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企业主数据管理项目(MDM)建设的十大秘诀
The following article is from 御数坊 Author 杨科学翻译
01 引言
通过各种电子终端向客户提供即时、精准的信息,增加了销售收入; 在后续的决策支持系统实施过程中,降低了开发成本; 在关系型数据管理中节约了成本; 在新开发业务流程应用软件时,减少了开发周期; 减少了合规性成本和风险; 可以开发出更加灵活、可重用的和可审计的各类报表; 降低对IT资源的依赖性; 降低安全风险。 02 实践出真知
平均每个主数据管理(MDM)项目需要8个人的项目团队,大约花费6个月时间才能实施完成;平均每个项目团队的人员构成如下:业务人员占25%、IT员工占40%,另外还有35%属于外部集成商或咨询顾问人员。 在已实施主数据项目的企业当中,其中三分之一的企业已经经历了两个或两个以上主数据管理(MDM)项目。 每个主数据管理(MDM)项目的平均维护成本约占项目初始成本的20%。 在已完成主数据管理(MDM)实施的企业当中,其中8%的企业提到了建立数据治理体系的重要性。 在已完成主数据管理(MDM)实施或正在实施的企业当中,40%的企业已经制定计划进行实施效果评审工作。 03 实施诀窍和关键成功因素
组建一个跨职能域的项目团队,项目团队成员应包括业务部门领导代表、部门员工(包括相关数据的使用者和产生者)、财务代表、IT代表。 “速赢”项目应该按照大型投资项目的方式进行管理,应该识别出所有的成本、收益、项目期限、任务依赖关系和可能的各种风险,并加以文档化。 在项目实施过程中,应该在项目组内鼓励坦诚、开放性的交流讨论,以便尽早发现潜在的负面影响和可预期的项目问题。 对项目产出物应大胆地持怀疑态度,其目的是能够产生一个经得起公司高管层质疑、推敲、评估和调查的“速赢”项目案例,只有这样,主数据管理(MDM)项目才能得到公司高管层的最终审批和必要的资金支持。
公司高管层至少可以确保主数据管理(MDM)项目不会被下放到另一个IT项目上,保证本项目不会被敌对的利益相关者人为地降低其重要性。 公司高管层的支持几乎是其它所有项目成功要素的基础。例如,公司高管层的支持是项目获得资金支持的必要条件。公司高管的积极主动参与,将有助于产生成功可信的“速赢”项目案例,并确保项目实实在在由业务驱动。 公司高管层在主数据管理(MDM)项目中的所有者身份,将对整个项目提供非常宝贵的监督作用,有助于确保本项目聚焦于所有业务流程,而不仅仅只是技术实现。
至少应该让公司高管层知晓主数据管理(MDM)项目的基本情况,可以通过邀请公司高管参与项目的定期评审工作,使之了解到本项目负责提升的财务、生产、物流和销售等业务数据,正是其管辖职能部门的核心业务数据,使其认识到他本人其实也是本项目的利益攸关者,从而成为本项目的积极参与者和支持者。 主数据管理(MDM)项目应该建立持续性的项目内部审查、沟通和定期会议机制。项目团队成员应首先如期完成每周安排的工作任务,再通过定期周例会的形式在项目团队内部对项目成果进行深入的项目内部审查,而对于一些高优先级或进度滞后工作任务,可能需要逐日审查。由于项目团队的一些成员,本身是IT部门和业务部门派驻的代表,他们需要定期(每周或每日)向本部门负责人汇报项目的进度、需求和要求,甚至需要定期(每周或双周)向负责本业务条线的公司高管(VP级别或CXO级别)汇报项目的相关情况。此外,项目经理也至少需要每周一次向各业务部门负责人、负责该项目的公司高管简要汇报项目的相关情况。 对于由项目经理、业务部门和IT项目代表组成的项目团队,建立面向公司高管的项目审查机制,能够确保每个负责主数据管理项目的公司高管可以从两个不同渠道获得本项目的进展情况信息和其它最新消息,这又反过来为公司高管提供了必要的检查和制衡手段,从而增强了项目信息的准确性和透明度,增进了公司高管对主数据管理项目的信心。
应务必确保能够深入理解主数据管理中心数据模型,理解数据模型是如何整合企业的内外部系统以及各种数据源。 不要偏信于供应商天花乱坠的宣传炒作,每个供应商都定义了他们自己的概念,这些概念自然也会支持他们自身产品集的优势,而忽略他们的缺点。因此,企业主数据管理(MDM)项目团队应将相同的指导原则运用于整个项目的供应商、服务商以及产品的选型:从“速赢”项目开始、由业务驱动以及进行全面详细的规划。 选择一个经验丰富的系统集成商或咨询公司作为自己和技术产品供应商之间的中间调解员。根据调研反馈结果,在实施主数据管理(MDM)项目的企业中,有超过2/3的企业都对他们的中间服务提供商的表现感到满意。
数据质量非常重要,应该将数据质量作为项目成功的关键因素; 不要低估达到预期合格数据质量的难度,因为这可能会花费大量的时间和项目资源;
6、聚焦业务流程
7、详细周密的项目计划
我也希望我能够花费更多的时间和精力来做计划呀。
——无名氏
8、精确审慎的项目预算
9、加强培训和宣传力度
10、测试、测试、再测试
04 结论
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2、拒绝“盲人摸象”,数据分类分级方法论与实战总结3、企业大数据平台数据仓库架构建设思路
4、数据中台建设方案(PPT)
5、企业数据质量管理的核心要素和技术路线(PPT)6、企业级数据治理解决方案(PPT)7
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数据学堂