Le organizzazioni cercano sempre metodi per aumentare le entrate, ridurre i costi e migliorare l’efficienza. Per semplificare la gestione dei dati, le aziende adottano una strategia di master data management (MDM) per fornire una visione unica e coerente dei dati aziendali in tutta l’organizzazione.
L’MDM elimina i dati duplicati, contraddittori ed eterogenei per migliorare il reporting e la business intelligence.
La gestione dei dati di riferimento è un problema significativo che molte organizzazioni ignorano. È necessario gestire strategicamente i valori di ricerca, il codice di riferimento, le tabelle di codice e le gerarchie di riferimento per massimizzare l’utilità dei dati di riferimento.
Le tabelle di ricerca che forniscono agli utenti valori coerenti quando inseriscono dati come date, nazioni, sesso o settore in un database o in un’applicazione possono sembrare semplici, ma la gestione di queste informazioni in un’azienda di grandi dimensioni può essere sorprendentemente complicata.
Questo blog spiega la gestione dei dati di riferimento, la sua importanza e le cose che le aziende dovrebbero sapere di più.
Che cos’è la gestione dei dati di riferimento?
La gestione dei dati di riferimento (RDM) consente di mantenere coerenti, accurati e aggiornati i dati di riferimento di un’organizzazione. Più processi o sistemi aziendali utilizzano i dati di riferimento come punto di riferimento.
Di solito non è transazionale e cambia solo a volte. Alcuni esempi di dati di riferimento sono i codici e le descrizioni dei diversi tipi di prodotti, i codici per classificare i clienti e i codici delle valute.
Una RDM efficace implica la creazione di processi e sistemi per la creazione, la convalida, l’archiviazione e la distribuzione dei dati di riferimento e la garanzia che siano gli stessi in tutti i sistemi e le applicazioni.
La RDM è importante perché contribuisce a garantire che i processi aziendali siano onesti e affidabili. Può anche contribuire a ridurre gli errori e a migliorare l’efficienza.
Importanza della gestione dei dati di riferimento
Prima che esistessero soluzioni commerciali per la gestione dei dati di riferimento (RDM), le organizzazioni costruivano le loro soluzioni utilizzando software di gestione dei dati esistenti come RDBMS, fogli di calcolo, software per i flussi di lavoro (gestione dei processi aziendali, o BPM) e altri strumenti.
Nella maggior parte dei casi, questi sistemi necessitavano di una maggiore gestione delle modifiche, di controlli di audit e di sicurezza/permessi a livello granulare. Di conseguenza, queste vecchie soluzioni stanno diventando un rischio più significativo per la conformità.
Poiché i dati di riferimento sono utilizzati per guidare i processi aziendali chiave e la logica applicativa, gli errori nei dati di riferimento possono avere un effetto vasto e moltiplicato su un’azienda.
Disallineamenti nei dati di riferimento:
- Impatto sulla qualità dei dati;
- Influenzare l’integrità dei rapporti di BI;
- Queste sono anche cause comuni di fallimento dell’integrazione delle applicazioni.
Le aziende non costruiscono più i propri sistemi CRM, ERP o MDM. Ora le aziende iniziano anche ad acquistare soluzioni RDM o RDG commerciali che possono essere facilmente personalizzate o configurate e che godono del pieno supporto di un importante fornitore di software.
La strategia di gestione dei dati di riferimento aziendali è complessa. Gli utenti aziendali possono controllare la complicata durata dei set di dati di riferimento automatizzando la gestione dei dati di riferimento con AI e ML. Integrare, gestire e distribuire i dati di riferimento è facile con un sistema basato sul cloud.
Nei servizi finanziari e sanitari, la gestione dei dati di riferimento è fondamentale per fornire servizi di alta qualità e soddisfare i requisiti normativi.
- Servizi finanziari: L’aumento delle normative a livello mondiale sta facendo capire agli istituti finanziari l’importanza di una strategia sui dati. Alcuni dei problemi più comuni che le istituzioni finanziarie incontrano con i dati di riferimento sono:
- Le classi di attività si moltiplicano in modo esponenziale
- Investimenti
- I master della sicurezza devono essere gestiti.
- I front-office e i mid-office utilizzano CUSIP, ISIN, SEDOL e identità interne.
Le società di servizi finanziari centralizzano i codici dei dati di riferimento con la gestione dei dati di riferimento. Le grandi banche internazionali possono riconciliare i set di codifica nazionali.
Le aziende di servizi finanziari possono far fluire senza problemi dati puliti, aggregati e corretti in tutta l’azienda gestendo in modo intelligente i dati di riferimento:
- Razionalizzare la catena del valore
- Gestire il rischio in modo efficiente
- Rendere i clienti più felici
- Sostenere una buona gestione aziendale
- Assistenza sanitaria: Le organizzazioni sanitarie devono tenere traccia di molti tipi diversi di informazioni per aiutare pazienti, medici, ospedali, fornitori, compagnie assicurative e altri. Le organizzazioni sanitarie utilizzano codici standard del settore come ICD-9, ICD-10, Snomed, LOINC, RxNorm, DRG e piano dei conti, oltre a specializzazioni dei fornitori, descrizioni delle diagnosi e termini medici, in modo che tutti possano capirsi e parlare tra loro.
La standardizzazione dei dati di riferimento aiuta le organizzazioni sanitarie a fornire ai pazienti un’assistenza di alta qualità e garantisce la correttezza della fatturazione e dei pagamenti. Una migliore gestione dei dati di riferimento aiuta gli ospedali a migliorare l’elaborazione delle richieste di rimborso:
- Migliorare l’esperienza dei pazienti
- Per garantire il miglior risarcimento possibile, documentare completamente l’intento clinico.
- Semplificare la stesura dei rapporti per gli studi e le sperimentazioni cliniche
- Risparmiare denaro e tempo, ridurre le spese operative.
Conclusione
La gestione dei dati di riferimento può rendere i vostri dati più coerenti. Tenendo traccia di tutte le versioni dei dati di riferimento e collegandoli con tabelle di corrispondenza, le aziende possono garantire che il loro significato sia coerente nel tempo e tra diversi standard.
Grazie a questa coerenza, le organizzazioni potranno contare su una buona qualità dei dati e su piccoli errori che, nel tempo, potrebbero diventare costosi.
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