엔터프라이즈에서는 사용자 및 시스템에 고객 데이터에 대한 전체적이고 신뢰할 수 있는 통합 보기가 있는지 확인해야 합니다. Cloud Pak for Data as a Service 는 도메인 간에 데이터를 연결하고 해당 데이터를 대화식 대시보드에 표시하여 고객의 통합된 보기를 작성하기 위한 플랫폼 및 도구를 제공합니다.
Cloud Pak for Data에서 솔루션을 구현하기 위한 데이터 패브릭 유스 케이스를 보려면 이 비디오를 보십시오.
이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.
해결 과제
고객 데이터에 대한 신뢰할 수 있고 통합된 보기를 제공하기 위해 조직은 다음과 같은 과제를 해결해야 합니다.
고객 데이터의 주요 소스 연결
데이터를 반복적으로 수집하는 대신 조직은 분석 시 고객 데이터의 주요 소스에 연결해야 합니다.
사일로를 해체
조직은 서로 다른 데이터를 하나의 통합된 고객 보기로 통합해야 합니다.
완전한 고객 프로파일 작성
팀은 셀프 서비스 프로세스 및 데이터 스튜워드십을 최적화하기 위해 규모에 맞게 신속하게 고객의 정확한 보기를 빌드해야 합니다.
사용자가 데이터를 사용할 수 있도록 설정
데이터 엔지니어는 데이터를 이용해야 하는 모든 사용자가 셀프 서비스 액세스 권한을 갖는 단일 카탈로그에 고객 데이터를 공개할 수 있어야 합니다.
Cloud Pak for Data as a Service에서 데이터 패브릭으로 고객 데이터의 신뢰할 수 있고 통합된 보기를 구현하여 이러한 과제를 해결할 수 있습니다.
예: Golden Bank의 과제
낮은 모기지 금리를 제공하기 위한 캠페인을 벌이고 있는 골든 은행의 이야기를 따라가 보세요. 은행은 고객에게 모기지를 제공하기 전에 전체 그림을 보기 위해 신용 점수 데이터와 결합된 고객 데이터의 통합 보기가 필요합니다.
프로세스
Master Data Management 유스 케이스를 구현하기 위해 조직은 다음 프로세스를 따를 수 있습니다.
Cloud Pak for Data as a Service IBM Match 360 및 IBM Knowledge Catalog 서비스는 조직이 Master Data Management 솔루션을 구현하는 데 필요한 모든 도구와 프로세스를 제공합니다.
1. 고객의 통합 보기 구성
프로세스의 이 첫 번째 단계에서 데이터 엔지니어는 서로 다른 소스의 데이터를 결합하고, 데이터 모델을 생성 및 세분화하고, 데이터를 데이터 모델에 맵핑하여 고객의 통합 보기를 구성할 수 있습니다.
| 사용할 수 있는 항목 | 수행할 수 있는 작업 | 다음 경우에 사용 |
|---|---|---|
| IBM Match 360 | IBM Match 360의 구성 도구를 사용하여 데이터 엔지니어는 엔터프라이즈의 여러 시스템에서 고객 데이터를 수집하고 수천 개의 속성을 수동으로 맵핑하지 않고 자동으로 생성된 사용자 정의 가능한 데이터 모델을 볼 수 있습니다. 데이터가 IBM Match 360에 로드된 후 데이터 엔지니어는 일치 알고리즘을 실행하여 강화된 마스터 데이터 엔티티를 작성할 수 있습니다. |
데이터의 신뢰할 수 있는 통합된 단일 보기를 설정하기 위해 조정하고 훈련할 수 있는 지능형 일치 알고리즘을 사용하려고 합니다. |
| Data Virtualization | 여러 데이터 소스를 하나로 조회합니다. 데이터 엔지니어는 다양한 관계형 데이터 소스의 데이터를 결합, 조인 또는 필터링할 수 있는 가상 데이터 테이블을 만들 수 있습니다. ' ' 그런 다음 데이터 엔지니어는 결합된 결과 데이터를 IBM Knowledge Catalog 데이터 자산으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 탐색할 수 있도록 결합된 데이터를 사용하여 대시보드, 노트북 및 플로우를 피드할 수 있습니다. |
보기를 생성하려면 여러 소스의 데이터를 결합해야 합니다. 결합된 데이터를 카탈로그의 데이터 자산으로 사용할 수 있도록 해야 합니다. |
예: 고객에 대한 Golden Bank의 통합된 보기 구성
골든 은행의 데이터 엔지니어는 엔티티를 분석하고 고객의 통합된 보기를 작성하기 위해 외부 데이터뿐만 아니라 엔터프라이즈 전체에 있는 여러 시스템의 고객 데이터를 신용평점 데이터와 결합합니다. 엔지니어는 자산을 설정하여 마스터 데이터에 추가하고 데이터 자산 속성을 맵핑하며 데이터 모델을 공개하고 일치 알고리즘을 실행하여 탐색할 데이터를 준비합니다.
2. 고객의 통합 보기 탐색
데이터 분석가 및 기타 비즈니스 사용자는 일치하는 데이터를 탐색합니다.
| 사용할 수 있는 항목 | 수행할 수 있는 작업 | 다음 경우에 사용 |
|---|---|---|
| 마스터 데이터 탐색기 | IBM Match 360의 마스터 데이터 탐색기를 사용하여 사용자 및 시스템은 마스터 데이터 엔티티를 검색하고, 보고, 분석합니다. 사용자는 마스터 데이터를 이용할 것으로 예상되는 공간에서 직접 마스터 데이터를 검색할 수 있습니다. |
사용자 및 시스템에는 데이터의 전체 보기가 필요합니다. 사용자 및 시스템은 마스터 데이터 엔티티를 검색, 보기 및 분석해야 합니다. API를 사용하여 비즈니스 애플리케이션을 신뢰할 수 있는 마스터 데이터에 연결하려고 합니다. |
예: 고객에 대한 Golden Bank의 통합된 뷰 탐색
골든 은행 데이터 엔지니어가 고객 데이터를 신용 점수 데이터와 결합하여 고객의 통합 보기를 구성한 후, 데이터 분석가는 IBM Match 360 의 결과를 분석, 탐색 및 유효성 검증하여 마케팅 캠페인 오퍼의 대상이 되는 최상의 고객을 식별하고 선택합니다.
Master Data Management 학습서
| Tutorial | 설명 | 학습서에 대한 전문 지식 |
|---|---|---|
| 360도 뷰 구성 | 고객의 통합 보기를 작성하기 위해 데이터를 설정, 맵핑 및 모델링합니다. | Match 360 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 통합 보기를 구성하십시오. |
자세한 정보
상위 주제: 유스 케이스