Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM)
Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM) ist eine umfassende Methode, die es einem Unternehmen ermöglicht, alle geschäftskritischen Daten mit einem gemeinsamen Referenzpunkt zu verknüpfen. Wenn dies korrekt erfolgt, verbessert Stammdatenmanagement die Datenqualität und optimiert gleichzeitig den Datenaustausch zwischen Mitarbeitern und Abteilungen. Darüber hinaus kann Stammdatenmanagement die Datenverarbeitung in verschiedenen Systemarchitekturen, Plattformen und Anwendungen erleichtern.
Die Vorteile des Stammdatenmanagements steigen mit zunehmender Anzahl und Vielfalt von Organisationsabteilungen, Mitarbeiterrollen und EDV-Anwendungen. Aus diesem Grund ist Stammdatenmanagement für große oder komplexe Unternehmen eher von Vorteil als für kleine und mittlere Unternehmen.
Wenn Unternehmen fusionieren, stellt die Implementierung eines Stammdatenmanagements eine Herausforderung dar, da verschiedene Unternehmenseinheiten die Bedeutung von Begriffen und Einheiten im eigenen Kontext betrachten. Bei Fusionen bietet das Stammdatenmanagement jedoch Vorteile, da es dazu beitragen kann, Verwirrung zu vermeiden und die Effizienz der neuen, größeren Organisation zu optimieren.
Damit Stammdatenmanagement optimal funktioniert, müssen Personal und Abteilungen lernen, wie Daten beschrieben, formatiert, gespeichert und abgerufen werden können. Auch eine regelmäßige, koordinierte Aktualisierung des Stammdatensatzes ist unerlässlich.
Architektur
Das Stammdatenmanagement soll einen systematischen Ansatz für die Datenintegration bieten, was eine konsistente Nutzung und Wiederverwendung von Daten gewährleistet. Insbesondere Kundendaten sind dabei eine Herausforderung: unstrukturierte Webaktivitätsdaten erschweren die Verwaltung der Daten erheblich.
Da große Datenarchitekturen zunehmend genutzt werden, wachsen die Datentypen in Unternehmen zufällig in der Struktur, wobei schlechtes Datenmanagement - Dubletten, unvollständige Daten und fehlerhafte Datensätze - weiterhin verbreitet ist. Stammdatenmanager wollen diese Probleme angehen, indem sie unter anderem einen zuverlässige Datenkatalog für die systemübergreifende Verwendung einrichten und Mittel zur Durchsetzung von Standardterminologie bereitstellen.
Da zunehmend mehr Systems-of-Record- und Customer-Engagement-Anwendungen genutzt werden, haben die Unternehmen immer seltener einen einheitlichen Blick auf ihre Kunden. Transaktionsorientierte Systeme, Data Warehouse Analytics und die in jüngster Zeit zunehmenden interaktiven Daten aus Webaktivitäten liefern ein unterschiedliches Bild des Kunden. Doch letztendlich benötigen Geschäftsanwender ein einziges, genaues Bild des Kunden.
Stammdatenmanagement soll ein solches Bild bereitstellen. Hierzu müssen die Daten aus mehreren Systemquellen effektiv konsolidiert werden. Gleichzeitig ist das Stammdatenmanagementsystem in der Regel so konfiguriert, dass Data Stewards, also Administratoren, die mit der Implementierung der Stammdaten betraut sind, eine föderierte Sicht auf die Daten in der gesamten Organisation bieten, so dass Standardansätze für die Behandlung von Daten erhalten bleiben.
Stammdatenmanagementsysteme beinhalten typischerweise große Repositories für die Stammdatenspeicherung. Dazu gehören auch Change Management und Data Pipelines sowie Workflow und Collaboration Features.
Zu Stammdatenmanagementsystemen gehören neben kundenorientierten Fähigkeiten auch Produkt-, Lieferanten- und Partnerstammdaten, wobei spezialisierte Stammdatensysteme auf spezielle Anwendungsfälle wie Beschaffung oder Gesundheitswesen ausgerichtet sind.
In den letzten Jahren sind Aspekte des Stammdatenmanagements mit dem Metadatenmanagement verknüpft worden, einer verwandten Technologiedisziplin, die deskriptive Daten über die Daten in dem Unternehmen organisiert. Einige Stammdatenmanagementimplementierungen basieren auch auf Virtualisierungsarchitekturen, die eine Datenabstraktionsschicht verwenden und den Datenzugriff ohne physische Datenbewegung ermöglichen.
Praktischer Einsatz
Nach allgemeiner Auffassung ist das Stammdatenmanagement sowohl ein organisatorisches als auch technisches Problem. Stammdatenmanagementprojekte beginnen in der Regel mit ersten Bewertungen und abteilungsinternen Meetings. Während verschiedene Abteilungen darüber streiten, wie sie mit Daten innerhalb ihres Bereichs umgehen, können Stammdatenmanagementinitiativen an Dynamik verlieren.
Ein oft genanntes Hindernis für eine erfolgreiche Implementierung ist der Umfang. Da die Daten jeden Aspekt modernster Organisationen betreffen, kann das Stammdatenmanagement unhandlich werden, wenn der Gesamtplan nicht die richtige Staffelung der Projektschritte berücksichtigt.
Während Datenspezialisten innerhalb der IT oder der Branchen mit der Überwachung solcher Projekte betraut werden, sind die Beiträge von Spezialisten am wichtigsten für die Erstellung organisationsübergreifender Datendefinitionen. Doch die Aufmerksamkeit für Details der Data Governance kann schnell übersehen werden, da diese Spezialisten bestrebt sind, ihren täglichen Arbeitsverpflichtungen nachzukommen.
Die Verbindung von Datenbeständen und den Vorteilen des Stammdatenmanagements mit übergeordneten Unternehmenszielen wird allgemein als Best Practice für Stammdatenmanagementinitiativen bezeichnet, da ein Management Buy-In erforderlich ist, um die Finanzierung von Überstunden aufrechtzuerhalten.
Experten argumentieren, dass Stammdatenmanagement als eine laufende Disziplin und nicht als ein einmaliges Projekt betrachtet werden muss.
Compliance-Anforderungen wie die EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) sind als weitere Treiber für das Stammdatenmanagement entstanden. Einige Unternehmen haben Kompetenzzentren oder Kompetenzen für das Stammdatenmanagement eingerichtet, um ein solches fortschrittliches Datenmanagement in reguläre Geschäftsprozesse zu integrieren.
