Master Data - hay Dữ Liệu Chủ - là một kiểu dữ liệu rất quan trọng đối với nhiều doanh nghiệp. Bởi nhu cầu sử dụng dữ liệu trong công việc ngày một tăng, nhiều công ty đã quan tâm hơn đến các dự án Quản Lý Dữ Liệu Chủ, cũng như Dữ Liệu Chủ nói chung.

Trong bài viết trước đó, 200Lab Blog đã cung cấp cho bạn các thông tin hữu ích về Master Data Management. Vậy thì ngay sau đây, hãy cũng tìm hiểu chuyên sâu hơn về Master Data và sự khác biệt của Dữ Liệu Chủ với các loại Data phổ biến khác nhé.

Master Data Management là gì? Tìm hiểu Quản Lý Dữ Liệu Chủ

Master Data Management là gì? Vì sao Quản Lý Dữ Liệu Chủ lại quan trọng đối với doanh nghiệp? Cùng tìm hiểu về Master Data Management nhé!

200Lab BlogKieu Hoa

Master data là gì? Các định nghĩa Dữ Liệu Chủ

Giải thích một cách đơn giản, Master data là tập hợp các định danh thống nhất và các thuộc tính mở rộng. Nó mô tả các thực thể cốt lõi của doanh nghiệp bao gồm khách hàng,....

Trên thực tế, có đến 3 định nghĩa phổ biến về Master Data:

1. Định nghĩa Dữ Liệu Chủ theo Gartner

Master data là tập hợp các định danh thống nhất và các thuộc tính mở rộng. Nó mô tả các thực thể cốt lõi của doanh nghiệp bao gồm khách hàng, nhà cung cấp, đơn vị kinh doanh, sơ đồ tài khoản,…

2. Định nghĩa Master Data theo Philip Russom

Master data là các định nghĩa nhất quán trong toàn bộ doanh nghiệp, tổ chức (khách hàng, sản phẩm,…). Các dữ liệu về các thực thể này được quản lý trên một hệ thống công nghệ thông tin tổng thể của doanh nghiệp, thậm chí có thể vượt ngoài phạm vi doanh nghiệp.

3. Định nghĩa Master Data theo Technopedia

Một mô tả rõ ràng về master data gồm dữ liệu thông tin khách hàng, hàng hóa,… Loại dữ liệu này được coi là dữ liệu chính, khác với các dữ liệu của giao dịch.

Các dữ liệu chính được sử dụng liên tục và nhất quán trong các giao dịch liên quan trên toàn hệ thống. Và dựa vào các thông tin này để phân tích hành vi khách hàng, thiết lập danh bạ hoặc tiến hành nghiên cứu ở tầm cao.

Nói tóm lại, Master data là các danh mục giúp nhất quán các thông tin, đồng thời tập hợp các dữ liệu cốt lõi cần thiết để điều hành hoạt động trong một doanh nghiệp, công ty hoặc tổ chức.

Ví dụ: Tên sản phẩm, danh mục khách hàng, nguyên liệu thô được sử dụng sản xuất, vị trí kho,...

Nhìn chung, dữ liệu do các doanh nghiệp thu thập thuộc một trong ba loại sau:

• Dữ liệu giao dịch: là dữ liệu được tạo bởi các ứng dụng khác nhau khi đang chạy hoặc hỗ trợ các quy trình kinh doanh hàng ngày.
• Dữ liệu phân tích: như tên gọi, được hình thành thông qua các phép tính hoặc phân tích chạy trên dữ liệu giao dịch.
• Dữ liệu chính: đại diện cho các đối tượng kinh doanh, quan trọng mà trên đó các giao dịch được cho biết được thực hiện, cũng tính đến các thông số mà phân tích dữ liệu được thực hiện.

Các thành phần chính của Master Data

Master Data bao gồm nhiều thành phần, cụ thể là:

• Các bên: gồm có cá nhân và tổ chức. Ngoài ra còn có người hướng dẫn, người mua, nhà cung cấp, khách hàng, nhà cung cấp và nhân viên.
• Sản phẩm: hàng hóa mua bán giữa các bên.
• Cấu trúc tài chính: tài sản, tài khoản, tài liệu,...
• Vị trí: lãnh thổ bán hàng, chi nhánh, địa điểm văn phòng,...

Vì sao Master Data lại quan trọng đối với doanh nghiệp?

Master data rất cần thiết bởi một số quy trình kinh doanh cũng như hệ thống CNTT của các doanh nghiệp. Vì vậy, việc chuẩn hóa các định dạng dữ liệu chủ, đồng bộ hóa các giá trị và quản lý dữ liệu đúng cách là cách để mang lại sự tích hợp thành công vào hệ thống doanh nghiệp.

Master data về bản chất không mang tính giao dịch. Chúng thường được nhóm thành tập dữ liệu bản ghi chính, có thể bao gồm “dữ liệu tham chiếu” được liên kết với nó.

Tuy nhiên, điều quan trọng là phải tách dữ liệu chính khỏi dữ liệu tham chiếu. Dữ liệu tham chiếu được liên kết giống như một đoạn dữ liệu được gắn thẻ, giống như mã zip trong địa chỉ chi nhánh văn phòng trong tập dữ liệu bản ghi chính của khách hàng.

Transaction Data là gì? Định nghĩa Dữ Liệu Giao Dịch

Transaction Data là thông tin được thu thập từ các giao dịch. Nó ghi lại thời gian của các giao dịch, địa điểm diễn ra, các mặt hàng đã mua, phương thức thanh toán, chiết khấu nếu có,... Dữ liệu giao dịch thường được thu thập tại điểm bán hàng.

Nói cách khác, dữ liệu giao dịch là dữ liệu được tạo ra bởi các ứng dụng khác nhau hỗ trợ các quy trình mua và bán hàng ngày của doanh nghiệp. Tồn tại một web lớn và phức tạp gồm các máy chủ điểm bán hàng, phần mềm bảo mật, ATM và cổng thanh toán, bắt nguồn từ mọi thiết bị có thể được sử dụng để hoàn tất giao dịch tài chính.

Ngoài ra, Transaction Data là dạng dữ liệu phụ thuộc vào Master Data. Không thể có bất kỳ Transaction Data nào nếu không có Master Data. Vậy nên, Transaction Data thường được đổi mới và thay thế.

Ví dụ: Khi bạn mua một món hàng, dữ liệu về giá cả, khuyến mãi, phương thức thanh toán là Transaction data bởi vì loại dữ liệu này thường xuyên thay đổi. Vì thế giá của mặt hàng A là $5 ngày hôm nay, nhưng có thể là $8 vào ngày mai.

Ví dụ: Khi bạn cần chứng từ điện tử, chứng từ sẽ có mã số riêng.

Với số lượng điểm tiếp xúc tuyệt đối, dữ liệu kết quả thường khó đọc hoặc chứa các phần bổ sung không cần thiết như chữ cái, ký hiệu hoặc số. Việc nắm bắt rõ ràng dữ liệu giao dịch sẽ hữu ích cho việc chạy phân tích, ngăn chặn các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng tốn kém hoặc theo dõi các dữ kiện trong các khiếu nại gian lận.

Phân biệt Master Data và Transaction Data

Cả Master Data và Transaction Data đều có thuộc tính duy nhất. Dữ liệu của Master là dữ liệu tĩnh trong khi dữ liệu giao dịch là dữ liệu động. Quản lý dữ liệu chủ và dữ liệu giao dịch rất quan trọng đối với các tổ chức hiện đại, phức tạp.

Sự khác biệt chủ yếu giữa Master data và Transaction data chính là: Master data là dữ liệu đại diện cho người, địa điểm hoặc những thứ có liên quan đến một tổ chức/ doanh nghiệp. Trong khi đó, Transaction data là dữ liệu được sử dụng bởi Master data. Cả Master data và Transaction data đều có thuộc tính riêng biệt. Master data là dữ liệu dạng tĩnh (static data), còn Transaction data là dữ liệu động (dynamic data). Sự khác biệt giữa hai loại dữ liệu này được  tóm gọn lại theo bảng bên dưới:

Kiến thức tổng quát về các dạng dữ liệu phổ biến đóng một vai trò không thể thiếu trong việc thu thập và phân tích thông tin. Kỹ năng này giúp đảm bảo rằng dữ liệu bạn thu thập luôn duy trì định dạng chính xác và có giá trị như dự kiến. Ngoài ra, nó còn đóng góp vào việc lựa chọn phương pháp thống kê và biểu đồ hóa dữ liệu thích hợp.

Bên cạnh đó, việc hiểu rõ về các dạng dữ liệu cũng nâng cao khả năng giao tiếp về thông tin một cách hiệu quả hơn. Trong thế kỷ 21, khả năng này trở nên ngày càng quan trọng vì lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đang có tầm ảnh hưởng lớn đến nhiều ngành công nghiệp trên toàn cầu. Việc sở hữu kiến thức cơ bản về hệ thống dữ liệu giúp bạn tham gia vào cuộc thảo luận và đặt ra những câu hỏi có tính xây dựng.

Giờ thì bạn đã có đáp án cho câu hỏi "Master Data là gì?" rồi! Hãy theo dõi trang Blog của 200Lab để học hỏi thêm nhiều thông tin hữu ích và tìm đọc các bài viết có liên quan nữa nhé!

Một số bài viết có thể bạn sẽ thích:

Thống kê là gì? Kiến thức thống kê cho người mới bắt đầu

Financial Analyst là gì? Vai trò, Kỹ năng và cơ hội nghề nghiệp

Lộ trình học Python cho người mới bắt đầu cực hữu ích

Data Analysis trong Excel: Tổng hợp các kỹ thuật quan trọng

Cohort Analysis là gì? Ứng dụng phân tích Customer Retention

Phân tích dữ liệu trong Excel: Hướng dẫn & cập nhật mới nhất

Master Data Management là gì? Tìm hiểu về Quản Lý Dữ Liệu Chủ