Data & AI

Master Data Management là gì? Chi tiết về Quản lý dữ liệu chủ

Ngày 09/10/2024

Master Data Management là gì? Master Data Management (MDM) – Quản lý dữ liệu chủ được hiểu đơn giản là quá trình thu thập, tổng hợp, phối hợp và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một nguồn dữ liệu đồng bộ và chính xác nhất. Dựa vào đó, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả hoạt động, đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp hơn.. Dưới đây, FPT IS sẽ cung cấp cho doanh nghiệp các thông tin chi tiết về MDM.

Tham khảo: Hệ thống quản lý dữ liệu là gì? 13 hệ quản trị CSDL phổ biến

1. Master Data Management là gì?

Master Data Management (MDM) – Quản lý dữ liệu chủ là phương pháp quản lý dữ liệu tập trung vào việc duy trì và quản lý data cốt lõi và quan trọng nhất của một tổ chức, được gọi là “dữ liệu chủ chốt” hay “master data.” Đây có thể là thông tin như thông tin khách hàng, sản phẩm, nhà cung cấp, nhân viên, hoặc bất kỳ loại dữ liệu cơ bản nào quan trọng đối với hoạt động kinh doanh.

Nhờ vào MDM, dữ liệu trên hệ thống của doanh nghiệp được duy trì một cách nhất quán, chính xác, được cập nhật và sẵn sàng cho toàn bộ tổ chức, trở thành cơ sở cho nhiều quyết định kinh doanh quan trọng.

Quá trình quản lý dữ liệu chủ bao gồm thu thập, xử lý và chuẩn hóa dữ liệu để bỏ đi các thông tin trùng lặp, sai sót. Dữ liệu cuối cùng trở thành “phiên bản chuẩn nhất” để được lưu trữ trong kho dữ liệu trung tâm, bao gồm dữ liệu tham khảo và dữ liệu phân tích. Các bộ phận chỉ cần truy cập và sử dụng trong công việc khi cần thiết.

Ví dụ:

Một doanh nghiệp bán lẻ có nhiều chi nhánh trên toàn quốc, họ sử dụng nhiều hệ thống khác nhau để quản lý thông tin khách hàng, sản phẩm, nhà cung cấp, nhân viên. Hệ thống này không đồng bộ nên dễ gây sai sót, nhầm lẫn, ảnh hưởng đến việc kinh doanh. Để giải quyết vấn đề này, doanh nghiệp quyết định triển khai MDM.

Quá trình triển khai MDM gồm tập hợp dữ liệu từ tất cả hệ thống vào một “kho dữ liệu” tập trung. Sau đó, dữ liệu được làm sạch để loại bỏ các mục bị trùng lặp, không đầy đủ hoặc sai sót.

Dữ liệu cuối cùng được chuẩn hóa theo một dạng thống nhất, đảm bảo tính nhất quán. Hệ thống MDM duy trì cơ sở dữ liệu chính xác, đáng tin cậy để các bộ phận sử dụng, phục vụ cho mục đích quản lý và kinh doanh.

Quản lý dữ liệu hiệu quả với Master Data Management — *Master Data Management giúp việc quản lý dữ liệu hiệu quả hơn*

2. Tầm quan trọng của quản lý dữ liệu chủ trong doanh nghiệp

Hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp phụ thuộc vào hệ thống xử lý giao dịch, chiến dịch tiếp thị, tương tác với khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng và các quy trình kinh doanh khác. Tuy nhiên, do dữ liệu khách hàng có sự khác nhau giữa các hệ thống nên nhiều doanh nghiệp vẫn chưa có cái nhìn toàn diện về khách hàng.

Ví dụ: Thông tin khách hàng về tên, địa chỉ, số điện thoại không giống nhau trong hệ thống nhập đơn hàng, vận chuyển,… làm ảnh hưởng đến việc giao chuyển hàng hóa.

Những mâu thuẫn trong dữ liệu sản phẩm hay các thông tin khác như ví dụ ở trên gây ra những sự cố kinh doanh như dữ liệu không truy cập được hoặc nhầm lẫn.

MDM sẽ giúp tổ chức, doanh nghiệp tránh trường hợp dữ liệu bị trùng lặp, không nhất quán trong bộ dữ liệu chính, từ đó giảm tối đa rủi ro sai sót. Bên cạnh đó, MDM nâng cao chất lượng dữ liệu bằng cách đưa ra các quy tắc, tiêu chuẩn, quy trình thu nhập, phân tích và bảo trì dữ liệu. Từ đó, doanh nghiệp sẽ có được một nguồn dữ liệu đáng tin cậy, phục vụ cho việc đánh giá và báo cáo. Các quyết định dựa trên dữ liệu sẽ đúng đắn hơn, giúp doanh nghiệp có được lợi thế cạnh trước những đối thủ cùng ngành.

Quản lý dữ liệu chủ có vai trò quan trọng đối với mỗi doanh — *Quá trình quản lý dữ liệu chủ trong doanh nghiệp rất quan trọng*

Tham khảo: Database là gì? Phân loại và ứng dụng của cơ sở dữ liệu

3. Lợi ích khi sử dụng Master Data Management

Việc sử dụng Master Data Management mang lại không ít lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm:

Tối ưu hóa các quy trình kinh doanh, giảm công sức khi kiểm tra, sửa chữa dữ liệu, từ đó giảm chi phí liên quan đến quản lý dữ liệu.
Cải thiện năng suất làm việc của nhân viên thông qua truy cập dữ liệu tự động, tăng doanh thu, lợi nhuận.
Giảm nguy cơ sai sót do thông tin lỗi thời, không đồng nhất, từ đó cải thiện chất lượng quyết định và chiến lược kinh doanh.
Doanh nghiệp phục vụ khách hàng tốt hơn, cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng.

Ví dụ:

Công ty Bảo hiểm A cung cấp nhiều loại bảo hiểm như xe cộ, nhà cửa, bảo hiểm sức khỏe, doanh nghiệp.

Trước khi áp dụng MDM

Sau khi áp dụng MDM

– Doanh nghiệp gặp khó khăn khi quản lý thông tin khách hàng, hợp đồng bảo hiểm vì dữ liệu được lưu trữ và quản lý qua nhiều hệ thống riêng lẻ, không liên kết với nhau.

– Dữ liệu chồng chéo, không nhất quán làm ảnh hưởng đến quá trình phục vụ khách hàng.

Bằng cách tận dụng dữ liệu và quản lý chúng với MDM, công ty bảo hiểm A có thể

– Sử dụng công cụ phân tích nâng cao như AI để up sale/cross-sale hiệu quả hơn. Các công cụ phân tích nâng cao có thể tiết lộ những hiểu biết sâu sắc mà tổ chức chưa biết. Các công ty bảo hiểm có thể sử dụng thông tin chi tiết này để xác định các cơ hội bán chéo và ưu tiên các khách hàng hoặc đối tượng nhân khẩu học cụ thể bằng các chiến thuật bán hàng phù hợp.

– Xác định kênh khách hàng có xu hướng sử dụng nhiều để tiếp cận, cung cấp dịch vụ, tiếp thị và bán hàng.

– Nắm rõ tình trạng các yêu cầu bồi thường, thanh toán và chưa thanh toán ở cấp độ khách hàng/hộ gia đình

– Phát triển điểm số lợi nhuận ở cấp độ khách hàng và cấp độ hộ gia đình.

– Nắm bắt chân dung khách hàng 360° – MDM cho phép nắm bắt chân dung khách hàng 360° toàn diện giúp doanh nghiệp nắm bắt tâm lý và nhu cầu của khách hàng. Mang đến sự đổi mới và đưa hoạt động bán hàng, dịch vụ và tiếp thị lên những cấp độ mới về tính sáng tạo và cá nhân hóa.

Quản lý dữ hiệu khách hàng đồng nhất giúp nâng cao dịch vụ chăm sóc khách hàng — *Dữ liệu khách hàng đồng nhất giúp doanh nghiệp chăm sóc khách hàng tốt hơn*

4. Thách thức khi triển khai Master Data Management

Mặc dù MDM mang lại không ít lợi ích cho doanh nghiệp, tuy nhiên hệ thống quản lý dữ liệu chủ gây không ít thách thức, điển hình như:

Tính phức tạp: MDM mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp lớn hơn là doanh nghiệp vừa và nhỏ bởi hệ thống MDM càng đa dạng, phức tạp thì lại càng có lợi. Tuy nhiên, vấn đề phức tạp của MDM vẫn là “bài toán nan giải” kể cả đối với doanh nghiệp lớn.

Bất đồng về tiêu chuẩn dữ liệu: Mỗi bộ phận kinh doanh khác nhau có thể có tiêu chuẩn dữ liệu riêng. Khi áp dụng MDM, các bộ phận trong doanh nghiệp có thể tranh cãi về trong vấn đề định dạng dữ liệu.

Khó khăn nếu doanh nghiệp sáp nhập hoặc mua lại: Khi các doanh nghiệp hợp nhất hoặc được mua lại, có thể gây bất đồng về dữ liệu chủ giữa các đơn vị kinh doanh.

Sự đồng thuận về chiến lược MDM: Các bộ phận và lãnh đạo cấp cao có thể gặp khó khăn về sự đồng thuận mục tiêu, phạm vi và tiêu chuẩn của MDM.

Thách thức về công nghệ và hạ tầng: Khi lựa chọn công nghệ để phát triển hạ tầng MDM, doanh nghiệp phải trải qua không ít thách thức, như chọn phần mềm MDM phù hợp với nhu cầu nhưng vẫn đảm bảo không vượt ngoài ngân sách.

Doanh nghiệp có thể gặp những khó khăn trong quá trình triển khai MDM — *Việc triển khai MDM có thể gặp không ít thử thách*

Chủ đề liên quan: Customer 360 là gì? Lợi ích và thách thức khi triển khai

5. Kiến trúc triển khai Master Data Management

Master Data Management thường được triển khai theo 3 kiến trúc: Kiến trúc đăng ký (Registry Architecture), Kiến trúc kết hợp(Hybrid Architecture) và Kiến trúc trúc kho lưu trữ (Repository Architecture):

Các Kiến trúc	Đặc điểm
Kiến trúc đăng ký (Registry Architecture)	MDM không lưu trữ trực tiếp dữ liệu chủ, thay vào đó là lưu trữ các tham chiếu đến nơi dữ liệu chủ được lưu trữ trong các hệ thống khác. Tính năng: Loại bỏ sự trùng lặp và tăng tính nhất quán của dữ liệu Khả năng tích hợp nhanh chóng, chi phí thấp
Kiến trúc kết hợp(Hybrid Architecture)	Cấu trúc lai kết hợp các yếu tố của cấu trúc đăng ký và cấu trúc kho lưu trữ. Hệ thống có quyền thay đổi hoặc sửa dữ liệu chủ. Tính năng: Khả năng truy cập nhanh chóng Thông tin thường chất lượng hơn Việc quản lý và sử dụng dữ liệu linh hoạt hơn
Kiến trúc kho lưu trữ (Repository Architecture)	Toàn bộ dữ liệu chính của một công ty được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu duy nhất. Tính năng: Cấu trúc kho lưu trữ đảm bảo tính nhất quán, độ chính xác và hiệu quả ổn định. Là cấu trúc MDM phổ biến nhất vì nó cho phép kiểm soát và quản lý chặt chẽ dữ liệu chủ.

Cấu trúc chính của quản lý dữ liệu chủ (MDM) — *Cấu trúc chính của Master Data Management*

6. Các phương pháp sử dụng quản lý dữ liệu chủ hiệu quả

Quá trình quản lý dữ liệu chủ cần được thực hiện bằng phương pháp riêng, bao gồm:

Sự tham gia của các bên liên quan kinh doanh trong quy trình MDM

Dù Master Data Management được hỗ trợ bởi công nghệ nhưng nó vừa là một quy trình của tổ chức/con người, vừa là quy trình kỹ thuật. Vì thế, cần phải thu hút các nhà điều hành doanh nghiệp và người dùng tham gia MDM.

Khi dữ liệu chủ được quản lý tập trung và cập nhật trong hệ thống, chủ sở hữu dữ liệu và người điều hành quy trình kinh doanh cần có tiếng nói khi quyết định về cấu trúc dữ liệu chính và cả chính sách áp dụng các thay đổi dữ liệu.

Xác định những lợi ích kinh doanh tiềm năng

Việc kết nối các lợi ích của MDM trong việc sử dụng tài nguyên dữ liệu và chiến lược, mục tiêu kinh doanh là điều bắt buộc. Quá trình này nhằm đảm bảo nguồn tài trợ, sự ủng hộ từ ban quản lý.

Xây dựng chương trình đào tạo và giáo dục cho người dùng cuối

Trước khi triển khai MDM, doanh nghiệp và nhóm phân tích cần phải trải qua quá trình đào tạo về MDM.

Lập kế hoạch dài hạn và cấu trúc chương trình phải phù hợp

MDM nên được xem là một sáng kiến lâu dài chứ không chỉ là một dự án ngắn hạn. Việc cập nhật thường xuyên dữ liệu chủ giúp duy trì tính chính xác và hiệu quả của hệ thống.

Thậm chí, một số doanh nghiệp còn thành lập các trung tâm về MDM để thiết lập và quản lý chương trình MDM riêng, giảm các rào cản khi tích hợp các bộ dữ liệu chính vào hệ thống kinh doanh.

Quản lý dữ liệu chủ có nhiều phương thức khác nhau — *Có nhiều phương pháp sử dụng, quản lý dữ liệu chủ hiệu quả*

Xem thêm: Customer Churn là gì? Cách quản lý và giảm thiểu Customer Churn

7. Ứng dụng Master Data Management vào doanh nghiệp

MDM được ứng dụng chủ yếu trong quản lý dữ liệu khách hàng, quản lý dữ liệu nhà cung cấp và quản lý dữ liệu sản phẩm, cụ thể như sau:

7.1 Quản lý dữ liệu khách hàng

MDM giúp doanh nghiệp xây dựng và duy trì bộ dữ liệu khách hàng chính xác, đầy đủ với thông tin cá nhân, lịch sử mua hàng. Thông qua đó, doanh nghiệp có thể cải thiện mối quan hệ với khách hàng, tăng khả năng tiếp nhận thông tin và phục vụ khách hàng tốt hơn.

7.2 Quản lý dữ liệu nhà cung cấp

MDM tổ chức theo dõi, quản lý thông tin về các nhà cung cấp như thông tin liên lạc, hợp đồng ký kết, lịch sử mua hàng, giao dịch,… Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tăng cường mối quan hệ với nhà cung cấp, đảm bảo sự uy tín nguồn hàng và tối ưu quá trình mua sắm.

7.3 Quản lý dữ liệu sản phẩm

MDM quản lý dữ liệu sản phẩm như mô tả, hình ảnh hàng hóa, thông tin kỹ thuật, giá cả, chất lượng,… Khi cần, doanh nghiệp dựa vào MDM để cung cấp thông tin hàng hóa đến khách hàng nhanh và chuẩn xác nhất.

MDM giúp doanh nghiệp quản lý lượng dữ liệu lớn phục vụ hoạt động kinh doanh — *Master Data Management quản lý nhiều dữ liệu, phục vụ hoạt động kinh doanh*

8. FPT IS – Đồng hành cùng doanh nghiệp khai thác và làm chủ dữ liệu

Việc khai thác và quản lý dữ liệu hiệu quả trở thành “chìa khóa” khi doanh nghiệp muốn dành nhiều lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Hiểu được điều đó, FPT IS là đơn vị đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình xây dựng và phát triển giải pháp công nghệ tiên tiến và hiệu quả về vấn để kiểm soát dữ liệu.

FPT IS cung cấp linh hoạt các dịch vụ dữ liệu cho doanh nghiệp, bao gồm:

Hiện đại hóa dữ liệu sử dụng nền tảng đám mây mới nhất, Data Engineering, DataOps, MLOps, Quản lý dữ liệu lớn
Nền tảng dữ liệu: Cung cấp và triển khai các nền tảng tích hợp, quản lý và khai thác dữ liệu của các hãng lớn trên thế giới (Dataiku, Palantir, Snowflake) và của chính FPT (dPlat)
Phân tích dữ liệu: Phân tích, bóc tách dữ liệu để nhanh chóng đưa ra lời giải cho các bài toán kinh doanh mà doanh nghiệp gặp phải
Nghiên cứu và phát triển AI: Khai thác trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng các giải pháp diễn giải dữ liệu phức tạp để tạo ra thông tin chuyên sâu hữu ích, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định và hành động sáng suốt
Chuyển đổi số dữ liệu: Khảo sát và nghiên cứu nhu cầu doanh nghiệp để đưa ra những tư vấn chuyên sâu, đồng hành cùng doanh nghiệp từ quá trình lên chiến lược dữ liệu cho đến hoàn tất triển khai.

Bên cạnh cung cấp các giải pháp về dữ liệu, FPT giúp doanh nghiệp đi sâu giải quyết gốc rễ vấn đề bằng các chương trình đào tạo, củng cố năng lực phân tích và xử lý dữ liệu cho cán bộ nhân viên.

Chúng tôi tự hào là đối tác chiến lược của các nhà cung cấp ứng dụng công nghệ Data Driven hàng đầu thế giới như Dataiku, Palantir, Snowflake, AWS,… Nhờ vậy, FPT IS luôn cập nhật những công nghệ mới nhất và mang đến cho khách hàng những giải pháp về dữ liệu tiên tiến, hiệu quả.

Các bài viết liên quan:

Big Data là gì? Đặc trưng, ứng dụng công nghệ của Big Data
Học máy (Machine Learning) là gì? Cách hoạt động và ứng dụng

Trong thời đại số hóa, việc doanh nghiệp hiểu rõ “Master Data Management là gì?” cũng như ứng dụng, phát huy MDM giúp đảm bảo tính nhất quán và chính xác của dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh trong doanh nghiệp. Hy vọng với những thông tin trên, doanh nghiệp đã hiểu rõ hơn về MDM, nếu có nhu cầu tìm hiểu thêm về quản lý dữ liệu, vui lòng liên hệ với FPT IS để được hỗ trợ sớm nhất

Bài viết được tư vấn chuyên môn bởi chuyên gia Lê Khắc Đề – Giám đốc Trung tâm Nền tảng và phân tích dữ liệu, FPT IS