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Master Data Management
Veröffentlicht: 19. Juni 2024
Mitwirkende: Tim Mucci
Master Data Management (MDM) ist ein umfassender Ansatz für die Verwaltung der kritischen Daten eines Unternehmens im gesamten Unternehmen. MDM nutzt Technologie, Tools und Prozesse, um einen einheitlichen Stammdatendienst zu schaffen, der wichtige Unternehmensdatenbestände wie Kundeninformationen, Produktdetails und Standortdaten konsolidiert.
MDM umfasst die Einrichtung von Workflows, um diese Prozesse zu rationalisieren und eine einheitliche Datenverarbeitung im gesamten Unternehmen zu gewährleisten. Diese Stammdaten werden von verschiedenen Anwendungen und Systemen innerhalb des Unternehmens gemeinsam genutzt und verwendet, um Datenfragmentierung, isolierte Daten, Duplikate und Ungenauigkeiten zu reduzieren.
Unterstützt durch ein klar definiertes Datenmodell und eine solide Datenverwaltung, die vorschreibt, wie Stammdaten strukturiert und in Beziehung gesetzt werden, ist MDM entscheidend für die Unterstützung fundierter datengesteuerter Entscheidungen und der betrieblichen Effizienz.
In einem großen Unternehmen können beispielsweise verschiedene Abteilungen separate Datensätze desselben Kunden führen, was zu Inkonsistenzen und Ineffizienzen führt. MDM hilft, einen „Golden Record“ zu erstellen, eine Single-Source-of-Truth (SSOT), die Daten aus verschiedenen Quellen integriert und bestätigt, dass jeder im Unternehmen mit denselben Informationen arbeitet.
APIs erleichtern die Datenintegration aus mehreren Quellsystemen, ermöglichen einen nahtlosen Datenaustausch und bestätigen, dass die Stammdaten konsistent aktualisiert werden. Diese 360-Grad-Ansicht von Datenentitäten ermöglicht eine bessere Datenverarbeitung im gesamten Unternehmen.
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Unternehmen verlassen sich auf ein Netzwerk aus separaten Anwendungen wie Enterprise Resource Planning (ERP) und Customer Relationship Management (CRM), wobei Daten, die mehrere Abteilungen oder Bereiche der Organisation betreffen, fragmentiert und dupliziert werden und veralten können. In diesem Fall wird es schwierig, Fragen im Zusammenhang mit Geschäftsanalysen und Leistung zu beantworten.
Mit zunehmender Datenmenge wird es immer schwieriger, aber umso wichtiger, zeitnahe Informationen zu erhalten. Stammdaten müssen konsistent verwaltet werden, wobei die Definitionen relevant bleiben müssen, damit alle Teile eines Unternehmens auf sie zugreifen und ihnen vertrauen können. Stammdaten zeichnen sich dadurch aus, dass sie weniger flüchtig, komplexer und wertvoller sind und die Entscheidungsfindung sowie alltägliche Abläufe unterstützen.
Es gibt 6 Arten von Daten, die häufig in einem Unternehmen zu finden sind:
- Unstrukturierte Daten: E-Mails, Whitepaper, Produktspezifikationen und PDF-Dateien.
- Transaktionsdaten: Geschäftsereignisse und Transaktionen, wie z. B. Verkäufe, Rechnungen und Reklamationen.
- Metadaten: Daten zu anderen Daten, z. B. Berichtsdefinitionen und Protokolldateien.
- Hierarchische Daten: Beziehungen zwischen Daten, z. B. Organisationsstrukturen oder Produktlinien.
- Referenzdaten: Daten, die zur Klassifizierung oder Kategorisierung anderer Daten verwendet werden, wie etwa Länder- und Währungscodes und andere Branchenklassifizierungen.
- Stammdaten: Kerndaten, die wichtige Geschäftsentitäten wie Kunden, Produkte und Standorte beschreiben.
Zu den Stammdatendomänen und den zugehörigen Unterdomänen gehören:
- Kunde: Kunde, Mitarbeiter, Vertriebsmitarbeiter
- Produkt: Produkt, Teil, Geschäft, Asset
- Lieferant: Lieferantenkontakt, Lieferpläne, Vertragsbedingungen
- Standort: Bürostandort, geografische Abteilungen
- Sonstiges: Vertrag, Garantie, Lizenz
Die Erstellung und Pflege hochwertiger Stammdaten umfasst die Integration von Daten aus verschiedenen Quellsystemen, die Deduplizierung von Datensätzen, um Redundanzen zu beseitigen, den Abgleich von Diskrepanzen und die Anreicherung der Daten, um ihren Wert zu steigern.
Ein effektives Master Data Management schützt vor Unstimmigkeiten in der Qualität und Verwendbarkeit in verschiedenen Bereichen.
CRM: Beugt falschen Abrechnungen und doppeltem Marketingaufwand vor, indem eine einzige Quelle für Kundendaten verwaltet wird.
Produktmanagement: Dazu gehört die Verwaltung konsistenter Produktinformationen in verschiedenen Systemen, die für das Bestandsmanagement, Preisstrategien und Lieferketteneffizienz entscheidend sind.
Compliance und Risikomanagement: Stellt genaue und aktuelle Informationen bereit, um Unternehmen dabei zu helfen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Strafen zu vermeiden.
ERP: Konsolidiert Daten aus verschiedenen Abteilungen, um datengesteuerte Entscheidungen und eine höhere Effizienz im gesamten Betrieb zu ermöglichen.
Eine effiziente Master Data Management-Lösung erleichtert die Datenintegration, den Abgleich, die Anreicherung und die Verwaltungsprozesse. Ein entscheidender Aspekt einer Master Data Management-Strategie ist die Ermittlung der Daten, die als Stammdaten verwaltet werden sollen.
Dazu gehört die Berücksichtigung von Verhalten, Lebenszyklus, Komplexität, Wert, Volatilität und Wiederverwendung. Es ist wichtig zu ermitteln, welche Datenentitäten die größten geschäftlichen Auswirkungen haben, um Ressourcen auf die Verwaltung der kritischsten Daten zu konzentrieren. Nach der Identifizierung müssen die Governance-Richtlinien definiert, Prozesse für die Verwaltung der Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg festgelegt und geeignete Tools und Technologien ausgewählt werden.
Eine gut definierte MDM-Strategie eliminiert Datensilos und verbessert die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen. Durch die Zentralisierung und Verwaltung von Daten sind der Zugriff auf und die Vertrauenswürdigkeit dieser Daten wesentlich einfacher. Durch die Datenintegration wird eine kollaborative Umgebung gefördert, in der Abteilungen Erkenntnisse austauschen, Redundanzen reduzieren und die Gesamtproduktivität verbessern können.
Eine zentrale Data Governance ist unverzichtbar. Eine robuste Lösung schützt Daten über ihren gesamten Lebenszyklus und hilft, Fehler zu vermeiden, die sich über verschiedene Systeme und Anwendungen ausbreiten können. Eine falsche Adresse in den Kundenstammdaten kann dazu führen, dass Rechnungen, Produkte und andere Materialien an den falschen Ort geschickt werden, was zu Kundenunzufriedenheit und erhöhten Betriebskosten führt.
Hochwertige, konsistente Daten sind für fortschrittliche Analysen und personalisierte Customer Experiences unerlässlich. Stammdaten erlauben es Unternehmen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, die fundierte Entscheidungen und maßgeschneiderte Kundeninteraktionen ermöglichen, z. B. durch Segmentierung. Durch einen vollständigen Überblick über die Kundendaten können Unternehmen Trends und Vorlieben erkennen und so personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten, die die Kundenzufriedenheit und -treue erhöhen.
Ein bemerkenswerter Vorteil einer MDM-Lösung ist die Zeitersparnis bei der Instandhaltung der Infrastruktur und anderen Aktivitäten, die typischerweise Ressourcen belasten. Mit einem zentralisierten und gut gewarteten Datenverwaltungssystem können Unternehmen den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Verwaltung unterschiedlicher Datenquellen reduzieren, sodass sich IT- und Datenverwaltungsteams auf strategischere Initiativen konzentrieren können.
Ohne eine Strategie für das Master Data Management laufen Unternehmen Gefahr, mehrere, potenziell inkonsistente Versionen derselben Daten zu verwalten, was zu Ineffizienzen, Fehlern und schlecht informierten Entscheidungen führt. Diese Fragmentierung kann zu erheblichen operativen Problemen führen, einschließlich Doppelarbeit, ungenauer Berichterstattung und schlechter Customer Experiences.
Darüber hinaus stehen Unternehmen in Bezug auf die Handhabung von Daten unter strenger Kontrolle der Aufsichtsbehörden. MDM hilft Unternehmen bei der Einhaltung von Data-Governance-Richtlinien, bietet zuverlässige Prüfprotokolle und reduziert das Risiko von Verstößen. Bei Fusionen und Übernahmen erleichtert MDM die Integration unterschiedlicher Datensysteme und verhindert so das Chaos unkoordinierter Datenabgleichsprozesse.
Eine größte Herausforderung bei MDM besteht darin, eine „einzige Version der Wahrheit“ über mehrere Kopien von Stammdaten hinweg aufrechtzuerhalten. Unternehmen speichern Daten oft in verschiedenen Systemen, die jeweils potenziell unterschiedliche Versionen derselben Datenentitäten enthalten. Die Synchronisierung dieser unterschiedlichen Datenquellen und die Sicherstellung, dass sie genaue Informationen widerspiegeln, ist komplex. Um eine einzige, einheitliche Ansicht der Daten zu erhalten, sind Prozesse zur Datenintegration, Deduplizierung und Synchronisierung erforderlich.
Die Bestätigung der Datenqualität ist eine weitere entscheidende Herausforderung. Probleme mit der Datenqualität wie Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und Unvollständigkeiten können ein Unternehmen beeinträchtigen. Praktiken zur Verwaltung der Datenqualität, einschließlich Datenbereinigung, -validierung und -anreicherung, umfassen häufig eine kontinuierliche Überwachung und Verbesserung von Datenqualitätsmetriken, um hohe Standards aufrechtzuerhalten.
Auch die Verwaltung des Datenabgleichs stellt eine Hürde dar. Beim Datenabgleich geht es darum, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu vergleichen und anzugleichen. Das Vorhandensein widersprüchlicher Datenwerte, verschiedener Datenformate und unterschiedlicher Aktualisierungshäufigkeiten der Daten kann diesen Prozess erschweren. Ein erfolgreicher Datenabgleich erfordert ausgefeilte Algorithmen und Tools, die diese Komplexität bewältigen können.
Die Datenkonvertierung erhöht die Schwierigkeit noch zusätzlich. Die Konvertierung von Daten von einem Format oder einer Struktur in eine andere, um die Anforderungen verschiedener Systeme und Anwendungen zu erfüllen, kann eine komplexe Aufgabe sein, vor allem wenn es um große Datenmengen und komplexe Datenbeziehungen geht. Unternehmen müssen Datenkonvertierungsprozesse sorgfältig konzipieren und verwalten, um sicherzustellen, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus konsistent bleiben.
Das Ausbalancieren von Datendetails und Normalisierung birgt eine Reihe eigener Herausforderungen. Bei der Normalisierung werden Daten organisiert, um Redundanzen zu reduzieren und die Datenintegrität zu verbessern. Eine übermäßige Normalisierung kann jedoch zu übermäßig komplexen Datenstrukturen führen, die schwer zu verwalten und abzufragen sind. Umgekehrt kann eine unzureichende Normalisierung zu Datenduplikaten und Inkonsistenzen führen. Die richtige Balance zwischen Datendetails und Normalisierung ist entscheidend.
Eine umfassende Master Data Management-Lösung ist von grundlegender Bedeutung für jedes Unternehmen, das seine Datenbestände nachhaltig nutzen und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften überprüfen und fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützen möchte.
Unternehmen nutzen MDM auf verschiedene Weise, um Geschäftsfunktionen zu unterstützen und betriebliche Verbesserungen voranzutreiben.
Wird häufig verwendet, um eine einzige Quelle (Single Source) für Kundeninformationen zu verwalten. So kann das Master Data Management von Kundendaten beispielsweise Probleme wie das Senden von Rechnungen an veraltete Adressen oder die Duplizierung von Kundendatensätzen verhindern, was zu redundanter Kommunikation und schlechten Customer Experiences führen kann. Die Integration von Kundendaten aus verschiedenen Quellen hilft Unternehmen, die Kundenzufriedenheit und -loyalität durch personalisierte und relevante Interaktionen zu erhöhen.
Konsistenz ist entscheidend für Bestandsmanagement, Preisstrategien und die Effizienz der Lieferkette. Ein Unternehmen kann garantieren, dass Produktbeschreibungen, Preise und Spezifikationen auf allen E-Commerce-Plattformen, in physischen Geschäften und in internen Systemen einheitlich sind. Dadurch werden Fehler wie falsche Preisauszeichnung oder falsche Produktetikettierung vermieden, was effiziente Abläufe unterstützt und das Vertrauen der Kunden stärkt.
Vollständige Daten sind für die Erfüllung gesetzlicher Anforderungen und die Vermeidung von Strafen unerlässlich. Die Pflege von Kundendaten hilft Finanzinstituten, die KYC-Vorschriften (Know Your Customer) einzuhalten, während Produktdaten den Herstellern helfen, branchenspezifische Compliance-Standards einzuhalten.
Da alle ERP-Module auf eine Single-Version-of-Truth zurückgreifen, arbeiten sie mit denselben Daten. Einheitliche Lieferantendaten können Beschaffungsprozesse optimieren, und Finanzdaten können eine zuverlässigere Finanzberichterstattung und Forecasting ermöglichen.
Bei Fusionen und Übernahmen stehen Unternehmen oft vor der Herausforderung, doppelte Stammdaten von verschiedenen Unternehmen miteinander zu integrieren. MDM hilft dabei, diese Datenquellen abzugleichen, Konsistenz zu gewährleisten und betriebliche Ineffizienzen zu reduzieren. Durch die Deduplizierung von Stammdaten ermöglicht MDM reibungslosere Integrationsprozesse während und nach der Fusion oder Übernahme.
MDM verbessert die Qualität und Konsistenz der Daten, die in verschiedenen operativen Systemen verwendet werden. Bestandsdaten tragen dazu bei, Fehlbestände und Überbestände zu reduzieren und die Abläufe in der Lieferkette zu optimieren. Ebenso können konsistente Kundendaten die Kundenserviceprozesse rationalisieren und den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Lösung von Kundenproblemen verringern.
MDM hilft Unternehmen, Daten aus unterschiedlichen Quellen abzugleichen und zu bestätigen, dass die Datenwerte abgestimmt und konsistent sind. Diese Harmonisierung reduziert die Komplexität der Datenabgleichsprozesse. Der Abgleich von Kundendaten von verschiedenen Kontaktpunkten wie Online-Shops, physischen Standorten und Kundenunterstützungssystemen kann eine einheitliche Sicht auf den Kunden liefern und so datengesteuerte Entscheidungen und personalisierten Service unterstützen.
MDM unterstützt erweiterte Analysen und personalisierte Customer Experiences durch die Bereitstellung hochwertiger, konsistenter Daten. Stammdaten ermöglichen es Unternehmen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Kundendaten helfen bei der Segmentierung von Kunden anhand ihrer Vorlieben und Verhaltensweisen und ermöglichen so gezielte Marketingkampagnen und personalisierte Produktempfehlungen.
Master Data Management-Tools automatisieren die Datenintegration, -bereinigung, -abstimmung und -Governance für geschäftskritische Entitäten wie Kunden, Produkte, Lieferanten und Standorte. Die Funktionen von MDM-Tools können die Datenqualität, die betriebliche Effizienz und die strategische Entscheidungsfindung erheblich verbessern.
Schlüsselfunktionen von MDM-Tools:
Datenintegration
Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen internen und externen Quellen. So können beispielsweise Kundendaten von Vertriebs-, Marketing- und Kundendienstsystemen gesammelt werden, während Produktdaten von Bestands-, Fertigungs- und E-Commerce-Plattformen erfasst werden können. Durch die Integration dieser Daten eliminieren MDM-Tools Silos und bieten eine ganzheitlichere Sicht.
Datenbereinigung
Daten aus verschiedenen Quellen enthalten oft Fehler, Inkonsistenzen und Duplikate. MDM-Tools verwenden ausgefeilte Algorithmen und Regeln, um diese Probleme zu erkennen und zu beheben und die Zuverlässigkeit der Stammdaten zu überprüfen. Wenn die Informationen eines Kunden aufgrund von Tippfehlern oder Formatierungsdiskrepanzen in verschiedenen Systemen unterschiedlich erscheinen, können MDM-Tools die Daten standardisieren und doppelte Datensätze zusammenführen, um ein einziges Profil zu erstellen.
Datenstandardisierung
Diese Tools standardisieren Datenformate und Werte und sorgen für Konsistenz über verschiedene Systeme und Geschäftsbereiche hinweg. Standardisierung stellt sicher, dass Daten in verschiedenen Anwendungen und Geschäftsprozessen vergleichbar und nutzbar sind.
Datenabgleich und -anreicherung
Beim Abgleich werden Daten aus verschiedenen Quellen abgeglichen, um Konsistenz und Korrektheit zu fördern. Anreicherung besteht darin, die Daten mit zusätzlichen Informationen anzureichern, um ihren Wert und ihre Nutzbarkeit zu erhöhen. Ein MDM-Tool kann Produktdaten mit zusätzlichen Attributen wie detaillierten Spezifikationen, Bildern und Marketingbeschreibungen anreichern und so für verschiedene Geschäftsfunktionen wie Vertrieb, Marketing und Kundenservice nützlicher machen.
Governance-Frameworks
Governance ist eine Schlüsselkomponente von MDM-Tools, die gewährleistet, dass die Datenverwaltungspraktiken mit den festgelegten Richtlinien und Standards übereinstimmen. Diese Tools bieten Frameworks für die Definition von Data-Governance-Regeln, die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften und die Verwaltung der Datenqualität. Dies ist besonders wichtig in regulierten Branchen, in denen Genauigkeit und Konsistenz der Daten für die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen entscheidend sind.
Hierarchiemanagement
MDM-Tools unterstützen das Hierarchiemanagement zur Aufrechterhaltung organisatorischer Strukturen und Beziehungen. Mithilfe dieser Funktion können Sie komplexe Datenbeziehungen verwalten und sicherstellen, dass die Daten die Strukturen der realen Welt widerspiegeln.
Integrationsfunktionen
MDM-Tools bieten robuste Integrationsfunktionen, sodass sie nahtlos mit anderen Unternehmenssystemen wie ERP und CRM zusammenarbeiten können. Diese Integration garantiert, dass Stammdaten in allen wichtigen Geschäftsanwendungen konsistent verwendet werden, wodurch die betriebliche Kohärenz und Effizienz verbessert wird.
Prüfung und Versionskontrolle
MDM-Tools umfassen Prüf- und Versionskontrollfunktionen, um Änderungen zu verfolgen und die Datenintegrität im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Diese Funktionen schaffen Transparenz und Verantwortlichkeit und ermöglichen es Unternehmen, Datenänderungen zu überwachen, die Datenabstammung zu verstehen und die Einhaltung der Datenverwaltungsrichtlinien sicherzustellen.
Bietet einen umfassenden Überblick über Unternehmensdaten durch die intelligente Konsolidierung und den Abgleich von Daten aus verschiedenen Quellen. Schafft eine vertrauenswürdige 360-Grad-Ansicht von Entitäten wie Kunden und Unternehmen und ermöglicht bessere Einblicke, Datenqualität und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
Umfassende Funktionen für die Konsolidierung und Verwaltung kritischer Geschäftsdaten, die eine vertrauenswürdige, aktuelle Sicht auf Kunden und Prozesse bieten. Unterstützt mehrere Bereitstellungsmodelle und beinhaltet Funktionen wie Datenqualitäts-Dashboards, proaktive Benachrichtigungen und Self-Service-Zugriff, alles auf einer sicheren und integrierten Datenmanagement-Plattform.
Bietet leistungsstarke Funktionen für Product Information Management und kollaboratives Master Data Management. Unternehmen profitieren von einer verbesserten Datenverwaltung, maschinellem Lernen zur Datenstandardisierung und flexiblen Optionen für die Cloud-Bereitstellung.
Informieren Sie sich über die Best Practices zum Schutz sensibler Daten, einschließlich Strategien für die Verwaltung des Datenlebenszyklus, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Risikomanagement, Backup und Wiederherstellung sowie Reaktion auf Vorfälle.
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