Stammdatenmanagement: Die Grundlagen des MDM

In der heutigen datengesteuerten Welt kämpfen Organisationen mit einem stetig steigenden Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit der Daten. Diese Datenflut bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen, insbesondere bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität, Konsistenz und Genauigkeit über mehrere Systeme und Anwendungen hinweg.

Hier kommt das Stammdatenmanagement (MDM) ins Spiel.

Stammdatenmanagement (MDM) ist eine wichtige Strategie für Organisationen. Es hilft ihnen, eine einzige, zuverlässige und autoritative Sicht auf ihre wichtigsten Datenressourcen zu erstellen.

Oft wird diese Sicht als der “goldene Datensatz” bezeichnet. Dieser Artikel wird die Grundlagen des MDM erläutern. Der Artikel erklärt die Schlüsselkomponenten des MDM und wie Organisationen es mit verschiedenen Software-Tools implementieren können.

Was ist Stammdatenmanagement?

Stammdatenmanagement (MDM) ist eine Methode, die Organisationen hilft, genaue Daten zu erstellen und zu pflegen. Es umfasst Prozesse, Richtlinien und Technologien. Das Ziel ist es, eine zuverlässige Quelle für Stammdaten innerhalb der Organisation zu haben.

Stammdaten sind die wichtigen Daten, die für die Betriebs- und Entscheidungsprozesse einer Organisation wesentlich sind. Dazu gehören Daten zu Kunden, Produkten, Lieferanten, Mitarbeitern und anderen wichtigen Entitäten.

Das Hauptziel von MDM ist es sicherzustellen, dass Organisationen eine einzige, genaue und konsistente Ansicht ihrer Stammdaten im gesamten Unternehmen haben. Durch die Einführung standardisierter Prozesse und Governance-Richtlinien hilft MDM, Dateninkonsistenzen, Redundanzen und Ungenauigkeiten zu beseitigen, die innerhalb verschiedener Systeme und Abteilungen bestehen können. Dies ermöglicht den Benutzern den Zugriff auf hochwertige Stammdaten, die für fundierte Geschäftsentscheidungen genutzt werden können.

Zusätzlich zu Prozessen und Richtlinien umfasst MDM auch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie Datenintegration, Datenqualitätsmanagement, Daten-Governance und Datenverwaltungstools. Diese Technologien spielen eine entscheidende Rolle bei der Konsolidierung, Bereinigung und Anreicherung von Stammdaten sowie bei deren fortlaufender Pflege und Synchronisierung über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg.

Insgesamt ist Stammdatenmanagement eine strategische Initiative, die es Organisationen ermöglicht, das volle Potenzial ihrer Datenressourcen zu erschließen, die Betriebseffizienz zu verbessern, Kundenerfahrungen zu verbessern und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Durch die Schaffung einer soliden Grundlage für zuverlässige Stammdaten können Organisationen in der datengesteuerten Geschäftswelt von heute größere Agilität, Wettbewerbsfähigkeit und Innovation erreichen.

MDM zielt darauf ab, genaue, konsistente und aktuelle Stammdaten in allen Systemen und Anwendungen zu pflegen.

Der MDM-Workflow

Der MDM-Workflow umfasst typischerweise die folgenden Schritte:

1. Datenentdeckung ist der Prozess der Identifizierung und Lokalisierung von Stammdaten in verschiedenen Systemen und Anwendungen innerhalb einer Organisation. Dies beinhaltet das Verständnis, wo Daten gespeichert sind, wie sie strukturiert sind und wie sie verwendet werden. Durch die Durchführung der Datenentdeckung können Organisationen Einblicke in ihre Datenlandschaft gewinnen, potenzielle Datenqualitätsprobleme identifizieren und sicherstellen, dass sie einen vollständigen und genauen Überblick über ihre Datenressourcen haben.
2. Datenentdeckung ist für Organisationen von entscheidender Bedeutung, die ihre Daten-Governance, Compliance und Entscheidungsfindung verbessern möchten. Sie ermöglicht es ihnen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen zu verstehen, redundante oder veraltete Daten zu identifizieren und sicherzustellen, dass Daten auf konsistente und sinnvolle Weise innerhalb der Organisation verwendet werden.
3. Um die Datenentdeckung effektiv durchzuführen, können Organisationen eine Vielzahl von Tools und Techniken einsetzen, wie Datenprofilierung, Datenherkunftsanalyse und Metadatenmanagement. Diese Tools können Organisationen dabei helfen, den Prozess der Identifizierung und Lokalisierung von Stammdaten zu automatisieren, wodurch es einfacher wird, ihre Datenressourcen effektiv zu verwalten und zu steuern.
4. Insgesamt ist Datenentdeckung ein entscheidender Schritt im Datenmanagementprozess, der Organisationen dabei hilft, den Wert ihrer Daten zu erschließen und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zuverlässiger Informationen zu treffen.
5. Datenintegration: Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Stammdaten aus mehreren Quellen in ein zentrales Repository.
6. Datenqualität: Bereinigung, Standardisierung und Validierung von Stammdaten, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten.
7. Daten-Governance: Festlegung von Richtlinien, Verfahren und Rollen zur Verwaltung von Stammdaten über deren gesamten Lebenszyklus.
8. Datenverantwortung: Zuweisung von Verantwortung und Eigentum für die Aufrechterhaltung der Qualität und Genauigkeit von Stammdaten.
9. Datenverteilung: Synchronisierung der Stammdaten über alle konsumierenden Systeme und Anwendungen hinweg.

MDM-Software-Tools

Es gibt mehrere Software-Tools auf dem Markt, die Organisationen dabei helfen können, MDM effektiv zu implementieren. Hier sind einige Beispiele:

1. Die Informatica MDM-Plattform hilft Organisationen, eine einheitliche und zuverlässige Sicht auf ihre Stammdaten zu erstellen. Es ist ein leistungsstarkes Tool, das bei der Erstellung einer kohärenten Datenrepräsentation unterstützt. Diese Plattform stellt sicher, dass Organisationen der Genauigkeit und Konsistenz ihrer Daten vertrauen können. Sie bietet Funktionen zur Datenmodellierung, Datenintegration, Datenqualität und Daten-Governance.
2. Talend Data Integration ist ein leistungsstarkes Tool für ETL-Prozesse. Es hilft Organisationen, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden. Das System speichert die Daten in einem zentralen Repository. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Gestaltung von Datenintegrations-Workflows.
3. Der IBM InfoSphere Information Analyzer hilft Organisationen, Datenqualitätsprobleme und -inkonsistenzen zu finden. Dies geschieht durch Datenprofilierung und Qualitätsbewertung. Das Tool bietet viele Datenqualitätsregeln und -metriken. Diese können angepasst werden, um den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens gerecht zu werden.
4. Collibra Data Governance ist ein Tool, das Organisationen hilft, Daten-Governance in der Cloud zu verwalten. Es ermöglicht Benutzern, Daten-Governance-Regeln und -prozesse zu erstellen, zu steuern und zu verfolgen. Die Plattform rationalisiert das Datenmanagement und stellt die Einhaltung von Vorschriften sicher. Es bietet ein zentrales Repository zur Aufbewahrung von Datendefinitionen, Geschäftsregeln und Datenherkunftsinformationen.
5. Benutzer verwenden das SAS Data Management Tool zur Datenabstimmung und Deduplizierung. Es hilft Organisationen, doppelte Datensätze in verschiedenen Datenquellen zu finden und zu beheben. Es verwendet intelligente Technologien, um doppelte Datensätze zu identifizieren und zu kombinieren, wodurch sichergestellt wird, dass der Hauptdatensatz korrekt und aktuell ist.
6. Metadatenmanagement-Tool: Informatica Metadata Manager Informatica Metadata Manager ist ein Tool, das Organisationen ermöglicht, Metadaten im gesamten Unternehmen zu erfassen, zu verwalten und zu steuern. Es speichert Metadaten an einem Ort und ermöglicht Benutzern, diese zu durchsuchen, zu durchsuchen und zu analysieren, um ihre Daten besser zu verstehen.
7. Orchestra Networks EBX ist ein Data Mastering Tool, das Organisationen hilft, ihre wichtigen Daten effektiv zu verwalten und zu organisieren.
8. Datenverwaltungstool: Ataccama ONE Data Stewardship ist ein Tool, das Datenverantwortliche bei der Zusammenarbeit und effektiven Verwaltung von Stammdaten unterstützt. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, damit Datenverantwortliche Stammdatensätze überprüfen, genehmigen und korrigieren können.
9. Die Alation Data Governance Platform hilft Organisationen, Daten-Governance-Richtlinien im gesamten Unternehmen festzulegen und durchzusetzen. Sie bietet ein zentrales Repository zur Aufbewahrung von Datendefinitionen, Geschäftsregeln und Datenherkunftsinformationen.
10. Reltio Cloud ist eine cloudbasierte Lösung für das Stammdatenmanagement (MDM). Sie hilft Organisationen dabei, ihre Daten auf einer zuverlässigen Plattform zu konsolidieren und zu verwalten. Sie bietet Funktionen zur Datenintegration, Datenqualität, Daten-Governance und Datenanalyse.

Der goldene Datensatz

Der goldene Datensatz ist wie die beste Version eines Datenstücks. Er enthält die korrektesten und neuesten Informationen über etwas, wie einen Kunden oder ein Produkt. Um einen goldenen Datensatz zu erstellen, werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, auf ihre Genauigkeit überprüft und Fehler korrigiert.

Stellen Sie sich zum Beispiel ein Geschäft vor, das Dinge auf verschiedene Weise verkauft: persönlich, online und über Apps. Das Geschäft könnte Kundeninformationen an verschiedenen Orten gespeichert haben, wie an der Kasse, im Online-Shop oder in der Kundenliste. Jeder Ort könnte leicht unterschiedliche Details über dieselbe Person enthalten, wie ihren Namen oder ihre Adresse.

Durch den MDM-Prozess kann das Geschäft einen goldenen Datensatz für jeden Kunden erstellen. Dieser goldene Datensatz enthält die genauesten und neuesten Informationen über den Kunden. Die Hauptquelle der Kundeninformationen dient allen Systems des Geschäfts. Dies hilft, Konsistenz und Genauigkeit bei der Interaktion mit Kunden oder der Analyse von Daten zu gewährleisten.

Fazit

Stammdatenmanagement ist ein entscheidender Ansatz, der Organisationen ermöglicht, eine einzige, vertrauenswürdige Ansicht ihrer Kerndatenressourcen zu erstellen. Durch die effektive Implementierung von MDM können Organisationen die Datenqualität verbessern, Dateninkonsistenzen reduzieren und fundiertere Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglichen. Der MDM-Workflow umfasst mehrere Schritte, einschließlich Datenentdeckung, Datenintegration, Datenqualität, Daten-Governance, Datenverwaltung und Datenverteilung.

Es gibt mehrere Software-Tools auf dem Markt, die Organisationen dabei helfen können, MDM effektiv zu implementieren.