Master Data Management ist ein komplexes Konzept. Gartner definiert MDM als eine "technologiegestützte Disziplin, in der Geschäfts- und IT-Abteilungen zusammenarbeiten, um die Einheitlichkeit, Genauigkeit, Verwaltung, semantische Konsistenz und Verantwortlichkeit der offiziellen, gemeinsam genutzten Stammdatenbestände des Unternehmens sicherzustellen."
Da globale Unternehmen versuchen, aus dem zunehmend vernetzten Leben mehr geschäftlichen Nutzen zu ziehen, wird es für sie immer schwieriger, den Bedarf an leistungsstarken Datenmanagementlösungen zu ignorieren.
Ein bekanntes Beispiel hierfür sind die Kundenerfahrungen in der Telekommunikationsbranche.
Nehmen wir zum Beispiel einen Kunden, der die Dienste eines führenden Telekommunikationsanbieters in Anspruch genommen hat. Stellen Sie sich vor, der Dienstanbieter hat die Daten des Kunden in verschiedenen Abteilungsdatenbanken gespeichert (die nicht miteinander interagieren), was zu Unstimmigkeiten führt. Natürlich erhält der Kunde für jeden Dienst eine eigene Rechnung. Die Auswirkungen dieser Dateninkonsistenz treten zutage, wenn das Kundenerfolgsteam dem Kunden Werbemails für Dienste schickt, für die er sich bereits angemeldet hat. Das kann nur eines bedeuten: Die Datenverwaltung des Betreibers ist ein einziges Chaos!
Ähnliche Geschichten gibt es in Unternehmen auf der ganzen Welt - mangelnde Systemintegration führt zu Datenduplizierung und beeinträchtigt die Fähigkeit des Unternehmens, Kunden effizient zu bedienen.
An dieser Stelle kommt eine solide Master Data Management (MDM)-Lösung zur Hilfe; sie verwaltet die Qualität und Konsistenz von Datenelementen und hilft bei der Neugestaltung der Datenstrategie, die zur Beschleunigung des Unternehmenswachstums erforderlich ist. Hier ein kurzer Überblick über MDM, der für Sie nützlich sein wird.
Master Data Management ist ein komplexes Konzept. Gartner definiert MDM als "technologiegestützte Disziplin, in der Business und IT zusammenarbeiten, um die Einheitlichkeit, Genauigkeit, Verwaltung, semantische Konsistenz und Verantwortlichkeit der offiziellen, gemeinsam genutzten Stammdaten des Unternehmens zu gewährleisten."
Damit ist eines sonnenklar: MDM betrifft sowohl die IT- als auch die Geschäftsfunktionen.
Aus geschäftlicher Sicht bezieht sich MDM auf die Definition und Verwaltung der kritischen Datenbestände eines Unternehmens und die Schaffung einer einzigen Wahrheitsquelle für alle diese Bestände. Es umfasst sowohl analytische Daten als auch Referenzdaten, die bei der Entscheidungsfindung helfen.
Aus der IT-Perspektive bezieht sich MDM auf eine Reihe von Tools, mit denen Daten standardisiert, doppelte Datensätze eliminiert und in einer Masterdatei gespeichert werden können. Es ist jedoch wichtig, daran zu denken, dass nicht alle Daten Stammdaten sind.
Lassen Sie uns versuchen, das Konzept im Zusammenhang mit anderen Arten von Daten zu verstehen.
Unstrukturierte Daten: Darunter fällt eine ganze Reihe von Daten, die in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Dazu gehören White Paper, Intranet-Repositories, E-Mails, Videos usw. Auch Daten in Form von PDFs, Produktspezifikationen, Marketingmaterial usw. können als unstrukturierte Daten kategorisiert werden.
Transaktionsdaten: Als Transaktionsdaten werden sowohl monetäre als auch nicht-monetäre Daten aus Geschäftsaktivitäten kategorisiert. Lieferungen, Verkaufsberichte, Rechnungen, Forderungen und Tickets sind einige Beispiele für Transaktionsdaten. Im Gegensatz zu Stammdaten sind Bewegungsdaten zeitbasiert und werden oft von anderen Systemen zur Analyse benötigt.
Metadaten: Daten über die Daten werden als Metadaten bezeichnet - sie umfassen Dateispezifikationen, Tags, Bildnamen usw. Metadaten können sich entweder in einem Repository befinden oder unkategorisiert in XML-Dokumenten, Protokolldateien, Berichten usw. verbleiben.
Hierarchische Daten: Sie definieren die Beziehung zwischen Datenpunkten. Üblicherweise sind sie Teil eines separaten Systems oder beschreiben die Organisationsstrukturen eines Unternehmens oder Produktinformationen.
Referenzdaten: Eine besondere Art von Stammdaten, die Daten mit Informationen außerhalb des Unternehmens in Beziehung setzen. Sie stehen in der Regel in einer Querbeziehung zu Stamm- oder Bewegungsdatensätzen.
Stammdaten: Kerndaten rund um organisatorische Säulen wie Kunden, Produkte, Lieferanten, Standorte und Vermögenswerte fallen alle unter den Begriff Stammdaten. Diese Art von Informationen ändert sich nur selten. Ein wichtiger Punkt ist, dass Stammdaten keine Transaktionsdaten enthalten, aber sie beschreiben Transaktionen.
Nachdem wir nun die Stammdaten im Zusammenhang mit anderen Unternehmensdaten definiert haben, wollen wir uns nun mit den idealen MDM-Implementierungspraktiken befassen.
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Lesen Sie die Peer Insights von Gartner und treffen Sie eine informierte Entscheidung über MDM! Gartners "Peer Insights: Lessons learned in MDM implementation" ist ein Dokument, das die wichtigsten Erkenntnisse aus der Analyse von 311 Peer Reviews zur MDM-Umsetzung auflistet. Von der Bewertung der geschäftlichen Anforderungen über die Schaffung eines robusten Governance-Frameworks bis hin zur Entwicklung interner Widerstandsfähigkeit - es beleuchtet die wichtigsten Aspekte der MDM-Implementierung. |
Sponsoring durch die Geschäftsleitung: Jedes MDM-Projekt wird scheitern, wenn es sich um ein reines IT-Projekt handelt. Sicher, es kann technische Vorteile bringen, aber ohne einen geschäftlichen Nutzen bringt MDM keine taktische Effizienz. Wie bei jedem anderen Projekt auf Unternehmensebene ist die Unterstützung durch die Geschäftsleitung der beste Weg, um IT- und Geschäftsprioritäten in Einklang zu bringen.
Phasenweise Implementierung: Von der Entwicklung von Geschäftsanwendungsfällen bis zum Kauf der richtigen Tools sollte jedes MDM-Implementierungsprojekt phasenweise umgesetzt werden. Die Festlegung von Zielen für jede Phase und die Priorisierung von Arbeitsabläufen mit hoher Abhängigkeit können ebenfalls zur Rationalisierung des Projekts beitragen. Zum Beispiel könnte der unmittelbare Geschäftsbedarf darin bestehen, E-Mail-Daten zu bereinigen, um eine E-Mail-Kampagne zu starten, und daher wird dies zur Priorität gegenüber der Konsolidierung von Kontaktnummern.
Standardisierte Semantik: Der wachsende Bedarf an optimierten Analysen und Berichten in Unternehmen hat zu einer weit verbreiteten Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Data Warehouse geführt. Die jahrelange isolierte Arbeitsweise hat jedoch auch zu einer Geschäftsumgebung geführt, in der die Terminologie in verschiedenen Kontexten oft verwechselt werden kann. Denken Sie beispielsweise daran, wie unterschiedlich die Begriffe "Kunde" und "Produkt" in verschiedenen Dateien verwendet werden können. Diese Inkonsistenz führt zu unzuverlässigen Berichten und organisatorischen Kommunikationslücken. Daher sollte die Standardisierung der Semantik zu Beginn eines jeden Implementierungsprojekts zur Priorität gemacht werden.
Zusammenarbeit der Interessengruppen: Datenqualitätsmanagement ist eine knifflige Angelegenheit. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, arbeiten diese Spezialisten oft eng mit wichtigen Interessengruppen aus verschiedenen Teams zusammen - Unternehmen, IT, Anbieter und Systemintegratoren.
Es ist zwar großartig, dass Sie über die besten Praktiken für die MDM-Implementierung lesen, aber es kann eine ziemliche Aufgabe sein, diese Erkenntnisse in die Tat umzusetzen - vor allem, wenn Ihr Unternehmen eine hohe Veränderungsresistenz aufweist und Ihre Hauptakteure immer beschäftigt sind. Deshalb sollten Sie immer einen Implementierungspartner in Betracht ziehen, der Sie bei der Rationalisierung von Arbeitsabläufen unterstützt, realistische Implementierungsziele festlegt und Ihnen einen klar definierten Projektplan vorgibt. In Verbindung mit disziplinierten Bemühungen, einer schnell umsetzbaren Unternehmenskultur und klar definierten Geschäftszielen sollte Ihr neues MDM-System die Nutzung von Marketinginitiativen, die Verbesserung der Dateninteroperabilität und die Erzielung besserer Geschäftsergebnisse erheblich erleichtern.
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