How can you balance technical and business requirements as an MDM professional?

Understand first that Data is a business Asset - technology/ solution etc need to drive to that. With that in mind , Mdm needs to owned by the business - Unfortunately given that so Much starts revolving around the tool and implementation- the business owner steps aside , is overwhelmed, sidelined for long, becomes passive participant, take your pick - is where MDM start going astray. The implementation has to reflect the business process need and not vice versa. Make the org alignment properly - and systems will follow.

Before deploying an MDM solution, assess your organization's needs. Identify drivers like compliance, data quality, and efficiency, and the expected gains such as improved decision-making and operational savings. Understand users like data stewards, IT, and executives—how they use master data and their expectations. Align your MDM strategy with the company's goals, focusing on pain points like data consistency and process streamlining. Set clear objectives and KPIs to measure the MDM's success and ensure it supports business growth. Engage with stakeholders to capture their needs and ensure the MDM solution delivers tangible benefits.

É muito comum, empresas procurarem MDM como uma solução sem compreender explicitamente as dores e problemas de negócio a resolver. E compreender, significa aprofundar a ponto de conseguir decompor os problemas em conquistas e indicadores tangíveis e do tamanho que possam ser materializados em uma solução.

Involving stakeholders is vital for MDM success. Engage them early and continuously, from planning to maintenance. Communicate often, seeking their feedback, and resolving their concerns. Define clear roles, like data ownership and approval, ensuring the MDM meets needs and gains support.

Além do engajamento das partes interessadas, é crucial discutir a importância da governança de dados no MDM. Estabelecer políticas claras e procedimentos de governança ajuda a manter a qualidade, a segurança e a integridade dos dados mestres ao longo do tempo

For effective MDM, set clear standards for data quality and governance. Establish what qualifies as master data, its structure, and classification. Define its sources, validation, integration, security, and auditing processes. Document and enforce these rules with policies and regularly update them to stay current with business changes.

É importante criar padrões de dados mestre que não sejam apenas rígidos e bem definidos, mas também flexíveis e escaláveis. Isso permitirá que a organização se adapte rapidamente a mudanças no ambiente de negócios ou em suas necessidades de dados.

Algumas perspectivas sobre ferramentas: IA/ML Podem ser usados para automatizar processos de limpeza, validação e enriquecimento de dados. Por exemplo, algoritmos podem identificar e corrigir erros, inconsistências ou duplicatas em dados mestre. IA pode ajudar na classificação e categorização de dados mestre, aprendendo com padrões e exemplos passados para aplicar categorias corretas a novos conjuntos de dados. Algoritmos de ML são excelentes em detectar anomalias, para manter a integridade dos dados mestre. Eles podem identificar padrões anormais ou atividades suspeitas que podem indicar problemas nos dados ou tentativas de violação de segurança.

Utilizando análise preditiva, as organizações podem antecipar futuras tendências e necessidades de dados mestre, permitindo um planejamento mais proativo. Algoritmos podem sugerir ações para melhorar a qualidade dos dados mestre ou para alinhar a gestão de dados com as estratégias de negócios.