Was ist Stammdatenverwaltung?

Die Stammdatenverwaltung (Master Data Management, MDM) stellt sicher, dass Organisationen immer mit einer einzigen Version aktueller, „wahrer“ Daten – häufig „goldener Datensatz“ genannt – arbeiten und auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen treffen.

Das klingt einfach, aber in modernen Unternehmensumgebungen, die eine ständige Datenflut bewältigen müssen, kann die Stammdatenverwaltung eine der komplexesten Herausforderungen sein. Um Daten aus diversen Quellen aufzunehmen und als eine konstante, zuverlässige Quelle für verifizierte Echtzeitinformationen zu präsentieren, braucht es eine Kombination aus Know-how, Tools und häufig auch einer strategischen Partnerschaft.

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6 Vorteile von Master Data Management

Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und der explosionsartigen Entwicklung von Cloud-Technologien gehört die Stammdatenverwaltung inzwischen zu den zentralen Themen, die CIOs Kopfzerbrechen bereiten können. Da ein so großer Teil der Transaktionsprozesse im Hintergrund abläuft, kann das Tracken, Sortieren und Verifizieren von Backgrounddaten eine schwierige Aufgabe sein. Doch bei einer effektiven Verwaltung bietet MDM sechs echte Vorteile für Organisationen jeder Art.

1. Niedrigere Gesamtbetriebskosten

Bedenken Sie alle geschäftlichen Aspekte, bei denen Daten generiert und konsumiert werden:

  • Alle Anwendungen und ihre Abhängigkeiten
  • Mitarbeiteroperationen von der Produktion bis hin zu HR-Veranstaltungen
  • Datenspeicher, einschließlich heißer (Arbeistsdaten) und kalter (Archivdaten) Informationen
  • Bestandspläne und Bestellprotokolle
  • und vieles mehr

Abweichungen bei der Datenversion oder -richtigkeit von diesen Quellen können eine
Kettenreaktion mit Folgen für alle dazugehörigen Informationen auslösen, was sich schnell auf die Betriebskosten auswirken und das Geschäft Ihrer Organisation gefährden kann. Häufig ist das ein größeres Problem als man zunächst meinen mag. Eine Umfrage hat z. B. ergeben, dass:

  • die Datenqualität nur in 3 % der Fälle als „akzeptabel“ bewertet werden konnte, selbst bei äußerst laxen Standards.
  • durchschnittlich 47 % der neu erstellten Datensätze mindestens einen kritischen (z. B. arbeitsrelevanten) Fehler enthalten.

Vertrauenswürdige, aktuelle Daten dagegen haben den umgekehrten Effekt.

2. Weniger aufgeblähte Architekturen durch die Eliminierung von Redundanzen

Das Stammdatenmanagement wirkt sich nicht nur in Form weniger verpasster Geschäftschancen auf das Unternehmen aus. Auch die Kosten für den Betrieb und die Unterstützung von Netzwerkarchitekturen – egal ob onsite, hybrid oder Cloud-basiert – hängen direkt von der Menge der eingesetzten Ressourcen wie Speicherplatz, Verarbeitungszeit und Netzwerkdurchsatz ab.

Durch die Zusammenführung der Daten in einem zentralen, vertrauenswürdigen Repository müssen einzelne Quellen nicht mehr ihre eigenen Ressourcen pflegen, was deutlich niedrigere IT-Betriebskosten zur Folge hat.

3. Schnellere Bereitstellung

MDM ist ein zentraler Aspekt für moderne Entwicklungsansätze wie Continuous-Delivery, DevOps, Rugged DevOps und andere Architekturen, die gemeinsame und zuverlässige Daten erfordern.

Mit einem vertrauenswürdigen MDM-Datenreservoir für die Entwicklungsteams laufen Anwendungen und Verbesserungen deutlich schneller durch die Bereitstellungspipeline. Das heißt, Entwickler können Erkenntnisse aus dem Stammdatenmanagement eventuell schon am gleichen Tag in der Software umsetzen, ohne dass erst langwierige Prüf- und Neucodierungsprozesse erforderlich sind.

4. Vereinfachte Compliance

Eine der größten Herausforderungen in modernen digitalen Unternehmen sind Compliance-Vorgaben wie HIPAA, PCI, CIPA, DSGVO und andere gesetzliche Vorschriften. Organisationen müssen diese nicht nur einhalten, sondern auch schnell auf Änderungen reagieren können. Der Bereich Compliance kann in modernen Unternehmen eine Menge Ressourcen binden (und in größeren Organisationen ist das tatsächlich auch so).

Da das Stammdatenmanagement alle Standards für eine verifizierbare, sichere Datenintegration erfüllt, erleichtert es die Erstellung vorgeschriebener Compliance-Berichte für unterschiedliche Zielgruppen.

5. Verbesserter Kundenservice

Zeit ist Geld, sagt man. Für moderne, digitale Unternehmen trifft das insbesondere zu – vor allem was die Zeit ihrer Zielgruppen betrifft. MDM bietet Unternehmen zum allerersten Mal die Möglichkeit, mit ihren Kunden Schritt für Schritt während des gesamten Transaktionsprozesses zu interagieren. Gleichzeitig haben Unternehmen die Möglichkeit, ihre Performance anhand von Echtzeit-Feedback zu verbessern. Sie können frühzeitig Inkonsistenzen und Fehler beheben, die sich auf die Produktauslieferung auswirken – angefangen beim ersten App-Kontakt, über den Versand bis hin zur Bereitstellung und zum Feedback.

6. 360-Grad-Sicht

Ein moderner Cloud-basierter MDM-Prozess liefert eine komplette Echtzeitsicht auf jeden Kunden. MDM liefert einen „goldenen Datensatz“, der dem Marketing aktuelle Daten und präzise Informationen zur Webpersonalisierung liefert oder auf Amazon.com anzeigt, was andere Käufer noch zu einem Produkt gekauft haben, für das sich der Kunde interessiert.

7. Aussagekräftige BI-Daten

Ein klares und aktuelles Bild aller Geschäftsoperationen erlaubt es Entscheidern problematische Punkte genau unter die Lupe zu nehmen oder sich aus einer Satellitenperspektive anzusehen, wo nationale oder globale Trends ihr Unternehmen beeinflussen.

Da Daten die Grundlage digitaler Umgebungen sind und diese am Leben halten, sind die Herausforderungen für das Stammdatenmanagement in den unterschiedlichen Umgebungen so grenzenlos wie die Daten selbst. MDM stellt das täglich unter Beweis, da Organisationen zahlreiche Herausforderungen mit dem Stammdatenmanagement in der Cloud bewältigen müssen.

Master Data Management in der Cloud: 4 zentrale Herausforderungen

So groß die Möglichkeiten der Cloud sind, so groß sind auch die Probleme, die beim Stammdatenmanagement in einer öffentlichen oder hybriden Cloud-Umgebung auftreten können. Diese vier kritischen Herausforderungen sollten Sie frühzeitig angehen, denn fehlende Planung ist häufig der Grund, warum Projekte scheitern:

  1. Extrem unterschiedliche Datentypen. Bei all den vielen virtuellen und physischen Geräten, über die Sie mit Ihren Kunden interagieren, reicht es für das Stammdatenmanagement nicht aus, nur eine Art von Datenspeicher bereitzustellen. Die von Unternehmen zur Verwaltung eingesetzten Tools müssen so flexibel sein, dass sie mit strukturierten und unstrukturierten Daten gleichermaßen zurechtkommen.
  2. Sicherheit! In modernen digitalen Umgebungen muss Sicherheit immer an erster Stelle stehen. Zu den großen Vorteilen des Stammdatenmanagements zählt, dass es eine einzige Quelle der Wahrheit für alle Geschäftsprozesse bietet. Wird diese Quelle jedoch direkt angegriffen, kann das zu kostspieligen Geschäftsunterbrechungen führen. Daher sollte bei jeder MDM-Lösung Sicherheit die oberste Priorität sein, sonst drohen Hacks, Malware und sogar Cybererpressung.
  3. Governance. Genauso groß wie die Möglichkeiten, die das Stammdatenmanagement bietet, sind die Herausforderungen bei seiner Handhabung und die damit verbundene Verantwortung. Da die meisten Interaktionen einer MDM-Lösung automatisch im Hintergrund ablaufen, liegt es an der Unternehmensführung zu entscheiden, welche Daten als wichtig erachtet und in welcher Form BI-Daten interpretiert werden. Mit dem richtigen Governance-Ansatz wird nicht nur der Umfang festgelegt, sondern auch wer die Daten pflegt und interpretiert. Das entscheidet darüber, ob Sie nur über eine zentrale Quelle der Wahrheit verfügen, oder diese auch wirkungsvoll einsetzen können.
  4. Expertise. Die richtige Mischung aus Expertise und der Bereitschaft, schnell zu lernen, ist wahrscheinlich für viele Organisationen die größte MDM-Herausforderung. Da im Bereich Cloud-MDM so viel Neues passiert, fehlt es den meisten KMUs an internen Spezialisten, um eine ganzheitliche Lösung für ihre individuellen Anforderungen zu entwickeln. Daher sollten Sie sich frühzeitig entscheiden, ob Sie auf Schulung und Entwicklung setzen oder lieber outsourcen.

Überlegen Sie sich daher, welche der gängigen Designs am besten zu Ihren Anforderungen – und genauso wichtig, Ihrem Budget – passt.

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Vier Arten von Stammdatenarchitekturen

Es gibt keine MDM-Strategie, die alle Anforderungen erfüllt. Das Stammdatenmanagement zeichnet sich durch seinen flexiblen, personalisierbaren Ansatz bei der Verwaltung und Kontrolle des Stammdatenrepositorys aus. Trotzdem gibt es vier gängige Architekturen für das ursprüngliche MDM-Design.

1. MDM – Registry Style

Bei diesem Ansatz arbeitet das MDM mit gekürzten Datensätzen oder „Stubs“, die Informationen zu Datenquelle, aktuellem Standort, etc. enthalten. Es handelt sich um die schnellste und preiswerteste Architektur, da sie die Menge an Daten minimiert, die tatsächlich von MDM-Tools verarbeitet werden müssen und stattdessen Stubs in einem Arbeitsrepository konsolidiert.

Der Nachteil ist allerdings eine höhere Latenz beim Erfassen und Abgleichen von Stammdaten mit Remote-Gerätedaten. Darüber hinaus handelt es sich um eine einseitige Erfassung. Änderungen auf Masterebene werden nicht an die Remote-Quellen weitergegeben, was Inkonsistenzen zwischen Stamm- und Remote-Daten zur Folge hat.

2. MDM – Consolidated Style

Eine konsolidierte Architektur ähnelt einer Registrierungsarchitektur, allerdings werden dabei Daten von den Quellen zum Masterrepository weitergeleitet.

Dieser Ansatz ist in Umgebungen beliebt, in denen man mit Latenz rechnet und die Konsolidierung normalerweise zu festgelegten Batch-Verarbeitungszeiten stattfindet. Allerdings werden die Daten im Masterrepository – wie auch beim Registry Style – nicht mit nachgelagerten Quellen synchronisiert.

3. MDM – Coexistent Style

Dieser Architekturansatz baut auf dem konsolidierten Stammdatenmanagement auf. Allerdings kommt hier die Synchronisierung der Stammdaten mit den Quellen als wichtiger Schritt hinzu, sodass ein Masterdatensatz entsteht, der sowohl im Hauptrepository als auch auf Ebene der einzelnen Systeme „koexistiert“.

Dieser Ansatz ist etwas komplexer und geht mit hoher Latenz einher, da die Daten erfasst und an die nachgelagerten Systeme via separater Batchprozesse zurückgegeben werden müssen. Diese Architektur wird häufig von kleinen und mittleren Unternehmen implementiert, die es sich nicht leisten können, ihre Stammdaten mehrmals innerhalb eines definierten Zeitraums zu synchronisieren.

4. MDM – Transactional Style

Hierbei handelt es sich um den vollständigsten Architekturansatz, der allerdings auch den größten Aufwand und die größten Kosten verursacht. Bei diesem Ansatz werden die Stammdaten von den Quellen zum Masterrepository migriert, wo sie verarbeitet, bereinigt, standardisiert und anschließend wieder an die Quellen zurückgespielt werden.

Aufgrund der direkten Koordination zwischen Master und Quelle reduziert dieser Ansatz die Latenz. Ein weiterer Vorteil sind einheitliche Data Governance-Regeln im gesamten Unternehmen. Allerdings braucht man hierfür umfangreiche Kenntnisse und die richtigen Tools für die benutzerdefinierte Kodierung da sonst der Datenfluss beeinträchtigt werden kann und es zu einer Ausbreitung fehlerhafter Daten in der gesamten Umgebung kommen kann.

Es kommt nicht selten vor, dass Organisationen mit einer MDM-Architektur beginnen und dann zu einer anderen wechseln. Ein erfolgreiches Stammdatenmanagement-Projekt zeichnet sich durch Effizienz, Geschwindigkeit und Konsistenz beim Übertragen und Speichern der Stammdaten aus.

Master Data Management und serviceorientierte Architektur

Dank seiner Interoperabilität mit der serviceorientierten Architektur (SOA) gewinnt das Stammdatenmanagement in der Cloud immer mehr an Bedeutung. Wenn fast alles, selbst die Infrastruktur, virtualisiert ist, können die Kosten inkonsistenter oder korrupter Daten ein Unternehmen schnell ausbremsen. Dank MDM können SOAs, darunter Internet as a Service (IaaS), mit einer einzigen Quelle der Wahrheit arbeiten, was eine unternehmensweite Konsistenz bei Änderungen nahezu in Echtzeit ermöglicht.

Eine zentrale Herausforderung des Stammdatenmanagements in SOA-Umgebungen ist ein passender Data Governance-Ansatz, der Datenstruktur und Regeln zwischen dem Repository und dem Host der Remote-Systeme, -Services und -Software standardisiert. Für das IT-Personal kann es eine echte Herausforderung sein, ein Arbeitsprotokoll zum Austauschen und Überschreiben von Daten zwischen unterschiedlichen Systemen zu pflegen. Hier kann eine Partnerschaft mit einem zuverlässigen Experten Ihr Stammdatenmanagement deutlich erleichtern.

Die nächsten Schritte mit MDM

Tag für Tag nutzen Unternehmen MDM in der Cloud, um die Geschwindigkeit und Reichweite Ihres Geschäfts zu steigern. Mit einer MDM-Lösung können Organisationen den Datenaustausch zwischen bereitgestellten Produkten und Benutzern in nahezu Echtzeit realisieren, sodass Datenumgebungen zu beinahe lebendigen Organismen werden, die auf die Anforderungen moderner Märkte reagieren.

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| Zuletzt aktualisiert: January 28th, 2019