Was ist Stammdatenmanagement? Definition und Strategie

Das Stammdatenmanagement (MDM, Master Data Management) ist die Grundlage für die Schaffung einer einheitlichen, genauen und umfassenden Sicht auf die Geschäftsinformationen. Durch die Integration von Daten aus internen und externen Quellen wird eine Single Source of Truth geschaffen. Mit MDM erhalten Organisationen einen ganzheitlichen Überblick über Kundenprofile, Produktbestände, Lieferantendetails und mehr.

Die Bedeutung von MDM kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Durch die Umsetzung von Stammdatenmanagement erzielen Unternehmen mehrere wichtige Ergebnisse:

 MDM und Data Governance sind miteinander verbunden und unterstützen sich gegenseitig. Data Governance legt die Richtlinien und Rollen fest, um die Daten mit den gesetzlichen Vorschriften, dem Datenschutz und den Sicherheitsstandards in Einklang zu bringen. MDM konzentriert sich auf die Schaffung einer einzigen, bereinigten Informationsquelle zur Unterstützung von Geschäftsfunktionen wie Marketing, Vertrieb, Finanzen und Betrieb. MDM ermöglicht eine effektive Data Governance durch die Pflege eines Stammdaten-Repositorys, während Governance die Datenstandards durchsetzt, um eine konsistente Datenqualität zu gewährleisten. Zusammen sorgen sie für Konsistenz, Genauigkeit und Zuverlässigkeit.

Die Datenqualität ist eine entscheidende Komponente von MDM, da unzuverlässige Daten selbst die am besten durchdachten MDM-Strategien untergraben können. Hochwertige Daten zeichnen sich durch ihre Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz aus und bilden so eine zuverlässige Grundlage für geschäftliche Entscheidungen.  Um diese Datenqualität zu erreichen und aufrechtzuerhalten, bedarf es einer Menge Arbeit, die Prozesse zur Bereinigung, Validierung und Standardisierung von Daten umfasst. Hier spielen Technologie und Automatisierung eine entscheidende Rolle, indem sie diese Prozesse optimieren und den manuellen Arbeitsaufwand reduzieren. Hochentwickelte Datenqualitätssoftware kann Fehler, Widersprüche und Duplikate reduzieren.

Die Datenintegration, die gemeinhin als ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) bezeichnet wird, umfasst die folgenden drei Hauptoperationen: 

Die neuere Bezeichnung lautet ELT, wobei betont wird, dass die Datenumwandlung während oder nach dem Laden erfolgen kann, was von Systemen wie Snowflake unterstützt wird. Dieser Prozess ist notwendig, um Datasets aus vielen Quellen in einem einzigen, für verschiedene Geschäftsfunktionen nutzbaren Repository zu vereinen.

Dabei handelt es sich um eine Reihe von Praktiken, die Informationen vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl oder Verfälschung schützen. Sie trägt dazu bei, dass alle Aspekte der Sicherheit abgedeckt werden, vom Schutz von Hardware- und Softwareanwendungen bis hin zur Einführung von Zugriffskontrollen und Data Governance-Richtlinien. Bei der Datensicherheit geht es auch darum, die Daten den autorisierten Personen, die sie benötigen, zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung zu stellen. 

Data Stewardship bezeichnet die Verwaltung und Überwachung der Daten-Assets einer Organisation über den gesamten Datenlebenszyklus. Data Stewards (Datenverantwortliche) überwachen den Lebenszyklus der Daten und stellen deren Integrität, Genauigkeit und Wert innerhalb der Organisation sicher. Sie spielen eine aktive Rolle bei der Einhaltung von Vorschriften und setzen sich für Daten als strategisches Asset ein.

Mithilfe fortschrittlicher analytischer Methoden wie statistischer Analyse, maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung werden die Daten analysiert, um aussagekräftige Erkenntnisse und Muster aufzudecken.

Eine klar definierte MDM-Strategie beginnt mit dem Verständnis der spezifischen Geschäftsziele und -vorgaben. Indem sie MDM-Initiativen an diesen Zielen ausrichten, können Organisationen sicherstellen, dass ihre Datenmanagementbemühungen direkt zum Gesamterfolg des Unternehmens beitragen. Wenn das Ziel beispielsweise darin besteht, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, kann sich die Strategie auf die Schaffung einer einheitlichen Kundensicht konzentrieren, um personalisierte Erfahrungen und gezielte Marketingkampagnen zu ermöglichen.

Anschließend sollten Unternehmen die spezifischen Datendomänen und Entitäten identifizieren, die sie verwalten möchten, z. B. Kunden-, Produkt- oder Finanzdaten. Sie benötigen auch ein klares Verständnis der zugehörigen Geschäftsprozesse und der Interessengruppen, die für diese Datendomänen verantwortlich oder von ihnen betroffen sind.

Als Nächstes müssen Organisationen ihre vorhandene Dateninfrastruktur und -systeme sorgfältig bewerten. Dazu gehören die Bewertung der Datenqualität, die Identifizierung von Datenquellen und das Verständnis von Data-Governance-Praktiken. Durch eine gründliche Datenbewertung können sie Lücken oder Unstimmigkeiten aufdecken, die während der Implementierung behoben werden müssen.

Zu den Best Practices für die MDM-Umsetzung gehören die Einrichtung eines robusten Data-Governance-Frameworks, das die Qualität und Integrität der Daten sicherstellt, und die Förderung der Data Collaboration zwischen den verschiedenen Abteilungen. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass ein spezielles Team für die Verwaltung und Pflege der Stammdaten zuständig ist und klare Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren definiert.

Schließlich müssen Unternehmen den Erfolg von MDM-Initiativen messen, um den Fortschritt zu verfolgen, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und den Wert der Datenmanagement-Anstrengungen aufzuzeigen. Key Performance Indicators (KPIs) wie Datengenauigkeit, Datenvollständigkeit und Datenkonformität eignen sich zur Bewertung der Wirksamkeit von MDM-Strategien. Durch die regelmäßige Überwachung und Berichterstattung über diese KPIs können Organisationen datengestützte Entscheidungen treffen und ihre MDM-Prozesse kontinuierlich optimieren.