הצורך לנהל את הנתונים הארגוניים ההתפתחות המואצת של העסקים בעולם מוסיפה תהליכים וישומים חדשים לארגון, יוצרת רכישות ומיזוגים חדשים ומגבירה את העבודה עם ספקים וגופים חיצוניים שונים. ההתפתחות העיסקית המואצת מביאה לגידול עצום בכמות המידע הארגוני, שיכולה להפיל אפילו את החברות המנוהלות בצורה הטובה ביותר, שהיום אינן ערוכות להתמודד עם כמויות המידע בארגון ולהפיק ממנו ערך עיסקי.
לדוגמא, כאשר Airgas (חברת הפצה תעשייתית מפנסילבניה שהשלימה למעלה מ-300 רכישות ופועלת דרך 13 חברות-בת שונות ברחבי העולם) בנתה את העסק, היא חיפשה דרך לניהול התהליכים והזרימה של כל המידע החדש דרך תשתיות ה-IT שלה. אחד האתגרים המרכזיים שעלה היה שלכל יחידה עסקית בחברה, יש את הדרך שלה לעיצוב ותיאור המוצרים ומספרי החלקים. כלומר, כאשר לקוחות ניסו להזמין את אותו מוצר מחלקים שונים בעולם, הם נתקלו בתיאורים שאינם עקביים ובמספרים קטלוגיים שונים.
"יש לנו סוגים שונים של נתונים, והזדקקנו למאגר מידע איכותי אחד, שיאפשר לנו להופיע כחברה אחת ללקוח", כך אמר סטיב מקס, מנהל שיווק ה-e-business ב-Airgas.
לנהל נכון את המידע חברות למדו ש"לזרוק" נתונים למערכת אחת עדיין לא פותר את הבעיה העיקרית של הסדרת המידע, כך שתהיה גרסה אחידה של הנתונים. לאור זאת, חברות שואפות כעת ליצור קישור (אינטגרציה) בין הנתונים שביישומים השונים הפועלים לרוחב החברה, ולתת כלים בידי הארגון ואנשי ה-IT (פיתוח ותפעול) שיאפשרו מעבר מ"איים של מידע" למערך מידע אינטגרטיבי אחד באמצעות Data HUB. הרעיון התפתח למה שהאנליסטים מכנים Master data management (או MDM) מצד אחד, ו-MetaData Manager (או MM) מצד שני.
אבל מהו MDM, ומהו MM? האם מדובר מאגר נתונים אחוד? האם מדובר בטכנולוגיית מיזוג מידע? האם ניתן לנהל את "מידע העל" ממאגר ארגוני אחד? וכיצד משלבים Data HUB ארגוני עם מנוע חוקים?
"ידענו שהבעיה היא בנתונים, אבל לא ידענו כיצד לתקן זאת ולא היה לנו כוח האדם לעשות זאת," אמר מקס.
MDM, ניהול נתוני מפתח, הוא הדרך לאחד רכישות, לשפר ולשתף תהליכים ונתונים ראשיים, שהם המידע המגדיר את קיום החברה. בסקר שביצעה חברת TDWI דרך האינטרנט בשנה האחרונה, 83% מ-741 המגיבים גילו כי הארגונים שלהם סובלים כתוצאה מניהול נתונים כושל. רק כ-20% מהחברות הללו השקיעו בפתרונות MDM העומדים בפני עצמם, ואלו שהתחילו בדרך זו רואים כבר תוצאות מוחשיות. כדי להשיג נקודת מבט הרמונית על הנתונים, MDM דורש כי אסטרטגיית הניהול תיבנה לתוך תהליך זרימת הנתונים כך שלדוגמא מספר המוצר (SKU) במערכת אחת ייוצג באותה הדרך במערכות אחרות, או, שלקוח ספציפי יזוהה בין מערכת ה-CRM והמערכת החשבונאית כלקוח אחד ללא קשר אם הוא רשום כ-"אלי כהן" או כ-"אליהו כהן".
MM, ניהול "נתוני העל", הוא הדרך לנהל את שדות המידע השונים בלא קשר לערך או נתון עצמו. הארגון בונה Repository של שדות המידע במערכות ובישומים השונים, ומנהל ממקום מרכזי אחד את כל השדות: איזה ישום עושה בהם שימוש, מי מעדכן ומי רק שולף, מהי הנוסחה שמאחורי השדה, וכו'. המפה של "נתוני העל" שנוצרת נותנת לארגון כלי עבודה איכותי ואחיד, לדוגמא, במקרה של שינוי שדות מידע ביישום, על איזה מערכות נוספות יכול להשפיע השינוי, איזה יישום רק משתמש במידע לתצוגה בלבד, ואיזה גם מעדכן, וכו'.
הנתונים כנכס מרכזי של הארגון SAP מאחסן נתונים ראשיים בתוך פלטפורמת NetWeaver, אך ישנה תוכנית אופציונאלית שלקוח יכול לקנות, הנקראת SAP NetWeaver Master Data Management, המספקת דרך למשוך נתונים מתבניות מגוונות, כולל מ-XMLfeed, מבסיס הנתונים או מ-flat file. גישת ה-SAP מתחילה עם הגדרת מבנה הנתונים. לאחר מכן מתחיל הטיפול בנתונים (a de-duplication process) ואכלוס הנתונים העדכניים דרך שירותי Web ליישום שזקוק לו. SAP קוראת לזה יכולת התאגדות.
טיפול והכנה של המידע לפעולה הבטחת נתוני איכות אחידים היא היבט חשוב של אסטרטגיית ה-MDM. אפשר לשלוף נתונים מהמאגר, להשוות אותם ולהפיץ אותם, אבל אם זה לא המידע הנכון, מתחיל להיווצר עודף של מידע מיותר במערכת. אינפורמטיקה פועלת ישירות במישור זה.
אינפורמטיקה מאפשרת לנהל את "מידע העל" הארגוני, וליצור חוקי מידע. "יש כל כך הרבה מידע הנכנס לארגונים בכל יום ואתה צריך דרך שתהפוך אותו לשמיש ובעל ערך לחברה," כך אמרה קרן הסו, מנהלת שיווק מוצרים ראשית באינפורמטיקה. "איכות קשורה ב-MDM, וב-MM, ומוצרי אינפורמטיקה מספקים את החוקים והכלים סביב המידע, על-מנת לאפשר למשתמשים בעסק לנהל את הנתונים באופן האיכותי והיעיל ביותר. "כאשר ארגון מפעיל את חוקי וכלי ניהול המידע "ומידע העל", מצבו משתפר מאוד והוא יכול לעשות שימוש איכותי במידע בתהליך קבלת ההחלטות העיסקיות" הוסיפה קרן הסו.
מספר גדל של ארגונים מבינים כי היתרונות של שימוש ב-MDM וב-MM נמדדות על-ידי תחושת הביטחון שמגיעה מאנשי העסקים היודעים שהם מקבלים החלטות המבוססות על נתונים בעלי ערך.
