Quản trị dữ liệu chủ đa miền: Nâng cao quản trị dữ liệu cho các tổ chức doanh nghiệp

72
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 229- Tháng 6. 2021
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Quản trị dữ liệu chủ đa miền: nâng cao quản trị dữ liệu 
cho các tổ chức doanh nghiệp
Ngô Thùy Linh - Phan Thanh Đức
Khoa Hệ thống thông tin quản lý, Học viện Ngân hàng
Ngày nhận: 17/05/2021 
Ngày nhận bản sửa: 26/05/2021 
Ngày duyệt đăng: 25/06/2020
Tóm tắt: Dữ liệu ngày nay đã trở thành một trong những tài sản quan trọng của các 
tổ chức, doanh nghiệp. Tuy nhiên, thách thức đặt ra với các nhà quản lý là làm thế 
nào để có thể khai thác, sử dụng và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả và thông minh 
khi có quá nhiều nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài tổ chức. Giải pháp quản lý 
dữ liệu chủ đa miền dựa vào việc quản lý tổng thể dữ liệu trên đa miền sẽ giúp các 
tổ chức có cái nhìn thống nhất và chính xác về các thực thể quan trọng, từ đó cung 
cấp các thông tin tài chính phù hợp, đáng tin cậy. Bài báo này tập trung làm rõ các 
khái niệm, tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu chủ đa miền và một số cách tiếp 
cận khi xây dựng quản lý dữ liệu chủ đa miền. 
Từ khóa: Dữ liệu chủ, Quản trị dữ liệu chủ, Quản lý dữ liệu chủ đa miền
Multi-domain master data management: improving data governance for enterprises
Abstract: Today data has become one of the important assets of organizations and businesses. 
However, one challenge faced by managers is how to effectively and intelligently exploit, use and 
manage data when the organization is exposed to a large number of both internal and external data 
sources. A multi-domain master data management solution based on the overall management of data 
across multiple domains will help organizations develop a unified and accurate view of important 
entities, thereby providing suitable and reliable financial information. This article attempts to clarify 
the concepts and the importance of multi-domain master data management, and propose feasible 
approaches when building multi-domain master data management.
Keywords: Master Data, Master Data Management, Multi-Domain Master Data Management
Ngo, Thuy Linh
Email: linhnt@hvnh.edu.vn
Phan, Thanh Duc
Email: ducpt@hvnh.edu.vn
Organization of all: Faculty of Management Information System, Banking Academy of Vietnam
NGÔ THÙY LINH - PHAN THANH ĐỨC
Số 229- Tháng 6. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 73
1. Đặt vấn đề
Một khảo sát của Gartner (2019) cho thấy 
rằng chất lượng dữ liệu kém đã dẫn đến chi 
phí của các tổ chức tăng lên tới 11,8 triệu 
USD. Một trong những nguyên nhân dẫn 
đến chất lượng dữ liệu kém là chưa tích hợp 
được thông tin từ các nguồn dữ liệu khác 
nhau trong tổ chức. Nhiều tổ chức hiện 
nay đã nhận ra giá trị và tầm quan trọng 
của việc quản lý dữ liệu chủ (Master Data 
Management- MDM) và coi MDM là một 
giải pháp cho thách thức này. Các tổ chức 
thường bắt đầu triển khai MDM và dừng 
ở việc tập trung vào một miền dữ liệu (a 
data domain), sau đó mới mở rộng đến các 
miền khác trong mô hình quản lý dữ liệu đa 
miền (a multi- domain model). Trong quá 
trình thực hiện, hầu hết các tổ chức gặp một 
số khó khăn trong việc thực hiện đầy đủ 
và nhất quán các mục tiêu quản trị dữ liệu 
chủ trên nhiều miền (Mark Allen & Dalton 
Cervo, 2015). Sự khó khăn này bắt nguồn 
từ việc không có cái nhìn tổng thể về các 
thành phần, chức năng và cả các dịch vụ để 
có thể quản trị dữ liệu chủ một cách chính 
xác và hiệu quả. Một số tổ chức nhìn nhận 
việc quản trị này về bản chất chỉ là việc tích 
hợp dữ liệu đơn thuần. Đây sẽ trở thành 
một sai lầm khi các dữ liệu theo thời gian 
ngày càng trở nên đa dạng và phức tạp, bởi 
vì ngoài việc tích hợp dữ liệu thì tổ chức 
còn cần phải đưa ra các trách nhiệm của 
bộ phận, phòng ban đối với dữ liệu và cần 
phải quan tâm đến việc quản lý chất lượng 
dữ liệu để có thể tiếp cận thành công quản 
trị dữ liệu trên nhiều miền. Phần tiếp theo 
của bài báo sẽ trình bày các vấn đề có liên 
quan đến dữ liệu chủ, miền dữ liệu, quản 
lý dữ liệu chủ, dữ liệu chủ đa miền và một 
số cách tiếp cận xây dựng quản trị đa miền 
nhằm nâng cao việc quản trị dữ liệu cho các 
tổ chức, doanh nghiệp. 
2. Dữ liệu chủ và miền dữ liệu
Mỗi một miền dữ liệu phản ánh đến một 
tập các thực thể quan trọng mà các tổ chức, 
doanh nghiệp thường quan tâm như: tập các 
khách hàng, các sản phẩm, các nhà cung 
cấp, các nhân viên, tài chính, chính sách... 
(Mark Allen & Dalton Cervo, 2015). Trong 
mỗi miền dữ liệu có thể có một hoặc nhiều 
thực thể, thực thể có thể là một đối tượng, 
cá nhân, đơn vị, địa điểm... phải là duy nhất 
trong một miền nhất định và thường có 
các thuộc tính kèm theo. Ví dụ, trong miền 
Khách hàng, một doanh nghiệp đối tác 
hoặc một cá nhân có hợp đồng với doanh 
nghiệp có thể được coi là một thực thể, 
mỗi thực thể khách hàng có một số thuộc 
tính như: họ tên, số điện thoại, e-mail, giới 
tính... Tùy vào từng loại hình, lĩnh vực kinh 
doanh của từng tổ chức mà có các miền dữ 
liệu với các thực thể khác nh ... : nâng cao quản trị dữ liệu cho các tổ chức doanh nghiệp
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 229- Tháng 6. 202180
Với giải pháp MDM đa miền được mô tả ở 
Hình 5, cần đến 4 bộ phận hỗ trợ cho việc 
triển khai MDM thành công, đó là: sự hỗ 
trợ từ cấp điều hành, từ ban chỉ đạo, bộ 
phận quản lý chương trình, bộ phận quản lý 
các thay đổi và rủi ro. Với mỗi miền dữ liệu 
1, 2,..., n cần phải bảo đảm chất lượng dữ 
liệu, đồng bộ hóa dữ liệu, chính sách quản 
lý dữ liệu, quản lý dữ liệu tham chiếu, xác 
định thực thể, quản lý Đọc- Ghi- Cập nhật- 
Xóa dữ liệu (CRUD). Giải pháp MDM thể 
hiện trên Hình 5 cho thấy một số chức năng 
được dùng chung và có thể được sử dụng 
bởi nhiều miền dữ liệu. Ví dụ, chương trình 
quản trị dữ liệu có phạm vi và quyền hạn 
rộng hơn, không chỉ tập trung vào dữ liệu 
chủ. Tương tự, việc bảo mật dữ liệu có thể 
sẽ tập trung vào các chính sách và quản lý 
liên quan đến truy cập dữ liệu và bảo vệ dữ 
liệu chủ. Vì MDM được áp dụng trên nhiều 
miền, nên các chức năng, các công cụ và 
quy trình liên quan tới các miền trở nên dễ 
sử dụng hơn. Một số chức năng, chẳng hạn 
như quản lý chất lượng dữ liệu là vô cùng 
rộng. Bởi vì nếu chất lượng dữ liệu của một 
miền tốt thực sự thì có thể tái sử dụng dữ 
liệu này trên nhiều miền, nhưng chúng vẫn 
có các yêu cầu cụ thể theo miền cho các 
hoạt động như mô tả dữ liệu, làm sạch dữ 
liệu, chuẩn hóa dữ liệu...
Như vậy giải pháp MDM được thiết lập 
để giải quyết các vấn đề: dữ liệu trùng lặp, 
phân mảnh, không nhất quán trên nhiều 
nguồn. Các hệ thống thông tin thường sẽ 
hỗ trợ một nghiệp vụ cụ thể và khi đó dữ 
liệu chủ yếu duy trì cho nghiệp vụ này. Có 
rất ít sự kết nối dữ liệu giữa các hệ thống 
với nhau vì thiếu quy trình tổng thể trong 
Hình 5. Giải pháp MDM đa miền
Nguồn:Mark Allen & Dalton Cervo (2015)
NGÔ THÙY LINH - PHAN THANH ĐỨC
Số 229- Tháng 6. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 81
tổ chức. Và hệ quả là dữ liệu có chất lượng 
kém, không chính xác bởi vì có nhiều nguồn 
thông tin cùng mô tả, đại diện cho một thực 
thể. MDM sẽ đóng vai trò hỗ trợ thiết lập 
và quản lý các luật để xác định các thành 
phần dữ liệu chung, được sử dụng để khớp 
các thực thể từ nhiều nguồn, cũng như đưa 
các kỹ thuật để làm sạch và củng cố thông 
tin từ các nguồn đó. Từ đó tạo ra một phiên 
bản duy nhất và chính xác nhất về thực thể. 
Hình 6 biểu diễn các chức năng của MDM 
đa miền như: quản trị dữ liệu, quản trị chất 
lượng dữ liệu, đồng bộ và tích hợp dữ liệu, 
quản lý dữ liệu tham chiếu, bảo mật dữ 
liệu, kiến trúc dữ liệu....
4. Một số cách tiếp cận xây dựng dữ liệu 
chủ đa miền
Không có một cách tiếp cận duy nhất nào 
có thể phù hợp cho tất cả các yêu cầu của 
MDM đa miền ở mọi tổ chức, doanh nghiệp. 
Như đã trình bày ở Bảng 5, có nhiều yếu 
tố ảnh hưởng đến việc xác định miền dữ 
liệu của một tổ chức có cần đến MDM hay 
không, riêng một miền dữ liệu cũng đã đòi 
hỏi nhiều công nghệ để vận hành. Hơn nữa 
việc triển khai MDM không chỉ đơn thuần 
chỉ là thêm một ứng dụng mới mà có thể sẽ 
ảnh hưởng đến các dữ liệu quan trọng đang 
được lưu trữ trong các hệ thống hiện có. Từ 
góc độ công nghệ, hiện nay không có giải 
pháp duy nhất nào có thể đồng thời thỏa 
mãn các yêu cầu của các tổ chức, doanh 
nghiệp. Do đó, khi đánh giá các sản phẩm 
MDM đa miền, cần phải hiểu những gì nhà 
cung cấp mang lại cho doanh nghiệp.
MDM đa miền có thể phát triển từ nhiều 
tình huống khác nhau có thể xảy ra trong 
doanh nghiệp, vì vậy khó có một chiến 
lược hoặc kế hoạch toàn diện nào cho các 
tổ chức, doanh nghiệp. Chẳng hạn trong 
Ngân hàng X bộ phận Telesales sau khi gọi 
điện cho khách hàng A tư vấn về sản phẩm 
bảo hiểm thì họ được khách hàng này phản 
hồi là đã từng đến giao dịch tại chi nhánh 
Hình 6. Các chức năng của MDM đa miền
Nguồn:Mark Allen & Dalton Cervo (2015)
Quản trị dữ liệu chủ đa miền: nâng cao quản trị dữ liệu cho các tổ chức doanh nghiệp
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 229- Tháng 6. 202182
Y của ngân hàng đó và cũng đã được tư 
vấn tại quầy giao dịch nhiều lần, gói bảo 
hiểm này được gọi với tên gọi khác nhưng 
thực chất vẫn chỉ là một sản phẩm. Hiện 
tại khách hàng A vẫn chưa muốn sử dụng 
sản phẩm này và khách hàng này rất không 
hài lòng nếu nhân viên Telesales của ngân 
hàng X gọi điện làm phiền thêm lần nữa. 
Do đó, cần phải đồng nhất thông tin khách 
hàng và sản phẩm cũng như lịch sử giao 
dịch tại mọi điểm tiếp xúc để tránh mất 
thời gian của cả nhân viên và khách hàng 
cũng như tránh được việc tư vấn sản phẩm 
không đúng người, không đúng thời điểm. 
Tình huống phát sinh này cho thấy cần thiết 
phải quản lý dữ liệu chủ miền khách hàng 
và miền sản phẩm.
Một số nơi triển khai MDM từ các nguồn 
dữ liệu phái sinh, không phải trực tiếp từ 
các hệ thống nguồn lưu trữ dữ liệu giao dịch 
hàng ngày của tổ chức. Trong trường hợp 
này, việc triển khai MDM thường bắt đầu 
với việc thiết lập kho dữ liệu để tận dụng 
các khả năng tích hợp dữ liệu từ các nguồn 
hiện có. Đồng thời nâng cao chất lượng dữ 
liệu, cụ thể là làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa 
dữ liệu, củng cố và gia tăng thông tin đầu ra. 
Cách tiếp cận này được gọi là MDM phân 
tích, với mục đích chính là cải thiện phân 
tích, báo cáo và kinh doanh thông minh hỗ 
trợ đưa ra các quyết định chính xác phù hợp 
với chiến lược của tổ chức, doanh nghiệp. 
Hình 7 mô tả một MDM đa miền phân tích. 
Theo cách tiếp cận MDM kiểu phân tích 
được trình bày ở Hình 7, thì trung tâm quản 
trị dữ liệu chủ đa miền (MDM hub, hay 
trung tâm MDM) có nhiều cách khác nhau 
để quản lý dữ liệu từ các hệ thống nguồn. 
Cụ thể là:
- Kiểu tích hợp ảo
- Kiểu bền vững
- Kiểu kết hợp 
Kiểu 1: MDM đa miền kiểu tích hợp ảo
Trong cách tiếp cận này, MDM hub duy trì 
tập các thông tin tối thiểu cần thiết để xác 
định dữ liệu liên quan đến một thực thể và 
thông tin để biết thực thể đó được lưu trữ ở 
đâu trong các hệ thống nguồn. MDM hub 
duy trì dữ liệu định danh và các trường dữ 
liệu chính của các hệ thống nguồn. Tất cả 
Hình 7. MDM đa miền phân tích
Nguồn:Mark Allen & Dalton Cervo (2015)
NGÔ THÙY LINH - PHAN THANH ĐỨC
Số 229- Tháng 6. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 83
các dữ liệu khác liên quan đến một thực 
thể được lưu giữ tại các nguồn tương ứng 
của chúng để tránh việc bị trùng lặp trong 
MDM hub. Về bản chất, MDM hub hỗ trợ 
để xác định một phiên bản của thực thể tại 
nhiều nguồn dữ liệu của các phân hệ nghiệp 
vụ có liên quan. Do đó trung tâm MDM chỉ 
đơn giản là một hệ thống tham chiếu đến 
các nguồn dữ liệu nguồn khác nhau. Hình 
8 mô tả một triển khai MDM đa miền kiểu 
tích hợp ảo.
Kiểu 2: MDM kiểu bền vững 
Với cách tiếp cận này, trung tâm MDM sẽ 
lưu trữ tất cả các trường thuộc tính của một 
thực thể. Do vậy trung tâm MDM trở thành 
một nguồn tập trung dữ liệu chính xác và 
duy nhất, và từ đó sẽ cung cấp các thuộc 
tính dữ liệu quan trọng cho các hệ thống 
ứng dụng khác. Theo giải pháp này, giả 
định ban đầu trung tâm MDM sẽ cập nhật 
dữ liệu các thực thể từ nhiều nguồn. Sau 
đó, dữ liệu về các thực thể sẽ được tạo ra 
và duy trì lưu trữ trong trung tâm MDM và 
được sử dụng bởi các ứng dụng khác. Mô 
hình triển khai này cần có một kiểu thiết kế 
kiến trúc kết hợp phức tạp cao, và đây cũng 
là hạn chế vì có thể yêu cầu thay đổi lớn 
đối với các ứng dụng hiện có để truy cập 
Hình 8. MDM đa miền kiểu tích hợp ảo
Nguồn:Mark Allen & Dalton Cervo (2015)
Hình 9. MDM đa miền kiểu bền vững
Nguồn:Mark Allen & Dalton Cervo (2015)
Quản trị dữ liệu chủ đa miền: nâng cao quản trị dữ liệu cho các tổ chức doanh nghiệp
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 229- Tháng 6. 202184
dữ liệu từ trung tâm MDM thay vì dữ liệu 
được duy trì cục bộ. Hình 9 mô tả một kiến 
trúc kiểu bền vững.
Kiểu 3: MDM kiểu kết hợp 
Cách tiếp cận này kết hợp giữa MDM kiểu 
tích hợp và kiểu bền vững để khắc phục 
những hạn chế của hai mô hình đó. Trong 
kiểu kết hợp, không chỉ các trường thuộc 
tính định danh được lưu trữ trong trung tâm 
MDM, mà một bản sao của nhiều thuộc 
tính liên quan đến một thực thể cũng được 
duy trì tại đó sẽ tăng tốc truy vấn đến trung 
tâm MDM. Ngoài ra, vì thông tin là bản sao 
nên các hệ thống hiện tại có thể tiếp tục sử 
dụng phiên bản dữ liệu của riêng mình. Do 
đó với cách tiếp cận này, trung tâm MDM 
là một hệ thống tham chiếu, tích hợp từ 
nhiều nguồn, và áp dụng quy trình xác định 
các thực thể và các chức năng đảm bảo chất 
lượng dữ liệu và cung cấp một phiên bản 
chính xác duy nhất về dữ liệu chủ. Hình 10 
trình bày mô hình MDM đa miền kết hợp.
Khi tổ chức lên kế hoạch thực hiện giải 
pháp MDM đa miền, cần phải có đủ thời 
gian để tìm hiểu các cách tiếp cận triển khai 
MDM, cũng như kiểm tra sự ảnh hưởng, tác 
động qua lại của các nghiệp vụ kinh doanh 
ở các phòng ban, và xác định chương trình 
quản lý nào đang được thực hiện. Không 
xem xét đầy đủ các yêu cầu này sẽ dẫn 
đến tình trạng: các chương trình hiện có 
ảnh hưởng, tác động qua lại lẫn nhau và 
liên quan đến các điều chỉnh ưu tiên. Các 
phòng ban nghiệp vụ và bộ phận giao dịch 
là những nơi tạo lập và sử dụng thường 
xuyên dữ liệu chủ. Khi đó có thể các giao 
dịch sẽ cần đến dữ liệu chủ từ nhiều miền, 
chẳng hạn miền kế hoạch thực hiện và đơn 
đặt hàng có thể có tác động đáng kể đến các 
hoạt động kinh doanh ở bộ phận bán hàng 
và marketing. Có thể bước đầu MDM được 
thực hiện thành công sẽ mang lại nhiều lợi 
ích cho hoạt động doanh nghiệp và các hoạt 
động phân tích, nhưng cũng kéo theo các 
thay đổi về dữ liệu và quy trình có thể bị 
gián đoạn nếu như chúng không được quản 
lý tốt. Báo giá, đơn đặt hàng, yêu cầu, thanh 
toán, và cung cấp dịch vụ liên quan đến các 
quy trình chính có thể dễ bị gián đoạn khi dữ 
liệu chủ thay đổi phụ thuộc vào MDM. Và 
tất nhiên, nếu không được xử lý tốt, những 
thay đổi đó có thể ảnh hưởng tiêu cực đến 
sự hài lòng và lòng trung thành của khách 
hàng do đó có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận 
Hình 10. MDM đa miền kiểu kết hợp
Nguồn:Mark Allen & Dalton Cervo (2015)
NGÔ THÙY LINH - PHAN THANH ĐỨC
Số 229- Tháng 6. 2021- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 85
của công ty và trở thành một vấn đề không 
mong muốn. Như vậy khi tiến hành quản lý 
tất cả các miền dữ liệu với giải pháp MDM 
đa miền, điều quan trọng là phải kiểm kê, 
đánh giá các quy trình nghiệp vụ, khu vực 
tiêu dùng và vòng đời của dữ liệu chủ. Giải 
pháp MDM đa miền cần phải là cầu nối tạo 
ra sự cộng tác giữa các bộ phận có trách 
nhiệm liên quan và các bộ phận đóng vai 
trò trực tiếp trong quản lý dữ liệu thông qua 
các phòng ban nghiệp vụ cũng như phòng 
ban công nghệ thông tin.
5. Kết luận
Dữ liệu là một tài sản của tổ chức, dữ liệu 
chủ là chìa khóa cho hoạt động kinh doanh, 
đòi hỏi cần phải có sự quản lý thích đáng. 
MDM là giải pháp cho việc quản lý dữ 
liệu, tuy nhiên MDM không chỉ là vấn đề 
công nghệ, mà còn liên quan đến khả năng 
quản trị và ảnh hưởng đến các quy trình 
kinh doanh của doanh nghiệp. Phạm vi 
của MDM khá lớn do nó là sự tích hợp của 
các thành phần, các chức năng và dịch vụ 
cần thiết để tạo, duy trì và quản lý, chia sẻ 
các dữ liệu quan trọng. Bên cạnh đó, việc 
lập kế hoạch cho một chương trình MDM 
đa miền cho tổ chức, doanh nghiệp trên 
thực tế gặp nhiều thách thức. Chiến lược 
và cách tiếp cận phù hợp chỉ ra rằng đó là 
cơ sở thích hợp để hoàn thiện đầy đủ, thực 
hiện thành công các chiến lược và mục tiêu 
MDM trên toàn doanh nghiệp. Đây là chìa 
khóa để cung cấp dữ liệu đáng tin cậy kịp 
thời để giúp doanh nghiệp đạt được lợi thế 
cạnh tranh. 
Trong MDM đa miền, điều quan trọng là 
phải xác định: nên sử dụng cách tiếp cận 
MDM nào phù hợp với các thành phần, 
chức năng và dịch vụ trên các miền dữ liệu. 
Hơn thế nữa, sự cộng tác chặt chẽ giữa 
các bộ phận kinh doanh, nghiệp vụ và bộ 
phận công nghệ thông tin sẽ thúc đẩy các tổ 
chức, doanh nghiệp đạt được mục tiêu cũng 
như lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
Đối với các doanh nghiệp quy mô lớn, 
chẳng hạn các ngân hàng thương mại thì 
MDM là một giải pháp không thể thiếu nếu 
muốn quản lý được các nguồn dữ liệu lớn, 
đa dạng và thường xuyên biến động. Các 
ngân hàng đã có đến hàng triệu khách hàng 
tiềm năng và có số vốn tài chính lớn. Hoạt 
động tại các ngân hàng có liên quan đến 
nhiều doanh nghiệp, quản lý hàng triệu tài 
khoản và vô số sản phẩm tài chính, xử lý 
giao dịch với hàng ngàn đại lý và duy trì 
mối quan hệ với hàng ngàn nhà cung cấp và 
các công ty khác (ví dụ: nhà đấu giá, công 
ty thẩm định, phá sản, tòa án và ủy thác, và 
các cơ quan thu nợ). Các ngân hàng cũng 
sở hữu hoặc sử dụng dịch vụ của các công 
ty bảo hiểm, giao dịch với hàng ngàn luật 
sư đại diện cho họ hoặc khách hàng khi xảy 
ra tranh chấp, và thuê hàng ngàn nhân viên. 
Với những mô tả đó thì có thể xác định vô 
số các miền dữ liệu mà một ngân hàng cần 
phải có: triển vọng, khách hàng, phương 
tiện, nhà sản xuất, tài khoản tài chính, sản 
phẩm tài chính, đại lý, liên hệ, nhà cung 
cấp, luật sư và nhân viên... Rõ ràng là khối 
lượng thông tin lớn thì số lượng thuộc tính 
và các hệ thống dữ liệu duy trì tất cả thông 
tin sẽ lớn và phức tạp. Các ngân hàng sẽ 
hưởng lợi ích từ giải pháp MDM đa miền 
khi loại trừ được các vấn đề về dư thừa 
dữ liệu và sự không nhất quán trên nhiều 
nguồn dữ liệu. Vì vậy với tổ chức doanh 
nghiệp có quy mô lớn như các ngân hàng 
rất thích hợp để triển khai MDM.
Bài báo đã trình bày khái niệm cơ bản của 
dữ liệu chủ, quản lý dữ liệu chủ, dữ liệu chủ 
đa miền, và các cách tiếp cận để xây dựng 
quản trị dữ liệu chủ đa miền. Từ đó, chỉ 
ra vai trò và tầm quan trọng của việc quản 
trị dữ liệu chủ đa miền trong các tổ chức, 
doanh nghiệp hiện nay. Việc xây dựng và 
quản trị dữ liệu chủ đa miền đã góp phần 
Quản trị dữ liệu chủ đa miền: nâng cao quản trị dữ liệu cho các tổ chức doanh nghiệp
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 229- Tháng 6. 202186
nâng cao quản trị rủi ro cho doanh nghiệp, 
giúp doanh nghiệp có cái nhìn chính xác 
nhất về các thực thể quan trọng trong hoạt 
động kinh doanh để kịp thời đưa ra các 
quyết định mang tính chiến lược trong bối 
cảnh của cách mạng công nghiệp 4.0 đang 
diễn ra mạnh mẽ như hiện nay. ■
Tài liệu tham khảo
David Loshin, 2009, “Master Data Management”, Elsevier Inc.
Dalton Cervo & Mark Allen, “Master data management in practice”, 2011, John Wiley & Sons, Inc.
Gartner, 2019, “How to Get Started With Master Data Management”.
John R. Talburt, Yinle Zhou, 2015, “Master Data Management and Information Integration”, Elsevier Inc. 
Keith Gordon, 2013, “Principles of data management”, BCS Learning and Development Ltd.
Mark Allen & Dalton Cervo, 2015, “Multi - Domain Master Data Management”, Elsevier Inc.
Maydanchik, A., 2007. “Data Quality Assessment”. Technics Publications.
Zhou, Y., Talburt, J.R., 2011a. “Entity identity information management”. International Conference on Information 
Quality 2011.