Curso Fundamentos de Gerenciamento de Dados Mestres

Curso Fundamentos de Gerenciamento de Dados Mestres

• Empresas de alto desempenho precisam de dados de referência de alta qualidade e baixa redundância. Você não pode gerenciar uma cadeia de suprimentos com dados de produtos e clientes dispares e não confiáveis, atender seus clientes efetivamente com visões inconsistentes dos clientes ou informar com confiança aos acionistas quando os dados financeiros estão em desordem. Os dados mestre são importantes porque são usados ​​por muitos grupos e processos em toda a empresa.É desafiador porque é coletado – muitas vezes de forma redundante e inconsistente – por muitos grupos e processos.

• O gerenciamento de dados mestre (MDM) é o processo de coleta, consolidação, garantia de qualidade e distribuição de dados mestre. As ferramentas MDM são abundantes e diversas, mas a tecnologia sozinha não pode resolver o problema. A natureza da identificação, correspondência, consolidação, resolução de conflitos e gerenciamento hierárquico tornam o MDM complexo e desafiador. O conhecimento certo é um elemento essencial do sucesso do MDM.

Objetivo:

• O que e o porquê do MDM
• Opções arquitetônicas para MDM: repositório, registro, motor e corretor
• Problemas e técnicas de gerenciamento de identidade
• Problemas e técnicas de gerenciamento hierárquico
• Considerações MDM para empresas globais e multinacionais
• Os aspectos humanos e organizacionais do MDM
• O papel da governança de dados no MDM
• Relacionamentos do MDM com BI e data warehousing

Público Alvo:

• Gerentes de programas MDM, gerentes de projetos, arquitetos e implementadores; Gerentes de programas de BI, gerentes de projetos, arquitetos e implementadores; programa de armazenagem de dados e gerentes de projetos, arquitetos e implementadores; arquitetos de dados e tecnologia; profissionais de qualidade de dados

Conteúdo Programático:

MDM Concepts
Defining MDM
Master data
Master data management
Customer data integration (CDI)
Product information management (PIM)
ther domain specifics …

The Need for MDM
business view
information systems view

The Basics of MDM
Enterprise view of reference entities
Enterprise view of relationships among things
It isn’t about “one right answer” or “single version of the truth”

Dimensions of MDM
People (organizations)
Processes (governance, business, metadata, etc.)
Data (and metadata)
architecture
technology
programs & projects

 MDM Prerequisites
Technical infrastructure
Collaborative culture
Organizational readiness
Buy-in and data sharing culture
Data quality
Data governance

Module II

MDM Processes and Architectures
MDM Processes
Identity management
Hierarchy management
Data integration
Application integration

MDM Architectures
Repository
Registry
Repository-Registry Hybrid
Engine
Broker Something here about repository vs. registry and about services vs.
transactions

Module III 

Identity Management
Identity management defined
Uniqueness of things

Identity management functions
Search and Resolution
Record Linkage
Merge & Consolidation
Grouping and Splitting

Identity Management in MDM Architecture
Repository
Registry
Engine
Broker

Module Four: Hierarchy Management
Hierarchy management defined
Relationships of things
Multiple hierarchies (contrast to entity uniqueness)

Hierarchy management functions
Identification and matching
Consolidation
Record linkage
Versioning

Hierarchy Management in MDM Architecture
Repository
Registry
Engine
Broker

Module Five: Implementing and Operating MDM
Roles and Responsibilities
Stakeholders
Master data creators/providers
Master data consumers
program management
MDM development
MDM operations
Data governance

Data Governance for MDM
Ownership
Stewardship
Custodianship
Data Quality and MDM
Data profiling
Data quality assessment
Data cleansing
Process improvement

Data modeling and MDM
Exchange data model
Persistence data model

The MDM Program
Business case
Program management
Change management

MDM Projects
Implementation within a program framework
Kinds of projects
Architecture and infrastructure
Master data assessment
Data migration
Application migration
Project guidelines

MDM Operations
consolidation
synchronization
data quality management
administration and configuration

Sustaining and Maturing MDM
Feedback
Evolving services
data and metadata management
data governance
maturity models
Module Six: Summary and Conclusion
Summary of Key Points
References & Resources