Im digitalen Zeitalter verlassen sich Unternehmen bei der strategischen Entscheidungsfindung zunehmend auf Daten, wodurch die Verwaltung dieser Daten wichtiger denn je wird. Diese Abhängigkeit hat branchenübergreifend zu einem erheblichen Wandel geführt, der durch Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und dem maschinellen Lernen (ML) vorangetrieben wird, die auf umfassenden, qualitativ hochwertigen Daten basieren. Diese Entwicklung unterstreicht die Bedeutung des Master Data Management (MDM), um die Datenqualität und -konsistenz über verschiedene Domänen und Quellen hinweg sicherzustellen.

Definieren eines robusten Data Governance Frameworks

MDM ist ein strategischer, methodischer Ansatz zur Verwaltung der kritischen Daten eines Unternehmens. Dabei geht es um die Erstellung und Verwaltung einer einzigen, konsistenten und genauen Ansicht wesentlicher Geschäftsdaten, oft auch Stammdaten genannt. Stammdaten umfassen Kerngeschäftseinheiten wie Kunden, Produkte, Mitarbeiter und Lieferanten und werden in verschiedenen Geschäftsprozessen und Systemen verwendet. Das Hauptziel von MDM besteht darin, eine einheitliche, genaue und konsistente Ansicht dieser Daten im gesamten Unternehmen bereitzustellen und dadurch die betriebliche Effizienz zu steigern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und bessere Kundenerlebnisse zu ermöglichen.

Der Prozess zur Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz innerhalb von MDM ist vielfältig. Es umfasst die Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, die Nutzung von Datenabgleichs- und -zusammenführungstechniken sowie die Einführung eines umfassenden Data-Governance-Frameworks. Für eine erfolgreiche Stammdatenverwaltung ist es unerlässlich, dass Unternehmen ein Data-Governance-Framework schaffen, das sie dabei unterstützt, Standards und Vorschriften für Daten festzulegen, zu bestimmen, wer welche Daten besitzt und für welche Daten verantwortlich ist, die Datenleistung zu überwachen und Fehler zu beheben. Alle MDM-Quellen und Domänen werden in a definiert Data Governance Architektur und skizzieren ihre Interaktionen und Integrationen. Stakeholder erhalten eine zugängliche und verständliche Dokumentation von Datendefinitionen, Metadaten, Herkunft und Qualitätsmetriken. 

Dieses Framework legt die Grundlage für ein effektives Datenmanagement, indem es klare Richtlinien, Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für die Erfassung, Speicherung, Verwaltung und Nutzung von Daten festlegt. Es richtet MDM-Strategien an Geschäftszielen aus, legt Datenstandards und -regeln fest, weist Dateneigentum und -verwaltung zu und implementiert Mechanismen zur Überwachung der Datenqualität und -leistung.

Etablierung der richtigen MDM-Architektur

Auswahl der richtige MDM-Architektur ist entscheidend für die Anpassung des Ansatzes an die spezifischen Bedürfnisse der Organisation. Es gibt drei gängige Optionen für die MDM-Architektur: Registrierung, Repository und Hybrid. Jedes hat seine Stärken und wird auf der Grundlage von Faktoren wie Datenvolumen, Komplexität, organisatorischen Fähigkeiten und allgemeiner Geschäftsstrategie ausgewählt. 

Die Registrierungs-MDM-Architektur erstellt einen Index oder ein Zeigersystem für Stammdaten, die sich in unterschiedlichen Systemen im gesamten Unternehmen befinden. Es speichert nicht die Stammdaten, sondern bietet eine konsolidierte Ansicht durch Verknüpfung mit den Originaldatenquellen. Dieser schreibgeschützte Ansatz minimiert Störungen bestehender Systeme. Es ist von Vorteil für Unternehmen, die einen schnellen Erfolg bei der Datenbeherrschung anstreben, ohne dass umfangreiche Datenmigrations- oder Konsolidierungsbemühungen erforderlich sind.

Die Repository- (oder zentralisierte) MDM-Architektur schafft eine einzige, maßgebliche Quelle für Stammdaten, die in einem zentralen Repository verwaltet werden. Alle Systeme und Anwendungen im gesamten Unternehmen nutzen Stammdaten aus dieser zentralen Quelle. Dieses Modell unterstützt ein Höchstmaß an Datenqualität und -konsistenz, erfordert jedoch einen erheblichen Aufwand bei der Datenkonsolidierung und -verwaltung, um das zentrale Repository zu verwalten. 

Die Hybrid-MDM-Architektur kombiniert Elemente des Registrierungs- und des Repository-Modells und bietet einen ausgewogenen Ansatz, der ein breites Spektrum an Anwendungsfällen abdeckt. Es ermöglicht Unternehmen, einige Stammdaten zentral in einem Repository zu verwalten und gleichzeitig eine Verknüpfung zu anderen Datensätzen herzustellen, die in ihren Quellsystemen verbleiben. Diese Flexibilität macht es ideal für Organisationen mit komplexen Datenlandschaften, einschließlich hochwertiger, zentralisierter Datenanforderungen und dezentraler, abteilungsspezifischer Anforderungen. Beispielsweise könnte sich eine globale Einzelhandelskette für das Hybridmodell entscheiden. Dadurch kann das Unternehmen seine Produktinformationen zentralisieren, um die Konsistenz über alle Standorte hinweg sicherzustellen und gleichzeitig lokale Unterschiede bei Preisen, Werbeaktionen und Lagerbeständen zu berücksichtigen.

Diese Architektur vereint den zentralisierten Repository-Ansatz, bei dem Kernproduktdaten wie Namen, Kategorien und Standardpreise einheitlich verwaltet werden, mit der Fähigkeit des Registrierungsmodells, eine Verknüpfung mit dezentralen, regionalspezifischen Daten herzustellen. Dadurch greift jede Filiale auf aktuelle, genaue Stammdaten zu, die den Unternehmensstandards und den lokalen Marktanforderungen entsprechen. Letztendlich hängt die Wirksamkeit einer MDM-Architektur nicht nur vom gewählten Modell ab, sondern auch davon, wie gut sie auf die einzigartige Mischung aus globaler Integration und lokalen Flexibilitätsanforderungen des Unternehmens zugeschnitten ist und sicherstellt, dass die gewählte Architektur als dynamischer Wegbereiter für das Geschäft dient Strategien statt einer Einschränkung.

Der Lebenszyklus von Daten

Datenqualität und -konsistenz sind im MDM von entscheidender Bedeutung die Genauigkeit der Daten und Integrität während des gesamten Lebenszyklus, von der Anschaffung und Bereinigung bis zur Integration und Wartung. Dieser Prozess stellt sich der Herausforderung, umfangreiche und komplexe Datensätze aus unterschiedlichen Quellen und Systemen zu harmonisieren und dabei Tools und Stichprobenverfahren einzusetzen, um Qualitätsbewertungen zu rationalisieren und die Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten.

Die Dokumentation von Datendefinitionen, Metadaten, Herkunft und Qualitätsmetriken ist der Schlüssel zu Klarheit und Verständnis für die Beteiligten und hilft bei der Festlegung von Datenqualitätsstandards und der Anwendung eines strukturierten Qualitätsrahmens. Automatisierte Tools erweitern dieses Framework, das eine präzise Dokumentation und Datenvalidierung unterstützt und eine bessere organisatorische Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung fördert.

Nutzen Sie Techniken zum Datenabgleich und zur Datenzusammenführung 

Der Einsatz von Datenabgleichs- und -zusammenführungstechniken ermöglicht die Konsolidierung und Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen und Domänen in einem einheitlichen Stammdatensatz. Das Identifizieren und Verbinden von Datensätzen, die sich auf dieselbe Entität oder dasselbe Konzept beziehen, erfordert den Datenabgleich anhand von Kriterien wie Name, Adresse, E-Mail, Telefonnummer oder Kennung. Das Kombinieren übereinstimmender Datensätze zu einem einzigen Datensatz besteht aus der Befolgung von Regeln wie Überleben, Vorrang oder Konsens. Datenabgleichs- und -zusammenführungstechniken werden verwendet, um Datenredundanz, Inkonsistenz und Mehrdeutigkeit zu beseitigen und eine einheitliche Sicht auf die Daten zu erstellen. Eine effektive Kommunikation und Berichterstattung zur Datenqualität ist entscheidend, um die Datenqualität, Compliance und betriebliche Effizienz zu steigern.

Implementierung von MDM mit einem Change-Management-Ansatz

Das Änderungsmanagement ist von größter Bedeutung, um Störungen zu minimieren und die Einführung von MDM zu optimieren. Beim Änderungsmanagement handelt es sich um den Prozess der Koordinierung der Auswirkungen von Änderungen an einer Datenumgebung, einschließlich der Hinzufügung neuer Quellen, Domänen, Vorschriften oder Anforderungen. Neben der Planung, Kommunikation, Implementierung, Prüfung und Überwachung der Änderungen bietet das Änderungsmanagement Schulung, Unterstützung und Engagement für alle Datenbeteiligten. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Teammitglieder über die Änderungen informiert sind und mit ihnen einverstanden sind und dass die Datenqualität und -konsistenz während und nach den Änderungen erhalten bleibt oder verbessert wird.

Aus den Erfahrungen anderer zu lernen, beispielsweise von Einzelhandelsunternehmen, die Kundendaten integrieren, oder von Technologieunternehmen, die MDM-Systeme zusammenführen, kann wertvolle Erkenntnisse liefern. Diese Beispiele verdeutlichen die Bedeutung eines strukturierten Änderungsmanagementprozesses für die Aufrechterhaltung der Datenqualität und die Sicherstellung des Erfolgs von MDM-Initiativen. Letztendlich hängt die Wirksamkeit von MDM von der Technologie und der Fähigkeit eines Unternehmens ab, sich an Veränderungen anzupassen und Daten als strategisches Gut zu behalten.

Looking Ahead

Unternehmen verwalten ihre Daten und verwandeln sie in ein zentrales strategisches Gut, indem sie eine umfassende Datenverwaltung, die strategische Auswahl von MDM-Architekturen und die strenge Implementierung von Datenqualitätsprüfungen einrichten. Die Integration neuer Technologien wie KI und ML verspricht, MDM zu revolutionieren, noch differenziertere Erkenntnisse zu liefern und eine agilere Datenverwaltungsumgebung zu fördern. Während sich Unternehmen in dieser datenzentrierten Welt weiterentwickeln, wird die Beherrschung von MDM zu einem entscheidenden Unterscheidungsmerkmal, das es Unternehmen ermöglicht, die Komplexität des digitalen Zeitalters mit Zuversicht und Weitsicht zu meistern. Bei dieser Entwicklung im Datenmanagement geht es nicht nur um die Aufrechterhaltung der Effizienz; Es geht darum, den Weg für eine Zukunft zu ebnen, in der das Potenzial der Daten voll ausgeschöpft wird, und um Innovation und Erfolg in einer zunehmend datengesteuerten globalen Wirtschaft voranzutreiben.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/how-to-ensure-data-quality-and-consistency-in-master-data-management/