Inhaltsverzeichnis

• Grundlagen der Stammdatenverwaltung
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• Datenqualität und Governance
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• Stammdatenmanagement im Unternehmen
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• MDM-Software und Technologien

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Master Data Management (MDM) ist ein wichtiger Aspekt in der modernen Unternehmenslandschaft. Es bezieht sich auf die Tools und Prozesse, die eine Organisation einsetzt, um eine einzige Informationsquelle für alle wichtigen Daten zu schaffen. Ziel ist es, konsistente und korrekte Stammdaten im gesamten Unternehmen bereitzustellen. MDM ermöglicht nicht nur eine effizientere Datenverwaltung, sondern trägt auch zur Verbesserung des Entscheidungsfindungsprozesses bei.

Eine effektive MDM-Strategie umfasst die Erstellung eines zentralen Master-Datensatzes für Personen, Orte oder Dinge in einem Unternehmen, indem Daten aus internen und externen Quellen und Anwendungen zusammengeführt, dedupliziert und abgeglichen werden. Dies führt zu einer konsistenten und verlässlichen Informationsquelle, die als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen dient. MDM unterstützt Unternehmen dabei, eine einheitliche, genaue und effektive Datennutzung sicherzustellen.

Der Erfolg von MDM hängt von der Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und IT-Abteilungen ab, um die Einheitlichkeit, Genauigkeit, Verantwortlichkeit und semantische Konsistenz der gemeinsam genutzten Stammdaten zu gewährleisten. Mit Hilfe von MDM können Organisationen ihre Datenqualität verbessern, Risiken reduzieren, Compliance-Anforderungen erfüllen und schlussendlich ihre Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt steigern.

Grundlagen der Stammdatenverwaltung

Stammdaten

Stammdaten sind die grundlegenden Daten, die in einem Unternehmen verwendet werden, um Geschäftsprozesse zu unterstützen. Sie umfassen Informationen über Kunden, Produkte, Lieferanten und andere wichtige Aspekte eines Unternehmens. Ein effizientes Stammdatenmanagement (MDM) gewährleistet die Qualität, Konsistenz und Genauigkeit dieser Daten und ist somit entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens.

Die MDM-Prozesse umfassen:

• Datenerstellung: Erfassung neuer Stammdaten in den entsprechenden Systemen.
• Datenpflege: Aktualisierung der Stammdaten, um ihre Genauigkeit und Aktualität zu erhalten.
• Datenvereinheitlichung: Harmonisierung und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen, um Duplikate zu vermeiden und eine einzige, "goldene" Datenversion zu schaffen.
• Datenverwaltung: Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien, Zugriffskontrollen und anderen Anforderungen, die für die Verwaltung von Stammdaten gelten.

Kunden- und Produktstammdaten

Kunden- und Produktstammdaten sind zwei der wichtigsten Arten von Stammdaten in einem Unternehmen.

Kundenstammdaten umfassen Informationen über Kunden, wie zum Beispiel:

• Name und Adresse
• Kontaktdaten
• Abrechnungsinformationen
• Interaktionen und Kommunikationen mit dem Unternehmen
• Transaktionshistorie

Ein effektives MDM gewährleistet, dass Kundenstammdaten konsistent und genau sind, wodurch Unternehmen bessere Entscheidungen treffen und eine bessere Kundenerfahrung bieten können.

Produktstammdaten hingegen enthalten Details zu den Produkten oder Dienstleistungen eines Unternehmens, wie zum Beispiel:

• Produktname und -beschreibung
• SKU-Nummer
• Preis
• Lager- und Bestandsinformationen
• Lieferanten

Durch die Verwaltung von Produktstammdaten können Unternehmen effizienter arbeiten, indem sie Informationen über ihre Produkte zentralisieren, organisieren und synchronisieren.

Ein effektives Stammdatenmanagement ist entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens, da es dazu beiträgt, die Qualität und Konsistenz der Daten zu gewährleisten und sowohl die internen als auch die externen Geschäftsprozesse zu optimieren. Dabei unterstützen MDM-Systeme Unternehmen, indem sie den Umgang mit Stammdaten vereinfachen und Daten aus verschiedenen Abteilungen wie ERP, HCM und CRM integrieren.

Datenqualität und Governance

Datenqualitätsmanagement

Datenqualitätsmanagement (DQM) ist der Prozess der Verbesserung der Qualität von Daten, um sicherzustellen, dass sie genau, konsistent und vollständig sind. Die Hauptziele von DQM sind die Identifikation und Korrektur von Fehlern, die Gewährleistung der Einhaltung von Standards und die Verbesserung der Nutzung von Daten in Organisationen. Ein effektives Datenqualitätsmanagement kann dazu beitragen, die Kundenbindung zu erhöhen, die Effizienz von Geschäftsabläufen zu steigern und die Datenanalyse zu verbessern.

Ein wichtiger Aspekt des Datenqualitätsmanagements ist die Auswahl von Datenquellen, die genaue und verlässliche Informationen liefern. Darüber hinaus müssen Organisationen bei der Datenintegration darauf achten, dass die Qualität aufrechterhalten wird und keine Inkonsistenzen oder Fehler auftreten. DQM befasst sich auch mit Referenzdaten, die zur Klassifizierung und Organisation von Daten verwendet werden, sowie mit Hierarchien und Domainen, die die Beziehungen und Strukturen innerhalb von Daten definieren.

Die Rolle eines Data Stewards ist häufig entscheidend für das Datenqualitätsmanagement, da diese Fachleute die Verantwortung für die Pflege und Überwachung von Daten übernehmen. Sie können beispielsweise die Genauigkeit von Kundeninformationen prüfen, die Konsistenz von Produktinformationen sicherstellen und Fehler in Transaktionsdaten identifizieren und beheben.

Datengovernance

Datengovernance ist der Rahmen, innerhalb dessen Organisationen ihre Datenstrategie und -praktiken entwickeln, umsetzen und überwachen. Zu den Hauptkomponenten von Datengovernance gehören Richtlinien, Verfahren, Rollen und Verantwortlichkeiten sowie Technologien und Tools, die die Verwaltung von Datenassets unterstützen.

Ein Aspekt der Datengovernance ist die Sicherstellung der Datenqualität durch die Definition von Standards, die Verfolgung von Fehlern und die Etablierung von Richtlinien zur Datenbereinigung und -anreicherung. Die Datengovernance gewährleistet auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem sie verantwortliche Praktiken für das Sammeln, Speichern und Teilen von Daten fördert.

Die Implementierung einer effektiven Datengovernance kann Organisationen helfen, den Wert ihrer Daten zu maximieren, indem sie Transparenz und Kontrolle über ihre Daten schafft. Sie ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von qualitativ hochwertigen Daten zu treffen und ihre Geschäftsziele zu erreichen.

In Projekten wie Master Data Management und Product Information Management ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Datenqualitätsmanagement und Datengovernance erforderlich, um eine aussagekräftige Datenbasis aufzubauen und zu erhalten. Die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen, etwa bei Fusionen und Übernahmen, stellt dabei besondere Herausforderungen dar und erfordert eine enge Abstimmung von Qualitätsstandards und Governance-Richtlinien.

Zusammenfassend unterstützen Datenqualitätsmanagement und Datengovernance Organisationen bei der Verwaltung ihrer Daten von der Quelle bis zur Nutzung, indem sie die Qualität sicherstellen und die effektive Nutzung der Daten sowie die Einhaltung von Vorschriften fördern. Dabei kommt den Data Stewards eine zentrale Rolle zu, um die Umsetzung der Richtlinien und Standards zu gewährleisten.

Stammdatenmanagement im Unternehmen

Betriebliche Effizienz und Entscheidungsfindung

Stammdatenmanagement (oder Master Data Management, MDM) ist ein wichtiger Prozess in Unternehmen, um die Qualität von Daten, wie zum Beispiel Kundendaten, Lieferantendaten oder Produktdaten, zu gewährleisten. Durch die Gewährleistung einer hohen Datenqualität kann die betriebliche Effizienz verbessert und die Entscheidungsfindung optimiert werden.

Stammdaten umfassen oft Identifikatoren, Datenlemente und Beziehungen, die für verschiedene Geschäftseinheiten und Standorte gelten. Die Konsolidierung und Bereinigung dieser Daten hilft dabei, doppelte Daten und Inkonsistenzen zu reduzieren. Die Rolle von Datenverwaltern und Datenstewards ist dabei entscheidend, um die Verantwortlichkeit und Rechenschaftspflicht im gesamten Unternehmen aufrechtzuerhalten. Dies fördert die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und unterstützt letztendlich die Kundenzufriedenheit.

Ein wichtiger Aspekt des Stammdatenmanagements ist die Unterstützung des Entscheidungsprozesses durch eine einheitliche Sicht auf die Daten. Hierbei werden wichtige Datenbereiche wie CRM, PIM und Kundenengagement berücksichtigt. So kann beispielsweise eine einheitliche Sicht auf Kundendaten die Identifizierung von Verkaufschancen erleichtern und den Umgang mit Ansprüchen und Verträgen verbessern.

Kollaboration und Integration

Die Zusammenarbeit und Integration von Stammdaten ist ebenfalls ein wesentlicher Bestandteil des Stammdatenmanagements. Dies ermöglicht die Kommunikation zwischen verschiedenen Abteilungen und Geschäftseinheiten und sorgt dafür, dass alle Beteiligten Zugang zu genau den gleichen Informationen haben.

Durch die Zusammenarbeit und Integration von Stammdaten können Unternehmen Silos abbauen und die Funktionsweise unterschiedlicher Systeme besser verstehen. Zum Beispiel können Datenstewards zusammenarbeiten, um gemeinsam Regeln und Standards für Datenqualität und -bereinigung festzulegen. Dies trägt zur Rechenschaftspflicht und Transparenz bei, während gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften überwacht und gefördert wird.

Ein weiterer Vorteil der Zusammenarbeit und Integration von Stammdaten ist die Förderung von Kundenintegration und Kundendatenintegration. Unternehmen können ihre Kunden besser verstehen und mit ihnen interagieren, indem sie fortlaufend aktualisierte Informationen aus verschiedenen Datenquellen nutzen. Dies trägt zur Verbesserung des Kundenservice und zur Schaffung personalisierter Angebote bei, die den Bedürfnissen und Wünschen der Kunden entsprechen. Insgesamt trägt ein effektives Stammdatenmanagement zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz, effektiven Entscheidungsfindung und erfolgreicher Zusammenarbeit beim Kundendatenmanagement bei.

MDM-Software und Technologien

Master Data Management (MDM) bezieht sich auf die Verwaltung und Organisation von kritischen Daten innerhalb eines Unternehmens, um eine einheitliche und konsistente Sicht auf Daten zu gewährleisten. Es gibt verschiedene Arten von MDM-Software und Technologien, die für unterschiedliche Anforderungen und Anwendungen entwickelt wurden. In diesem Abschnitt werden wir einige Kriterien für die Auswahl der MDM-Software untersuchen und innovative Technologien im Bereich MDM betrachten.

Auswahl der MDM-Software

Bei der Auswahl der passenden MDM-Software sollte man verschiedene Faktoren berücksichtigen, wie zum Beispiel die Integration in bestehende Systeme, die Art der zu verwaltenden Master-Daten (z. B. Kundendaten, Produktdaten, Patientendaten, Standorte) und die Unterstützung für verschiedene Datenquellen und Anwendungen. Hier sind einige Hauptkriterien, die bei der Auswahl der MDM-Software zu beachten sind:

• Integration: Die MDM-Software sollte sich nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur und Geschäftsprozesse integrieren lassen. Zum Beispiel sollte sie mit gängigen Business-Anwendungen wie SAP oder Oracle kompatibel sein.
  
  
• Skalierbarkeit: Eine gute MDM-Lösung sollte skalierbar sein und in der Lage sein, mit der Größe und Komplexität der verarbeiteten Datenbestände zu wachsen.
  
  
• Datenqualität: Die Software sollte in der Lage sein, doppelte Dateneinträge zu identifizieren und zu bereinigen, um die Qualität der Master-Daten zu gewährleisten.
  
  
• Flexibilität: Flexibilität ist wichtig, um auf sich ändernde Anforderungen und Technologien reagieren zu können. Die MDM-Software sollte anpassungsfähig sein und sich an geänderte Bedingungen und Prozesse anpassen lassen.
  
  

Innovative Technologien im MDM

Der MDM-Bereich profitiert von innovativen Technologien wie Machine Learning und DataOps. Diese Technologien ermöglichen es, MDM noch effektiver und effizienter zu gestalten. Im Folgenden werden einige dieser Technologien erläutert:

• Machine Learning: Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, Muster und Zusammenhänge in den Datenbeständen zu erkennen und zu bewerten, um bessere und genauere Datenmodelle zu entwickeln. Dies kann eine konsistente und vertrauenswürdige Datenbasis für datengetriebene Entscheidungen schaffen.
  
  
• DataOps: DataOps ist eine technologiegestützte Disziplin, die die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen, die an der Datenverarbeitung beteiligt sind, fördert. DataOps hilft Unternehmen, einen einheitlichen, semantisch konsistenten und kontrollierten Prozess für das Teilen von Master-Datenressourcen zu entwickeln. Dies erleichtert die Erstellung einer einzelnen, vertrauenswürdigen Version der Daten und fördert die Transparenz und Effizienz bei der Verwaltung von Datenwerten und -klassifikationen.
  
  

Die Integration von innovativen Technologien in MDM-Software und -Prozesse kann somit dazu beitragen, die Verwaltung kritischer Daten innerhalb eines Unternehmens zu optimieren und eine konsistente, einheitliche Sicht auf Daten zu gewährleisten. Unternehmen sollten daran arbeiten, Technologien wie Machine Learning und DataOps in ihre MDM-Strategien einzubeziehen, um noch effektivere und effizientere Datenverwaltungsprozesse zu schaffen.

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