Kommentar von Christian Bernius, Uniserv

So setzen Sie Stammdatenmanagement-Projekte richtig auf

| Autor / Redakteur: Christian Bernius / Nico Litzel

Der Autor: Christian Bernius ist Head of Sales & Marketing CDH-Solutions bei der Uniserv GmbH
Der Autor: Christian Bernius ist Head of Sales & Marketing CDH-Solutions bei der Uniserv GmbH (Bild: Uniserv)

Stammdaten (engl. Master Data) bilden die Basis für erfolgreiche Geschäftspartnerbeziehungen – sie sind wesentlich für eine gezielte Ansprache von Geschäftspartnern. Unternehmen, die auf korrekte, vollständige und aktuelle (Stamm-) Daten zugreifen können, sind zudem in der Lage, ihre Geschäfts- und Vertriebsprozesse zielführend voranzutreiben.

Daher stufen auch 95 Prozent der im Jahr 2018 durch die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC befragten Fach- und Führungskräfte das Master Data Management (MDM) als kritischen Erfolgsfaktor und als wertvoll für ihr Unternehmen ein. Für knapp 3.000 der befragten Unternehmen im Jahr 2018 durch das Analystenhaus BARC ist das Stammdatenmanagement sogar der wichtigste Trend für ihre Business-Intelligence-Projekte.

MDM-Projekte stellen IT-Verantwortliche vor Herausforderungen

Allerdings birgt die massive Menge an Daten, die tagtäglich im Geschäftsalltag umgewälzt wird, nicht nur Potenziale. Die Dynamik der Digitalisierung konfrontiert Unternehmen zugleich mit einer rasanten Entwicklungsgeschwindigkeit: Infrastrukturen, Systemlandschaften und Anwendungsumgebungen verändern sich oft so schnell, dass die IT nur noch mit agilen Methoden und Maßnahmen Schritt halten kann. Iterationszyklen werden kürzer, während die Anwendungs- und Datenkomplexität steigt. So sind auch die größten technischen Herausforderungen im MDM für fast jedes zweite Unternehmen laut PWC-Befragung: die Schaffung einer geeigneten Dateninfrastruktur und die Ablösung alter Systeme und Desintegration von Systemen.

IT-Wildwuchs und Datensilos

Eine der zentralen Herausforderungen besteht zudem darin, dass Kunden- und Geschäftspartnerstammdaten oft an unterschiedlichen (Unternehmens-)Standorten und in diversen Anwendungen und Datenbanken vorliegen. Und das mit teils völlig unterschiedlichen Qualitätsniveaus. So setzen 64 Prozent der Unternehmen laut der Trendstudie Kundendatenmanagement 2019 immer noch mehrere abteilungsbezogene Lösungen zur Verwaltung ihrer Geschäftspartnerdaten ein. Damit wird es sehr schwierig, die in den unterschiedlichen Systemen verwalteten (Stamm-) Daten zusammenzuführen und für abteilungsübergreifende Szenarien zu nutzen.

Auch ihre Erfassung, Verarbeitung und Speicherung variiert – je nach Kanal, über den die Ansprache erfolgt, Anfragen eingehen oder Leads generiert werden. Doch die Daten stammen nicht nur aus verschiedenen Quellen, sondern unterscheiden sich auch in ihrer Struktur. Sie können in Datensätzen, Arrays oder Listen, aber auch in Stapelspeichern, Graphen oder Hash-Tabellen vorliegen. Eine einheitliche Sicht auf Kunden und Geschäftspartner ist somit nur durch eine übergreifende Integration all dieser verteilten und unterschiedlich strukturierten Informationen möglich.

Schwankungen in der Datenqualität

Hinzu kommt, dass es aufgrund mangelnder IT-Harmonisierung nicht möglich ist, die Qualität der Stammdaten zu erfassen. Überwachungsmaßnahmen und Analysen müssen aufgrund der Dateninkompatibilität manuell durchgeführt werden und erfolgen oft nur sporadisch. Laut PWC überprüfen weniger als ein Drittel der Befragten ihre Stammdaten mindestens einmal monatlich. Das Ergebnis: Fachabteilungen arbeiten mit falschen, veralteten oder redundanten Stammdaten.

Redundanzen in der Datenbasis

Gleichzeitig ist die Zahl der doppelt oder mehrfach vorliegenden Stammdaten deutlich höher in Umgebungen, die nur unzureichend harmonisiert und obendrein durch eine ausgeprägte Silostruktur charakterisiert sind. Redundanzen in den Stammdaten treten häufig nicht nur innerhalb von Anwendungen und Datenbanken auf, sondern über verschiedene, verteilte Systeme hinweg. Sie entstehen beispielsweise aufgrund verschiedener Filialen und Sachbearbeiter, mehrfach angelegter Online-Profile oder separater Datenbanken, die nicht miteinander synchronisiert werden. Dies führt dazu, dass ein sauberes Daten-Matching zur Auflösung dieser Redundanzen kaum möglich ist.

Metadatenverwaltung nicht integriert

Metadaten sind aus der Wertschöpfung von Big Data nicht wegzudenken. Entsprechend groß ist ihre Bedeutung natürlich auch für das Stammdatenmanagement. Sie geben Datensätzen einen Kontext und zeigen an, wann und in welchen Systemen sie generiert wurden. Werden diese wertvollen Kontexthinweise allerdings nicht zentral vorgehalten – zum Beispiel in einem übergreifenden Datenkatalog – wird es sehr schwierig, eine Metadaten-basierte Kontextualisierung von Informationen vorzunehmen.

Ergänzendes zum Thema
 
Die zentralen Herausforderungen im Überblick:

Geschäftspartnerstammdaten zentral bereitstellen

Die Anforderungen an das Management von Kunden- und Geschäftspartnerdaten sind also vielschichtig und anspruchsvoll. Um ein MDM-Projekt stressfrei umzusetzen, braucht es kluge Strategien, die quasi „on the fly“ – also im laufenden Betrieb – etabliert werden können und den aufgezeigten typischen Herausforderungen begegnen. IT-Verantwortliche sollten bei der Umsetzung folgende Aspekte beherzigen:

1. Erfassungsstandards definieren

Die Erfassung ist einer der entscheidenden Momente im Lifecycle von Kunden- und Geschäftspartnerdaten. Um sicherzugehen, dass Stammdaten tatsächlich vergleich- und interpretierbar sind, ist die Festlegung von unternehmensweit gültigen Standards unabdingbar (Data Governance).

2. Datenqualität sicherstellen

Damit die Qualität von Stammdaten nicht nur einmalig hergestellt, sondern dauerhaft erhalten bleiben kann, müssen eine kontinuierliche Überwachung und das entsprechende Reporting realisiert werden. Strategien zur Optimierung des Stammdatenmanagements sollten deshalb unbedingt auch die Einbindung von Monitoring-Funktionen und einer Data Quality Firewall (DQ Firewall) zur Unterstützung der Data Governance berücksichtigen.

3. Rollen festlegen

Damit sämtliche Prozesse rund um die Verarbeitung von Kunden- und Geschäftspartnerdaten transparent bleiben und ein Höchstmaß an Datenintegrität gewährleistet ist, ist die Festlegung von Rollen und Zugriffsrechten für jede MDM-Strategie von grundlegender Bedeutung.

4. Stammdaten so aufbereiten, dass sie Grundlage für Datenanreicherungsprozesse bilden

Um eine umfassende Sicht auf den jeweiligen Geschäftspartner zu erhalten, sollte die richtige Ansprache auf dem richtigen Kanal zur richtigen Zeit erfolgen. Für einen konsistenten Dialog mit Geschäftspartnern ist es deshalb erforderlich, neben Stammdaten auch Bewegungsdaten – also Interaktions- und Transaktionsdaten – zu integrieren. Diese Datenanreicherung ist vor allem für Fachabteilungen geschäftskritisch. Ein Stammdatenprojekt sollte somit die solide Grundlage für darauf aufbauende Datenanreicherungs- und Veredelungsprozesse bilden.

MDM-Lösung sollte interoperabel und im laufenden Betrieb umsetzbar sein

Geht es um die Auswahl einer geeigneten MDM-Lösung, sollten IT-Verantwortliche darauf achten, dass sie alle unternehmensweit verfügbaren Informationen über Kunden und Geschäftspartner in maximaler Datenqualität ad-hoc bereitstellt. Informationen aus ähnlichen Datensätzen aus verschiedenen Quellen sollten in einem einzigen sogenannten Golden Record zusammengeführt werden. Dieser garantiert, dass zu jedem einzelnen Geschäftspartner ein einziger widerspruchsfreier, harmonisierter und qualitätsgesicherter Stammdatensatz vorliegt – und für alle Systeme der Organisation verfügbar ist.

Eine MDM-Lösung sollte also Stammdaten für alle weiteren unternehmens- oder abteilungsbezogenen Lösungen konsolidiert bereitstellen – anstatt Stammdaten in allen Systemen, vor allem in denen der (Fach-)Bereiche wie etwa CRM, Call Center oder Website, zu verändern. Nur dann müssen bestehende Systeme und Strukturen in den Fachbereichen nicht verändert werden und die Implementierung kann ohne Risiko während des laufenden Betriebs erfolgen. Zusammengefasst sollte ein geeignetes System folgende Vorteile bieten:

Unabhängigkeit: Die MDM-Lösung sollte vorhandene Systeme nicht verändern. Damit wird die Unabhängigkeit der IT von anderen (Fach-)Abteilungen sichergestellt und Eingriffe durch die IT auf Seiten der (Fach-)Abteilungen vermieden.

Nahtlose Integration: Um Produktivumgebungen nicht zu beeinträchtigen, sollte das Projekt beziehungsweise das MDM-System im laufenden Betrieb umsetzbar sein.

Systemagnostisch: Ist die Lösung agnostisch, können vielzählige weitere Systeme angebunden werden.

Risikominimierung: Um das Projekt-Risiko minimieren zu können, sollten bestehende Systeme und Prozesse beibehalten werden können.

Kostenoptimierung: MDM-Lösungen sollten auf standardisierten Methoden und Best- Practice-Modellen aufsetzen.

Schnelle Bereitstellung: Manche Lösungen bieten sogenannte Lean-Integration- oder Rapid-Deployment-Prozesse an. Aufgrund der dadurch kürzeren Projektlaufzeiten kann ein schneller Return-on-Investment (RoI) erzielt werden.

Flexibilität: Ist die Lösung hoch skalierbar, können Projekte zudem inkrementell ausgebaut werden.

Stammdatenmanagement muss Schritt halten

Ein modernes, durchdachtes Master Data Management kann heute schon die nötigen Voraussetzungen bieten, um in Zeiten rasanter technologischer Entwicklungen die präzise Verarbeitung von Geschäftspartnerdaten sicherzustellen. Wollen IT-Verantwortliche zudem ihre laufenden Geschäftsprozesse schützen und das Risiko von System- oder Anwendungsausfällen nahezu auf Null reduzieren, sollten sie auf ein Master-Data-Management-Ansatz setzen, der kein Alles-oder-Nichts-Projekt bedeutet – sondern sich transparent, zügig und im laufenden Betrieb umsetzen lässt.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Der Kommentar wird durch einen Redakteur geprüft und in Kürze freigeschaltet.

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Kontaktieren Sie uns über: support.vogel.de/ (ID: 46045239 / Data Sourcing)