Was ist Stammdatenmanagement? Wie es Daten entrümpelt

Daten sind ein Wettbewerbsvorteil – aber nur, wenn Sie darauf zugreifen können.

Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen generiert täglich Produkt-, Kunden- und Lieferantendaten. Wenn diese Daten unvollständig, ungenau oder inkonsistent sind, haben Sie isolierte Datensilos und können keine datengestützten Entscheidungen treffen. Wenn es Ihnen nicht gelingt, Daten in Entscheidungen umzuwandeln, wird Ihre Beziehung zu Wettbewerbsvorteilen und Wachstum verblassen.

Stammdaten stammen von modernen Unternehmen, die kontinuierliche Datenströme für Geschäftseinheiten wie Mitarbeiter, Kunden, Produkte und Kostenstellen generieren. Diese Datenströme enthalten oft Geschäftsinformationen, die für ein kontextuelles Verständnis von Transaktions- und Analyseoperationen entscheidend sind. Leider können Sie diese Daten nicht für faktenbasierte Entscheidungen nutzen, wenn sie über Tabellenkalkulationen, physische Medien und Anwendungen verstreut sind.

Wie verwalten Sie also Stammdaten für einen Wettbewerbsvorteil? Hier kommt Master Data Management (MDM) Software ins Spiel.

MDM ist sowohl eine Disziplin als auch eine Infrastruktur. Es verwendet Daten-Governance-Modelle, um eine vertrauenswürdige Sicht auf Daten als Disziplin zu schaffen. Als Infrastruktur konzentriert sich MDM darauf, wie Organisationen kritische Daten über Geschäftsbereiche hinweg teilen, verwalten und steuern. Das Endziel ist es, Geschäftsentscheidungen mit einer autoritativen Datenquelle zu unterstützen.

Master Data Management vs. Metadatenmanagement vs. Produktinformationsmanagement

Master Data Management ist eine technologiegestützte Disziplin. Es bringt Geschäfts- und Informationstechnologie (IT)-Teams zusammen, um Einheitlichkeit, Genauigkeit und Konsistenz kritischer Daten sicherzustellen. Das Ziel des Master Data Managements ist es, genaue Stammdatenbestände für Kerneinheiten, einschließlich Lieferanten, Kunden, Interessenten und Hierarchien, zu schaffen.

Metadatenmanagement (strukturierte Referenz für Datenattribute) bezieht sich auf Prozesse, Systeme und Regeln, die Metadaten verwalten, um die Zugänglichkeit von Informationen zu verbessern. Metadatenmanagement spielt eine entscheidende Rolle bei der Erhöhung der Datenentdeckungsrate, der Senkung der Datenverwaltungskosten und der Erleichterung einer schnelleren Datenintegration.

Produktinformationsmanagement (PIM) ist eine geschäftsgeführte Lösung. Es bezieht sich auf den Prozess des Sammelns, Verwalten und Anreicherns von Produktinformationen. PIM ist in der Regel ein Teilbereich von MDM und schafft eine SSOT für Produktinformationen. Vermarkter, E-Commerce-Manager und Daten-Governance-Teams nutzen PIM häufig.

Bedeutung des Master Data Managements

Mehrere Informationssysteme erstellen unterschiedliche Datenansichten. Das Fehlen eines Standardformats über Systeme hinweg verhindert, dass operative Mitarbeiter, Geschäftsleiter und Datenanalysten eine zuverlässige Datenansicht haben. MDM adressiert mehrere Herausforderungen der Datenungenauigkeit, indem es eine vertrauenswürdige Quelle für einheitliche Daten schafft.

MDM-Systeme ermöglichen es Organisationen auch, Probleme wie:

• Datenreplikation
• Doppelte Dateneinträge
• Unterschiedliche Namensverwendung
• Nicht aktualisierte Daten über Systeme hinweg
• Verteilte Daten über mehrere Systeme hinweg
• Unzusammenhängende Kundenerfahrungen aufgrund segmentierter Daten
• Manuelle Dateneingabefehler, einschließlich unvollständiger Datenfelder, falsch eingegebener Einträge und vertauschter Zeichen

Master Data Management Framework

Ein Master Data Management Framework steht im Mittelpunkt einer effektiven Master Data Management Strategie. Dieses Framework skizziert Disziplinen und Werte, die das Master Data Management leiten. Diese Disziplinen gewährleisten die Genauigkeit und Konsistenz der geteilten Stammdaten. Die Elemente eines MDM-Frameworks sind wie folgt.

Governance

Master Data Governance beinhaltet das Erstellen von Regeln, deren Ausführung und die Behebung von Regelverletzungen. Der Zweck der Master Data Governance besteht darin, einen Satz von Kerneigenschaften zur Definition von Stammdaten und zur Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz zu skizzieren. Funktionsübergreifende Teams verwenden Governance-Regeln, um operative Prozesse während des Datenlebenszyklus zu spezifizieren, von der Erstellung der Stammdaten bis zur Datenentsorgung.

Angenommen, Ihre Organisation kauft Materialien von Lieferanten, baut Produkte und verkauft sie an Kunden. Jede Diskrepanz in Ihren Stammdaten wird sich auf viele Geschäftsbereiche auswirken. In solchen Fällen können ungenaue Daten die Order-to-Cash- oder Record-to-Report-Prozesse beeinträchtigen. Deshalb ist die Ermöglichung von Daten-Governance der Schlüssel zur Prozesseffizienz und Datengenauigkeit.

Es gibt kein universelles Framework, da jede Organisation unterschiedliche Daten-Governance-Bedürfnisse hat. Das Hinzufügen dieser kritischen Elemente sorgt jedoch für eine reibungslosere Daten-Governance-Reise: Transparenz, Datenverantwortung, Änderungsmanagement, Compliance, Wartung, Autorität, Prüfbarkeit, Verantwortlichkeit, Standardisierung, Datenverwaltung und Bildung.

• Richtlinien: Beziehen sich auf interne und externe Vorschriften zur Datenverwaltung. Diese Richtlinien decken in der Regel Aspekte der Daten-Governance wie Risikomanagement, Qualitätsmanagement, Aufbewahrung, Löschung, Datenschutz und Datensicherheit ab.
  
  Zum Beispiel kann eine Richtlinie Aufgaben im Zusammenhang mit dem Hochladen und Genehmigen von Kundendaten trennen.
• Regeln: Definieren, wie Daten-Governance-Richtlinien ausgeführt werden. Eine Richtlinienerfüllung kann erfordern, dass Sie einem oder mehreren Mandaten folgen.
  
  Zum Beispiel kann eine Kundendatenrichtlinie erfordern, dass Sie mehreren Regeln folgen:
  
  
  • Einholung der Kundeneinwilligung
  • Erstellung eines Kundendatensatzes
  • Genehmigung von Kundendaten
  • Einholung der Marketingeinwilligung zur Nutzung von Daten für Marketingautomatisierung
• Katalog: Dies beinhaltet die Entdeckung und Dokumentation von Stammdatendomänen über Anwendungen, Datenbanken und Data Lakes hinweg. Die Katalogisierung ist entscheidend für die Überprüfung und Sicherstellung der Genauigkeit und Konsistenz von Stammdaten über Quellen hinweg.
  
  Zum Beispiel ist ein Kundenstammdatensatzkatalog entscheidend für das Gewinnen von Einblicken, das Finden von Verbesserungsbereichen und die Vereinfachung der Compliance.
• Prozessabbildung: Zeigt, wie die Daten zwischen verschiedenen Quellen fließen. Die Prozessabbildung hilft Ihnen zu verstehen, wie Daten verwendet werden, die Notwendigkeit zur Einbettung von Regeln und das Risiko der Nichteinhaltung.
• Personen: Identifizieren Sie die Personen, die an MDM-Aktivitäten in der gesamten Organisation beteiligt sind. Zu den Personen, die für den Erfolg von MDM entscheidend sind, gehören:
   
  • Fachexperten: Definieren Stammdatenstandards, -ebenen und Arten von Qualitätsgrenzwerten
  • Datenverwalter: Verhindern, dass Datenqualitätsprobleme die Stammdatendomänen beeinträchtigen
  • IT-Team: Verwalten Datenbankarchitektur, Geschäftsprozesse und Anwendungen
  • Rechts- und Sicherheitsteam: Gewährleistet Datenschutz und -sicherheit
• Workflow: Ermöglichen und ermutigen Sie wichtige Personen zur Zusammenarbeit. Master Data Governance Workflows umfassen in der Regel Schritte für Datenanforderungen, das Weiterleiten von Anfragen an Datenverwalter, Genehmigung, Go-Live-Aktivierung und Verteilung.
• Metriken: Erstellen Sie Richtlinien zur Messung und Verwaltung von Stammdaten. Häufige Beispiele sind die Genauigkeit der Stammdaten, doppelte Datensätze und verschlüsselte persönliche Datenattribute. Diese Metriken helfen Unternehmen, technische Daten zu verwalten, Risiken zu mindern und die Geschäftsleistung zu verbessern.

Messung

Die Messung von Stammdaten umfasst das Festlegen von Metriken und Key Performance Indicators (KPIs) zur Messung der Datenqualität und kontinuierlicher Verbesserungsziele. Diese Metriken und KPIs sind entscheidend für die Sicherstellung der Kundenzufriedenheit und die Senkung der Betriebskosten.

Häufige Beispiele für KPIs sind:

• Fehlerrate bei Datensätzen
• Zykluszeit
• Prozentsatz doppelter Daten
• Gesamtvolumen der Kontoeinrichtungen
• Gesamtausgaben für MDM
• Anzahl der MDM-Mitarbeiter pro tausend Datensätze

Personen

Menschen stehen im Mittelpunkt jeder großen Transformation. Die richtigen Personen zu haben, erleichtert Ihnen die Implementierung und Unterstützung der MDM-Initiative.

Hier ist eine Liste der wichtigsten Personen, die den Erfolg des MDM-Projekts sicherstellen:

• Exekutiver Champion: Unterstützt die Initiative und ist vollständig davon überzeugt
• Stakeholder: Vertreten verschiedene Geschäftseinheiten
• Daten-Governance-Team: Hat klar definierte Rollen und Aufgaben
• MDM-Berater: Hilft dem Team bei der Strategieentwicklung, Implementierung und Verwaltung von Änderungen

Prozess

Prozesse dienen als Richtlinien für das Master Data Management und helfen Teams, sich auf Verbesserungsbereiche zu konzentrieren. Wichtige Strategien, die ein MDM-Projekt erfolgreich machen, sind:

• Datenkonsolidierung bezieht sich auf den Prozess der Datenakquisition aus mehreren Quellen, einschließlich Enterprise Resource Planning (ERP), Product Lifecycle Management (PLM) und Customer Relationship Management (CRM) Systemen.
  
  Datenkonsolidierung ist der Schlüssel zur Zentralisierung der Stammdaten. Die Datenmigration hängt in der Regel von verschiedenen Techniken ab, wie z.B. Simple Object Access Protocol (SOAP), Representational State Transfer (REST), Java Message Service (JMS), Global Data Synchronization Network (GDSN) und manuellem Import. Daten werden während des Extract, Transform, and Load (ETL) Prozesses validiert, normalisiert und klassifiziert.
• Datenföderation und -erweiterung ist ein Softwareprozess, der Daten aus mehreren Quellen über Geschäftsbereiche hinweg sammelt und eine einheitliche Sicht auf die Stammdaten erstellt. Die Erweiterungsfunktion verwendet Referenzdaten, um die Gültigkeit der gesammelten Daten zu überprüfen und eine vollständige Entität zu erstellen. Dieser gesamte Prozess kann je nach Informationsquelle abteilungsübergreifende Kollaborations-Workflows erfordern.
  
  Angenommen, die Stammdaten enthalten Produktdatensätze, die von mehreren Teams erstellt wurden. In einem solchen Szenario muss ein geeignetes Governance-Modell oder ein Genehmigungs-Workflow vorhanden sein, um eine ordnungsgemäße Datenerweiterung sicherzustellen.
• Datenverbreitung bezieht sich auf die Verteilung konsolidierter und erweiterter Stammdaten unter Systemen, die sie möglicherweise benötigen. Diese Verteilung stellt sicher, dass jedes Geschäftssystem die gleichen genauen Informationen hat.

Technologie

Die Verwendung der richtigen Technologie ist entscheidend für eine effiziente Datensatzverknüpfung, die Erstellung von Datenmodellen und die Synchronisierung der Stammdatensicht. Einige wichtige Technologiebestandteile, die für den Erfolg von MDM unerlässlich sind, sind:

• MDM-Hub: Aggregiert Quelldaten, speichert sie in einer Datenbank und synchronisiert diese Daten mit verschiedenen Transaktionssystemen.

• Datenintegrationstool: Synchronisiert Daten in den MDM-Hub und über die Systemlandschaft hinweg
• Datenqualitätstool: Validiert und erhält die Datenintegrität. Ein effizientes Datenqualitätstool hilft Ihnen, schlechte Daten zu finden und zu bekämpfen.

Fähigkeiten von Master Data Management Software

MDM hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen mit integren, genauen und sichtbaren Daten zu treffen. Die Kernfähigkeiten einer MDM-Lösung, die die bestmögliche Entscheidungsfindung ermöglichen, sind:

Datenprofilierung

Datenprofilierung bezieht sich auf die Analyse von Datenquellen zur Entdeckung von Datenqualitätsproblemen und Risiken. Der Datenprofilierungsprozess umfasst sechs Aktivitäten, die sich mit:

1. Sammlung von Datensatzmerkmalen: Beinhaltet das Sammeln beschreibender Statistiken wie Mittelwert, Minimum, Maximum, Perzentil und Häufigkeit
2. Sammlung von Datentypen: Beinhaltet das Sammeln von Datenlängen und wiederkehrenden Mustern
3. Datentagging: Bezieht sich auf die Datenorganisation mit nicht-hierarchischen Schlüsselwörtern oder Begriffen
4. Datenqualitätsbewertung: Misst Datenmerkmale gegen definierte Standards
5. Metadatensammlung: Die Sammlung und Bewertung der Metadaten-Genauigkeit
6. Verteilungsidentifikation: Identifiziert Schlüsselkandidaten, eingebettete Wertabhängigkeiten, funktionale Abhängigkeiten und Fremdschlüsselkandidaten

Datenabgleich und -verknüpfung

Datenabgleich und -verknüpfung sind entscheidend für die Identifizierung und Lösung doppelter Datensätze und Variationen in einem einzigen und genauen Datensatz. Ein identischer Datensatz kann analytische Ergebnisse verzerren und die Chance auf genaue Einblicke verringern.

Datenabgleich und -verknüpfung gewährleisten die Erstellung einzelner und korrekter Daten durch:

• Beseitigung doppelter Dateneinträge
• Überwachung der Integrität des Quellsystems
• Anreicherung von Datensätzen mit Drittanbieterdaten
• Automatisierung ressourcenintensiver Daten-Erstellungs- und Verifizierungsaufgaben 

Daten-Geschäftsregeln

Daten-Geschäftsregeln spezifizieren Aktionen und Einschränkungen, die beim Erstellen, Aktualisieren, Löschen oder Verteilen von Daten befolgt werden müssen. Diese Regeln sind in der Regel zentralisiert, was bedeutet, dass jedes System die Änderungen widerspiegelt, sobald sie angewendet werden. Daten-Geschäftsregeln helfen Organisationen, Risiken zu minimieren und Governance-Strategien einzuführen, indem sie:

• Den Datenlebenszyklus für relevante Objekttypen definieren
• Entscheidungs- und Genehmigungsprozess-Workflows skizzieren
• Gesetze spezifizieren, die die Datenintegrität durchsetzen und sicherstellen

Datenlokalisierungsmanagement

Länder mit strengen Datenlokalisierungsgesetzen verlangen von Organisationen, dass sie Kundendaten lokal speichern. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellt sicher, dass Daten nur dann außerhalb der EU übertragen werden, wenn ein angemessener Schutz besteht. Die Fähigkeit von MDM-Lösungen zum Datenlokalisierungsmanagement ist entscheidend für die Standardisierung, Integration und zentrale Datenverbindung mit anderen Domänen.

Datenschutz und -sicherheit

Organisationen mit einer zunehmenden Menge an Daten müssen effiziente Richtlinien zum Schutz der Datenprivatsphäre etablieren. MDM-Lösungen bieten rollenbasierte Sicherheitsrichtlinien, die Zugriffsrechte auf sensible Daten definieren und bestimmte Aktionen einschränken. Organisationen können ihre Daten auch vor dem Zugriff Dritter schützen, indem sie die Fähigkeit von MDM-Systemen nutzen, Datenattribute mit kryptografischen Schlüsseln zu verschlüsseln.

Datenanreicherung

Datenanreicherung umfasst die Verbesserung der Datenqualität mit verschiedenen Werkzeugen und Prozessen. MDM-Tools bereinigen und optimieren falsche oder unvollständige Daten und arbeiten mit externen Datenquellen für Daten-Einblicke zusammen. Diese angereicherten Daten sind entscheidend für die Identifizierung von Trends, das Verständnis aufkommender Muster und die Risikominderung.

Einwilligungsmanagement

Datenschutzgesetze haben es für Organisationen entscheidend gemacht, ein klares Framework für die Speicherung und Handhabung persönlicher Informationen zu haben. Sie müssen einen Nachweis der Einwilligung haben, um Daten zu erhalten und zu behalten.

MDM-Lösungen helfen Ihnen, solche Governance-Regeln durchzusetzen und das Recht der Verbraucher auf Zugang und Widerspruch zu wahren. Ein zentrales Datenrepository ermöglicht es Ihnen, Einwilligungen zu verwalten, eine einheitliche Sicht auf Daten zu haben und Risiken der persönlichen Datenexposition zu reduzieren.

Treiber für Master Data Management

Organisationen mit mehreren Kopien von Geschäftseinheitsdaten leiden unter operativer Datenineffizienz, Datenqualitätsproblemen, inkonsistenten Daten und Datenklassifizierungsproblemen. MDM-Software extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen und lädt sie in den zentralen Stammdaten-Hub, um eine einheitliche Sicht auf Daten in der gesamten Organisation zu gewährleisten. 

Nachfolgend sind zwei Szenarien aufgeführt, die Organisationen mit Stammdatenproblemen hinterlassen:

1. Segmentierung von Geschäftseinheiten und Produktlinien: Organisationen, die Produkte und Operationen in verschiedene Segmente aufteilen, erstellen oft redundante Daten. Der Lebenszyklus von der Front- bis zur Back-Office verstärkt die Datenredundanz weiter. MDM hilft Ihnen, eine autoritative Quelle für Konto- und Produktdaten unter solchen Umständen zu schaffen.
2. Fusionen und Übernahmen (M&A): Organisationen, die Fusionen oder Übernahmen durchlaufen, haben oft Probleme mit doppelten Stammdaten. Die Datenbereinigung ist in solchen Fällen eine Standardlösung. Die Herausforderung beginnt, wenn die Anzahl der Stammdatenbanken zunimmt, was zu komplexen Datenabgleichsprozessen führt. MDM erleichtert die Datenintegration aus mehreren Quellen und gewährleistet die Effizienz nach der M&A.

Vorteile des Master Data Managements

Die Einführung eines Master Data Management Prozesses ist entscheidend für datengesteuerte Organisationen. Verbundene und genaue Daten helfen ihnen, die Agilität der Geschäftsprozesse sicherzustellen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Hier sind die Hauptvorteile von MDM-Plattformen:

• Redundanzbeseitigung: Teams sammeln und pflegen in der Regel Daten während ihrer Interaktion mit verschiedenen Geschäftseinheiten. Infolgedessen gibt es Datenwiederholungen und sogar ungenutzte Daten. MDM-Tools mit Datenredundanzbeseitigungsfähigkeiten (DRE) identifizieren und beseitigen doppelte intra- und inter-Objektdatenelemente.
• Einfache Datenaktualisierungen: Datenaktualisierungen, die isoliert stattfinden, verursachen Datenabweichungen, da die geänderten Daten nicht überall reflektiert werden. Diese Aktualisierungen beeinflussen die Geschäftsentscheidungen und können sogar schwerwiegende Konsequenzen haben. Mit MDM können Sie die Stammdaten bearbeiten und sicherstellen, dass die aktualisierten Daten über Geschäftseinheiten hinweg reflektiert werden.
• Autoritative Datenquelle (ADS): Die Einrichtung einer ADS ist der Schlüssel zur operativen Effizienz. MDM-Systeme koordinieren mit verschiedenen Datenquellen, überprüfen deren Herkunft und fügen sie zu einem zentralen Knoten (einem Knoten mit einem eindeutigen Schlüssel) zusammen. ADS unterstützt Geschäftsprozesse, indem es kohäsive Datenbestände erstellt, die Probleme mit nicht übereinstimmenden Daten beseitigen.
• Datenintegrität: Organisationen nutzen Daten, um Markttrends zu analysieren, die Leistung der Lieferkette zu optimieren und den Produktmix mithilfe von Analyseplattformen zu verbessern. Die Erreichung dieser Business-Intelligence-Anwendungen ist herausfordernd, wenn Daten, die aus verschiedenen Geschäftsbereichen fließen, ungenau oder fehlerhaft sind. MDM-Software gewährleistet die Datenintegrität, indem sie die Konsistenz und Genauigkeit der Daten während des gesamten Lebenszyklus aufrechterhält.
• Datenverfügbarkeit: Die schnelle digitale Adoption hat es Organisationen ermöglicht, ihr Geschäft ins Ausland zu erweitern. Infolgedessen finden Geschäftstransaktionen virtuell statt, ohne dass sich Menschen persönlich treffen. Multi-Domain-MDM stellt reibungslose Geschäftsabläufe sicher, indem es Daten über die Cloud, den physischen Raum und den Cyberspace hinweg verfügbar macht.
• Einfache Sicherung: Unternehmensdatenrepositorien werden oft externen Bedrohungen und Systemabstürzen ausgesetzt. Solche Vorfälle können zu einer Beschädigung oder einem Verlust wichtiger Daten führen. MDM-Tools ermöglichen es Ihnen, diese Schwachstellen mit einer zentralen Sicherung von Ressourcen zu adressieren.
• Verbesserte regulatorische Compliance: Organisationen sammeln heute große Mengen an Daten über ihre Kunden, Partner und Produkte. Alle diese Daten müssen den geschäftsspezifischen oder geografischen Vorschriften entsprechen. MDM erleichtert die Einhaltung von Vorschriften, indem es Compliance-Level und regulatorische Standards in einem zentralen Datenpool verwaltet.

Herausforderungen des Master Data Managements

Trotz fortschrittlicher Fähigkeiten ist MDM nicht frei von Herausforderungen. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen, denen Organisationen bei der Implementierung von MDM gegenüberstehen:

• Datenstandards: Die Etablierung geeigneter Datenstandards ist entscheidend, um verschiedene Datentypen innerhalb Ihrer Organisation zu berücksichtigen. Deshalb sollten Sie Datenstandards definieren, die abteilungsübergreifende Datentypen und Anforderungen bewältigen können.
• Daten-Governance: Eine erfolgreiche MDM-Implementierung erfordert mehr als das Finden eines geeigneten Datenmodells oder das Einrichten von Datenstandards. Erwägen Sie die Einrichtung eines gut definierten Daten-Governance-Frameworks, um die Komplexität der Stammdaten effektiv zu adressieren. Dieses Framework ist entscheidend für einen klaren Überblick über Datenoperationen und die Identifizierung von Datenqualitätsproblemen.
• Master Data Management Tools: Es ist notwendig, das richtige Set von Tools zu haben, um die Anforderungen des Master Data Managements zu bewältigen. Erwägen Sie die Analyse von Geschäftsanforderungen und das Verständnis von Geschäftszielen, um die am besten geeigneten Tools für Ihre Organisation zu identifizieren.
• Datenübertragung: MDM-Tools erleichtern die Integration von Daten aus verschiedenen Unternehmenssoftware und Geschäftskanälen. Aber der Prozess der Datenübertragung ist sehr fehleranfällig und zeitaufwändig. Deshalb ist es entscheidend, Richtlinien für die Verwaltung der Datenintegration mit internen, externen und Cloud-Anwendungen zu definieren.
• Datenverwaltung: Ungenaue Datensammlung verhindert die Konsolidierung von Stammdaten und schafft Managementprobleme. Sie können diese Probleme vermeiden, indem Sie die Datenverwaltung zur Verwaltung von Aufgaben und zur Autorisierung von Stammdaten definieren.

MDM-Architekturmodelle

Die Suche nach einem geeigneten Implementierungsmodell ist der Schlüssel zur Verbesserung der Stammdatenqualität und Datenkonsistenz. Das Implementierungsmodell bestimmt auch Ihre Fähigkeit, ein serviceorientiertes Architekturgewebe (SOA) aufzubauen, die Betriebsumgebung zu unterstützen und saubere Daten in bestehende Systeme zu integrieren.

Die vier Standard-MDM-Implementierungsmodelle sind:

1. Registry-Stil

Die MDM-Implementierung im Registry-Stil basiert auf Bereinigungs- und Abgleichsalgorithmen zur Identifizierung doppelter Daten über Quellen hinweg. Es ist geeignet für Organisationen mit mehreren Datenquellen und schnellen Datenintegrationsbedürfnissen.

Dieses MDM-Modell gewährleistet einen zuverlässigen goldenen Datensatz, indem es global eindeutige Identifikatoren (GUID) zu abgeglichenen Datensätzen zuweist und eine Echtzeit-360-Grad-Ansicht jedes Referenzsystems erstellt.

Da der Registry-Stil keine Daten an die Quellsysteme zurücksendet, speichert er entsprechende Datensatzlinks für den Datenabgleich. Dieser Implementierungsstil ändert Daten in bestehenden Quellsystemen, gleicht überkreuzte Informationen ab und geht davon aus, dass Quellsysteme ihre Datenqualität verwalten können.

2. Konsolidierungsstil

Der Konsolidierungsstil MDM erstellt eine SSOT, indem er Daten aus mehreren Quellen konsolidiert. Ein zentral verwalteter MDM-Hub speichert den goldenen Datensatz und wendet Aktualisierungen auf Quellen an. Dieses Modell ist geeignet für Organisationen mit unternehmensweiten Berichts- und Datenanalysebedürfnissen.

Nach dem Abrufen von Daten aus bestehenden Systemen bereinigt, gleicht und integriert dieses Implementierungsmodell einen einzigen Datensatz für eine oder mehrere Daten-Domänen. Es ist auch kostengünstig und schnell einzurichten.

3. Koexistenzstil

Die MDM-Implementierung im Koexistenzstil funktioniert ähnlich wie Konsolidierungsmodelle, speichert jedoch Daten in einem zentralen MDM-System. Es ist ideal für Organisationen, die traditionelle Konsolidierungsstil-MDMs aufrüsten möchten.

Dieses Modell bietet eine einzige Version der Wahrheit, indem es Stammdaten über Quellsysteme und den Hub synchronisiert. Es gewährleistet eine verbesserte Stammdatenqualität und einen schnelleren Zugriff auf Daten, kann jedoch teuer in der Bereitstellung sein.

4. Zentralisierter Stil

Die MDM-Implementierung im zentralisierten oder Transaktionsstil basiert auf Bereinigungs-, Verknüpfungs-, Abgleichs- und Erweiterungsalgorithmen zur Speicherung, Pflege und Veröffentlichung von Stammdatenattributen an die jeweiligen Quellsysteme. Es ist geeignet für Organisationen mit bestehenden Konsolidierungs- oder Koexistenzstil-MDMs.

Der Transaktionsstil-Hub unterstützt Sicherheits- und Sichtbarkeitsrichtlinien auf Datenattributebene. Neben dem Zusammenführen von Stammdatensätzen ermöglicht dieses System Quellsystemen, sich für Aktualisierungen zu abonnieren.

MDM hilft Unternehmen, das Wachstum zu beschleunigen, indem es suboptimale Entscheidungsfindung und Datenfehlanpassung beseitigt. Die Wahl eines geeigneten Implementierungsmodells und die Übernahme bewährter Praktiken sind gleichermaßen wichtig.

Master Data Management Software

Die Suche nach der richtigen MDM-Software ist entscheidend für die nahtlose Verarbeitung von Stammdaten. Lassen Sie die MDM-Software die schwere Arbeit erledigen, wenn Sie nach robusten Funktionen suchen, die die Datenkonsolidierung, -organisation, -deduplizierung und -speicherung einfacher machen.

Um in diese Kategorie aufgenommen zu werden, muss die Software:

• Daten aus mehreren Quellen im Zusammenhang mit einer Organisation verfolgen, insbesondere Leistungskennzahlen der Abteilungen
• Stammdaten konsolidieren, organisieren und speichern, doppelte Informationen filtern, Inkonsistenzen kennzeichnen und Ergebnisse in einem sauberen Format präsentieren
• Administratoren Werkzeuge oder Initiativen im Zusammenhang mit Stammdaten bereitstellen
  MDM-Daten bei Bedarf in andere Softwaretools exportieren

*Nachfolgend sind die fünf führenden Master Data Management Softwarelösungen aus dem Winter 2022 Grid® Report von G2 aufgeführt. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein.

1. SAP Master Data Governance (MDG)

Die SAP Master Data Governance (MDG) Anwendung bietet eine zentral verwaltete Ansicht der unternehmensweiten Daten. Sie erleichtert die Erstellung, Konsolidierung, Änderung und Verteilung von Stammdaten über die Systemlandschaft hinweg.

Was Benutzer mögen:

„Es ist eine sehr empfohlene Plattform, wenn Sie mit Stammdaten im Zusammenhang mit Material, Lieferanten, Kunden und Finanzen zu tun haben. Sie können eine große Menge an Daten in einer Datenbank konsolidieren und mit den Daten spielen, um Änderungen zu berücksichtigen, die von Benutzern angefordert werden.“

- SAP Master Data Governance (MDG) Review, Sahil M.

Was Benutzer nicht mögen:

„Es sollte mehr Flexibilität geben, um eine benutzerdefinierte Fiori-Anwendung zu erstellen, einschließlich des Kundenumfangs. Außerdem ist die MDG-Dokumentation nicht online verfügbar. Ein weiterer Punkt ist, dass die Erstellung und Pflege von Hierarchien in MDG nicht verfügbar ist.“

- SAP Master Data Governance (MDG) Review, Pranab M.

2. Syndigo Content Experience Hub

Syndigo Content Experience Hub bietet eine End-to-End-Lösung für die Erstellung, Verwaltung, Syndizierung, Anreicherung und Optimierung digitaler Assets und Produktdaten. Es ist bekannt dafür, Marken und Lieferanten zu ermöglichen, konsistente Inhalte an E-Commerce- und Store-Partner anzubieten.

Was Benutzer mögen:

„Unsere Partnerschaft mit Syndigo hat uns geholfen, Kunden besser zu bedienen, während wir intern wachsen und das E-Commerce-Geschäft auf technischer und zukunftsorientierter Ebene verstehen. Syndigo war bei jedem Schritt des Weges bei uns, hat uns geleitet und kontinuierlich die Benutzererfahrung verbessert.“

- Syndigo Content Experience Hub Review, Megan S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Es wäre sehr hilfreich, eine Chat-Option für Unterstützung bei Problemen zu haben, die ich möglicherweise habe, während ich an meinen Teilen arbeite.“

- Syndigo Content Experience Hub Review, Sarah B.

3. Azure Data Catalog

Azure Data Catalog bietet eine Self-Service-Datenressourcenentdeckung mit einem unternehmensweiten Metadatenkatalog. Es ermöglicht Organisationen, Unternehmensdatenressourcen zu registrieren, Daten mit Werkzeugen zu verbinden und die Entdeckung von Datenquellen nahtlos zu gestalten.

Was Benutzer mögen:

„Azure ist ein fantastischer, vollständig verwalteter Cloud-Service, um einen guten Überblick über Datenquellen zu erhalten. Es ermöglicht jedem, Daten zu verstehen, unabhängig von seiner Jobrolle.“

- Azure Data Catalog Review, Anubhab D.

Was Benutzer nicht mögen:

„Wie bei jeder Cloud-Plattform gibt es einige Einschränkungen, aber Microsoft hört auf Feedback und behebt sie. Das neue Vorschauportal ist träge, aber es deckt viele Lücken ab, die Microsoft im alten Portal hatte.

Ein weiterer Faktor sind die Kosten der Azure-Dienste im Vergleich zu AWS. Dies könnte für einige Organisationen ein Show-Stopper sein, aber der von Azure gebotene Wert ist langfristig besser als AWS.“

- Azure Data Catalog Review, Prab T.

4. Dell Boomi

Dell Boomi bietet eine intelligente und skalierbare Plattform zur Synchronisierung und Anreicherung von Daten im gesamten Unternehmen. Die agile Technologiegrundlage hinter dieser Plattform trägt zum schnellen Informationsfluss, Innovationen und Interaktionen bei.

Was Benutzer mögen:

„Ich mag, dass Dell Boomi es Menschen ermöglicht, ETL-Lösungen für den Kunden mit wenig bis gar keiner Codierung zu erstellen. Dieses Tool ist sehr einfach zu erlernen. Die Lernkurve ist sehr flach, was es den Menschen ermöglicht, es in kurzer Zeit zu verstehen. Die einfache Drag-and-Drop-Funktion von Dell Boomi hilft Menschen, ETL-Pipelines erfolgreich zu erstellen, auch wenn sie keine Codierungserfahrung haben.“

- Dell Boomi Review, Ankur R.

Was Benutzer nicht mögen:

„Einige der Verfahrensberichte erfordern Änderungen und verbesserte Funktionalität, um Daten für die Fehlerbehebung zu sammeln. Ich würde gerne mobile Browserfehler, Aufzeichnungen und versuchte gebrochene Verfahren sehen. Obwohl Boomi Ihnen hilft, einen benutzerdefinierten Code für OOB-Typen zu schreiben, wünschte ich, ich könnte den Code besser organisieren und behalten. Es kann herausfordernd sein, über Prozessausführungen, Verzögerungen, atomare Zustände und mehr zu berichten. Ich würde gerne dieses Wissen auf einem Dashboard sehen.“

- Dell Boomi Review, Garnette L.

5. Oracle Enterprise Data Management Cloud

Oracle Enterprise Data Management Cloud bietet eine einzige Plattform zur Verbindung von unterschiedlichen Unternehmensanwendungen, zur Verwaltung von Stammdatenänderungen und zur Verteilung an nachgelagerte Anwendungen. Es bietet auch Echtzeit-Kollaboration und Datenvisualisierungsfunktionen.

Was Benutzer mögen:

„Ich benutze dieses System gerne, da es schnellen Zugriff auf unvorhersehbare Datenbanken bietet und eine ausgewählte Ansicht spezifischer und weltweiter Umstände ermöglicht, indem alle Informationen konzentriert werden. Außerdem ermöglicht es mir, Informationen einzugeben und zu aktualisieren, um grundlegende Systemfehler zu beheben.

Es bietet Informationen aus zahlreichen Geschäftsbereichen wie Lieferkette, Finanzen und Logistik, zusätzlich zur Bewältigung komplexer Analyseprobleme. Es ist einfach, Datensätze zu kombinieren, laufende Themen zu entdecken und Informationsintegritätsprobleme zu lösen.“

- Oracle Enterprise Data Management Cloud Review, Dharmesi K.

Was Benutzer nicht mögen:

„Oracle Enterprise Data Management erfordert Informationsverarbeitung, was bedeutet, dass es eine Schulung zur Informationsverarbeitung erfordert, die ziemlich anspruchsvoll ist.“

- Oracle Enterprise Data Management Cloud Review, Jane N.

Treffen Sie datengestützte Entscheidungen mit einheitlichen und vertrauenswürdigen Daten

Je mehr Geschäftsdaten sich vermehren, desto mehr Einblicke und Optimierungsmöglichkeiten entstehen. Aber das Abgleichen und Abstimmen von Datenunterschieden ist sehr fehleranfällig. Deshalb nutzen Organisationen zunehmend MDM-Tools, um Unternehmensstammdaten zu sammeln, zu konsolidieren, zu verwalten und eine vertrauenswürdige 360-Grad-Sicht auf Geschäftseinheiten zu haben.

Erfahren Sie mehr über die Nutzung von Kundendaten für tiefere Analysen und erweiterte Einblicke.