Master Data Management für datengesteuerte Entscheidungen

In der heutigen digitalen Welt, in der Daten zu einem wertvollen Gut geworden sind, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, ihre Daten effektiv zu verwalten und zu nutzen. 

Hier kommt das Master Data Management (MDM) ins Spiel. MDM bietet einen ganzheitlichen Ansatz zur Verwaltung von Stammdaten und bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungsfindung, effiziente Geschäftsprozesse und eine verbesserte Kundenerfahrung.

Doch was genau ist MDM und warum ist es für Unternehmen so wichtig? In diesem Blogartikel erfahren Sie alles, was Sie wissen müssen, um Ihr Datenmanagement auf die nächste Stufe zu heben.

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Master Data Management: Definition

Master Data Management (MDM) ist ein interdisziplinärer Ansatz zur Verwaltung und Kontrolle von Daten in einem Unternehmen. Es zielt darauf ab, konsistente, genaue und vertrauenswürdige Stammdaten (eng.: Master Data Management) sicherzustellen. 

Stammdaten umfassen grundlegende Informationen über Kunden, Produkte, Lieferanten und andere geschäftskritische Elemente. MDM beinhaltet dabei die Identifizierung, Konsolidierung, Harmonisierung und Synchronisierung von Datenquellen, um eine einheitliche Sicht auf Stammdaten zu gewährleisten.

Ziel ist es, qualitativ hochwertige und einheitliche Daten für Geschäftsprozesse und Entscheidungen bereitzustellen. Außerdem wird dabei die Effizienz, Datenqualität, Compliance und Kundenorientierung verbessert.

MDM umfasst Datenmodellierung, Integration, Qualitätsmanagement, Bereinigung, Verwaltung und Zugriffskontrolle.

Es erfordert die Zusammenarbeit von Abteilungen, Stakeholdern und Technologien.

MDM ist eine Grundlage für datengetriebene Unternehmen und ermöglicht bessere Entscheidungen, Kundenzufriedenheit und Wettbewerbsvorteile.

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Ziele und Vorteile von MDM

Für Unternehmen gibt es verschiedene Ziele und Vorteile von Master Data Management. 

Die relevantesten sind:

Verbesserte Datenqualität

MDM hilft Unternehmen dabei, die Qualität ihrer Daten zu verbessern, indem es redundante, ungenaue oder inkonsistente Datensätze identifiziert und bereinigt. Dadurch werden genauere und zuverlässigere Informationen für Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindung gewährleistet.

Konsistente und zuverlässige Daten

MDM sorgt dafür, dass Daten konsistent und einheitlich sind, unabhängig davon, wo und wie sie im Unternehmen genutzt werden. 

Dies führt zu einer einheitlichen Sicht auf Stammdaten und vermeidet inkonsistente oder widersprüchliche Informationen.

Effizientere Geschäftsprozesse

Durch die Konsolidierung und Harmonisierung von Daten ermöglicht MDM eine effizientere Durchführung von Geschäftsprozessen. 

Informationen können schneller abgerufen und verwendet werden, was zu Zeit- und Kosteneinsparungen führt.

Bessere Entscheidungsfindung

MDM stellt sicher, dass Entscheidungen auf aktuellen, vollständigen und genauen Daten basieren. 

Dies ermöglicht eine fundierte Entscheidungsfindung und trägt zur Verbesserung der strategischen Planung, des Risikomanagements und der operativen Effizienz bei.

Kundenorientierung

MDM unterstützt Unternehmen dabei, ein einheitliches Kundenerlebnis zu schaffen, indem sie konsistente und vollständige Informationen über Kunden erhalten. 

Dies ermöglicht eine personalisierte Kommunikation, verbesserten Kundenservice und eine bessere Kundenbindung.

Einhaltung von Vorschriften und Standards

MDM hilft Unternehmen dabei, Compliance-Anforderungen und regulatorische Standards zu erfüllen. 

Durch die Verwaltung von Stammdaten gemäß den geltenden Vorschriften können Unternehmen rechtliche Risiken reduzieren und Audits erfolgreich bestehen.

Unterstützung von Digitalisierungsinitiativen

MDM ist eine wichtige Grundlage für die Digitalisierung von Unternehmen

Durch die Bereitstellung von qualitativ hochwertigen und konsistenten Daten unterstützt MDM die Integration neuer Technologien, den Einsatz von künstlicher Intelligenz und die Automatisierung von Prozessen.

Wettbewerbsvorteile

Durch die Optimierung der Datenqualität und -nutzung kann MDM Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. 

Bessere Informationen führen zu schnelleren Reaktionszeiten, optimierten Geschäftsprozessen und einer verbesserten Kundenorientierung, was zu einer differenzierten Positionierung am Markt führen kann.

Diese Ziele und Vorteile von MDM zeigen, warum es für Unternehmen von großer Bedeutung ist, ein effektives Master Data Management zu implementieren.

Komponenten des Master Data Management

Master Data Management (MDM) besteht aus verschiedenen Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine effektive Verwaltung von Stammdaten zu ermöglichen. 

Einige der wichtigsten Komponenten des MDM sind:

  • Datenmodellierung: Die Datenmodellierung definiert die Struktur und Beziehungen der Stammdaten. Sie legt fest, welche Datenfelder erforderlich sind, wie sie organisiert werden und wie sie miteinander in Beziehung stehen.
  • Datenintegration: Die Datenintegration beinhaltet den Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen, um eine konsolidierte und einheitliche Sicht auf die Stammdaten zu erstellen. Hierbei werden Daten aus verschiedenen Systemen zusammengeführt, um Dubletten zu identifizieren und zu eliminieren.
  • Datenqualitätsmanagement: Das Datenqualitätsmanagement umfasst Maßnahmen zur Überwachung, Messung und Verbesserung der Qualität der Stammdaten. Es beinhaltet die Identifizierung und Bereinigung von Datenfehlern, die Überprüfung der Datenkonsistenz und -vollständigkeit sowie die Implementierung von Datenqualitätsregeln und -standards.
  • Datenbereinigung: Die Datenbereinigung bezieht sich auf den Prozess der Korrektur oder Entfernung von inkonsistenten, unvollständigen oder fehlerhaften Daten. Dies umfasst die Bereinigung von Schreibfehlern, das Entfernen von Duplikaten und das Aktualisieren veralteter Informationen.
  • Datenharmonisierung: Die Datenharmonisierung beinhaltet die Vereinheitlichung und Anpassung von Daten aus verschiedenen Quellen, um sicherzustellen, dass sie in einem gemeinsamen Format und einer gemeinsamen Struktur vorliegen. Dies ermöglicht die Integration und Vergleichbarkeit von Daten aus verschiedenen Systemen.
  • Datenverwaltung: Die Datenverwaltung umfasst die Verantwortung für die Organisation, Speicherung, Sicherung und Pflege der Stammdaten. Dies beinhaltet die Festlegung von Datenzugriffsrechten, die Sicherstellung der Datenintegrität und die Implementierung von Mechanismen zur Verwaltung von Änderungen an den Daten.
  • Datenzugriffskontrolle: Die Datenzugriffskontrolle bezieht sich auf die Sicherung der Zugriffsrechte auf Stammdaten. Sie legt fest, wer auf welche Daten zugreifen darf und in welchem Umfang. Dies schützt die Daten vor unbefugtem Zugriff und gewährleistet die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien.

Diese Komponenten des Master Data Management arbeiten zusammen, um eine effiziente Verwaltung und Kontrolle von Stammdaten in einem Unternehmen zu ermöglichen. 

Durch die Implementierung dieser Komponenten können Unternehmen die Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit ihrer Stammdaten verbessern und somit die Grundlage für fundierte Entscheidungen und effektive Geschäftsprozesse schaffen.

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MDM-Architektur

Die MDM-Architektur beschreibt die Struktur und das Design des Master Data Management-Systems in einem Unternehmen. Es gibt verschiedene Ansätze und Modelle, die in der MDM-Architektur verwendet werden können. Hier sind einige wichtige Aspekte zur MDM-Architektur:

Zentralisierte Architektur

Bei einer zentralisierten MDM-Architektur werden alle Stammdaten in einer zentralen Datenbank oder einem zentralen System gespeichert und verwaltet. Dies ermöglicht eine einheitliche Sicht auf die Daten und vereinfacht die Datenintegration und -konsolidierung. 

Diese Architektur eignet sich gut für Unternehmen mit einer klaren Hierarchie und einer begrenzten Anzahl von Datenquellen.

Dezentralisierte Architektur

Bei einer dezentralisierten MDM-Architektur werden die Stammdaten in verschiedenen Systemen und Standorten verwaltet. Jedes System ist für die Verwaltung der Daten in seinem spezifischen Bereich verantwortlich. Die Daten werden bei Bedarf synchronisiert oder über Schnittstellen ausgetauscht. 

Diese Architektur bietet Flexibilität für Unternehmen mit unterschiedlichen Geschäftseinheiten oder autonomen Abteilungen.

Hybride Architektur

Eine hybride MDM-Architektur kombiniert sowohl zentralisierte als auch dezentralisierte Elemente. Einige Daten können zentralisiert verwaltet werden, während andere lokal in verschiedenen Systemen oder Abteilungen gehalten werden. 

Diese Architektur bietet eine gewisse Flexibilität und ermöglicht die Optimierung der Datenverwaltung je nach den Anforderungen und Gegebenheiten des Unternehmens.

Datenhub-Modell

Das Datenhub-Modell ist eine gängige MDM-Architektur, bei der ein zentraler Datenhub als Single Point of Truth für die Stammdaten fungiert. Alle Daten werden in den Datenhub geladen, konsolidiert und harmonisiert. 

Die Daten werden dann an die verschiedenen Anwendungen und Systeme verteilt, die auf die Stammdaten zugreifen müssen.

Serviceorientierte Architektur (SOA)

Eine SOA-basierte MDM-Architektur ermöglicht den Zugriff auf Stammdaten über standardisierte Schnittstellen und Dienste. Dies ermöglicht die Integration von MDM-Funktionen in verschiedene Anwendungen und Systeme im Unternehmen.

Bei der Auswahl der MDM-Architektur sollten Unternehmen ihre spezifischen Anforderungen, die Komplexität ihrer Datenlandschaft und ihre Geschäftsprozesse berücksichtigen. 

Die Architektur sollte skalierbar, flexibel und in der Lage sein, sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen. Sicherheit, Performance und Datenqualität sind ebenfalls wichtige Faktoren, die bei der Gestaltung der MDM-Architektur berücksichtigt werden sollten.

grüner kasten mit symbolen

Datenqualitätsmanagement

Datenqualität im Rahmen des Master Data Management (MDM) kann mithilfe verschiedener Maßnahmen gemessen und verbessert werden. 

Die Ansätze und Techniken zur Messung und Verbesserung der Datenqualität im Master Data Management sehen folgendermaßen aus:

Messung der Datenqualität

  • Datenqualitätsmetriken: Es können Metriken definiert werden, um die Qualität der Stammdaten zu bewerten. Dazu gehören Maße wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Eindeutigkeit der Daten. Diese Metriken werden anhand vordefinierter Kriterien bewertet.
  • Datenprofiling: Durch Datenprofiling werden umfassende Analysen der Stammdaten durchgeführt, um potenzielle Problembereiche zu identifizieren. Dabei werden beispielsweise Duplikate, fehlende Werte, Ungültigkeiten und Inkonsistenzen aufgedeckt.
  • Benutzerfeedback: Das Feedback von Benutzern, die die Daten im täglichen Geschäft verwenden, kann eine wertvolle Quelle für die Identifizierung von Datenqualitätsproblemen sein. Benutzer können fehlerhafte Daten oder Unstimmigkeiten melden, die dann untersucht und behoben werden können.

Verbesserung der Datenqualität

  • Datenbereinigung: Datenbereinigung umfasst den Prozess der Korrektur von Datenfehlern wie Schreibfehlern, Inkonsistenzen und unvollständigen Daten. Dies kann automatisiert oder manuell erfolgen, je nach Art und Umfang der Datenprobleme.
  • Datenvalidierung: Durch Datenvalidierung werden die Daten auf Richtigkeit und Einhaltung von Regeln und Standards überprüft. Dabei werden Daten gegen vordefinierte Regeln geprüft, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entsprechen.
  • Datenstandardisierung und Harmonisierung: Durch die Standardisierung und Harmonisierung von Daten werden sie in ein einheitliches Format und eine einheitliche Struktur gebracht. Dies erleichtert den Vergleich und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
  • Datenabgleich und Dublettenbereinigung: Durch den Abgleich von Daten können Duplikate und Dubletten identifiziert und bereinigt werden. Dies geschieht durch den Vergleich von Schlüsselattributen wie Name, Adresse oder eindeutigen Identifikatoren.

Definition und Überwachung von Datenqualitätsregeln

  • Definition von Regeln: Datenqualitätsregeln werden definiert, um die Anforderungen an die Datenqualität festzulegen. Diese Regeln können Geschäftsregeln, branchenspezifische Standards oder interne Richtlinien umfassen. Sie legen fest, wie die Daten aussehen sollten und welche Anforderungen erfüllt werden müssen.
  • Überwachung der Regeln: Datenqualitätsregeln werden kontinuierlich überwacht, um sicherzustellen, dass sie eingehalten werden. Dies kann durch automatisierte Überwachungsprozesse oder manuelle Prüfungen erfolgen. Bei Verstößen gegen die Regeln können Benachrichtigungen oder Korrekturmaßnahmen ausgelöst werden.
  • Datenqualitätsmanagement-Tools: Es stehen verschiedene Tools und Softwarelösungen zur Verfügung, die bei der Definition, Überwachung und Verbesserung der Datenqualität im MDM unterstützen. Diese Tools bieten Funktionen zur Messung, Bereinigung und Überwachung der Datenqualität.

Die kontinuierliche Überwachung der Datenqualität und die Implementierung von Maßnahmen zur Verbesserung stellen sicher, dass die Stammdaten in einem Unternehmen konsistent, genau und vertrauenswürdig sind. 

Datenqualität ist ein wichtiger Aspekt des MDM, um zuverlässige Informationen für Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindung bereitzustellen.

Master Data Management-Implementierung

Bei der Implementierung von Master Data Management gibt es einige bewährte Vorgehensweisen und Tipps, die Sie als Unternehmen berücksichtigen können:

  • Einbeziehung der Stakeholder: Ein MDM-Projekt erfordert die Unterstützung und aktive Beteiligung von Stakeholdern aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens. Es ist wichtig, frühzeitig die relevanten Abteilungen einzubeziehen, um ihre Anforderungen zu verstehen und sicherzustellen, dass das MDM-System ihren Bedürfnissen entspricht.
  • Klare Ziele und Prioritäten festlegen: Definieren Sie klare Ziele und Prioritäten für das MDM-Projekt. Identifizieren Sie die wichtigsten Geschäftsanforderungen, die durch das MDM-System adressiert werden sollen, und stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den übergeordneten Unternehmenszielen übereinstimmen.
  • Datenanalyse durchführen: Führen Sie eine gründliche Analyse Ihrer vorhandenen Daten durch, um Problembereiche und Datenqualitätsprobleme zu identifizieren. Dies hilft Ihnen dabei, die Ausgangssituation zu verstehen und eine fundierte Strategie für die Datenbereinigung und -harmonisierung zu entwickeln.
  • Auswahl der richtigen Technologie und Tools: Wählen Sie eine MDM-Plattform oder -Lösung, die Ihren spezifischen Anforderungen entspricht. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Skalierbarkeit, Integration mit bestehenden Systemen, Benutzerfreundlichkeit und Datenqualitätsmanagement-Funktionen.
  • Schrittweise Implementierung: Beginnen Sie die MDM-Implementierung schrittweise und setzen Sie klare Meilensteine. Starten Sie mit einem Pilotprojekt oder einem begrenzten Anwendungsbereich, um Erfahrungen zu sammeln und die Wirksamkeit des MDM-Systems zu bewerten. Anschließend können Sie das System erweitern und weitere Datenbereiche einbeziehen.
  • Change Management: Ein erfolgreiches MDM-Projekt erfordert ein effektives Change Management. Stellen Sie sicher, dass die betroffenen Mitarbeiter über die Veränderungen informiert sind, Schulungen erhalten und in den Implementierungsprozess eingebunden werden. Erklären Sie die Vorteile des MDM-Systems und schaffen Sie eine Kultur des Datenbewusstseins im Unternehmen.
  • Datenqualität kontinuierlich überwachen und pflegen: Die Arbeit an der Datenqualität endet nicht mit der Implementierung des MDM-Systems. Es ist wichtig, kontinuierlich die Datenqualität zu überwachen, Feedback der Benutzer einzuholen und regelmäßige Datenbereinigungs- und Wartungsaktivitäten durchzuführen. Implementieren Sie Prozesse und Mechanismen zur Datenpflege und Aktualisierung.
  • Messung des Erfolgs: Definieren Sie messbare KPIs (Key Performance Indicators), um den Erfolg des MDM-Projekts zu bewerten. Überwachen Sie regelmäßig die Zielerreichung, die Datenqualität und den Nutzen des MDM-Systems für das Unternehmen.

Indem Sie diese Tipps berücksichtigen, können Sie die Erfolgschancen Ihrer MDM-Implementierung erhöhen und sicherstellen, dass Sie die gewünschten Vorteile für Ihr Unternehmen erzielen.

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Use Cases des Master Data Management

MDM ist vielseitig einsetzbar und hilft Ihnen dabei, die Daten in Ihrem Unternehmen übersichtlich und effizient zu managen. Das ist z. B. in folgenden Bereichen möglich:

Kundendatenmanagement

Ein Use Case für MDM im Bereich des Kundendatenmanagements besteht darin, alle Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, Vertriebsdatenbanken und Marketing-Tools zu integrieren und zu harmonisieren. 

Durch die Schaffung einer einzigen, verlässlichen und umfassenden Kundensicht können Unternehmen personalisierte Marketingkampagnen durchführen, einen verbesserten Kundenservice bieten und eine ganzheitliche Kundenanalyse durchführen.

Produktstammdatenmanagement

Im Bereich des Produktstammdatenmanagements kann MDM Unternehmen dabei unterstützen, Produktinformationen aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und zu harmonisieren. 

Dies ermöglicht eine einheitliche Produktbeschreibung, Attributverwaltung und eine bessere Produktklassifizierung. 

Dadurch können Unternehmen ihre Produktdaten effizienter verwalten, Produktkataloge erstellen, E-Commerce-Websites aktualisieren und eine konsistente Produktdarstellung in verschiedenen Vertriebskanälen sicherstellen.

Lieferantenstammdatenmanagement

MDM kann auch im Bereich des Lieferantenstammdatenmanagements eingesetzt werden. 

Durch die Integration von Lieferantendaten aus verschiedenen Systemen und die Harmonisierung der Informationen können Unternehmen die Lieferantenbeziehungen besser verwalten, Compliance-Anforderungen erfüllen und das Lieferantenrisikomanagement verbessern. 

Mit einem zentralen Überblick über Lieferanteninformationen können Unternehmen die Leistung, Zuverlässigkeit und Vertragskonformität ihrer Lieferanten effektiv überwachen und steuern.

Mitarbeiterdatenmanagement

Ein weiterer Use Case für MDM liegt im Bereich des Mitarbeiterdatenmanagements. 

Unternehmen können MDM verwenden, um alle relevanten Informationen über ihre Mitarbeiter, einschließlich persönlicher Daten, Qualifikationen, Gehaltsdaten und Arbeitsverlauf, zu verwalten. Durch die Integration und Harmonisierung dieser Datenquellen können Unternehmen eine zentrale und zuverlässige Datenquelle für das Personalmanagement schaffen. 

Dies ermöglicht effiziente HR-Prozesse wie Rekrutierung, Onboarding, Leistungsmanagement und Talententwicklung.

Asset-Datenmanagement

In Branchen wie dem Anlagen- und Gerätemanagement ist es wichtig, genaue und konsistente Daten über die verwendeten Assets zu haben. 

MDM kann dazu eingesetzt werden, alle relevanten Informationen über Assets wie Standort, technische Spezifikationen, Wartungshistorie und Betriebsbedingungen zu verwalten. Dies erleichtert die Verfolgung von Assets, ermöglicht eine effiziente Wartung und Instandhaltung und verbessert die Asset-Performance insgesamt. 

Durch die Integration von Asset-Daten aus verschiedenen Systemen können Unternehmen eine umfassende Sicht auf ihre Anlagen erhalten und die Nutzung und Rentabilität optimieren.

Diese Use Cases für MDM verdeutlichen, wie das effektive Management von Stammdaten in verschiedenen Geschäftsbereichen dazu beitragen kann, Datenqualität zu verbessern, Prozesse zu optimieren und einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.

Fazit: Ausblick auf die zukünftige Entwicklung von MDM

Master Data Management (MDM) ist eine entscheidende Disziplin für Unternehmen, um ihre Daten effektiv zu verwalten und zu nutzen. In diesem Artikel haben wir die verschiedenen Aspekte des MDM behandelt, angefangen von der Definition und den Zielen bis hin zu den Komponenten und Best Practices.

Die Zukunft des MDM verspricht spannende Entwicklungen. Mit dem Aufkommen neuer Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und Blockchain werden Unternehmen in der Lage sein, MDM weiter zu optimieren. 

KI-basierte Algorithmen können die Datenqualitätsprüfung automatisieren und fortschrittliche Mustererkennung ermöglichen. Blockchain-Technologie bietet neue Möglichkeiten für die sichere und transparente Verwaltung von Stammdaten.

Die Zukunft des MDM ist vielversprechend, und Unternehmen, die auf effektives Datenmanagement setzen, werden in der Lage sein, ihre Wettbewerbsposition zu stärken und von den vielfältigen Möglichkeiten, die eine bessere Datenverwaltung bietet, zu profitieren.

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Avatar von Janina Horn

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