Video: Selling MDM To Leadership: Beyond The First Use Case

Video Transcript:

Hello, everybody.

Welcome to the sixth and final part of our selling MDM to leadership series.

Objective here, has not been to talk about anything technical, really, with regard to master data management, more about, you know, how do you get your initiative started?

And how do you drive it to a successful completion. So, the first session was just around, are you are you and the organization really ready for this? The second one was about, defining the why or, you know, why would we do this? How would you justify it and to get people, you know, aligned behind the initiative?

Then some discussion around total cost of ownership. Because that’s obviously a big part of of their turn investment.

The program scope, particularly figuring out how do you get a early quick wins because that, you know, if you don’t get that, then you may not get a chance to go any farther.

Then evaluation pitfalls was yesterday. Hopefully, we gave a little bit of insight around what we see that is generally a good habit versus a bad habit when it comes to, evaluating software and kicking off an exercise And then this last one, I kind of think of as, you know, the the pot of gold at the end of the rainbow.

The the first use case gets the the the spotlight shone on it because it, being the first one. That’s where you’re trying to make most of the justification, but really where the enormous value accrues from MDM is when you accomplish the first one and then move forward into the second, third, and fourth. And that’s really what we’re gonna be talking about here today. Because the the subsequent use cases tend to be cheaper and faster, and they build a, a way of working, which is, very positive And, we have, like, a good number of customers that have done this and, is really gratifying whenever we see that because, it shows that there are really and starting to get a huge amount of value, even more value, I should say, out of their investment. So that’s great to hear.

I won’t spend a lot of time introducing, the team here because we’ve been doing that every day. And I would expect, I think, a good number of people here have been on on a lot of the calls. Just real quick, from the bottom, my name is Martin Boyd. I’m the VP of Permark here from C and L. Moderating and and talking a little bit, as well in, in this session.

Harvard is our, heads up our value management consulting.

Team, he owns the BIR program, which is the business impact program, which is where we help our customers, trying to identify their ROI help give them guidelines around, you know, which, use cases to tackle first versus second, etcetera, etcetera.

Something that we aim to do. We are happy to do with all of our customers, and as a practical matter, about half of our customers take us up on it, as part of their, buying process, which we’re we’re always happy to see because we do find there’s a strong correlation between having done a BIR exercise and, eventual success, in implementation.

Christopher Dwight is our VP of customer success. A prophecy Christopher has had a long, continues to have a a long career in, DM from, early days, through, Oracle and informatica, he’s been engaged in this space for for quite some time. It’s a lot of experience helping customers understand what they need to do.

And Bill O’ Caine, former Gartner analyst Bill, managed and owned the Gartner, quadrant, Magic Quadrant for MDM for eight years. And has spent a lot of time talking about MDM over the years. So, I I’ve mentioned a couple of the other calls. We’re not here to sell anything.

At this point, we’re not here self prophecy, but we are all fairly, passionate about master data measurements. So if there’s anybody, anything that gets discussed that you want to, follow-up on, feel free to reach out to us if you’re engaged in an MDM journey. We’re we’re always happy to talk. So that is our intro and with that, let’s, get to the meat.

So beyond the first use case, The key here, I I’m I’m actually gonna lead off a little bit on on this segment because, it it’s something I’ve been working on just recently.

The first topic we’re gonna talk about is master data management shouldn’t be viewed as a project. It’s a way of life. This this, well, phrase came from a customer that I I reached out to just, recently.

And I asked him, you know, as a precursor to just having a checkup, how how’s the project going? And he said, oh, it’s not a project anymore, and now it’s a way of life. And he said it a little bit tongue in cheek, but it it really led to crystalizing the the a way of crystallizing the thought that, when you get to your second, third, and fourth use case building on the master data management foundation, it really does become a way of operating.

And we’ll hear in various stories that we, put into the conversation today. That, you when you do get to the second, third, and fourth use case.

Generally, people in the organization start reaching out and saying, oh, I see what you did with this project or this area or this team, can you do that for me as well? And, you start to build a little bit of, momentum around it, a little bit of, feeling of, a center of expertise and people in the organization management sees how well it’s been going and say, you know, you should take on this project or you should you this team, you should go speak to our MDM team and and figure out how you can work together.

It it starts to develop a a momentum. And some some people start to feel overworked and overwhelmed, but those are high class problems to have. Right? Because you’re delivering much value that people really want to, to get engaged.

So I’m gonna, just go through a couple of of high level examples that have really come from, other recent webinars we’ve done. If you’ve been following our webinars, you may recognize some of these, but, doesn’t make them bad examples. So, this first one here, around, in health care. So we have a number of customers in, in health care.

And, most of them start with, building out a provider hub. So this and if you’re not in health care, let me just explain really briefly what that means.

The provider hub, if if you’re delivering health care services, you have doctors and nurse and, you know, all kinds of, people like that who have credentials that need to be well understood.

You need to probably have a a website that shows those people so that you that customers or customers, beaming patients, prospective patients can find them and schedule time with them, and it’s a foundation for billing and all kinds of other things like that. So If you don’t have a good provider hub in place, then your your life is gonna be chaotic and very reactive.

And if you do have a good provider hub in place that has a list of all these people, it has a list of all their credentials, their, their, you know, what locations do they work out of all of that kind of stuff, then it enables immediately a whole bunch of use cases.

I’m not talking here about how you go build a build the hub, but if you’ve got that, you know, various pieces of information from the from the business come together to build our hub, the very first thing you would probably do is publish that part of your web directory, and the the cures act mandates that you also publish it as an API so that other people can access that data. That might be the most basic thing you do, and that’s your first use case. So first domain and your first use case. And that, according to summers we have that that have implemented, that is, stand alone, value. You break even most likely within the first year just on that investment, alone.

But once you’ve done that, you can start using that same information, to populate a patient scheduling application.

And you can start looking at utilization, maybe in a different application. You probably have regulatory reporting around the cures act and other things, you know, in integration some of this payer information with, some of provider information with some of your payers. So there might be another application there. You might be doing referral management.

You might be looking at, based on utilization, you might be looking at physician recruitment, what coverage do we have in oncology versus pediatrics. Again, that might lead to to another application. And then even things, it would seem on their face fairly far field like identity access and management. So, you know, it could be identity access, for, applications.

It could even be for buildings and swipe cards and things like that. So This one domain here can have knock on effects or or beneficial effects in a whole range of different applications. So The very first one might take, let’s hope it takes sixty days or maybe even less to deploy, but these others can be deployed in a matter of few weeks. It’s just a question of of, and by by a few, I mean, like, you know, one to three weeks.

So you start to build a little bit of a a rolling snowball, if you like.

Then, someone like MD Anderson who happens to also be in in the health care.

They started three to four years ago in their MDM journey, and they’ve built, really what they think of internally as a, center tease around master data management. So, they started off.

I wouldn’t have predicted this, but this this was what they was important to them. They started off with modeling facility and location.

You know, the buildings that they have, the facilities within the buildings, whether they’re healthcare facilities like MRI machines, or whether they’re, meeting rooms. And so they they they start to be able to, properly organize event management, even things like, call management they have, you know, managing the the, points of contact for the particular facilities. And even fire monitoring, they they have, regulatory needs to, have a way of interfacing with the local fire department so that this gave them you know, the the facility, the name, the address, the lat long, how many stories hired, is all that kind of stuff.

Could they do that independently and all of these different applications? Absolutely. They could. That’s what they were doing before, but it’s inefficient.

And, once you’ve built a domain around facility, you can populate all of these things easily.

They then started on employee.

So they’re modeling, which is kind of a a super set of provider because most of their providers are already employees, but then they have you know, janitorial staff. They have IT staff. They have all those kinds of other people. So they’re they’re doing there with access management, public an employee directory, emergency notification called entries for, emergency notification for, you know, public emergencies or anything like that.

Again, could you do the these things all independently? Absolutely. You could. But there’s no one other place that manages the full list of employees that can populate this.

Now, you my immediate reaction right here about this, we don’t have an HR system that does that. You know, you you have payroll and whatever. And their answer was, yeah, that has some of the information, but it doesn’t have all the information. And it can’t because of, you know, limitations in the system.

So we’re able to help for it, and we manage all of that. And I’ll I’ll whip through the rest of these fairly quickly because hopefully you’re getting the idea, but, they they also have patient, which you would imagine is one of their most important domains.

So the where they have a patient, they have, you know, information about the patient, their name and address, but also their age, previous, diagnoses that they’ve been involved with, clinic contact only flags for someone who can be reached out to as part of a study someone who can only be reached out to us as a part of, you know, patient care, etcetera.

MD Anderson in case everyone’s not aware said that’s at the beginning. They’re they these specialists in cancer care. They’re part of the, University of Texas, and they’re the largest single cancer research facility in the world. So they do, obviously, a lot of they have a lot of patients and they have, they they look very carefully studies that people have been part of, for clinical follow ups.

They also, a nonprofit so they manage their donors, not something you’d expect a healthcare company necessarily to do, but they do it, and they’ve built, a link to their CRM system in order to, to, manage that and do not contact suppression lists. Supplies is an area that they’re just building up right now, which is about, you know, procurement items so that they can benchmark their costs and try and lower their costs. They’re expecting a big return investment from this one. And then, reference data management, touches on a lot of different things, including an area that they’re really, building up now is, diagnosis information.

They’re they’re building a whole library and glossary of, medical diagnoses There are a lot of standard, diagnosis, diagnosis codes out there in the world, but these are guys are very specialized in cancer, oncology. And so they, they need to build out directories and glossaries that are very specific to them. So the point of going through all of that long, a diatribe was They have built out six different domains, and each domain has multiple use cases or multiple systems that it, helps populate which would have been maybe possible or would have been incredibly inefficient if they’d have done them independently.

And they found that over the Now now they have people coming to them. And when the whole COVID crisis hit, two, three months ago now, they they saw the need to, do some new studies around, the interactions between cancer and COVID and, you know, which groups might be more resistant, which groups might be more, susceptible. And so they started immediately that the when that came up, they realized they needed a bit more specific diagnosis information. They came to the MDM team and said, could you build out this on call ontology for us?

Having built up the ontology, they’ve used it upgrade their clinical systems, and now they’ve they’re capturing better data around that, those those study interactions, and they’re able to not only use that for better research themselves, but they’re also now sharing it with Johns Hopkins and other universities or or, research centers around the world. So these were the guys that, when they had a problem with their data that they needed the data to be a little bit different, They came to the MDM team in order to get that done because they knew the MDM team had a track record of being able to, organize that kind of stuff really quickly.

So, let me take a a a pause there, because that probably fell a little bit like a fire hose bill, or Christopher, anybody want to just comment quickly on that before I jump into a, another use case, and for those purposes.

There’s two things that I’m gonna jump in and chime in on here. One of them is, you know, if you’re looking to build out your MDM program and you’re looking at technical solutions.

Now, there’s two things that help enable this.

One of them is a solution, you know, a modern solution that’s easy to configure and low effort. Right? And what’s great about this story is, Andy Anderson went on and did these additional domains with almost zero support or help from our consulting team or third parties. Right? The tool is easy enough that they’re able to to do this themselves. So it’s it becomes not just a way of life, but also self-service, which is important. If you’re thinking about going beyond the first use case, you don’t want the complexity or effort to become a barrier to get into that Nextiva’s case.

So I think that’s super important.

And then also when you’re thinking about solutions, make sure you understand if there’s license implications to your Nextiva’s because that can become a barrier as well.

And as you do this, you know, the the value of the solution and the technology goes up, but also you know, this is where data becomes a way of life. They’ve changed their entire perspective on how they think about data, how they think about data interactions, across their ecosystem.

And it’s probably by building this kind of as you said on the snowball effect of of adding more data and and managing more data actively.

Exactly. And and I I use the term be becomes a center of expertise, but it also becomes a core since this is what I think you just said there, Christopher.

The organization is better because this is part of the foundation.

What’s interesting to me on this case study is they started off with facility and location. They had a very specific use case and problem they wanted to to solve.

And once it became a way of life, they they they expanded their their center of excellent center of excellence to do more use case and there’s a lot of innovation that happened. So what happened with some of the COVID codes and reference data was something they had not even thought about in the beginning. That really grew into the solution and really innovated in a way that they could never thought of in the beginning.

Exactly. And in fact, I I wasn’t here at the time, but I was told that when they originally bought, they were looking at patient information. That was kind of the thing that was, they wanted to solve, but after they had gone through an analysis of where they could get a quick win. They said, you know, the facility location thing, it’s just easier to bite off.

Let’s do that really fast. Let’s get it out there. And get some experience, and then we will build towards the patient. So, I think that that also speaks to a lot of things that we’ve, discussed over the last couple of sessions that pick the right starting point so you can get a quick win.

Don’t don’t pick something that, you know, maybe patient is ultimately what we want, but it’s it’s a little bit of It’s a bigger one. And you might wanna just, get a little bit more experience under your belt before you, try and attack it head on. So let me go to the next, example because I don’t wanna, just talk about, health care. This is from a recent manufacturing webcast we did.

So if it was in manufacturing, the world tends to look like you’ve got what’s inside the the the the organization, the operations, then you can look up the supply chain to where you’re buying stuff procuring things in order to, for the venture manufacturing, operation, and then the demand chain is where you sell stuff.

And, the in the gray boxes are our, ovals, I should say. Are just some, a smattering of the kinds of use cases you might think about.

And if you’re thinking about, For example, the the first thing you might wanna pick off is, vendor communications. We we we want to have a vendor portal. We wanna have people sign in and self register, things like that. That might require building out the supplier domain.

But, you know, that might be relatively simple. It’s probably a tractable number. You’re gonna do some golden record, building up of the golden record around suppliers, and then, some of, you know, what are the the governance rules around our suppliers that might have independent value. But the next thing we want to do is strategic sourcing and procurement.

Well, for that, you probably need to have both supplier and item or a material information.

So what are who are we buying from and what are we buying? But you’ve already got half of that. You’ve already just built up the supplier part So now you just need to build out the, the the the domain around item, and now you can start doing, a strategic sourcing procurement. So you you build your way towards it through careful selection of which domain, which use case am I gonna handle, and then I kind of build from there. On the the demand side, you might, start saying I I want, to build an online catalog. So I’m gonna model my products, and this is very common to go into a website or whatever.

So I’m gonna model product, but then I want to really optimize customer experience or I want to optimize I I want to use AI to look at the combination of who has been buying what in order to make very customized, promotions. So now I model the customers. I I I build a domain for customers. I build a domain for products. The combination of the two allows me to do the next best step promotion. So, There’s usually stepping stones where you can go from one to the next and where the the next one is actually easier than the first, and the the the value starts to kinda go up in a in a hockey stick.

So, let me, get, other folks in here. Bill or Harvard, do you want to, or any of you guys have any exact Yeah. I’d like to say something Yes, sir. What’s really interesting about this slide for me is think about all the the value opportunities that, you know, that can take place when you master and understand the data through your your system.

You can you can change how you do inventory management. You can reduce your inventory dates. You can improve, your website sales through your online catalog when you’re able to do substitutes and light products, which is critical for, for a manufacturer, how you do predictive maintenance and you, eliminate or mitigate downtime or unnecessary downtime. These are all huge bottom line impacts in organization.

And this is when we look to a business impact roadmap. We take these concepts, and we add, quantitative analysis behind it. Because when you look at it, a manufacturing company that can do these things better can absolutely change its relationship with its suppliers, with its customers, and how it manages inventory.

Right. Exactly. I I think there was, there was, in a conversation in the last couple of days, we talked about I think this is, an insurance company that we were working with where, there was business model innovation coming from, having thought through which, which domains they were tackling and and in which order.

Absolutely. A lot of, the the core systems that a, particularly a property and casualty insurance company will use are are very specific to the policy. So you’ll have John Doe who has an auto policy. You might have John Doe who has a homeowner’s or renter’s policy, but, but the core system doesn’t allow the, association in that relationship.

So when you’re trying to do cross selling upselling in your marketing programs, We don’t know who your your customer is and what they have with you. And, you know, that’s in an easy quick way. It’s almost impossible to offer a very, in a very fast way, you know, policy discounts and the proper pricing. We to carry that to another level, you know, if you don’t know, if you have people who have multiple policies with you and they’re particularly potentially a fraud risk, Well, you need to know that fraud risk as it relates to your complete underwriting portfolio. If you don’t have that view in that perspective, So when you look at the data, like, for the property and casualty company, it’s just not revenue, but it’s also controlling walls. So a good MDM looks at the business outcome. And, obviously, we’ve talked about this throughout all five successions.

One thing I would I would just add to that. I don’t think I’ve heard stated today, we we’ve we’ve and it’s natural to do it. We’ve concentrated on sort of financial outcomes. Both above and below the line, but, you know, just looking at MD Anderson, you know, they’ve actually bled into sort of no pun intended.

The, you know, the the idea of clinical outcomes. And even, you know, we talked about risk a lot last week, there are other concepts you can use in quantifying this stuff around goodwill. So they they probably started off with realizing financial and operational savings. Like, they would probably tell you right now, they’re saving lives as a result of this.

And by improving clinical outcomes, minimizing hospital stays, lowering mortality.

So there can be some real benefits. You see this in the public or with MDM as well.

So I would say to everybody out there, don’t don’t be afraid to depart from dollars and cents or euros or pounds or whatever you would normally think. And those are gonna be the most, compelling things on a piece of paper, but there are others, to look at it. And you can quantify them at the end of the day if you really put your mind to it.

Yep. And what Bill just said, he’s exactly right. As a finance person, it’s also sacrilegious for me.

The I want the I want the return on investment, but Bill is absolutely right.

If you do your your use cases right, you’re able to book your savings and your benefits and your opportunities it really allows you to innovate in areas where you have goodwill or you have something that might not be clearly quantified from May financial perspective. So our usual bill is exactly right on this. Think, you know, just what it means to you in your business, not just finance, dollars, and cents, but also everything else involved and their goodwill and what it means to you to succeed in the marketplace.

Yep.

I think there’s also, Bill, you mentioned this, in the last few days. I think that, there there there comes a point of critical mass where you’ve filled in enough of the foundation that, you go from, you kind of flip the polarity, I think, is how you, you put it. Where you go from revolution, sort of evolution to revolution.

Can you talk about Yeah. And and it has to do with the styles and moving from MDM being down stream on the technical side, the technical symptom or or manifestation of this as MDM begins to move upstream and become the system of record for some attributes than more attributes than more attributes, and that’s what I always mean. I mean when I always say reverse the polarity, it starts one way And it’s the same physical infrastructure. You’re just, getting things ready. You’re not tear you’re not, invading in any way your operational landscape. But eventually, you’re gonna wanna do that. And from a data perspective, that’s digital transformation.

That’s the point at which, you know, everybody says digital business and digital transformation. That’s what it is.

You you could put all the the great processes in place that you want, with a great danger of failing faster or more miserably, and I I mentioned risk earlier, reputational risk, you know, if you just do something crazy, people start tweeting about it. If not suing you, or calling or calling CNN. So, again, it it becomes more and more important, and that transformation carries risk. As well as benefit. And in order to minimize risk and maximize benefit, you have to be able to trust the data and have this foundation. Otherwise, you’re you’re just looking for trouble at the end of the day.

Yep. Exactly.

We’ll move to the next section, and I’ll remind everyone, we’ve been getting some questions coming in, which is fantastic. That’s exactly what we want. We will try and, sweep them up as we as we go along to the best of our ability or or catch them at the end. But if anyone else has any questions as we go along, please drop them in the questions box and we will do our best to, to cover them off. So, the next kind of related topic here is is how do you plan beyond the first use case?

What how what how do you think about it? We’ve touched on these things just a little bit in the previous sessions, but, let’s tackle it head on here with, and and have Harvard to, talk a little bit about how he used it with regards to the, the BIR.

Program. And and by the way, there was a question earlier about, is the, the business impact roadmap free? Yes, it is. Just to answer that question real quick.

Good. You’ve we’ve shown this slide a couple times. We’ve talked to it, but we’ve always talked about it.

In a way of how to get started to understand where the use case complexity, where you’re likely to get the biggest value for the effort what we call no brainers.

The idea is you wanna start small, obviously think big. And that was part of them, you know, I think why Indi Anderson succeeded. They they did the quick win. They built off that. But what’s interesting is, if we really look at this this this framework here, it’s really about risk. It’s about understanding risk and managing risk.

And so What’s interesting is once you begin to implement an MDM solution and you begin to master more data and you begin to to develop the skills, well, being able to do more complex use cases become way simpler. You don’t have the same risk profile because once your data is mastered, you need to be able to link, say, product data to customer data, what would have been really risky in the beginning becomes somewhat of a no brainer and way simpler. So your use case complexity, is reduced and your your value is the same. You’ll see the the red the blue circles move from, the right to left.

So your strivers, what really had been kinda pie in the sky type, you know, things you wanted to do become no brainers. It becomes simple. It’s like, you know, it’s like training for a marathon once you’re at that level is something you can do. And It’s not the, you know, the same same effort because you’re you’re there and you’re in shape.

So when you when we look at this, we really try to build upon the program where we make it a way of life. And what’s so good about this framework is that also, I think, helps with pushing people to think outside the box and to innovate and really, you know, think about what brings value to the organization. And, obviously, I like dollars and cents but going back to what Bill was saying, there’s so much more that brand, reputation, there’s goodwill, there’s everything. There’s if you’re in the health care sector, there’s about how to to take care of your patients, things like this.

So think when you look at this, and as you plan, think about what you can do now in building that skill set up so that your strivers become no brainers.

You had to kind of, chime in on what, Martin has said earlier about manufacturing these cases. Right? Strategic sourcing is is really, high impact and high value, but it’s complex because you’re dealing with items or materials, as well as suppliers, and tackling multiple domains right out of the gate.

Might be too complex or too risky or good thing is it may take too long, right, before you realize actual benefits, but back to his example by starting with supplier onboarding or something focused. We’re gonna just deal with the single domain. It’s a relatively low volume. That’s a no brainer, but it chips away at the complexity for the more, high impact strategic sourcing initiative. So it’s it’s kind of decomposing your strivers into no brainer chunks, is one way to think about this. And, you know, we get a lot of questions from people. It’s like, hey, that that makes sense, but How do I do that in my organization?

And that’s where we keep coming back to this this business impact moment. Right? How do you figure out What are the strivers and what are the no brainers? What’s the the benefit and what’s the complexity?

And really the best way to do that is something quantitative. Right? People know that there’s data issues, people know that there’s potential improvement, but it’s really hard to to prioritize if you don’t quantify.

And it goes to the quantitative example.

If you do your quantification right, and you’re really analytical. It also highlights what you cannot quantify. It’s okay not to quantify certain things as long as you’ve done a good job of quantifying what candidates should be quantified.

You know, but but then again, if you if if you cannot necessarily quantify a business impact, we should be able to understand relevant relevant, the level of effort that it might take to do that. So even though you might not be able to quantify everything, you can at least have some type of insight into the level of effort and what’s needed to be done and what that what that impact might be from from low to high.

Yeah.

Interestingly, I I I see, two different, methods of how the, the second, third, and fourth use cases kind of come about.

One is a very kind of deliberate planned way where it’s each one is a stepping stone to the other. And, one of our recent customers in the health care space, not not MD Anderson.

Is a good example of it. They justify their purchase based on, needing to build a provider hub for some of the reasons that we we talked about earlier because regulatory requirements and and just general business efficiency.

But they, as part of their acquisition plan, Okay. As soon as we’ve got that done, we will start doing facilities because we wanna do better on the facility management, and it’s something that’s very inefficient for us. And we will start doing reference data management because we need reference data to be managed.

From many parts of the business, we want to provide a single place for it to be managed so that it is leveraged across the business even if the the business stakeholders are are widely apart. So they bought on one use case, but they already had two more lined up in the wings that were natural for them, natural progressions.

Then, and other ones seem to be just a bit more. I don’t wanna say it’s accidental, but they they kind of grow organic the, a good example might be Domino’s and and Christopher, you can probably add to this, but the the basic, story is, and I mentioned their name because they’ve spoken first publicly four. They started off, mastering customer information about the people who order pizzas, or over the phone or by the website or whatever so that they can do marketing programs around them and and build a lot of efficiency around that.

That became successful. And then they started deploying that same model around the world, but then other things that were completely unrelated came up that I don’t know that anyone would have planned on. Another using, prophecy, MDM to manage, IT assets.

You know, IT asset management and inventory management and zero monitoring and replacements and things like that thoroughly. I’m completely unrelated, but they were starting to be viewed as a center of expertise, and they started to be viewed as people who can solve, you know, disconnected problems.

And so, you know, that’s that’s another way for these things to kind of, growing themselves.

On on their journey, they’re now up to their their seventh edition. So eight total use cases.

That they’re now leveraging this single MDM platform for. And what’s interesting is that, you know, we talked about using no brainers as a way to, you know, decompose your strivers to make a no brainer to get to the strivers. The other thing that happens, and this is true with the the other, medical customer you’re talking about, Martin, and this true in the case of Domino’s is that, you know, there’s a whole collection of nice to have data management use cases that didn’t have a tremendous amount of benefit. So that it didn’t quite make it up to the no brainer category as the place to start.

However, once you start to develop this center of expertise, the, effort required to deploy the next solution or the next domain goes down exponentially, which means that some of those nice to have start to bubble up to being no breakers because even though the business benefit is not as high, the f level of effort and the level of investment is substantially lower when you’ve gone beyond your first use case. So when I look at some of the things that Domino’s has done, you mentioned they started with IT assets and and managing all their IT assets. Then they’ve gone on and built on reference data, which is extremely common.

They went even down to things like managing their requests or cranks. Private materials in collateral. They’ve gone to do, facility in locations. They’ve already stored in site locations.

They’ve related that now to their by chain services so they can better, facilitate delivery to those locations. You know, so they kinda keep building it on each other. But some of those things would have fallen into the nice to have button. It would not have been the, a use case that would justify launching a data management program on their own.

However, now that they’ve got the platform and the expertise, some of those other use cases start to bubble up and become highly viable.

For the organization. So it’s there’s there’s multiple paths into the no brainer quadrant.

Exactly.

One other thing that, I think was touched upon briefly in a previous discussion bill was, you mentioned rapid prototyping and nutshell development based on, having MDM in place, which not necessarily something that would be intuitive. Can you speak to that a little bit? Yeah. So there there’s, I always call it an off label use.

Maybe I should stop saying that. But, you know, one of the, uses of MDM. I think I mentioned it yesterday the day before is to have a home temporary or permanent for master data attributes that don’t really have a home in any particular business app. And, you know, the vendors that may have sold you those apps, don’t wanna add any any attributes, for your particular use case.

And even if it’s developed internally, there’s an expense to that. And some of these systems, nobody wants to touch. There are actually many legacy systems out there that no one understands.

The internals of and and don’t really want to.

So, you know, I always tell the story a few years ago. I was at one of the Gartner’s summits, the the big data and analytics. I wanna saw a guy from a big company.

I won’t mention the company’s name, but everybody would know it.

And, he clearly had MDM as a way of life where he worked and, you know, he always was presenting on on best practices and use cases and things And finally, one day, he attended a workshop, and I said during the workshop phase, you know, why are you here? You know, you know, you know this as well as anybody, and he pointed to to fellow cross room. And he said, you see that guy? And I said, yes.

He said, I’m here following him because he’s my competitor. I wanna see what they’re doing. And I just wanna make sure that we stay ahead of everybody else. As I said, I became intrigued that, you know, this guy really had best practices nailed down.

And they said, okay. You know, how would you describe MDM in terms of, beneficial end state or something like that. And he said a great thing. He said I can take any idea that the business has and once once they put it through, let’s say, governance, whatever their governance process is, and someone decides it’s worthwhile, and in effect they’re doing their own internal business impact road map.

That in an agile way. And we’ll get to that before the end today. I hope around what that means on the business side. But, basically, what they’re saying is I could take any business idea and fully attribute it and get it in production in fifteen business days.

So three calendar weeks, it’s got a UI. It’s got somebody maintaining it. It’s got all all the integrations we know about that are needed are in place.

And that’s because I can, you know, anybody who’s put code into production or data into production is is doing the backwards Moonwalk in their mind now saying, well, if he did it in production fifteen days, he had it in in unit tests within four or five at worst, and that’s correct. So what he’s saying is, you know, we now have this process where a part of our way of life is if somebody has an idea, they voice it, it gets vetted, and it gets physicalized.

Pretty quickly.

And you can never do that with your core operational systems. Right? Right. If you’re running, you know, your core ERP, whatever flavor that may be, you know, most of those tools, even some of the older ones, they’re extensible, or you can add attributes, and you can sometimes even add first class objects or entities. So they’re extensible.

The problem is it’s your core ERB and just the the regression testing that you would need to do alone so that you don’t somehow disrupt business operations.

Can be months, of effort. And so, you know, those those tools because they’re highly specialized is so critical just to keeping the lights on It’s a really bad place to go tinkering around. But when you have this standalone data management platform, you know, prototyping and modeling and and instantiating new attributes, new entities, new objects, you you’ve got this, abstraction from your core operations that allows for that agility. And the cuss and I’ll give the the the other sort of obvious example, and this goes back to my first MDM implementation twenty years ago, where someone walked up to me the business and said, I I’m looking at all this, and it looks pretty flexible. Could you start to capture familial relationships? You know, we do it now with householding and the data warehouse but it’s just really inaccurate. It doesn’t really hurt us or we don’t know if it hurts us, but I really like to get that information sort of a hundred percent accurate.

Is there any way that you this could be we could ask somebody during a customer serve service call or email chain. If it’s okay, you know, we’ve detected these relationships. Is it okay if we, verify and and and code them in? You might get a family discount later on.

I can’t give you anything now. Worst case, can’t give you anything now. But, you know, something may come down the road, would you mind? Some people are gonna say no, but the majority, if you say discount, even in a speculative mode, they say yes.

So, again, that’s an early kind of simple example of there are no none of these business apps to Christopher’s point, none of the ERPs wanted to to store the fact that my father and I were related. Across contracts, you know, and so anything almost at the party level as opposed to the contractor product level, is fair game for that.

Absolutely.

Excellent. Alright. So the the final, topic here, and I’m seeing some questions, online that we will get to them shortly, but again, drop any more in if you if you have So we’ve kind of been looking at this, you know, you’re the start of the journey and you’re trying to look at beyond the first step, which is think very helpful to to start with the end in mind and expectations and all kind of stuff. When you are farther down the journey, and you’ve you’ve built a little bit of maturity around what you’re doing.

You have hopefully become viewed as a a center of expertise, and I would say that, most of our long standing customers were, you know, we have an ongoing relationship that and we speak to them. They come to our customer advisory board every year, that kind of thing.

They are people. They are organizations who have implemented several use cases. That’s what gives this whole thing longevity and and real value. But let’s talk a little bit about what it looks like when you’re there.

You know, what what the world looks like, what’s your, you know, daily life, how how you operate within the organization? How did what what are the How does it change a little bit?

Who wants to to to lead off on this one?

Bill, I know you’ve talked a little bit about, cross functional use cases, and you touched on it just a bit. So you know, sure. There’s a couple of things around that, you know, and, I’ll start with sort of the mechanical side because one of the questions I used to get was sort of a different version of this, but it turns out, I believe it’s it’s the same thing as, you know, even as an analyst, and I’ve gotten into prophecy a little bit, get this question of, you know, everybody talks about seeing and cross silos, both process silos and data silos and bringing them together and transforming the business. You know, who does that? You know, everybody in my organization is in the silo. They they can’t look up and all of a sudden see what everybody else is doing or what the synergies might be or the gaps.

If you go below the line, you know, what are the issues here? I know I have to grab a a a spreadsheet from somebody and reenter the data but by itself, that doesn’t seem, you know, that’s not a million dollar problem or a half million dollar problem. I could do that until I retire and it’d be okay. And I really don’t wanna, you know, I I’d need more than that to kind of get off the dime. And, yes, what we’re talking about these last couple of weeks is about that, but there are organizational.

We used the word inertia last week.

And so what does that mean to get to conquer that or or or at least start to kind of get control of it. And the answer on the ground, for example, is, you know, in my book, and I I’m only one opinion, I believe that that’s the job of the governance organization that you’re gonna create. So along with all these use cases, and this is as good a place to any to as any to talk about this, MDM as a way of life isn’t going to include a business resident, data governance organization, and that should grow as these use cases are adopted and you need stewards and and council members, if you will, to manage that.

But another part of that that’s not so obvious is I believe that that organization should have the budget to pay out, for example, if I’ve got six lines of business or six regions and none of the no one of them sees enough benefit if it really existed, they don’t see it enough to say, you know what? I’m gonna pay for everybody. Take it out of my budget. I’ll put the request in for next year.

I can’t tell I can count on one hand the number of times I’ve, in my life, come up against, people who are so nice and magnanimous that they said something like that. Everybody the common answer is, yeah, that that looks really cool, but, you know, I got all I could do to maintain my staff with my programmers, I’m not gonna do that. And so the answer is to have somebody that does have the money that they can transfer out on a time immaterials basis.

Tell the story of, you know, twenty years ago, I learned this and wrote a paper on it for Gartner, where, post nine eleven, the program I was on was the only real IT in structure program outside of maintenance, for about a year because everybody just tightened up, so not so different than now, actually, but you know, MDM was left because it was viewed as strategically beneficial.

And, we still had people that said, you know, all I have is five people doing maintenance. I’m gonna have production problems. Can’t have people, doing this sort of pie in the sky thing. And remember, there was no really no such thing as MD AM then. Our CEO was a former CIO, and he actually, I related this problem to him, and he said, okay. I’m gonna give you the money, and I’m gonna zero base budget everybody else except for maintenance. So if they don’t wanna do it, you’re, you know, I’m gonna start asking for names of people to lay off.

And you’d be surprised how quickly that turned around. We’re all of a sudden, everybody wanted the the how to we had a little how to manual to integrate with MDM or what we called, customer information file at the time. And people all of a sudden got really interested, because we had the money to give them. Okay.

Well, I’ll go get a consultant. If you’re gonna give me a hundred thousand dollars, I’ll bring your consultant here for six months. And, and we’ll get it done. By by gosh, we’ll get it done.

You know, why didn’t you why didn’t you say it that way when you first came in here?

Kind of thing. So, again, this idea of having, you know, to answer the original question I positive, which is how do I physically get this cross enterprise view that’s gonna show me all these things. Well, our BIR process is one way. And that’s from outside, and that’s a good way to do it. I said I’m a believer in consulting for same reason.

But, the end result, more often than not, has to be somebody that’s got money on an ongoing basis. To be blunt.

Yeah. And can see can see or can force somebody else to see, you know, to to see across all these, quote, unquote silos. That’s why the other question I used to get is, do I really need c level people on that council? Yes. You do. And that’s why.

Because if it was easy for everybody to see these things, they would have just to get the credit for solving them.

So that means there’s too much work involved for me to bother trying get the credit. And and if you’re gonna solve it, you need a new structure.

Yep. I kinda go start to the, you know, to bite you a little bit. Right? When you’re also thinking about what are the use cases that are no brainers versus drivers, if your use case is gonna require buy in and funding, from six different business functions or business units, you know, you could spend six months just, you know, hurting cats to to get the buy in. Before we ever even get started. And so I’d leave that way up to the far right of the scribe’s quadrant.

But if you decompose that and say, Hey, I can break this down into smaller use cases. One of the other considerations is, hey, if I can make get a use case that does have value that’s a no brainer, but it only impacts a single department or function, you know, and it’s much easier to secure that buy in. So the same approach of, like, decomposing and chipping away as strippers in terms of complexity.

You can also do that. Take that same approach when you’ve got, you know, high value use cases down the road, that require this buy in, you start chipping away department. So there’s there’s multiple ways to kind of decompose those more complex but high value use cases.

Exactly. And once you and once you have quick wins and you have success, it’s easier to get funding, and it’s easier to get support from the organization because you have credibility. That’s another reason why we say, look at quick wins first.

Exactly. One thing that Bill mentioned there that I wanted to follow-up on Christopher is, that he have governance. So there’s a there’s a pretty big overlap between the MDM program and the governance program.

Our, experience tells us that there’s often the same people or the same people are involved, but, can you talk a little bit about the relationship between governance and MDM just to for for anyone who, you know, needs to hear some just two minutes. Sure. Yeah. Glad to jump on that. And and we see this often.

It’s interesting.

Governance and master data management absolutely go hand in hand. You kind of you you kinda can’t do one without the other. The governance is actually deciding. Right? And and making decisions about How should data be managed? Where should data originate? What should be the system of record, entity by entity, and attribute by It’s the process of governance, and it’s pretty process oriented and often involve documentation.

To me, the MDM platform is the, how do I bring that to life? How do I actually operationalize this governance model that we’ve designed or or defined for the organization?

One of the traps that I see here don’t fall into this, is that, yes, you should have a clear vision of what, the governance of the day is gonna be before you launch on your MDM program. But also remember we’ve gone on and on and on about starting small and having a specific no brainer use case. You don’t have to put together this cross enterprise huge governance committee and decide how to manage all of your data before you begin. In fact, that’s just analysis paralysis guaranteed.

Right? It’s just you don’t wanna do that. First of all, as we’ve said before, not all the data has the same value. You gotta get back to the use case that has a business outcome, and then figure out the government’s just in support of that use case, and then you use a technology like MDM to operational as that.

Zach. Yep. Good. Thank you.

Question, I think this would be for you, Harvard.

Recommendations regarding first domain specific to our organizations and people. I’d I would point out, I would say that, for the person to ask that question, there’s probably quite a bit of conversation about that in, yesterday’s no. The day before Mondays, Tuesday’s, I can say, session, picking the first use case, but Harvard, do you wanna talk a little bit about, how to pick the first, domain specific to organizations and people?

Yes.

This is a tricky question because the domain you go to first is on differ by company and industry.

I’d like to say you wanna go where you have the The biggest problem or the biggest opportunity to enable something that you can’t do today.

And going back to our framework of the benefit versus the, use case complexity, you then wanna narrow down based upon what we’re talking about earlier search engine risk, it’s likely to give you the the quick win.

Eventually, you wanna follow where the money is. I think are where the the real value is for the for the organization.

And what we normally see from the greatest kind of diarization areas is when you’re able to link domains together from a cross domain perspective.

And there’s another that’s another reason to to to kind of start smaller, master the domain, then and then your future use cases, you know, find a way to link that data in a way that helps you innovate on your your business model and your and your processes.

So there’s not a cookie cutter answer that you always go x y z domain first. You really need to understand your problem definition or the opportunity.

Obviously, the use case complexity versus the likely value, and going back to the possibilities of true innovation when you bring all the domains together is really, really interesting. And we’ve just seen transformative power in that for for organizations.

And you also you also still have to integrate with the non master data that’s involved as well. Most of these use cases are gonna involve data beyond master data.

Yep. Like like transactions or interactions.

Couple of questions. I’m gonna give an example to that real quick. Now we we were working with a financial services company, and they needed to bring in third party data to do their attribution.

And they can’t do that in house. They can’t do it manually.

And it matters for the default rate and for the average revenue growth.

So this is where they’re pretty good with the with a certain customer domain, but what they can’t do is they can’t bring in other data and quickly relate the relationship with the hard keys to their to that domain. And so when you bring in that other data, which is not master data, It is a more reference data, then it absolutely changes how they’re able to to market their financial services products.

Great. Couple of questions. We’re we’re nearing the top of the hour. So a couple of questions I wanna sweep up, because they didn’t come up, you know, as part of the conversation.

There’s questions about, verticals.

What do we have to support, industry verticals in particular health care? We do have prebuilt models for several verticals.

I wouldn’t call them necessarily complete applications, but they are templates that, allows someone to, get a quicker start. And we have about, six of those healthcare being one, in fact, being probably the most prominent one at this point.

And then, first of all, I’m gonna throw this to you.

Relationship management hierarchies groupings and lineage. I know that’s that’s been part of your life for a long, long time. So do you wanna talk about that for a moment? Yeah. Absolutely well. That’s a startup, and I was one of the founders of this. That’s where we got started was mastery hierarchies, actually, hierarchies and relationships.

And what’s interesting is that you will find that, in many use cases, the need to manage relationships. That could be many to many, it could be hierarchies, is very prominent. And then the other thing that you will find is that a lot of common ERP platforms are quite rich in the hierarchies and relationships that they support. Many times, they allow only, flat hierarchies, meaning that it’s a fixed number of levels and finished good is always level number six and sometimes they don’t support alternate hierarchies.

You know, the ability to roll up and and group things different ways. So We’ve got a, for example, a wine and spirits manufacturer, where they’re settled exactly that problem. We’ve got the most common ERP systems you can imagine in, in manufacturing, and there’s some limitations on hierarchy management around products. So What they’ve done with prophecy is they’ve modeled out multiple different product hierarchies to go after regions because something that might be considered a premium spirit the North American market might be considered just a, a well, like, great, spirit in the Asian market and vice versa.

So you know, just to be able to properly market and promote, they needed to have the ability to manage periods of different hierarchies around the same band. So those kinds of use cases are extremely common, and it kind of goes back to what Bill was saying about rapid prototype. Right? And we have a a rich data management platform that supports those kinds of complex relationships.

It’s far easier to deploy and manage those in this abstract data management tool than to try to reconfigure your ERP or some other operational system. So that’s an extremely common use case, in this space that I’ve seen year after year.

Excellent. Thanks. And then one final question, which will take us to the top of the hour, I think. And and I think it will close off all of the questions that we’ve that have been asked online.

Is, what if I’m, the the multiple use case idea is great? But what if my MDM tool does not support that?

Christopher, you you may have, again, some experience. Can I talk about that? I’ll I’ll try to keep this brief because we’ve adopt the hour, but, you know, one of the things I see over and over is that, look, data management is not brand new, but what’s happened is it’s evolved. Right.

There’s there’s solutions out there in the market and we consider us one of them where we’re really, like, second generation and we’re nimble. But organizations have had data management issues have found ways to deal with it. Sometimes it’s by throwing bodies and process to it. Many cases, a lot of organizations, especially larger organizations, organizations that do a lot of acquisitions, they may have built out a homegrown solution, or they may have been one of the early adopters or one of the the kind of early technologies that are pretty heavy and challenging to deploy and costly to manage and costly to go on to the next use case.

And my recommendation is don’t be trapped by your technology. Don’t don’t let yourself be trapped by the homegrown solution that people have sunk millions of dollars into. Right? That’s sunk cost.

What you need to look at is What how can I enable business innovation and new processes? What’s the value of that? And then with modern tooling and technology, the the barrier to entry is dramatically lower than trying to go configure a legacy tool or reconfigure a legacy tool or rebuild or modify a homegrown solution. So don’t be trapped by a legacy solution with the organization.

Thank you. Perfectly to the top of the hour. So we’re we’re we’ll draw a line under it here. This is, the end of our six series.

The thick end of our six series, sessions.

I wanna thank, the panelists, Chris for Bill and Harvard. Thank you so much for being here, every day. I’m I must confess when we started this, and we kind of find out what we thought we might wanna talk about. Thought there’d be about a half an hour material for each day, but, I think a testament to the questions that have come in, and a testament to the the amount of experience on the panel here that, each one of these has gone all the way to the full r, and also a testament to how much there is to say about master data management.

There are so many ways of of pursuing it, both right and wrong that, there’s just a lot to talk about here. So, we’re, we’ll draw a line under it here. Thank you very much. Again, to the panelists, thank you very much to the audience, particularly those of you who’ve been here for every session.

It does seem like there’s a good few of you. Thank you for your perseverance. And, I’ll say one more time that, if there’s anything out of this session or any of the previous sessions that you want to follow-up on, whether it’s a a discussion or a template that we used or or whatever it is, feel free to reach out to us. If you’re on an MDM journey, we’re we’re just happy talk.

So with that, thank you so much and, look forward to speaking to you all at some point in the future. Thanks, everyone. Yep. Thank you.

Thank you.

LET'S DO THIS!

Complete the form below to request your spot at Profisee’s happy hour and dinner at Il Mulino in the Swan Hotel on Tuesday, March 21 at 6:30pm.

REGISTER BELOW

MDM vs. MDS graphic
The Profisee website uses cookies to help ensure you have the best experience possible.  Learn more