 안정성을 보장합니다.

Total Cost of Ownership (TCO)

사전 라이선스 비용, 구현 비용, 지속적인 유지보수 및 지원 비용을 포함한 MDM 솔루션의 총 소유 비용을 계산합니다. 확장성, 벤더 종속성, 데이터 품질 및 운영 효율성 향상으로 인한 잠재적 비용 절감과 같은 장기적인 요인을 고려하십시오.

벤더 평판 및 지원

업계 또는 수직적 조직에 MDM 솔루션을 제공하는 벤더의 평판, 경험 및 실적을 조사합니다. 교육, 문서화 및 기술 지원을 포함한 벤더의 고객 지원 서비스를 평가하여 MDM 솔루션을 통해 지속적인 성공을 보장합니다.

규정 준수 및 보안 고려사항

MDM 솔루션이 GDPR, HIPAA 및 PCI DSS와 같은 관련 데이터 개인정보 보호 규정 및 업계 표준을 준수하는지 확인합니다. 암호화, 액세스 제어 및 데이터 마스킹을 포함한 솔루션의 보안 기능을 평가하여 민감한 마스터 데이터를 무단 액세스 또는 침해로부터 보호합니다.