Was ist Stammdatenmanagement?

Stellen Sie sich vor, Sie hätten Zugang zum leistungsstärksten Raumteleskop der Welt, um einen ganzheitlichen Überblick über alles zu erhalten, was im Universum passiert, bis hinunter zum kleinsten Sandkorn, und Sie können nach Bedarf hinein- oder herauszoomen, um alles, was vor sich geht, besser zu verstehen und zu analysieren. 

Das ist im Grunde die Kraft des Master Data Management (MDM), einem Prozess, der es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial ihrer Datenbestände auszuschöpfen, Innovationen voranzutreiben und einen Wettbewerbsvorteil in einer Welt zu erhalten, in der Daten das Herzstück des Unternehmens sind.

In diesem Artikel wird alles über MDM untersucht, einschließlich seiner Vorteile, Schlüsselkomponenten, Herausforderungen und Best Practices. 

Was ist MDM?

MDM ist ein umfassender Ansatz zur Verwaltung und Sicherstellung der Konsistenz, Genauigkeit,  Langlebigkeit und Zuverlässigkeit kritischer Dateneinheiten (als „Masterdaten“ bezeichnet) über die verschiedenen Systeme, Anwendungen und Geschäftsprozesse eines Unternehmens hinweg. Diese Stammdaten umfassen in der Regel Kerneinheiten wie Kunden, Produkte, Lieferanten, Mitarbeiter, Standorte und andere wichtige Referenzdaten.

MDM erreicht seine Ziele durch eine Kombination aus Technologie, Prozessen und Governance-Mechanismen. Dazu gehören in der Regel Softwareplattformen, Datenqualitätstools, Data-Governance-Frameworks und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Stakeholdern, darunter IT, Datenverwalter, Geschäftsanwender und Führungskräfte.

Der Endzweck von MDM besteht darin, eine einzige, maßgebliche Quelle der Wahrheit für Stammdaten zu schaffen, damit Unternehmen diese Daten effektiv nutzen können, um Dinge wie Governance und Compliance und letztendlich ihren Gewinn zu verbessern. MDM ist ein wichtiger Bestandteil der Aufrechterhaltung der Datenhygiene. 

Vorteile von MDM

Zu den Hauptvorteilen von MDM gehören:

• Datenkonsistenz: MDM trägt dazu bei, sicherzustellen, dass Stammdaten über verschiedene Systeme und Anwendungen innerhalb des Unternehmens hinweg konsistent bleiben. Diese Konsistenz ist unerlässlich, um Datendiskrepanzen, widersprüchliche Informationen und betriebliche Ineffizienzen zu vermeiden.
• Datengenauigkeit: Durch die Zentralisierung von Stammdatenmanagementprozessen hilft MDM Unternehmen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Daten zu verbessern. Dazu gehört die Bereinigung, Standardisierung und Validierung von Daten, um Fehler, Redundanzen und Ungenauigkeiten zu vermeiden.
• Datenqualität: MDM konzentriert sich auf die Verbesserung der Gesamtqualität von Stammdaten, indem es Richtlinien zur Daten-Governance durchsetzt, Praktiken zur Datenverwaltung umsetzt und Metriken und Standards zur Datenqualität festlegt. Dies führt zu qualitativ hochwertigeren Daten, auf die bei der Entscheidungsfindung und Analyse vertraut werden kann.
• Datenintegration: MDM ermöglicht eine nahtlose Integration von Stammdaten über verschiedene Systeme, Anwendungen und Geschäftsbereiche hinweg. Diese Integration stellt sicher, dass alle Stakeholder Zugang zu konsistenten und aktuellen Informationen haben, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden.
• Geschäftsprozesse: MDM richtet Stammdaten an kritischen Geschäftsprozessen aus, wie z. B. Vertrieb, Marketing, Finanzen und Lieferkettenmanagement. MDM bietet einen einheitlichen Überblick über wichtige Geschäftseinheiten und optimiert Workflows, verbessert die Zusammenarbeit und verbessert die betriebliche Effizienz.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Viele Branchen unterliegen gesetzlichen Anforderungen in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit und Berichterstattung. MDM unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung dieser Vorschriften, indem es die Genauigkeit, Integrität und Vertraulichkeit von Stammdaten sicherstellt.

Anwendungsfälle für MDM in der Praxis

Einige reale Beispiele dafür, wie MDM für Unternehmen etwas bewirkt, sind:

• Kundenerfahrung: Für Unternehmen, die sich auf Kundenzufriedenheit und -bindung konzentrieren, spielt MDM eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung einer personalisierten und konsistenten Kundenerfahrung über alle Berührungspunkte hinweg. Eine einheitliche Ansicht der Kundendaten ermöglicht gezielte Marketingkampagnen, einen effizienten Kundenservice und eine verbesserte Kundenbindung.
• Kostensenkung: Doppelte und inkonsistente Daten können zu betrieblichen Ineffizienzen, erhöhten IT-Wartungskosten und verpassten Umsatzchancen führen. MDM hilft dabei, Redundanzen zu beseitigen, Prozesse zu rationalisieren und die Ressourcenauslastung zu optimieren, was zu Kosteneinsparungen führt.
• Entscheidungsfindung: Die fundierte Entscheidungsfindung beruht auf genauen, zeitnahen und relevanten Daten. MDM liefert zuverlässige Daten für Analysen, Berichte und Prognosen und ermöglicht es Unternehmen, strategische Entscheidungen auf der Grundlage umsetzbarer Erkenntnisse und nicht auf Vermutungen zu treffen.

Herausforderungen beim Stammdatenmanagement

Hier sind einige häufige Herausforderungen bei MDM:

• Datensilos: Unternehmen haben oft Daten, die über verschiedene Abteilungen, Systeme und Datenbanken verteilt sind, was zu Datensilos führt, in denen Informationen isoliert und inkonsistent sind.
• Altsysteme: Veraltete Systeme haben möglicherweise veraltete Technologien, komplexe Datenstrukturen und begrenzte Integrationsfähigkeiten, was es schwierig macht, sie in MDM-Initiativen zu integrieren.
• Widerstand gegen Veränderungen: Widerstand gegen Stakeholder, einschließlich Mitarbeiter, Management und IT-Teams, kann die Einführung von MDM aufgrund von Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzsicherheit, Änderungen bei Workflows und unbekannten Technologien behindern.
• Datenqualitätsprobleme: Schlechte Datenqualität, einschließlich Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen, kann die Effektivität von MDM-Initiativen untergraben und zu Misstrauen im System führen.
• Skalierbarkeit und Flexibilität: Wenn Unternehmen wachsen und sich weiterentwickeln, müssen MDM-Systeme skalieren können, um zunehmenden Datenmengen, verschiedenen Datentypen und sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

Best Practices für das Stammdatenmanagement

Hier sind umsetzbare Tipps und Best Practices für effektives MDM:

1. Erstellen Sie klare Richtlinien zur Daten-Governance: Definieren Sie Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für die Verwaltung von Stammdaten, einschließlich Datenbesitz, -verantwortung und -verantwortlichkeit. Legen Sie Standards, Metriken und Richtlinien für die Datenqualität fest, um Konsistenz, Genauigkeit und Vollständigkeit von Stammdaten sicherzustellen. Überprüfen und aktualisieren Sie regelmäßig Richtlinien zur Daten-Governance, um sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen und regulatorische Anforderungen anzupassen.
2. Implementierung von Datenqualitätsmanagementprozessen: Führen Sie Datenprofiling durch, um Qualitätsprobleme wie Duplikate, Fehler und Inkonsistenzen zu erkennen. Implementieren Sie Techniken zur Datenbereinigung, um ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten zu entfernen oder zu korrigieren. Standardisieren Sie Datenformate, Werte und Terminologie, um die Konsistenz zwischen Systemen und Anwendungen sicherzustellen. Erweitern Sie Stammdaten mit zusätzlichen Informationen aus vertrauenswürdigen externen Quellen, um ihren Wert und ihre Relevanz zu verbessern.
3. Sichere Stammdaten-Assets: Implementieren Sie robuste Datensicherheitsmaßnahmen, um sensible Stammdaten vor unbefugtem Zugriff, unbefugter Manipulation oder Offenlegung zu schützen. Verwenden Sie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmechanismen, um Data-at-Rest- und während der Übertragung zu schützen. Überprüfen und überwachen Sie regelmäßig den Zugriff auf Stammdaten, um potenzielle Sicherheitsrisiken oder -verletzungen zu erkennen und zu mindern. Halten Sie relevante Datenschutzvorschriften wie DSGVO, HIPAA und CCPA ein, indem Sie geeignete Datenschutzkontrollen und -praktiken implementieren.
4. Nutzen Sie Automatisierungs- und Integrationstechnologie: Investieren Sie in MDM-Softwareplattformen und Datenqualitätstools, um Stammdatenmanagementprozesse wie Bereinigung, Standardisierung und Anreicherung zu automatisieren. Integrieren Sie MDM-Systeme in andere Geschäftsanwendungen wie CRM-, ERP- und BI-Tools, um einen nahtlosen Datenaustausch und eine nahtlose Synchronisation zu gewährleisten. Erfahren Sie mehr über fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und AI, um Datenabgleichs-, Deduplizierungs- und Klassifizierungsfunktionen zu verbessern.
5. Befähigen Sie Datenverwalter und Fachexperten: Weisen Sie dedizierte Datenverwalter und Fachexperten zu, um die Aktivitäten des Stammdatenmanagements zu überwachen und Richtlinien zur Daten-Governance durchzusetzen. Bereitstellung von Schulungen und Unterstützung für Datenverwalter, um ihr Verständnis der MDM-Prinzipien, -Tools und -Best Practices zu verbessern. Fördern Sie die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Datenverwaltern, IT-Teams und Geschäftsanwendern, um Probleme mit der Datenqualität anzugehen und Diskrepanzen effektiv zu lösen.
6. Implementierung einer laufenden Datenüberwachung und Qualitätssicherung: Legen Sie Datenüberwachungsprozesse fest, um die Qualität, Integrität und Nutzung von Stammdaten kontinuierlich zu verfolgen. Implementieren Sie Dashboards und Berichte zur Datenqualität, um wichtige Metriken zu visualisieren und Trends oder Anomalien zu erkennen. Führen Sie regelmäßige Datenaudits und Qualitätsprüfungen durch, um die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Stammdaten zu überprüfen.
7. Fördern Sie Daten-Governance und kontinuierliche Verbesserung: Fördern Sie eine Kultur der Daten-Governance und -Verantwortung im gesamten Unternehmen, indem Sie das Bewusstsein schärfen, Schulungen anbieten und Erfolge anerkennen. Fördern Sie Feedback und Zusammenarbeit von Stakeholdern, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren und Stammdatenmanagementprozesse zu optimieren. Kontinuierliche Messung und Bewertung der Effektivität von MDM-Initiativen, Identifizierung der gewonnenen Erkenntnisse und Implementierung iterativer Verbesserungen zur Verbesserung der Datenqualität und der Governance-Praktiken im Laufe der Zeit.

Die beste MDM-Lösung auswählen

Hier sind einige wichtige Überlegungen, die bei der Bewertung von MDM-Lösungen zu beachten sind:

Geschäftsanforderungen und -ziele

Identifizieren Sie die spezifischen Geschäftsziele und Anforderungen, die den Bedarf an MDM treiben, wie z. B. die Verbesserung der Datenqualität, die Ermöglichung einer besseren Entscheidungsfindung oder die Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Berücksichtigen Sie den Umfang und den Umfang Ihrer MDM-Initiative, einschließlich der Arten von Stammdatenentitäten (z. B. Kunden, Produkte, Lieferanten) und der Komplexität von Datenbeziehungen und Hierarchien.

Datenquellen und Integrationsanforderungen

Bewerten Sie die Vielfalt und das Volumen von Datenquellen und Systemen in Ihrem Unternehmen, einschließlich ERP, CRM und Altsystemen. Bewerten Sie die Fähigkeit der MDM-Lösung, sich in diese vielfältigen 

Datenquellen über APIs, Konnektoren und Datenvirtualisierungstechniken.

Datenqualitäts- und Governance-Funktionen

Priorisieren Sie MDM-Lösungen, die robuste Funktionen für das Datenqualitätsmanagement bieten, wie z. B. Datenprofilierung, Bereinigung, Standardisierung und Anreicherung. Suchen Sie nach Funktionen zur Festlegung und Durchsetzung von Richtlinien zur Daten-Governance, einschließlich Datenverwaltung, Zugriffskontrollen und Audit-Trails.

Flexibilität und Skalierbarkeit

Bewerten Sie die Flexibilität und Skalierbarkeit der MDM-Lösung, um sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen, Datenmengen und Technologielandschaften anzupassen. Überlegen Sie, ob die MDM-Lösung verschiedene Bereitstellungsoptionen unterstützt (z. B. lokal, Cloud, Hybrid) und skaliert werden kann, um zukünftigem Wachstum gerecht zu werden.

Benutzererfahrung und Benutzerfreundlichkeit

Bewerten Sie die Benutzeroberfläche und die Benutzerfreundlichkeit der MDM-Lösung unter Berücksichtigung der Anforderungen und Fähigkeiten sowohl technischer als auch geschäftlicher Benutzer. Suchen Sie nach intuitiven Workflows, anpassbaren Dashboards und rollenbasierten Zugriffskontrollen, um MDM-Aufgaben zu optimieren und die Benutzerakzeptanz zu fördern.

Performance und Zuverlässigkeit

Bewerten Sie die Performance und Skalierbarkeit der MDM-Lösung, einschließlich ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und die Datenverarbeitung und -transaktionen in Echtzeit zu unterstützen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Datenlatenz, Betriebszeit und Disaster Recovery-Funktionen, um die Zuverlässigkeit des MDM-Systems sicherzustellen.

Total Cost of Ownership (TCO)

Berechnen Sie die Gesamtbetriebskosten für die MDM-Lösung, einschließlich Vorablizenzgebühren, Implementierungskosten, laufender Wartung und Supportkosten. Berücksichtigen Sie langfristige Faktoren wie Skalierbarkeit, Anbieterbindung und potenzielle Kosteneinsparungen durch verbesserte Datenqualität und betriebliche Effizienz.

Reputation und Support von Anbietern

Erfahren Sie mehr über den Ruf, die Erfahrung und die Erfolgsbilanz des Anbieters bei der Bereitstellung von MDM-Lösungen für Unternehmen in Ihrer Branche oder Branche. Bewerten Sie die Kundendienstservices des Anbieters, einschließlich Schulung, Dokumentation und technischer Unterstützung, um einen anhaltenden Erfolg mit der MDM-Lösung sicherzustellen.

Compliance- und Sicherheitsüberlegungen

Stellen Sie sicher, dass die MDM-Lösung den relevanten Datenschutzvorschriften und Branchenstandards wie DSGVO, HIPAA und PCI DSS entspricht. Bewerten Sie die Sicherheitsfunktionen der Lösung, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Datenmaskierung, um sensible Stammdaten vor unbefugtem Zugriff oder Sicherheitsverletzungen zu schützen.

Fazit

MDM verwendet eine Kombination aus Prozessen, Technologie und Software, um es Unternehmen zu ermöglichen, Datengenauigkeit, Konsistenz und Geschäftserfolg zu erzielen.

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