Ein professionelles Master Data Management bildet die Basis für eine hohe Datenqualität im Unternehmen und ist Voraussetzung für die Datenanalyse und letztlich die Realisierung von Big Data.
Master Data Management: Stammdatenpflege mit System
Stammdaten sind die wichtigen Basisdaten eines Unternehmens, die für eine gewisse Zeit unverändert bleiben. Das Master Data Management (MDM) oder auch Stammdatenmanagement ist ein Bereich der Digitalisierung von Unternehmen. Es umfasst alle Anstrengungen, die für die Pflege der Stammdaten unternommen werden.
Das MDM muss sowohl strategisch als auch organisatorisch, technologisch und methodisch im Unternehmen verankert werden.
Master Data Management: Sicherung einer hohen Datenqualität
Mit einem konsequenten Master Data Management ist letztlich das Ziel verknüpft, die Datenqualität für einen Einsatz von Business Analytics Tools zu optimieren und eine system- und anwendungsübergreifende Datenkonsistenz herzustellen. Besonders in großen Unternehmen oder Konzernen werden die Stammdaten oft redundant in mehreren Systemen abgespeichert, was die spätere Analyse mit Business Intelligence Tools erheblich erschwert.
Das MDM schafft eine konsistente Datenbasis für alle Informationen, die das Unternehmen betreffen und ermöglicht auf diese Weise eine hohe Entscheidungsqualität und letztlich auch die zukunftsfähige Weiterentwicklung des Unternehmens.
Das Master Data Management oder auch Stammdatenmanagement genannt, beinhaltet die wichtigsten Basisdaten eines Unternehmens. Bei der Datenpflege ist daher auf höchste Qualität zu achten. (#1)
Daten bestimmen betriebswirtschaftliche Entscheidungen und das in zunehmendem Maße. Die Daten unterliegen jedoch einem Lebenszyklus, der beachtet werden sollte. Es ist möglich, diesen Lebenszyklus zu gestalten und zu dokumentieren, um den betrieblichen Nutzen der Daten zu gewährleisten.
Dafür ist es empfehlenswert, eine Einheit, die Data Governance, mit der Stammdatenpflege zu beauftragen, um auch eine organisatorische Verankerung des Master Data Management zu gewährleisten. Die Data Governance bildet den Ordnungs- und Steuerungsrahmen für die Einführung des Master Data Management im Unternehmen.
Was sind Stammdaten?
Mit den Stammdaten werden die Kernentitäten eines Unternehmens beschrieben, es handelt sich somit um Zustandsdaten, die mit dem operativen Kerngeschäft verbunden sind. Im Kontrast zu den Bewegungsdaten, die ständigen Veränderungen unterworfen sind, bleiben die Stammdaten über einen längeren Zeitraum konstant.
Zu den Stammdatenobjekten eines Unternehmens zählen:
- Kunden
- Personal
- Lieferanten
- Produkte
- Anlagegüter
- Konten
Eine Besonderheit im Bereich der Stammdaten sind die sogenannten Referenzdaten. Sie dienen dazu, die Stammdatenobjekte zu klassifizieren. Beispiele für Referenzdaten sind Abkürzungen und Codes beispielsweise für Länder.
Das Anlegen von Ordnern und Akten gehört dank Master Data Management der Vergangenheit an. Stammdaten werden inzwischen überwiegend digital gespeichert, das ist nicht nur äußerst platzsparend sondern auch deutlich schneller und übersichtlicher zu handhaben. (#2)
Woraus besteht das MDM?
Das Stammdatenmanagement wird gebildet aus den
- Prozessen
- Dienstleistungen
- Richtlinien und
- Technologien,
mit denen die Erstellung, Pflege und Verwaltung sowie die Vereinheitlichung aller Stammdaten umgesetzt wird. Das Stammdatenmanagement-System ist die übergeordnete Instanz, die eine Referenzdatenbasis (System of Record) bildet. Das Master Data Management (MDM) bezieht sich auf die oben genannten Stammdatenobjekte aber nicht auf operative Transaktionen im Zusammenhang mit den Geschäftsprozessen (beispielsweise Bestellungen). Alle kritischen Daten, die sich häufig auf unterschiedlichen Datenbanken befinden, werden mit dem Master File verlinkt. Dies ist die zentrale Referenzdatei.
Das MDM rationalisiert den Datenaustausch zwischen den Mitarbeitern und den Abteilungen. Darüber hinaus wird es erst mit einem optimal implementierten Master Data Management möglich, heterogene Systemarchitekturen, Plattformen und Anwendungen zu nutzen.
Die Vorteile des Stammdatenmanagements steigen mit der Komplexität und der Menge an Stammdaten in einem Unternehmen. Aus diesem Grund ist das MDM besonders für große Unternehmen vorteilhaft. Das Stammdatenmanagement ist eine Möglichkeit, datentechnische Probleme bei Unternehmensfusionen zu mildern und letztlich die Effizienz der neuen Organisation zu optimieren.
Worin besteht der Wert von Stammdaten?
Die Digitalisierung und die damit verbundene Realisierung von Industrie 4.0 oder dem Internet of Things (IoT) verändert die Art der Unternehmensführung grundlegend. Alle Entscheidungen werden datenbasiert aufgrund von Business Analytics getroffen und Business Analytics Tools helfen dabei. Aus diesem Grund sind Daten ein wichtiger Produktionsfaktor, vielleicht sogar der entscheidende in der Zukunft. Aus einer Vielzahl strukturierter und unstrukturierter Quellen strömen diese Daten auf das Unternehmen ein. Damit sind ganz neue Herausforderungen verbunden, denn die Daten an sich haben noch keinen besonderen Wert.
Die Realisierung von IoT (Internet of Things) und die damit verbundene Digitalisierung führt zu einer grundlegenden Veränderung der Unternehmensführung. (#3)
Nur wenn mit Hilfe des MDM eine hohe Datenqualität der Stammdaten erreicht wird, können diese als konsistente Basis für eine Auswertung mit innovativen Business Intelligence Tools verwendet werden. Um aus Daten Wissen zu extrahieren, ist die Sicherstellung einer hohen Datenqualität unumgänglich, denn die Stammdaten bilden den Input für die anschließende Datenverarbeitung und -analyse. Deren Output, das entscheidungsrelevante Wissen, wird jedoch von diesem Input limitiert.
Stammdaten sind also wertvoll, sie bilden die immaterielle Grundlage der Digitalisierung. Befinden sich in den Stammdaten falsche, doppelte und inkonsistente Datensätze, entstehen daraus ernsthafte Probleme. Fehlerhafte Adressdaten führen zu falschen Lieferungen oder dazu, dass Rechnungen nicht korrekt zugestellt werden. Aus derartigen Problemen entstehen dann auch monetäre Schwierigkeiten und vor allem ein hohes Maß an Kundenunzufriedenheit. Diese Kundenunzufriedenheit wird im Zeitalter der Social Media im ungünstigsten Fall sofort kommuniziert und verursacht Imageschäden. Letztlich besteht die Gefahr von Wettbewerbsnachteilen durch das Abwandern der Kunden zur Konkurrenz.
Was ist eine hohe Datenqualität?
Es gibt verschiedene Kriterien, mit denen die Qualität von Daten beurteilt werden kann:
- Vollständigkeit
- Konsistenz
- Eindeutigkeit
- Aktualität
- Genauigkeit
- Fehlerfreiheit
- Redundanzfreiheit
- sinnvoller Detaillierungsgrad
- referenzielle Integrität
- eindeutige Schlüssel
Es ist sinnvoll, Standards festzulegen, denn Mitarbeiter werden tendenziell nur die Merkmale der Datenqualität einbringen, die für ihre speziellen Zwecke sinnvoll sind. Die Sinnhaftigkeit eines darüberhinausgehenden Nutzens muss erläutert werden.
Ob das Master Data Management in einem Unternehmen auch richtig gut fuktioniert hängt von verschiedenen Faktoren ab. Der wichtigste Baustein ist eine gute Datenqualität. (#4)
Wie kann die Datenqualität gemessen werden?
Für die Qualitätsmessung ist es unerlässlich, ein einheitliches Bewertungssystem zu implementieren. Auf dieser Basis können dann alle Datensätze beurteilt werden. Um die Qualität, die Aktualität und den Wert der Stammdaten beurteilen zu können, müssen zunächst Duplikate und nicht mehr benötigte Datensätze entfernt werden.
Wie können Standards für die Stammdaten definiert werden?
Ein Stammdatenmanagement kann nur aufgebaut werden, wenn Einigkeit darüber besteht, was gute Stammdaten ausmacht. Diese Frage kann nur unternehmensindividuell entschieden werden. Bei sehr großen Unternehmen oder Konzernen muss teilweise auch eine kleinere Organisationseinheit als Orientierung herangezogen werden. Letztlich sollte zunächst im Sinne einer Bestandsaufnahme betrachtet werden, welche Stammdaten aktuell vorhanden sind.
Danach schließt sich die Frage an, wer die Daten zu welchem Zweck benötigt und welche Ziele mit den Stammdaten verfolgt werden. Abschließend muss entschieden werden, welche Bedingungen für die Generierung und den Umgang mit den Stammdaten in der Zukunft festgelegt werden sollen.
Welchen Lebenszyklus haben Stammdaten?
Die Stammdaten werden zunächst angelegt und am Ende ihres Lebenszyklus archiviert. Dazwischen durchlaufen sie mehrere Phasen. Die erste Phase, in der die Daten angelegt werden, beinhaltet neben der Beschaffung auch die Validierung.
Moderne IT-Lösungen ermöglichen die Festlegung und Realisation von Mindestanforderungen im Hinblick auf die Vollständigkeit. Eine zwischengeschaltete Phase ist die Freigabe. Sie dient dazu, funktionale Anforderungen zu gewährleisten und Zeitpläne einzuhalten. Es folgt die eigentlich aktive Phase des Umgangs mit den Daten, die Benutzung und die Pflege.
Der Weg ist das Ziel: Nur mit optimaler Datenqualität, Datenübereinstimmung, Datenbereinigung und Datenverifizierung kommen Sie ans Ziel des perfekten Master Data Managements. (#5)
Zur Datenpflege gehört die Vervollständigung, Korrektur, Detaillierung und Aktualisierung der Datensätze. Sind die Daten dann schließlich veraltet und werden nicht mehr aktiv genutzt, folgt die Archivierung. Es ist sinnvoll, die Stammdaten nicht vorschnell zu löschen, um die Dokumentationspflichten gegenüber dem Gesetzgeber, den Angestellten und den Kunden zu erfüllen.
Welche Herausforderungen muss das Master Data Management bewältigen?
Jedes Unternehmen steht bei der Frage, wie das Stammdatenmanagement ausgestaltet werden soll, vor anderen Problemen. Diese Probleme ergeben sich aus der Größe des Unternehmens, denn je größer ein Unternehmen ist, desto mehr Stammdaten fallen an. Aus diesem Grund bilden auch Unternehmenszusammenschlüsse oder Umstrukturierungen einen Problembereich, der beachtet werden muss.
Allgemein ist mit einem wachsenden Datenvolumen zu rechnen, denn es gibt immer mehr Möglichkeiten der Datengenerierung. So werden heutzutage auch die Daten aus den Sozialen Netzwerken oder Sensordaten einbezogen und stellen die IT-Abteilung vor erhebliche Probleme. Des Weiteren müssen ganz praktische Probleme beachtet werden, die sich daraus ergeben, dass Datenerfasser und Datennutzer nicht identisch sind. Außerdem müssen die verschiedenen Anwendergruppen einer Firma sich auf ein System des Stammdatenmanagements einigen. Es sollte immer vermieden werden, dass in parallelen Systemen die Daten mehrfach abgelegt werden.
Wie sollte ein erfolgreiches MDM ausgestaltet sein?
Es ist ganz entscheidend für den Erfolg des Stammdatenmanagements, ob die Unternehmensführung hinter der Einführung und Durchsetzung steht und das MDM als langfristiges Thema im Blick behält. Das betrifft einerseits die Unterstützung und andererseits ganz konkret das Bereitstellen von Zeit und Budget sowie die organisatorische Verankerung im Data Governance. Es ist deshalb nicht verwunderlich, dass eine Studie von PwC ergab, dass nicht das Fehlen moderner IT-Lösungen der begrenzende Faktor ist. Das Management ist für die Ausgestaltung und Umsetzung eines MDM wesentlich wichtiger.
Sicherheit ist ein ebenso wichtiger Faktor im korrekten Master Data Management. Hier gilt es Daten vor Angriffen von Außen zu schützen, aber auch vor unsachgemäßem Umgang bei internen Zugriffen. (#6)
In der Praxis haben sich zentrale Organisationsformen einer Data Governance mit einer ebenfalls zentralen Plattform bewährt. An dieser Stelle werden Wissen und Erfahrung gebündelt und stetig weiterentwickelt, sodass ein fortwährender Professionalisierungsprozess initiiert wird. Ändern sich die Produktpalette oder das Umfeld des Unternehmens, müssen die Prozesse des MDM entsprechend neu durchdacht werden.
Was sind häufige Schwachpunkte eines MDM?
In der oben zitierten PwC-Studie gaben mehr als 80 Prozent der Unternehmen an, dass die Aktualität der Daten einen besonderen Schwachpunkt darstellt. Als Gründe werden die wachsende Datenmenge und neue Datenquellen genannt. Aber auch die Vollständigkeit, Korrektheit und Konsistenz bereitet der Mehrzahl der befragten Unternehmen immer noch Probleme. Aus diesem Grund wollen die meisten Unternehmen auch in ein besseres Master Data Management investieren.
Grund für die Einsicht in diese Notwendigkeit ist der Wunsch, die Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Es ist jedoch schwierig, die monetären Effekte eines besseren Stammdatenmanagements zu erfassen. Des Weiteren führen ein steigendes Risikobewusstsein in wirtschaftlich turbulenten Zeiten und die Compliance-Anforderungen dazu, dass Ressourcen in das Master Data Management gesteckt werden.
Nur wenn es gelingt, durch eine Harmonisierung und Konsolidierung eine einheitliche Datenbasis zu schaffen, können im Anschluss mit den innovativen Business Intelligence Tools verlässliche Analysen und Reports erstellt werden. Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass das Master Data Management alle im Unternehmen verfügbaren Daten zu einem harmonischen Ganzen, dem „Golden Record Master“ bzw. „Single Point of Truth“ zusammenfassen soll.
Was sind die positiven Auswirkungen eines Stammdatenmanagements?
Eine verlässliche Stammdatenbasis ist wichtig, um die Compliance-Anforderungen zu erfüllen und ein effektives Risikomanagement zu betreiben. Damit wird zwar nicht die Wertschöpfung des Unternehmens erhöht, die Umsetzung dieser Anforderungen ist jedoch eine Pflichtaufgabe. Direkt positiv auf die Wertschöpfung wirkt sich aber eine Reduzierung von Prozesskosten aus, denn es können Fehler vermieden und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.
Allgemein laufen die Geschäftsprozesse reibungsloser ab, wenn die Datenbasis stimmt. Es ist besonders für global agierende Konzerne wichtig, die Prozessketten im Blick zu behalten, um die gewünschten Synergieeffekte zu erzielen. Nicht zuletzt erreichen Unternehmen mit einem konsequenten Master Data Management eine höhere Flexibilität und können sich schneller neuen Marktbedingungen sowie innovativen Geschäftsmodellen anpassen. Ein optimales Stammdatenmanagement ist die Voraussetzung für agile und effiziente Geschäftsprozesse.
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