Leiders moeten vertrouwen op de gegevens binnen de organisatie om goede zakelijke beslissingen te kunnen nemen. Daarom wenden velen zich tot Master Data Management (MDM), een oplossing om uniforme en nauwkeurige gegevens te verkrijgen en te behouden die de bedrijfswaarde vergroten.

Toch is het volgens Gartner 75% van alle MDM-programma's in organisaties slagen er niet in de bedrijfsdoelstellingen te verwezenlijken. Bovendien is deze trend sinds 2015 verslechterd: een stijging van 9%.

“MDM is complex”, erkent Amy Cooper, hoofdconsultant bij Dun & Bradstreet en een expert die werkt met klanten die zich willen ontwikkelen tot datagedreven organisaties. “Mensen, processen en technologie op één lijn brengen om masterdata te beheren en te structureren om goed te worden Datakwaliteit is bijzonder moeilijk”, zegt ze.

Om bedrijven te helpen begrijpen waarom MDM zo moeilijk is, deelde Cooper onlangs haar inzichten Conferentie Data Governance & Informatiekwaliteit (DGIQ). Ze besprak drie MDM-valkuilen en deed suggesties om deze aan te pakken. 

Er niet in slagen het MDM-programma te verbinden met bedrijfsdoelstellingen

De eerste belangrijke valkuil van Cooper is dat hij er niet in slaagt het MDM-programma te verbinden met bedrijfsdoelstellingen. Ze legde uit dat veel leidinggevenden, de belangrijkste belanghebbenden, de noodzaak van MDM-programma's begrijpen, maar geen kennis hebben over hoe deze verband houden met de bedrijfswaarde. 

Veel leidinggevenden meten hun MDM-programma's niet eens. Ze wees erop dat 90% van de organisaties er niet in slaagt Key Performance Indicators (KPI's) voor hun MDM-programma te verzamelen.

“De 10% van de bedrijven heeft statistieken of KPI’s die deze koppelen aan de data zelf, en niet aan het bedrijfsresultaat”, zegt ze. Cooper illustreerde haar punt met behulp van het onderstaande diagram.

Figuur 1 (Afbeelding tegoed: Gartner)

Ze wees naar de linkerkant van de driehoek op C-niveau, onder ‘Stakeholder’, en zei: ‘Leidinggevenden koppelen het succes van het MDM-programma aan resultaten, zoals het verhogen van de omzet, het verlagen van de kosten, het beperken van risico’s of het efficiënter opereren.’

Het koppelen van statistieken aan de gegevens en de workflow, zoals weergegeven aan de onderkant van het diagram, laat echter een leemte achter. Ze merkte op dat deze aanpak of het ontbreken van meetgegevens het moeilijker maakt om te pleiten voor MDM-financiering. 

Ze legde uit: “Leidinggevenden begrijpen niet dat MDM aan de gang is. Het is een mentaliteit en een cultuur.” De kans is groter dat ze dit concept begrijpen als MDM-statistieken verband houden met de resultaten waarop ze zich richten.

Volledig afhankelijk van technologie

Naast het feit dat ze er niet in slagen de waarde van MDM te verbinden met bedrijfsresultaten: “Mensen beginnen met MDM door in te springen op de technologie”, aldus Cooper. “Vervolgens proberen ze de mensen, processen en masterdata in de door hen geselecteerde technologie te passen.”

Bovendien gaan organisaties er bij het prioriteit geven aan technologie als vanzelfsprekend van uit dat ze het goede hebben Datakwaliteit, gegevens die schoon zijn en geschikt voor het doel. Vervolgens ontdekken ze tijdens een groot initiatief, zoals het migreren naar een cloudomgeving, dat hun gegevens niet zo schoon zijn. Ze slagen er niet in tijd en middelen te budgetteren om te beoordelen of de gegevenskwaliteit goed genoeg is.

Ingenieurs en hun managers reageren op dit probleem door een leverancier, zoals Dun & Bradstreet, in te huren om schone gegevens te verkrijgen. Tijdens dit werk leert IT dat ze de zakelijke gebruiksscenario's niet begrijpen. 

Cooper benadrukte: “Technologie alleen kan data niet opschonen. Het brengt consistentie en structuur door vergelijkbare records te matchen.” MDM vereist meer dan deze service; er is inzet voor datakwaliteit nodig en een implementatie die aansluit bij de cultuur en het volwassenheidsniveau van de organisatie.

Proberen het allemaal zelf te doen

Organisaties vallen in de bovengenoemde en andere valkuilen omdat ze het alleen proberen te doen, en de meesten hebben nog nooit MDM gedaan. In plaats daarvan: “Organisaties hebben verschillende mogelijkheden met MDM,” zei Cooper, “en je weet niet wat je niet weet.”

Ze gaf een voorbeeld van een organisatie die besloot gegevens te migreren als onderdeel van een verticale marktstrategie. Dat bedrijf ging in zee met een bedrijf dat geen branche had die verband hield met de gegevens van de klant. Ze voegde eraan toe:

“Hoe implementeert een onderneming een verticale marktstrategie als ze niet weet in welke sector de klant actief is? Het bedrijf zou bij de verkoop kunnen zitten en die afdeling de verbinding laten maken. Dat proces wordt echter subjectief en tijdrovend.”

Bovendien had Cooper het over twee andere hoofdpijnklachten die veroorzaakt werden door het alleen doen. Ten eerste verzocht Turkije de VN om de spelling van zijn naam in al zijn aanvragen te corrigeren. 

Ook maakten sommige klanten van Cooper zich zorgen over het naleven van zakelijke mandaten als gevolg van het conflict tussen Rusland en Oekraïne. Ze adviseerde een expert te raadplegen om best practices, een objectieve databeoordeling en inzicht te krijgen in de vraag of de data geldig zijn.

Voorzorgsmaatregelen nemen om de valkuilen te vermijden

Bedrijven die de drie hierboven genoemde valkuilen willen minimaliseren, moeten hun MDM-programma koppelen aan hun bedrijfsdoelstellingen, verder kijken dan de technologie naar de data en samenwerken met een MDM-expert. Cooper ging tijdens haar lezing dieper in op het verhelpen van valkuilen.

Praten met belanghebbenden om MDM-statistieken op één lijn te brengen met bedrijfsdoelstellingen 

Om het MDM-programma aan bedrijfsdoelstellingen te koppelen, is praten met de belanghebbenden in de hele organisatie nodig, vooral met divisies met directe financiële risico's zoals verkoop, marketing, inkoop en levering. Cooper zei dat lezers de doelstellingen van elke eenheid moeten leren kennen en hoe ze succes meten bij het verhogen van de omzet, het verlagen van de kosten, het beperken van risico's of het efficiënter werken. Zie figuur 2 hieronder:

Figuur 2 (Afbeelding tegoed: Amy Cooper)

Cooper wees erop dat verkoop een stakeholder zou moeten zijn. In haar model dient verkoop om de omzet te verhogen, door meer producten of diensten te verkopen of door bestaande klanten te behouden. 

Vervolgens ging ze statistieken ontwerpen om de klantenbinding te verbeteren. Cooper gebruikt klanttevredenheidsonderzoeken als leidraad, waarmee loyaliteit wordt aangegeven wanneer klanten hun bestellingen, de juiste goederen, op tijd en op het juiste adres ontvangen.

In deze situatie moest de organisatie de klant benchmarken nauwkeurigheid van gegevens, volledigheid en opvullingspercentage, met name de kenmerken factuur-naar-adres, verzend-naar-adres en contactnaam. Vervolgens zou het bedrijf zich kunnen richten op verbetering van deze statistieken door middel van automatisering, wat van invloed is op het klantenbehoud en de bedrijfsresultaten stimuleert.

Verder kijken dan de technologie naar datakwaliteit

Cooper adviseerde om zich te concentreren op datakwaliteit – bijvoorbeeld door middel van referentiedata – in plaats van op technologie. In de onderstaande afbeelding beschikt een bedrijf over gegevens over een klant, Emerson Electric, zoals links weergegeven. De gegevens in tabelvorm aan de rechterkant vertegenwoordigen de referentiegegevens van derden en een enkele bron van waarheid die aan het bedrijf aan de linkerkant is verstrekt, waarin de verschillende juridische entiteiten van Emerson Electric zijn samengevat. 

MDM ontwerpen met volwassenheid van de organisatie in gedachten

Naast het praten met belanghebbenden en het focussen op datakwaliteit, stelde Cooper voor om elk MDM-programma te ontwerpen met het oog op volwassenheid van de organisatie. Ze ging verder met een dia waarin de volwassenheid werd verdeeld in vroege, midden- en late fasen en besprak vervolgens waardecreatie.

Cooper begon linksonder op dossier-/aanvraagniveau en beschreef hoe zij zo'n programma bouwde voor een bedrijf in de vroege volwassenheidsfase. Het bedrijf wilde een nationaal rekeningenprogramma opzetten, maar had geen toegang tot klantgegevens. Daarom identificeerde ze de klanten in het hele land als dezelfde op basis van de uitgaven en de omvang van het bedrijf, en koppelde deze informatie aan hun CRM-toepassing (Customer Relationship Management).

Op het middenniveau kijkt Cooper naar het verkrijgen van een goede datakwaliteit voor een bedrijfseenheid en probeert hij dit succes uit te breiden naar meerdere teams in de late volwassenheidsfase. Een van de klanten van Cooper is bijvoorbeeld tien jaar geleden begonnen met deze MDM-integratie op ondernemingsniveau. 

De MDM-integratie op ondernemingsniveau is moeilijk gebleken omdat de financiële en risicodivisies de voorkeur geven aan hun gelokaliseerde applicatievisies. Cooper legde uit hoe belangrijk het is dat teams binnen een onderneming het eens zijn over de manier waarop de MDM visualisaties uitvoert.

Deskundig advies inroepen om MDM te doen 

Als belangrijkste voorzorgsmaatregel: ‘Praat met collega’s en mensen die al eerder MDM hebben gedaan’, aldus Cooper, ‘en schakel een partner in om te helpen met de gegevens.’ Een dergelijke tactiek biedt een bron van best practices en objectieve beoordelingen van de gegevens van een bedrijf door een toetssteen voor vergelijking te bieden. 

Ze adviseerde een expert in te schakelen met nauwkeurige en vertrouwde referentiegegevens en ingebouwde governance en terminologie, die één enkele bron van waarheid zouden bieden. Op die manier kan een organisatie bevestiging krijgen over hoe goed hun gegevens een ‘geldige bedrijfsentiteit’ vertegenwoordigen.

Nadat een derde partij de gegevens van een bedrijf heeft geëvalueerd, moet die organisatie het volgende vragen:

• Waar zijn de gegevens?
• Waar staat het voor?
• Klopt het?
• Is het beschikbaar? 
• Is het een goede datakwaliteit?

Ze adviseerde organisaties om de gegevens van hun partners te integreren met die van henzelf om “unieke behoeften buiten uw bedrijf” mogelijk te maken en de meest vertrouwde inzichten te krijgen over essentiële zakelijke relaties. Bij het overwegen van deze optie moeten bedrijven middelen inzetten om met hun partners aan deze gezamenlijke visualisaties te werken.

Conclusie

MDM-programma's kunnen slagen, benadrukt Cooper. Praten met belanghebbenden over zakelijke doelstellingen, focussen op datakwaliteit, rekening houden met de volwassenheid van de organisatie en het inschakelen van experts minimaliseren allemaal de impact van het niet verbinden van bedrijfswaarde aan de MDM, het eerst focussen op technologie en het proberen het helemaal alleen te doen.

Ze benadrukte dat deelname aan MDM “een lang spel is”, waarbij je klein moet beginnen, MDM-activiteiten moet verbeteren en dit proces moet herhalen om valkuilen te voorkomen. “Target een product, geografie of applicatie om voort te bouwen op MDM-successen”, benadrukt Cooper.

Wilt u meer weten over de aankomende evenementen van DATAVERSITY? Bekijk onze huidige line-up van online en persoonlijke conferenties hier.

Bekijk hieronder de DGIQ-presentatie:

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/common-master-data-management-mdm-pitfalls/