您的企业需要确保您的用户和系统对您的客户数据有一个全面，可信，统一的视图。 Cloud Pak for Data as a Service 提供了平台和工具，用于通过跨域连接数据并在交互式仪表板中显示该数据来创建客户的统一视图。
观看此视频以查看用于在 Cloud Pak for Data中实现解决方案的数据光纤网用例。
此视频提供了一种可视方法来学习本文档中的概念和任务。
挑戰
要提供可信且统一的客户数据视图，组织需要应对以下挑战:
连接客户数据的关键来源
组织需要在分析时连接到客户数据的关键来源，而不是重复收集数据。
打破孤岛
组织需要将不同的数据整合到单一的集成客户视图中。
创建完整的客户概要文件
团队需要大规模快速构建客户的准确视图，以优化自助服务流程和数据管理。
使数据可供用户使用
数据工程师需要能够将客户数据发布到单个目录中，在该目录中，需要使用该数据的所有用户都具有对该数据的自助服务访问权。
您可以通过在 Cloud Pak for Data as a Service上使用数据结构实现可信且统一的客户数据视图来解决这些挑战。
示例: Golden Bank 的挑战
关注金银行的故事，该银行正在开展一项旨在降低抵押贷款利率的活动。 在向客户提供抵押贷款之前，银行需要将客户数据与信用评分数据相结合的综合视图来查看完整的情况。
进程
要实施 Master Data Management 用例，您的组织可以遵循以下过程:
Cloud Pak for Data as a Service中的IBM Match 360和IBM Knowledge Catalog服务提供了企业实施Master Data Management解决方案所需的所有工具和流程。
1. 配置客户的统一视图
在此过程的第一步中，数据工程师可以通过组合来自不同来源的数据，生成和优化数据模型以及将数据映射到数据模型来配置客户的统一视图。
| 您可以使用的内容 | 可以执行的操作 | 最佳使用时间 |
|---|---|---|
| IBM Match 360 | 通过 IBM Match 360中的配置工具，数据工程师可以从企业中的不同系统收集客户数据，并查看自动生成的可定制数据模型，而无需手动映射数以千计的属性。 将数据装入 IBM Match 360后，数据工程师可以运行匹配算法来创建丰富的主数据实体。 |
您希望使用智能匹配算法，可以对其进行调整和训练，以建立单一，可信，整合的数据视图。 |
| Data Virtualization | 作为一个数据源查询多个数据源。 数据工程师可以创建虚拟数据表，对来自各种关系数据源的数据进行组合、连接或过滤。数据工程师可以在 " " 中将合并后的数据作为数据资产提供给 "IBM Knowledge Catalog。 例如，您可以使用组合数据来订阅仪表板， Notebook 和流，以便可以探索数据。 |
您需要组合来自多个源的数据以生成视图。 您需要使组合数据作为目录中的数据资产可用。 |
示例: 配置 Golden Bank 的客户合并视图
金库银行的数据工程师将来自整个企业不同系统的客户数据以及外部数据与信用评分数据相结合，以解析实体并创建客户的综合视图。 工程师设置并向主数据添加资产，映射数据资产属性，发布数据模型，并运行匹配算法来准备要探索的数据。
2. 浏览客户的整合视图
数据分析人员和其他业务用户探索匹配的数据。
| 您可以使用的内容 | 可以执行的操作 | 最佳使用时间 |
|---|---|---|
| 主数据浏览器 | 通过 IBM Match 360中的主数据资源管理器，用户和系统可以搜索，查看和分析主数据实体。 用户可以在期望使用主数据的空间中直接发现主数据。 |
用户和系统需要数据的总视图。 用户和系统需要搜索，查看和分析主数据实体。 您希望使用 API 将业务应用程序连接到可信主数据。 |
示例: 探索 Golden Bank 的客户综合视图
在 Golden Bank 数据工程师通过将 cusomer 数据与信用评分数据相结合，配置了客户的统一视图后，数据分析人员将在 IBM Match 360 中分析，探索和验证结果，以确定并选择最佳合格客户作为市场营销活动商品的目标。
Master Data Management 教程
| 教程 | 描述 | 教程的专业知识 |
|---|---|---|
| 配置 360 度视图 | 设置，映射和建模数据以创建客户的统一视图。 | 使用 Match 360 拖放界面来配置合并视图。 |
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