Master Data Management

Stammdaten managen, ohne den Betrieb zu stören

Warum Geschäftspartnerdaten so wichtig sind und was es bei der Verwaltung dieser zu beachten gilt.

Geschäftsbeziehungen

MDM-Systeme können Geschäftspartnerdaten konsolidieren, ohne diese zu verändern.

Was wäre ein Unternehmen ohne Stammdaten, den sogenannten Master Data? Mit ihnen steht und fällt das Geschäft, denn sie sind Voraussetzung für eine gelungene Beziehung zu Geschäftspartnern – und für erfolgreiche Vertriebs- oder Geschäftsprozesse insgesamt. Dieser Ansicht sind 95 Prozent der von der Pricewaterhouse Coopers GmbH (PwC) in einer Studie befragten Fach- und Führungskräfte. Sie stufen das Master Data Management (MDM) als absolut wertvollen und erfolgskritischen Faktor für ihr Unternehmen ein.

Systemvielfalt und Silohaltung erschweren das Stammdatenmanagement

Das ist kritisch, weil die Dynamik der Digitalisierung zur Folge hat, dass Daten in verschiedenen Systemen unternehmensweit verteilt liegen, die nur unzureichend miteinander harmonisiert und durch eine Silostruktur charakterisiert sind. Die Trendstudie „Kundendatenmanagement 2019“ von Uniserv ergab, dass 64 Prozent der Unternehmen immer noch mehrere abteilungsbezogene Lösungen zur Verwaltung ihrer Geschäftspartnerdaten einsetzen, also keine zentrale Lösung nutzen. Zudem verändern sich die Systemanforderungen so schnell, dass Unternehmen gezwungen sind, auf agile Infrastrukturen zurückzugreifen. Die Folge: Das Management von Daten wird komplexer, Informationen bestehen oft in mehrfacher Ausführung und in unterschiedlicher Struktur, sind fehlerhaft, unvollständig oder veraltet. Da verwundert es nicht, dass laut PwC-Befragung die größten Herausforderungen beim MDM in der Schaffung einer geeigneten Infrastruktur und in der Ablösung alter und starrer Systeme liegen.

Aus diesem Grund arbeiten Fachabteilungen also häufig mit falschen, veralteten oder redundanten Stammdaten. Meist lassen sich diese nicht einmal durch Daten-Matching auflösen. Die Redundanzen entstehen beispielsweise dadurch, dass Daten im Unternehmen in unterschiedlichen Systemen liegen, ohne dass sie verknüpft oder konsolidiert sind. Auch existieren mehrfach angelegte Online-Profile oder separate Datenbanken, die nicht miteinander synchronisiert werden. Doch eine Konsolidierung all dieser Informationen an einem zentralen Ort ist die Grundvoraussetzung, um eine einheitliche Sicht auf Kunden und Geschäftspartner zu erreichen.

MDM-Systeme sollen Daten in Systemen konsolidieren

Diese Herausforderungen zeigen: Die Etablierung eines effizienten Management-Systems von Kunden- und Geschäftspartnerdaten ist essenziell. Hinzu kommt, dass es meist auch noch „on the fly“, also im laufenden Betrieb, umgesetzt werden muss. Doch es gibt Lösungen, die unterschiedlichste Systemwelten abbilden, Daten aus diesen konsolidieren und qualitativ aufbereiten können. Dazu müssen Stammdaten aus ähnlichen Datensätzen aus verschiedenen Quellen in einem einzigen sogenannten Golden Record zusammengeführt werden. Dieser garantiert, dass zu jedem einzelnen Geschäftspartner ein einziger widerspruchsfreier, harmonisierter und qualitätsgesicherter Datensatz vorliegt – und für alle Systeme eines Unternehmens verfügbar ist.

IT-Verantwortliche sollten bei der Auswahl eines MDM-Systems jedoch darauf achten, dass die Daten nicht in den jeweiligen Systemen oder den Systemen für die verschiedenen Fachbereiche verändert werden, sondern aus diesen unabhängig und systemagnostisch konsolidiert werden. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Implementierung kein Risiko für den laufenden Unternehmensbetrieb darstellt. Manche Lösungen bieten zudem sogenannte Lean-Integration- oder Rapid-Deployment-Prozesse an, die Projektlaufzeiten verkürzen können.

Gewährleistung hoher Datenqualität

Gleichzeitig müssen die Daten, die zusammengeführt werden, auch von entsprechender Qualität sein. Diese steht und fällt bereits mit der Erfassung der Daten. Um sicherzugehen, dass Stammdaten vom MDM richtig konsolidiert werden können, kommen Unternehmen nicht umhin, unternehmensweit gültige (Daten-)Standards zu definieren (Data Governance). Dazu gehört es auch, Regeln und Rollen festzulegen, also klar zu definieren, welcher Mitarbeiter Daten wann wie erfassen und ändern darf. Diese Standards, einmal aufgesetzt, sollten natürlich dauerhaft greifen. Hierbei kann auch eine Data-Quality-Firewall unterstützen, die die Eingabe oder Änderungen von Information kontinuierlich überwacht und anhand von Data-Quality-KPIs reportet. Unter diesen Voraussetzungen ist eine hohe Datenqualität stets sichergestellt und der Implementierung eines MDM ohne Betriebsstörungen steht nichts mehr im Wege.

Bildquelle: Getty Images / iStock

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