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정의
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- 자주 변하지 않고 자료처리 운용에 기본 자료로 제공되는 자료의 집합으로 여러시스템에서 공통적으로 사용되는 정보
- 비즈니스 트랜잭션의 표준 데이터 정보인 Master Data를 분산된 시스템들로부터 통합 및 공유하여 하나의 뷰를 제공하는 관리 방법
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등장배경
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- 데이터 관리 비효율 : 표준 프로세스 및 분류체계 부재, 정보의 품질 유지 난항
- 데이터 무결성 위협 : 정보 변경절차의 표준 절차 부재로 데이터 신뢰성 저하
- 데이터 관점 기준 부재 : 동일 정보에 대한 각 이해 관계자의 정보해석 관점 차이
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구조
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- 마스터 데이터 : 기업의 핵심자산으로 공유되며 비즈니스 특성을 규정
- 트랜잭션 데이터 : 기업의 모든 활동 시에 발생하는 데이터
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주요기능
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- 데이터 통합 : 기업의 공통 데이터 통합 및 사용의 일관성 제공
- 품질유지 : 마스터 데이터를 관리하기 위한 프로세스 협업 지원
- 데이터 품질 : DQMS 및 Metadata 시스템과 연계되어 MDM 품질 확보
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추진절차
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- 분산관리 : 마스터 데이터는 MDC(Client) 에 중앙은 매핑 정보만 유지
- 집중관리 : 마스터 데이터는 MDS(Server) 에 관리하고 변경 시 MDC 배포
- 혼합관리 : 마스터 데이터는 MDS 관리, 일부 속성만 MDC 개별관리
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장점
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- MDM은 데이터 통합 비용을 줄이고 데이터 품질을 향상 시킴. 단, 중앙집중적인 MDM 관리 시에 트랜잭션 분배 기능 및 성능 보장을 필요
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구성요소
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- Repository : 조직 내 흩어져 있는 기준정보(Master Data)의 통합 및 공유를 위한 정보저장소
- 데이터체계관리 : 기준정보의 속성/코드/분류에 대한 체계 및 변경 이력 관리
- 프로세스 관리 : 기준정보 접근 및 권한 프로세스 관리
- EAI : MDM과 Legacy 의 이기종간 필요 정보 소통으로 관리 효율성 향상
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구축전략
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- Harmonization : Master Data 의 중복 제거 전략
- Standardization : 기준정보의 일관성(일치성)확보 전략(표준화)
- Organization : 기준정보의 정합성보장/유지보수/통제를 위한 효율적 조직 구성(역할, 책임) 전략
- Maintenance Process : 전사 비즈니스 프로세스를 고려한 기준정보 유지보수 프로세스 설계전략
- Technology : MDM 적용환경을 고려한 데이터 품질 확보 전략
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도입효과
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- 데이터 품질향상 : 전사 경영 정보 활용을 위한 통합되고 일관된 고품질 표준 데이터 확보
- 데이터 중복방지 : 단일 코드 부여, 속성 및 Value의 표준화를 통한 유일 데이터 관리
- 의사소통 원활 : 각 부서별 동일 기준정보(Master Data)사용으로 동일 관점을 가짐으로써 원활한 의사소통 가능
- 데이터관리 비용 축소 : 중앙 통제(읽기/쓰기)되어 생성/수정된 동일 기준정보를 여러 시스템에 배포하여 활용하므로 관리/분석 비용 감소
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