Was ist Stammdatenmanagement (MDM): Ein Leitfaden für Einsteiger

Gartner zufolge ist "Stammdatenmanagement (MDM) 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 zu gewährleisten ..." Dieser Einblick führt Sie durch alles Wichtige, was es zu MDM gibt. Also, lesen Sie weiter!

Einführung in das Stammdatenmanagement (MDM)

Als die jahrzehntelange Praxis, Stammdaten in verschiedenen Anwendungen, Technologien und Systemen zu pflegen, für Unternehmen nicht mehr praktikabel war – insbesondere angesichts des wachsenden Volumens und der Komplexität der Daten –, entstand die Disziplin des Stammdatenmanagements (MDM) . Es erforderte die Zusammenarbeit der IT- und der Geschäftsfunktionen des Unternehmens. Das Ziel: Durch die effektive Verwaltung der gegenseitig anerkannten, gemeinsamen Datenbestände sollen genaue und konsistente Stammdaten erstellt und gepflegt werden.

Grundlagen beherrschen: Ein Überblick über MDM

1. Definition und Kernkonzept von MDM:

Definition: Stammdatenmanagement (MDM) ist eine Kombination von soliden Datenmanagementpraktiken, die alle Unternehmensanwendungen und -plattformen umfassen und wichtige Interessengruppen, Partner und Geschäftskunden einbeziehen. Es umfasst die Konsolidierung, Bereinigung, Standardisierung und Erweiterung von Unternehmensstammdaten und deren Synchronisierung mit Geschäftsprozessen und Analysetools. Ziel ist es, die erforderlichen Richtlinien, Dienste und Verfahren in der gesamten Unternehmensinfrastruktur zu implementieren und die Erfassung und Integration von Daten auf zeitnahe, konsistente und vollständige Weise zu erleichtern. Langfristig sollen auf diese Weise die betriebliche Effizienz und das Datenreporting verbessert und dem Unternehmen dabei geholfen werden, intelligentere Entscheidungen zu treffen.

2. Bedeutung von MDM in der modernen Wirtschaft:

MDM ist die Antwort auf Probleme mit der Datenqualität und -konsistenz in Unternehmen, da es einen "goldenen Datensatz" für alle Daten erstellt, die von zahlreichen Eingangspunkten hinzugefügt werden. Dazu werden die operative Seite des Unternehmens, das Data Warehousing und die Geschäftsanalyse zusammengeführt. Das Problem der verminderten Datenqualität wird beseitigt, indem die Komplexität der IT-Landschaft, die durch die Vielzahl von Anwendungen, Plattformen und Systemen entsteht, behoben wird. Verschiedene Systeme wie Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Order Management Systems (OMS), Supply Chain Management (SCM) etc, die über eigene Datensätze verfügen, werden nahtlos integriert, ohne den Betrieb zu gefährden, die Analytik zu beeinträchtigen, unnötige Kosten zu verursachen oder die Gewinnmargen zu beeinflussen.

3. Die Entwicklung von MDM

Unternehmen haben erkannt, dass ihr Überleben von datenzentrierten und agilen Architekturen abhängt, die das hohe Entwicklungstempo der Digitalisierung mitmachen. Aktive Metadaten (d.h. die Verwendung offener APIs, um die Tools in Ihrem Datenstapel zu verbinden und Metadaten in einem Zwei-Wege-Strom hin und her zu übertragen) und Data Fabric (bei der die Architektur die vollständige Integration von Datenpipelines und Cloud-Umgebungen durch Automatisierung ermöglicht) verändern bereits die MDM-Landschaft. Durch den Einsatz aktiver Metadatenanalyse kann ein MDM-Programm Stammdatenbestände viel besser erkennen, erfassen und verwalten. Darüber hinaus wird die generative KI zunehmend als treibende Kraft für das Erkennen und Pflegen von Stammdaten angesehen. Nicht zuletzt gehen MDM-Anbieter vielfach zu einem Cloud-basierten Software-as-a-Service (SaaS)-Modell über und bieten eine umfassende Suite von Managed Services für MDM an, wodurch die infrastrukturbedingten Hürden für die Einführung deutlich reduziert werden.

Perspektivisch entwickelt sich der MDM-Markt weiter. MDM-Anbieter gehen über den Status Quo hinaus und entwickeln weitere Funktionen, um auf die wachsende Datenkomplexität zu reagieren.

Was sind Stammdaten?

Stammdaten sind die Kerninformationen, die die analytischen und transaktionalen Prozesse eines Unternehmens antreiben. Sie bestehen aus den wesentlichen Informationen (Daten von Interesse), die sich auf die zu bearbeitende Entität beziehen und sich durch das digitale Ökosystem eines Unternehmens ziehen. Stammdaten variieren je nach Branche. In der verarbeitenden Industrie bestehen Stammdaten aus den Daten von Kunden, Produkten, Materialien und Lieferanten. In der Medizinbranche sind damit die Daten von Patienten, Geräten, Krankenhausbedarf und regulären Medikamenten gemeint. Im Einzelhandel versteht man unter Stammdaten die Namen der Käufer, ihre Kontaktdaten, Kaufhistorie, Daten zu Treueprogrammen usw. In der Versicherungsbranche gehören dazu die Daten der Versicherten, Einzelheiten zur Police, Produktdaten, Versicherungsansprüche usw.

Arten von Stammdaten:

Eines der definierenden Merkmale von Stammdaten ist, dass sie nicht die Transaktionsdetails umfassen, sondern Transaktionsdaten wie die Rechnungsnummer, das Rechnungsdatum, die Zwischensumme usw. definieren. Stammdaten können auf einige wenige Schlüsselbereiche aufgeteilt werden, beispielsweise: 

• Kundenstammdaten: Sie enthalten Informationen über Kunden, mit denen das Unternehmen Geschäfte tätigt, wie z. B. Namen, Adressen, Kontaktangaben und Kaufhistorie. Diese Daten umfassen Kunden, Lieferanten, Partner und Mitarbeiterinformationen.
• Produktstammdaten: Produktdaten beziehen sich auf die Elemente, die mit den angebotenen Produkten und Dienstleistungen verbunden sind. Sie umfassen Daten zu Produkten, Anlagen, Medien, Stücklisten und Geräten.     
• Standorte: Zu den Standorten gehören die physischen Standorte oder die Orte, an denen die Arbeit des Unternehmens stattfindet, z. B. Geschäfte, Agenturen, Einrichtungen, Franchiseunternehmen und Filialen.  
• Sonstiges: Dieser Bereich enthält alle verbleibenden geschäftskritischen Daten, die nicht unter die drei oben genannten Kategorien fallen. Diese Daten können Konten, Zertifizierungen, Finanzdaten, Verträge, Garantiedetails, Richtlinien oder andere branchenbezogene Daten umfassen.

Herausforderungen bei der Verwaltung von Stammdaten

Probleme können entstehen, wenn verschiedene Abteilungen in der gesamten Wertschöpfungskette Änderungen an den Daten vornehmen, ihre eigene Version der Daten erstellen, diese in Silos speichern und die geänderten Daten wieder in das System einspeisen. Dies kann zu Duplizierungen und Redundanzen führen und letztlich die Produktivität des Unternehmens und den Gesamtoutput beeinträchtigen. Mit anderen Worten: Wenn sich Stammdaten in verschiedenen Systemen wie Engineering Document Management Systems (EDMS), Product Lifecycle Management (PLM), Manufacturing Execution Systems (MES), Asset Management Systems, CRMs, ERPs, und anderen branchenspezifischen Systemen überschneiden, treten Komplikationen auf. Darüber hinaus tragen inkompatible Legacy- und eigenentwickelte Systeme, die mit verschiedenen modernen Systemen zusammenarbeiten, ebenfalls zu dem Problem bei.

Warum also wird MDM eingesetzt?

Ein Stammdatenverwaltungsprogramm (MDM) bezieht Daten aus mehreren Systemen und stellt eine einzige Ansicht bereit, indem es alle Daten in einem "goldenen" Datensatz konsolidiert. Ein Stammdatenverwaltungssystem verspricht verbindliche, verlässliche Daten, die den Bedürfnissen und Zielen des Unternehmens entsprechen. Im Falle von Kundendaten beispielsweise standardisiert MDM alle Kundendaten in einem einzigartigen Satz von Stammdaten, der in allen angeschlossenen Systemen verwendet werden kann. Dies hilft Unternehmen dabei, Doppeldaten zu entfernen und Redundanzen und Widersprüche zu beseitigen, so dass für alle Beteiligten – ob Betriebspersonal, Datenanalysten, Entscheidungsträger oder Führungskräfte – nur eine einzige Darstellung jedes einzelnen Kunden vorliegt. Ein MDM-Programm kann auf Kunden, Produkte oder jede andere Art von Daten angewendet werden. Einige der Hauptgründe, warum MDM eingesetzt wird, sind:

• Verbesserung der Kundenzufriedenheit - Inkonsistente, unvollständige und qualitativ minderwertige Daten können Kunden unzufrieden machen und zu abgebrochenen Warenkörben, schlechten Bewertungen und einem stark beschädigten Markenimage führen.
• Boost Business Intelligence - Falsche oder unvollständige Daten können keine Quelle genauer Analysen sein. Sie bieten Unternehmen keinen angemessenen Einblick in Markttrends, in Kundenabsichten oder in die Art und Weise, wie die Daten vorteilhaft genutzt werden können. 
• Sorgen Sie für eine 360-Grad-Sicht auf Ihre Daten - Ohne ein zentrales Repository, das die korrekten Daten über verschiedene Standorte, Systeme, Anwendungen und andere Quellen hinweg auffindet und kennt, können Unternehmen keinen umfassenden Überblick über ihre Daten erhalten. Unnötige Komplikationen sind die Folge. 
• Probleme mit unstrukturierten Daten beheben - Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Schema oder Datenmodell. Sie können textbasiert oder nicht textbasiert sein und unterschiedlich gedeutet werden, daher können sie für Probleme sorgen.  

Master Data Management-Fähigkeiten

1. Datenbereinigung und -validierung: Bei der Datenbereinigung geht es darum, Diskrepanzen oder Inkonsistenzen in den Daten zu erkennen, zu verstehen, ob die Daten nutzbar sind oder nicht, etwaige Probleme zu beheben – und sicherzustellen, dass die Daten korrekt in die neue Plattform übernommen werden. Bei der Datenvalidierung wird überprüft, wie exakt oder vollständig die in das MDM-System migrierten Daten sind.
2. Datenmapping und -transformation: Hier geht es darum, die Daten in Ihrem bestehenden System umzuwandeln und in das MDM-System zu laden. Dieser Prozess hängt in hohem Maße von fundierten Kenntnissen der Datenstruktur und -beziehungen ab.
3. Datenqualitätsmanagement (DQM): Es gibt verschiedene Dimensionen des DQM. Eine der wichtigsten ist die Definition der Datenqualitätsregeln von der Profilerstellung über die Bereinigung bis hin zur Vervollständigung und schließlich zum Schutz der Daten. DQM umfasst auch die ständige Messung und Überwachung der Datenqualität und ist ein Unterscheidungsmerkmal bezüglich der MDM-Anbieter.
4. Datenintegration und -konsolidierung: Daten, die über verschiedene Regionen verstreut sind oder durch Fusionen und Übernahmen erworben wurden, müssen konsolidiert werden. Eine Datenintegration mit anderen Unternehmenssystemen wie ERPs, CRMs usw. ist nötig, um Interoperabilität und reibungslose Interaktion zwischen Plattformen und Anwendungen zum Zwecke eines nahtlosen Datenaustauschs zu gewährleisten.
5. Data Governance und Data Stewardship: Data Governance bezieht sich auf die Festlegung von Datendefinitionen, Zugriffsrechten, Standards und Qualitätsregeln sowie die Umsetzung dieser Regeln für eine hinreichende Datenkontrolle im gesamten Unternehmen. Data stewardship überwacht die Durchsetzung von Richtlinien und Vorgaben durch die Zusammenarbeit mit Geschäfts- und IT-Funktionen.

Vorteile des Stammdatenmanagements

i. Verbesserte Betriebseffizienz und höherer ROI

MDM hilft Unternehmen, schneller und agiler zu arbeiten. Es fördert die Verbindung zwischen Anwendungen, Systemen und Menschen, indem es unzusammenhängende Prozesse integriert und die Leistung steigert, bessere Workflows verwaltet, die Zusammenarbeit fördert und Risiken reduziert. Es wandelt doppelte, unzuverlässige und widersprüchliche Daten in eine einzige, verbindliche "einzige Quelle der Wahrheit" um - ein goldenes Daten-Repository. Ein effizientes Stammdatenmanagement wirkt sich direkt auf den ROI des Unternehmens aus, da alle datenorientierten Aktivitäten von der Qualität relevanter Daten und einer effizienten Zusammenarbeit abhängen. Unternehmen können Lieferanten und Mitarbeiter mit gestrafften Prozessen unterstützen und so Zeit und Ressourcen sparen. Marketing- und Vertriebsteams können Kunden effizient erreichen, indem sie sich an deren Erwartungen anpassen und letztlich so den ROI maximieren.

ii. Exzellente Kundenerfahrung (CX)

MDM hilft dabei, ungleichartige und segmentierte Produktlinien in Unternehmen zu vermeiden, indem es verhindert, dass verstreute Produktdaten zu den unterschiedlichen Touch Points und Kanälen gelangen. Auf diese Weise können Unternehmen Unregelmäßigkeiten und duplizierte Daten beseitigen und personalisierte, ansprechende Produktnews für die Kundengewinnung nutzen. So lassen sich leichter neue Kunden gewinnen und binden, bestehende Kundenbeziehungen stärken und das Unternehmensimage pflegen. Indem MDM eine maximale Datenqualität aufrechterhält, sorgt es für ein erstklassiges Kundenerlebnis – von der ersten Interaktion mit dem Kunden bis hin zu Kauf, Versand, Lieferung und Feedback.

iii. Schnelleres Time-to-Market

Mit genauen, zuverlässigen und optimierten Daten können Produkte und Dienstleistungen reibungslos und schnell auf den Markt gebracht werden – insbesondere im Einzelhandel, in der Konsumgüterindustrie, in der Fertigung und in der Automobilindustrie. MDM garantiert, dass die Daten aktualisiert und gepflegt werden können. Dies beschleunigt die Produktivität, die Datenverwaltung und die Einhaltung von Richtlinien, die Rationalisierung von Sicherheitsprotokollen sowie unterschiedliche interne Prozesse. All dies verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung drastisch. Darüber hinaus ermöglicht MDM den Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen. Es unterstützt eine schnellere Koordination von Arbeitskräften und Prozessen, was die Einführung von Änderungen und die Umsetzung von Entscheidungen in das System erheblich beschleunigt. MDM beschleunigt die Time-to-Market nicht nur durch eine verbesserte Datenqualität, sondern auch durch eine schnellere Anpassungsfähigkeit des Unternehmens.

iv. Verbesserte Entscheidungsfindung

Mit einer 360-Grad-Sicht auf die Daten des gesamten Ökosystems können Entscheidungsträger schnell etwaige Störungen bzw. die Effizienz der Prozesse analysieren und die richtigen Schlüsse ziehen. So können Produktivität, Leistung, Zusammenarbeit mit Lieferanten und Kundenservice optimiert werden. Die Verbesserung von Geschwindigkeit, Timing, Relevanz und Analyse, die ein fortschrittliches MDM-Programm bietet, optimiert die Entscheidungsfähigkeit des Unternehmens erheblich. Mit der Zuverlässigkeit der Daten steigt auch die Zuverlässigkeit der Entscheidungen. MDM ermöglicht nicht zuletzt ein besseres Monitoring und Reporting und fördert somit optimale Risikobewertungen und Chancen, was wiederum die Entscheidungsfindung verbessert. Darüber hinaus kann der Anwendungsbereich von MDM durch einzigartige Technologien wie Data Fabric und aktive Metadaten erweitert werden, so dass bisher unverbundene Daten einbezogen werden können.

v. Reduzierte Risiken

MDM ermöglicht eine umfassende Risikominderung, u. a.:

1. Regulierungsrisiken - Vollständige bzw. korrekte Einblicke in die Kundenkommunikation und Minimierung des Risikos, dass Finanzinstitute ihren vertraglichen Verpflichtungen nicht nachkommen.
2. Betriebliche Risiken - Verringerung der Risiken in der Lieferkette, die sich aus einer unzureichenden Sichtbarkeit ergeben, z. B. bei der Beobachtung der Leistung bestimmter Materialien innerhalb eines Fertigungsprozesses.  
3. Sicherheits- oder Infrastrukturrisiken - Diese werden minimiert, da das MDM-Programm eine umfassende Sicht auf alle Daten und physischen Vermögenswerte bietet.   
4. Daten- und Governance-Risiken - Diese verringern sich dank der Genauigkeit, mit der Informationen über den Standort oder die Verwendung bestimmter Datenbestände gesammelt werden.  

Was ist Master Data Governance?

1. Wesentliche Merkmale von Master Data Governance:

• Identifikation der Datenressourcen, die verwaltet werden müssen.
• Delegation der Verantwortung für Datenressourcen.
• Kommunikation bzgl. der Ausgestaltung der Governance-Struktur und der Prozesse.
• Zuweisung von Entscheidungsrechten bzgl. des Zugriffs auf gemeinsame Datenressourcen.
• Übertragung von Rollen und Zuständigkeiten auf verschiedene Bereiche einer Implementierung, einschließlich der Richtlinien und Prozesse für alle gemeinsamen Datenressourcen.       

2. Wer sind die Stakeholder der Master Data Governance?

• Führungsebene: Die Führungsebene bzw. oberste Ebene umfasst die oberste Managementebene, die Experten in der Entwicklung von Richtlinien und Strategien sind. Sie sind meist die C-Suite-Führungskräfte, die die Daten-Governance überwachen.
• Strategische Ebene: Hier sind die Personen angesiedelt, die die Richtlinien in der Praxis festlegen und einen festgelegten Weg zu den Daten bieten. Sie sind auch für die Lösung von eskalierten Problemen aus strategischer Sicht verantwortlich.
• Taktische Ebene: Diese Personen führen die Datenproblembehandlung auf taktischer Ebene durch. Sie skizzieren, überwachen und berichten über taktische Aktivitäten und Kennzahlen. Sie kümmern sich auch um die Datenqualität und -integrität in verschiedenen Funktionsbereichen, Geschäftszweigen und Regionen.
• Operative Ebene: Diese Ebene umfasst Personen, die für die Einhaltung von Datenstandards, die effektive Datenproduktion zur Lösung datenbezogener Probleme, die Verwaltung operativer Data-Governance-Kennzahlen und die Durchsetzung von Datenstandards verantwortlich sind. Bei diesen Personen handelt es sich um Datenverwalter, Datenbeauftragte, Anwendungsdatenarchitekten und Anwendungseigentümer  

Branchen, in denen MDM eingesetzt wird

Einzelhandel

Da sich der Einzelhandel in Richtung einer kundenorientierten, personalisierten und einheitlichen Sicht relevanter Daten entwickelt, benötigt er ein schnelleres Daten-Onboarding, konstante Agilität, optimierte Prozesse, Automatisierung, Flexibilität und betriebliche Effizienz. MDM bietet vorkonfigurierte, auf den Einzelhandel zugeschnittene Elemente, Dashboards, Geschäftsregeln, Datenmodelle und Benutzeroberflächen. Diese sind wichtig für konstante Innovation, Geschwindigkeit, Engagement und digitale Transformation und fördern den ROI sowie eine kurze Time-to-Value.

CPG

Das Kaufverhalten der Kunden verändert sich und die Zahl der Touch Points nimmt zu. Dies führt unter anderem dazu, dass Produktions- und Lieferketten immer datenintensiver werden. Unternehmen der Konsumgüterindustrie benötigen bessere Einblicke sowie eine einheitliche Sicht auf das gesamte Ökosystem. MDM hilft ihnen Klarheit zu gewinnen – dank einer ganzheitlichen Sicht auf das Geschäftssystem, einschließlich Distributoren, Großhändlern und anderen Netzwerkpartnern. Es verbessert das Reporting über die gesamte Wertschöpfungskette und verschafft CPG-Marken den gewünschten Wettbewerbsvorteil.

Herstellung

Verbesserungen bei der Einhaltung von Vorschriften, der Datenautomatisierung und den Workflows sind für Hersteller von entscheidender Bedeutung, um Informationen aus verschiedenen Systemen zu integrieren und mit Lieferanten, Händlern und Endverbrauchern Schritt zu halten. MDM-Lösungen standardisieren Daten und ermöglichen es, Produkte schneller auf den Markt zu bringen – mit verbesserter Datenverwaltung und bidirektionalem Informationsaustausch mit den Empfängern. MDM ermöglicht die Syndizierung von Produktdaten, um den Anforderungen unterschiedlicher Kanäle gerecht zu werden.

Vertrieb

Die Distributoren, die mit der Verwaltung von Millionen von SKU (stock-keeping units) betraut sind, benötigen Echtzeiteinblicke in geschäftskritische Daten, einen vollständigen Überblick über die Produktströme, den Bestand in den Geschäften, eine solide Compliance und eine genaue ROI-Berechnung. MDM-Lösungen können durch konsolidierte, bereichsübergreifende Daten, fortschrittliches Bestandsmanagement, optimierten Informationsfluss und verbesserte Workflows bessere Verbindungen zwischen Distributoren und Einzelhändlern sowie Großhändlern herstellen – dank pünktlicher Lieferung und korrekter Informationen.

Automotive

Automobilunternehmen müssen nicht nur mit technologischen und branchenspezifischen Veränderungen Schritt halten, sondern auch mit dem Marktdruck, den Kundenpräferenzen und den sich ändernden gesetzlichen Vorschriften und Compliance-Anforderungen. Mit MDM lässt sich der komplexe Stammdatenfluss verwalten, an dem Hersteller, Zulieferer, Distributoren, Autohändler und After-Sales-Partner beteiligt sind. Eine effektive MDM-Implementierung kann Daten zentralisieren, betriebliche Prozesse rationalisieren und verschiedene Systeme im Zusammenhang mit Lieferkette, Vertrieb, Einzelhandel und Kunden integrieren.

Was ist Single-Domain- und Multi-Domain-MDM?

Single-Domain-MDM

Wird MDM für eine bestimmte Datendomäne implementiert, spricht man von Single-Domain-MDM. MDM für Produkte – auch Produktstammdatenmanagement genannt – konzentriert sich beispielsweise ausschließlich auf die Verwaltung der Stammdaten von Unternehmen in Bezug auf ihre Produkte. Es konsolidiert alle Produktdaten in einem Master-Repository und schafft eine einzige Version der Wahrheit, indem es diese im gesamten Ökosystem des Unternehmens verwaltet und gemeinsam nutzbar macht. Es verringert die Komplexität von Produktdaten und schafft Wettbewerbsvorteile für Unternehmen. Zudem hilft es, die richtigen Produktdaten zur richtigen Zeit an die richtigen Personen weiterzugeben.
 

Multi-Domain-MDM

Muss ein Unternehmen mehr als eine Datendomäne verwalten – z. B. Kundendaten, digitale Assets, Channel/Partner- und Hersteller/Lieferanten-Daten sowie geospatiale und hierarchische Daten –, so benötigt es ein Multi-Domain-MDM. 
Ein Multi-Domain- und Multi-Vektor-MDM ermöglicht es digitalen Unternehmen, Daten in mehreren einzelnen Domänen zu sammeln und die Daten in diesen Domänen miteinander zu verbinden.
Multi-Domain-MDM-Lösungen unterstützen Unternehmen bei der Erkundung von Datenassoziationen, der Herstellung von Verbindungen, der Definition von Entitäten und dem Schaffen neuer Wachstumschancen. Der Schritt hin zu einem Multi-Domain-MDM hat sich für Unternehmen als natürliche Entwicklung herausgestellt. 

Die Wahl der passenden MDM-Plattform

Es ist wichtig, dass Unternehmen zunächst eine Vision davon entwickeln und festlegen, inwiefern eine MDM-Lösung ihnen helfen soll, langfristig für neues Wachstum zu sorgen. Vor allem Führungskräfte sollten im Unternehmen eine neue Denkweise in Bezug auf die Datennutzung und -verwaltung fördern. Traditionelle Herangehensweisen, bei der Daten in Siloanwendungen, Einzelsystemen und inkompatibler Legacy-Software gespeichert sind, sollten schrittweise abgelehnt werden. Es gilt: Hohe Integrität und hohes Vertrauen in die Stammdaten sind das Herzstück jeder MDM-Strategie.

Die Wahl der richtigen MDM-Plattform ist entscheidend für Unternehmen, die eine hohe Qualität ihrer Stammdaten erreichen wollen. Hier sind einige wichtige Faktoren, die bei der Auswahl eine Rolle spielen:

1. Datenintegration und Interoperabilität: Beurteilen Sie die Fähigkeit der Plattform zur Integration mit den verschiedenen Datenquellen, Anwendungen und Systemen Ihres Unternehmens. Berücksichtigen Sie die Unterstützung verschiedener Datenintegrationsmethoden wie Stapelverarbeitung, Echtzeitintegration und Datenvirtualisierung.
2. Skalierbarkeit und Leistung: Stellen Sie sicher, dass die MDM-Plattform so skaliert werden kann, dass sie das Datenvolumen und die Anzahl der Einheiten in Ihrem Unternehmen bewältigen kann. Bewerten Sie die Leistung der Plattform bei der Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Datenbeziehungen.
3. Flexibilität und Anpassbarkeit: Suchen Sie nach einer Plattform, die eine flexible Anpassung des Datenmodells an die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens ermöglicht. Beurteilen Sie die Fähigkeit der Plattform, sich an veränderte Geschäftsanforderungen und sich entwickelnde Datenmodelle anzupassen.
4. Datensicherheit und Compliance: Stellen Sie sicher, dass die MDM-Plattform die für Ihre Branche relevanten Datensicherheitsstandards und -vorschriften erfüllt. Prüfen Sie Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Prüfprotokolle, um sensible Stammdaten zu schützen.
5. Data Governance und Qualität: Bewerten Sie die Data-Governance-Funktionen der Plattform, einschließlich Datenqualitätsmanagement, Data Profiling und Datenbereinigung. Achten Sie auf Funktionen, mit denen Sie Datenstandards und -richtlinien festlegen und durchsetzen können.
6. Workflow- und Geschäftsprozessintegration: Achten Sie darauf, wie die MDM-Plattform die Workflow-Automatisierung unterstützt und sich in die Geschäftsprozesse Ihres Unternehmens integriert. Achten Sie auch auf Funktionen, die die Orchestrierung von datenbezogenen Prozessen ermöglichen, z. B. Datenvalidierung, Genehmigungsworkflows und Datenverwaltung.
7. Datenverwaltung und Abgleichsalgorithmen: Bewerten Sie die Datenverwaltungsfunktionen der Plattform, einschließlich der Erkennung und Verwaltung doppelter Datensätze durch ausgefeilte Abgleichsalgorithmen. Achten Sie auf Tools, die bei der Lösung von Datenkonflikten helfen und eine einzige, genaue Version der Stammdaten gewährleisten.
8. Metadatenverwaltung: Bewerten Sie die Metadatenmanagement-Funktionen der MDM-Plattform, die die Dokumentation und Verwaltung von Datendefinitionen, Beziehungen und Abstammung umfassen.
9. Benutzerfreundlichkeit und -oberfläche: Achten Sie auf die Benutzerfreundlichkeit und die Benutzeroberfläche der MDM-Plattform. Zu komplizierte Benutzeroberflächen beispielsweise können die Benutzerakzeptanz und die Effizienz der Datenverwaltungsaufgaben beeinträchtigen. 
10. Anbieter-Support und Community: Bewerten Sie den Ruf des Anbieters der MDM-Plattform, seine Support-Services und die Verfügbarkeit einer Benutzer-Community bzw. von Foren für den Wissensaustausch und die Fehlerbehebung.

Berücksichtigen Sie diese Faktoren und finden Sie die optimale MDM-Plattform, die Ihren Anforderungen und Zielen in Bezug auf die Datenverwaltung entspricht!

MDM-Anwendungsfälle

Globaler Technologietitan bewältigt über 20 Millionen SKUs in 30 Ländern

Der riesige Technologiekonzern, der sich über 64 Länder und 6 Kontinente erstreckt, benötigte dringend ein vielseitiges, belastbares und skalierbares Produktstammdaten-Management-System. Das Ziel: 20 Millionen Produkt-SKUs in 30 Ländern überwachen und zentralisieren. Pimcore erfüllte diese Aufgabe nahtlos, indem es das bestehende Produktinformationssystem (PI) durch Produkt-MDM ersetzte.

Pimcore begann den Prozess mit der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen wie ERPs, internen Datenbanken, Lieferanten und anderen wichtigen Repositories in einem einheitlichen Portal. Das Ergebnis war eine umfassende und editierbare Einzelansicht der Produktdaten sowie die effektive Verwaltung und Konsolidierung digitaler Assets mit Hilfe von Pimcore DAM.

In der Folge vereinheitlichte Pimcore erfolgreich 1500 Kategorien und 60.000 Produktattribute, die fast 1,7 Millionen Dropdown-Werte umfassten. Dies führte zu einer erheblichen Verkürzung der Datenverarbeitungszeit und stellte die Genauigkeit und Aktualität der Daten sicher. Durch die einheitliche Darstellung der Produktinformationen wurde die Zugänglichkeit für die Benutzer deutlich verbessert.

Zusätzlich implementierte Pimcore ein standardisiertes Datenmodell, um Produktstammdaten aus verschiedenen Quellen zu konvertieren und auf der Grundlage von Regeln zu konsolidieren, die für die Unternehmenskunden bzw. Marketplaces relevant sind. Gleichzeitig gab Pimcore den Anbietern die Möglichkeit, Produktdaten innerhalb des Systems hochzuladen und zu verbessern. Damit wurden nicht nur die aktuellen Anforderungen des Konzerns an das Produktstammdatenmanagement erfüllt – zugleich war er auch für künftige Anforderungen bestens gerüstet.

Globaler Automobilkonzern verwaltet 45K SKUs in 45 Sprachen und 50 Ländern

Das Unternehmen suchte ein zentralisiertes Produkt-MDM-System, das als maßgebliche Quelle dienen sollte, indem es etwa 45.000 Produkt-SKUs konsolidiert und überwacht, die Informationen in über 40 Sprachen verwaltet und den Vertrieb in mehr als 50 Ländern weltweit erleichtert. Zuvor waren die Produktinformationen über Systeme wie SAP und MS Excel verstreut, wobei die Kommunikation über E-Mails erfolgte. Dieser dezentralisierte Ansatz führte zu einer Datenfragmentierung zwischen mehreren Benutzern und unterschiedlichen Systemen, einschließlich der gemeinsamen manuellen Nutzung digitaler Ressourcen.

Pimcore implementierte ein robustes Produkt-MDM und Digital Asset Management (DAM) zur Zentralisierung, Kontrolle und Verwaltung sowohl von Produktinformationen als auch von digitalen Assets. Es wurden maßgeschneiderte Arbeitsabläufe eingerichtet und die digitalen Bestände zentralisiert, um die Verbreitung von Daten in mehreren Sprachen auf internationaler Ebene zu ermöglichen.

In der Folge wurde ein druckbarer Preiskatalog mit Details zu über 5.000 Produkten auf mehr als 300 Seiten für den Vertrieb in mehr als 30 Märkten entwickelt. Die Plattform erleichterte auch die Verwaltung von Marketingdaten, automatisierte Qualitätsprüfungen durch einen Genehmigungsprozess und stellte den maßgeschneiderten Export von Produktdaten auf der Grundlage komplizierter, verbraucherspezifischer Transformationsregeln sicher. Die Beiträge von Pimcore führten zu einer Verkürzung der Datenabrufzeit, verbesserter Datennutzbarkeit und -transparenz und vereinfachten die globale Verwaltung von Assets. Die positiven Ergebnisse verbesserten das Kundenerlebnis erheblich und rationalisierten die betrieblichen Abläufe des Unternehmens.

Künftige Trends im Stammdatenmanagement

Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML)

KI und ML helfen schon heute bei der Vereinfachung von MDM. Sie verbessern die Datenqualität, helfen bei der Automatisierung der Data Governance und erleichtern die Datenanalyse in Echtzeit. Zudem schlagen sie Produktkategorisierungen für eine schnellere Einführung neuer Produkte (NPIs) vor, erleichtern das Data Stewardship  und automatisieren Datenmodellierung und Mapping-Empfehlungen. Generative KI wird bereits als Katalysator eingesetzt, um die Erkennung und Pflege von Stammdaten zu beschleunigen. Im Großen und Ganzen können Automatisierung und KI Unternehmen dabei helfen, sich wiederholende, monotone Aufgaben schnell zu erledigen und die Verwaltung der ständig wachsenden Datenmenge und -vielfalt zu beschleunigen, ohne mehr Ressourcen an Bord holen zu müssen.
 

Cloud-gestützte MDM-Lösungen

Unternehmen nehmen eine Cloud-first-Mentalität an, um ihre MDM-Lösung auf eine bessere Produktivität, höhere Agilität sowie reduzierte Kosten auszurichten. Cloud MDM vereinfachen die Migration von Anwendungen sowie die Konsolidierung und Integration von Datenbanken. Die moderne, auf Microservices basierende Architektur sowie die Skalierbarkeit und Flexibilität, die mit einem Pay-as-you-go-Preismodell einhergehen, machen es für Unternehmen besonders rentabel. Die Benutzerfreundlichkeit für Data Manager, Geschäftsanwender und IT-Administratoren sowie die Möglichkeit, jederzeit und überall darauf zugreifen zu können, machen die Lösung noch nützlicher. Vor allem aber hat Cloud-basiertes MDM die Einstiegshürde für MDM durch ein abonnementbasiertes Lizenzierungsmodell gesenkt, was die Time-to-Value für Unternehmen deutlich verbessert.

Kontextgesteuertes MDM 

Die kontextbezogenen Merkmale von MDM sind der beste Weg, um die iterative und agile Technik im Vergleich zu den traditionellen Herangehensweisen zu verfolgen. Kontextbezogenes MDM wird zunehmend von Unternehmen eingesetzt, die sich auf eine datenzentrierte Entscheidungsfindung verlassen und einen strategischen Fokus haben wollen. Konzeptuelles MDM vereint viele Datenmanagement-Technologien, um die Fähigkeiten zur Anreicherung, Verbindung und Demokratisierung von Daten mit jener Agilität und Schnelligkeit aufzubauen, die in einem sich ständig weiterentwickelnden Geschäftsumfeld erforderlich sind. Kontextuelles MDM wird Unternehmen auch weiterhin helfen, Kunden zufriedenzustellen und zu binden, indem es Transaktionen und Interaktionen mit Kunden verbindet. Selbstverständlich ist es auch besonders nützlich bei der Verwaltung von Kundenstammdaten.