このブログは、データ戦略＆アナリティクス能力担当ディレクターであるGordon Strodel、エンタープライズデータ管理プラクティスリードのAbhinav Batra、エンタープライズアーキテクトのNitin Jindal、そしてZSのビジネステクノロジーソリューションマネージャーであるAbhimanyu Jainとの共同執筆です。
マスターデータ管理（MDM）システムは、長い間、あらゆる組織にとって不可欠な柱となってきました。時間の経過とともに、MDMフレームワークの進歩により、組織の顧客データを自動化、標準化、およびクレンジングする機能が大幅に強化されました。これらの機能強化にもかかわらず、データスチュワードの直接介入を必要とする未解決のエッジケースという、根強い課題が残っています。
データ管理は、組織のデータ管理戦略の重要な要素であり、これらのエッジケースを対処するために手動介入に依存しています。これらのデータ管理者は、顧客プロファイルを効果的にナビゲート、操作、管理するための直感的なツールを求めています。
データスチュワードシップのための市場ソリューションツールは数千もありますが、これらのオプションの多くは、各ビジネスユニットが持つ選択的なユースケースに適合しません。企業レベルでビジネスユニットレベルの複雑さを管理することは、運用上非効率であり、既存のツールは重く、使用が複雑で、広範なトレーニングが必要です。さらに、それらは財政的にも構成設定に費やす時間の面でもかなりの投資を要求し、したがって組織のリソースに大きな負担となります。また、これらのツールは、マスタリングとスチュワードシップのための大量のデータを持つビジネスに最適です。
これらの課題を考慮に入れて、私たちのチームは、効率性、シンプルさ、手頃な価格を組み合わせたソリューションが必要だと認識しました。私たちの対応策は、DatabricksのウィジェットとPythonのハイパーテキストマークアップ言語（HTML）タグを活用した、新しいツールをDatabricks環境内に開発することです。これは、軽量でありながら顧客ブリッジングのユースケースに対して堅牢なビジネスユニット中心のデータ管理ツールです。
この革新的なツールは、ビジネスユニット内のデータ管理プロセスを効率化するために設計されました。これは他の市場ソリューションにしばしば関連する複雑さを排除するだけでなく、特定の課題と機会を解決するために微調整された直感的なユーザーインターフェースを提供し、データ管理者の仕事を大幅に軽減します。
この軽量でありながら強力な管理ツールは、平均流入率が週あたり約250件のビジネスを使用して開発されたもので、Reltioのような本格的なデータスチュワードシップツールを必要としません。
データ管理の複雑な風景では、堅牢で柔軟で効率的なツールの必要性が今まで以上に急務となっています。データ管理は、このプロセスの重要な要素であり、複雑な課題に適応し、ビジネスの成長するニーズにスケールするプラットフォームを必要とします。
しかし、なぜビジネスはこの重要な役割のためにDatabricksを選ぶべきなのでしょうか？答えは、データの管理と活用において比類のない利点を提供する独特の属性の組み合わせにあります。Pythonによる柔軟性とスケーラビリティ、Databricksウィジェットなどの現代的な機能から見て、Databricksを軽量なデータスチュワードシップのプラットフォームとして使用することは魅力的です。
このソリューションにより、私たちは以下を達成しました：
DatabricksのUIベースのデータ管理ツールは、データ管理プロセスの進化の礎となっています。Databricksエコシステムとのシームレスな統合を通じて、ビジネスユニット内のデータスチュワードシップを効率化するだけでなく、統合された結果の全体的な品質と精度を大幅に向上させます。直感的なユーザーインターフェースと高度なアルゴリズムが組み合わさることで、データスチュワードシップの経験を受動的なものから能動的なものへと変え、より敏捷性と効率性を促進します。
このプロジェクトのアプローチ、アーキテクチャ、機能、そして組織内でより強力なデータ管理を推進するために使用したステップバイステップのフレームワークについて詳しく学びましょう。
