Stammdatenmanagement

In der heutigen datengesteuerten Welt haben Organisationen mit einem ständig wachsenden Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit von Daten zu kämpfen. 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.

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

Diese Sicht wird oft als “goldener Datensatz” bezeichnet. In diesem Artikel werden die Grundlagen des MDM erörtert. Der Artikel erklärt die wichtigsten Komponenten des MDM und wie Organisationen es mit verschiedenen Software-Tools umsetzen können.

Was ist Stammdatenmanagement?

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

Stammdaten sind die wichtigen Daten, die für die Betriebs- und Entscheidungsprozesse einer Organisation unerlässlich 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 Sicht auf ihre Stammdaten im gesamten Unternehmen haben. Durch die Etablierung standardisierter Prozesse und Governance-Richtlinien hilft MDM, Dateninkonsistenzen, -redundanzen und -ungenauigkeiten zu beseitigen, die in unterschiedlichen Systemen und Abteilungen vorhanden sein können. Dies ermöglicht es den Benutzern, auf hochwertige Stammdaten zuzugreifen und diese zu nutzen, die für fundierte Geschäftsentscheidungen vertrauenswürdig sind.

Neben Prozessen und Richtlinien umfasst MDM auch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie Datenintegration, Datenqualitätsmanagement, Datengovernance und Datenpflege-Tools. 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 auszuschöpfen, die operative Effizienz zu verbessern, Kundenerfahrungen zu optimieren und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Durch die Etablierung einer soliden Grundlage zuverlässiger Stammdaten können Organisationen in der heutigen datengesteuerten Geschäftsumgebung größere Agilität, Wettbewerbsfähigkeit und Innovation erreichen.

MDM zielt darauf ab, genaue, konsistente und aktuelle Stammdaten über alle Systeme und Anwendungen hinweg zu pflegen.

Der MDM-Arbeitsablauf

Der MDM-Arbeitsablauf umfasst typischerweise die folgenden Schritte:

1. Datenerfassung ist der Prozess der Identifizierung und Lokalisierung von Stammdaten in verschiedenen Systemen und Anwendungen innerhalb einer Organisation. Dies umfasst das Verständnis darüber, wo Daten gespeichert sind, wie sie strukturiert sind und wie sie verwendet werden. Durch die Datenerfassung können Organisationen Einblicke in ihre Datenlandschaft gewinnen, potenzielle Datenqualitätsprobleme identifizieren und sicherstellen, dass sie einen vollständigen und genauen Überblick über ihre Datenressourcen haben.
2. Datenerfassung ist für Organisationen unerlässlich, die ihre Datengovernance, 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 in der gesamten Organisation verwendet werden.
3. Um die Datenerfassung effektiv durchzuführen, können Organisationen verschiedene Tools und Techniken wie Datenprofilierung, Datenherkunftsanalyse und Metadatenmanagement verwenden. Diese Tools können Organisationen dabei helfen, den Prozess der Identifizierung und Lokalisierung von Stammdaten zu automatisieren, was die Verwaltung und Governance ihrer Datenressourcen erleichtert.
4. Insgesamt ist die Datenerfassung ein entscheidender Schritt im Datenmanagementprozess, der Organisationen dabei hilft, den Wert ihrer Daten freizusetzen und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zuverlässiger Informationen zu treffen.
5. Datenintegration: Extraktion, Transformation und Laden (ETL) von Stammdaten aus mehreren Quellen in ein zentrales Repository.
6. Datenqualität: Bereinigung, Standardisierung und Validierung von Stammdaten, um deren Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten.
7. Datengovernance: Etablierung von Richtlinien, Verfahren und Rollen für die Verwaltung von Stammdaten während ihres gesamten Lebenszyklus.
8. Datenpflege: Zuordnung von Verantwortung und Zuständigkeit für die Pflege der Qualität und Genauigkeit von Stammdaten.
9. Datenverteilung: Synchronisation von Stammdaten über alle Verbrauchssysteme und Anwendungen hinweg.

MDM-Software-Tools

Es gibt mehrere Software-Tools auf dem Markt, die Organisationen dabei helfen können, MDM effektiv umzusetzen. Hier 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 dabei unterstützt, eine kohäsive Darstellung von Daten zu etablieren. Diese Plattform stellt sicher, dass Organisationen der Genauigkeit und Konsistenz ihrer Daten vertrauen können. Sie bietet Funktionen für Datenmodellierung, Datenintegration, Datenqualität und Datengovernance.
2. Talend Data Integration ist ein leistungsstarkes Tool für ETL-Prozesse. Es hilft Organisationen dabei, 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 erkennen. Dies geschieht durch Datenprofilierung und Qualitätsbewertung. Das Tool bietet viele Datenqualitätsregeln und -metriken. Diese können an die spezifischen Anforderungen jedes Unternehmens angepasst werden.
4. Collibra Data Governance ist ein Tool, das Organisationen bei der Verwaltung der Datengovernance in der Cloud unterstützt. Es ermöglicht Benutzern, Datengovernance-Regeln und -Prozesse zu erstellen, zu kontrollieren und zu verfolgen. Die Plattform optimiert das Datenmanagement und stellt die Einhaltung von Vorschriften sicher. Es bietet eine zentrale Ablage für die Speicherung von Datendefinitionen, Geschäftsregeln und Datenherkunftsinformationen.
5. Das SAS Data Management Tool wird für Datenabgleich und Duplikatbereinigung verwendet. Es hilft Organisationen, doppelte Datensätze in verschiedenen Datenquellen zu finden und zu beheben. Es verwendet intelligente Technologie, um doppelte Datensätze zu finden 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 es 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 durchblättern und zu analysieren, um ihre Daten besser zu verstehen.
7. Orchestra Networks EBX ist ein Datenmanagement-Tool, das Organisationen dabei hilft, ihre wichtigen Daten effektiv zu verwalten und zu organisieren.
8. Datenpflege-Tool: Ataccama ONE Data Stewardship ist ein Tool, das Datenpflege-Spezialisten ermöglicht, zusammenzuarbeiten und Stammdaten effektiv zu verwalten. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für Datenpflege-Spezialisten, um Stammdatensätze zu überprüfen, zu genehmigen und zu korrigieren.
9. Die Alation Data Governance Platform hilft Organisationen, Datengovernance-Richtlinien im gesamten Unternehmen zu setzen und durchzusetzen. Sie bietet eine zentrale Ablage für die Speicherung von Datendefinitionen, Geschäftsregeln und Datenherkunftsinformationen.
10. Reltio Cloud ist eine cloudbasierte Lösung für das Stammdatenmanagement (MDM). Es hilft Organisationen, ihre Daten auf einer zuverlässigen Plattform zu konsolidieren und zu verwalten. Es bietet Funktionen für Datenintegration, Datenqualität, Datengovernance und Datenanalyse.

Der goldene Datensatz

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

Denken Sie zum Beispiel an ein Geschäft, das Produkte auf verschiedene Arten verkauft: persönlich, online und über Apps. Das Geschäft könnte Kundeninformationen an verschiedenen Orten speichern, wie der Registrierkasse, dem Online-Shop oder 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 wird für alle Geschäftssysteme verwendet. Dies hilft, Konsistenz und Genauigkeit bei der Interaktion mit Kunden oder der Datenanalyse zu gewährleisten.

Fazit

Stammdatenmanagement ist ein wichtiger Ansatz, der es Organisationen ermöglicht, eine einzige, vertrauenswürdige Sicht auf ihre Kerndatenressourcen zu erstellen. Durch die effektive Implementierung von MDM können Organisationen die Datenqualität verbessern, Dateninkonsistenzen reduzieren und bessere Entscheidungen im gesamten Unternehmen treffen. Der MDM-Arbeitsablauf umfasst mehrere Schritte, darunter die Datenerfassung, Datenintegration, Datenqualität, Datengovernance, Datenpflege und Datenverteilung.

Mehrere Software-Tools auf dem Markt können Organisationen dabei helfen, MDM effektiv zu implementieren.