Schnelle Übersicht
Das Konzept der Data Governance entstand in den frühen 2000er Jahren während der Dot-Com-Ära. Ursprünglich war es weitgehend auf IT-Teams beschränkt und umfasste in erster Linie die Kategorisierung und Katalogisierung verschiedener Datenpunkte, um Prozesse zu rationalisieren, die Herkunft der Daten zu verwalten und ihre Relevanz sicherzustellen.
In den letzten Jahren haben jedoch zwei wichtige Veränderungen in der Technologie- und Unternehmenslandschaft dazu geführt, dass Master Data Governance zu einem Schlüsselkonzept geworden ist, das mehr oder weniger das gleiche Ziel verfolgt, aber in seinem Umfang viel breiter angelegt ist. Die beiden wichtigsten Änderungen waren;
Unternehmen begannen rasch, auf ERP-Systeme umzusteigen und sich auf große Datenbanken zu verlassen, die wichtige Informationen erfassten und Geschäftsentscheidungen sowohl auf Mikro- als auch auf Makroebene vorantrieben. So stützen sich heute die meisten Geschäftsentscheidungen in den Bereichen Beschaffung, Personalbeschaffung, Lieferantenanbindung und Lieferantenbeziehungen auf Analysen und Daten, die von den ERP-Systemen interpretiert werden.
In den 1900er Jahren hätten nur sehr wenige Fachleute erwartet, dass ein einziges Unternehmen für eine Produktion in so großem Umfang verantwortlich sein würde. Heute ist es durchaus üblich, dass Unternehmen mehrere große Produktionsanlagen betreiben, die für die Herstellung von Fertigprodukten in Milliardenhöhe verantwortlich sind oder Projekte betreuen, deren Umfang sich leicht auf mehrere Milliarden Dollar beläuft. Kurz gesagt, die Konsolidierung der Geschäftsaktivitäten und der zunehmende Umfang der Operationen haben den Unternehmen keine andere Wahl gelassen, als datengestützte Entscheidungen zu treffen, indem sie sich auf Softwarelösungen und ERP-Systeme verlassen, um den Betrieb zu erleichtern.
Stammdatenverwaltung (Grundlagen)
Aufgrund unvermeidlicher menschlicher Fehler kann dieses Vertrauen in ERP-Systeme, Unternehmensdaten und Technologie für Unternehmen ein zweischneidiges Schwert sein.
Im Laufe der Zeit können schlechte Praktiken beim Hochladen, Pflegen und Entfernen der Daten zu "Junk"-Daten im ERP führen, die Geschäftsprozesse lahmlegen und zu Produktionsausfällen, hohen Lagerhaltungskosten, schlechten Lieferantenbeziehungen und einem völligen Fehlen von Einblicken in das Kundenverhalten führen können.
Dieser Trend hat die Notwendigkeit eines "Master Data Governance"-Systems unterstrichen, das ein wichtiger Bestandteil des Stammdatenmanagements und möglicherweise der größte Hebel ist, den Unternehmen einsetzen können, um sicherzustellen, dass ihre Stammdatensysteme genau, zuverlässig und aktuell sind.
Ein Stammdatensatz ist ein zentraler, maßgeblicher Satz von Informationen über eine wichtige Entität in einem Unternehmen, z. B. einen Kunden, ein Produkt, einen Lieferanten oder einen Mitarbeiter.
Sie werden in verschiedenen Systemen und Prozessen verwendet, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. Stammdaten umfassen in der Regel wichtige Details wie Namen, Adressen, IDs und andere Schlüsselattribute, die im Laufe der Zeit relativ stabil bleiben und im gesamten Unternehmen verwendet werden.
Master Data Governance (MDG) fungiert als strukturierte Kontrollebene für Unternehmensstammdaten und sorgt für Datenintegrität, Standardisierung und Compliance in Bereichen wie Material, Kunde, Lieferant und Finanzen.
Es stellt sicher, dass die Erstellung, Aktualisierung und Deaktivierung von Stammdaten auf kontrollierte und überprüfbare Weise erfolgt, wodurch die mit inkonsistenten oder ungenauen Daten verbundenen Risiken verringert werden.
Domänenspezifische Modelle
MDG stützt sich auf domänenspezifische Datenmodelle, die definieren:
Obligatorische und optionale Felder
Hierarchische Beziehungen
Feldübergreifende Abhängigkeiten und Listen zulässiger Werte
Diese Modelle erzwingen eine Validierung auf Feldebene und sorgen für systemübergreifende Konsistenz.
Beispiel: In der Domäne Materialstamm werden Felder wie Material Typ und Basismaßeinheit validiert werden, um zu verhindern, dass falsche Einträge in nachgelagerte ERP-Systeme gelangen.
Durchsetzung der Datenqualität
MDG führt technische Kontrollen in allen wichtigen Bereichen durch:
Vollständig: Obligatorische Felder müssen vor der Genehmigung ausgefüllt werden.
Konsistenz: Die Feldwerte sind systemübergreifend einheitlich.
Genauigkeit: Die Werte entsprechen verifizierten Referenzquellen oder Geschäftsregeln.
Workflow und regelbasierte Genehmigungen
Es implementiert strukturierte Workflows, die mit Regel-Engines (z.B. BRF+) integriert sind, um Genehmigungen zu steuern, Validierungen durchzusetzen und Änderungsanfragen auf der Grundlage von Domäne, Datentyp oder Geschäftshierarchie weiterzuleiten.
Dadurch wird sichergestellt, dass die Stammdaten den Governance-Richtlinien entsprechen, bevor sie an Transaktions- oder Analysesysteme weitergegeben werden.
Duplikate verhindern
Master Data Governance verwendet Mechanismen zur Erkennung von Duplikaten, einschließlich Fuzzy Matching und Schlüsselfeldvergleichen. Datensätze, die vordefinierte Ähnlichkeitsschwellen überschreiten, werden zur Überprüfung durch den Steward markiert, um redundante oder widersprüchliche Stammdaten zu vermeiden.
System-Integration
MDG fungiert als maßgebliche Quelle für ERP-, CRM-, SCM- und BI-Systeme über:
Synchrone APIs/ODatendienste für Echtzeit-Ausbreitung
Asynchrone IDocs/Ereignis-Warteschlangen für die Massenreplikation
Föderierte Suche und Abgleich in Koexistenz- oder Registraturmodellen
Dies garantiert konsistente, qualitativ hochwertige Stammdaten im gesamten Unternehmen, verringert das operative Risiko und verbessert die Entscheidungsfindung.
Jede dieser Disziplinen erfordert einen dynamischen Ansatz für Data Governance. Darüber hinaus erkennen Unternehmen zunehmend, dass diese Governance-Systeme ein gewisses Maß an Flexibilität je nach Branche, Standort, Produkt, Abteilungen und Lieferanten erfordern und dass die heute auf dem Markt befindlichen Legacy-Systeme diesen unterschiedlichen Anforderungen einfach nicht gerecht werden
Strategien und Taktiken für Master Data Governance
Governance-Praktiken sind nicht einfach auf ein "Tool", eine "Software" oder ein "Regelbuch" beschränkt, sondern erfordern ein Verständnis der Geschäftsprozesse auf Unternehmensebene und die Zustimmung von IT-, Beschaffungs-, Kundenerfolgs- und Wartungsteams.
Die Software(s) und Technologien sind lediglich ein Spiegelbild gut durchdachter Prozesse und Abläufe, die von den richtigen Mitarbeitern gesteuert werden, um die Geschäftsergebnisse zu maximieren. Einige der Taktiken, die genutzt werden können, sind die folgenden.
Datenüberprüfung
Validierung ist ein wichtiger Bestandteil, um sicherzustellen, dass die Stammdaten korrekt, konsistent und mit den Geschäftsregeln konform sind. Der Validierungsprozess prüft die Integrität der Stammdaten während des Erstellungs-, Änderungs- und Genehmigungsprozesses und verhindert, dass Fehler oder Inkonsistenzen in das System gelangen.
1. Regeln und Logik Definition
Validierungsregeln: Dies sind vordefinierte Geschäftsregeln oder Logik, die festlegen, was gültige Stammdaten sind. Eine Regel kann zum Beispiel vorschreiben, dass eine Kunden-ID eindeutig sein muss, dass eine Postleitzahl mit dem richtigen Land übereinstimmen muss oder dass eine Produktkategorie innerhalb einer definierten Gruppe gültiger Werte liegen muss.
Benutzerdefinierte Regeln: Unternehmen können benutzerdefinierte Validierungsregeln mit Hilfe von Tools definieren - wie die Business Rule Framework (BRF+), um ihre spezifischen Bedürfnisse und Datenanforderungen zu erfüllen.
2. Validierung bei der Dateneingabe
Wenn Benutzer Stammdatensätze (z.B. Kunden-, Material- oder Lieferantendaten) erstellen oder aktualisieren, prüft das System die Daten anhand der vordefinierten Validierungsregeln.
Validierung in Echtzeit: Während der Eingabe der Daten führen die Softwares eine Validierung in Echtzeit durch, um Probleme wie fehlende Pflichtfelder, falsche Datenformate oder Inkonsistenzen (z.B. falsche Ländercodes oder ungültige Telefonnummern) zu erkennen.
Fehlermeldungen: Wenn eine Überprüfungsregel verletzt wird, erzeugt das System eine Fehlermeldung oder eine Warnung, um den Benutzer zu benachrichtigen. Der Benutzer MUSS die Daten korrigieren, bevor er fortfährt.
Genehmigungs-Workflows
So gut wie alle Master Data Management-Plattformen und -Lösungen verfügen über eine integrierte "Genehmigungsmatrix" mit unterschiedlichem Grad an Flexibilität. Dadurch wird sichergestellt, dass nicht ein Mitarbeiter allein die Entscheidung trifft, einen Stammdatensatz zu bearbeiten oder zu erstellen. So werden Fehler minimiert und sichergestellt, dass die richtigen Beteiligten Einblick in den richtigen Geschäftsprozess haben.
Zum Beispiel, Angenommen, eine Organisation verlangt, dass Lieferantenstammdaten mit einer Compliance-Datenbank abgeglichen werden, um sicherzustellen, dass der Lieferant nicht auf einer schwarzen Liste steht oder rechtlichen Sanktionen unterliegt.
Wenn ein neuer Lieferantendatensatz erstellt oder ein bestehender geändert wird, leitet der Genehmigungsworkflow den Datensatz automatisch an den Compliance-Beauftragter zur Genehmigung. Der Beauftragte prüft, ob der Lieferant alle Konformitätsprüfungen besteht, bevor der Datensatz in das System aufgenommen wird.
Aufgrund der inhärenten Komplexität heutiger Unternehmen haben die meisten Genehmigungsprozesse mehrere Entscheidungsträger mit unterschiedlichen Zugriffsrechten, die in den Data Governance-Systemen leicht konfigurierbar sein sollten.
Data LifeCycle Management
Daten-Lebenszyklus-Management (DLM) in Stammdaten-Governance bezieht sich auf die Prozesse und Richtlinien zur Verwaltung der gesamter Lebenszyklus von Stammdaten aus seinem Erstellung und verwenden Sie zu seinem Archivierung oder Löschung. DLM stellt sicher, dass die Daten während ihrer gesamten Existenz korrekt, sicher und vorschriftsmäßig sind, und minimiert gleichzeitig die Risiken von Datenverfall, Redundanz oder Missbrauch.
Die wichtigsten Etappen des DLM:
Erstellung: Die Daten werden mit einer ordnungsgemäßen Validierung und Genehmigung in das System eingegeben.
Verwenden Sie: Die Daten werden aktiv von verschiedenen Abteilungen oder Anwendungen genutzt, um die Konsistenz und Integration zwischen den Systemen zu gewährleisten.
Wartung: Es werden regelmäßig Aktualisierungen und Korrekturen an den Daten vorgenommen, um sie genau zu halten und mit den Geschäftsanforderungen in Einklang zu bringen.
Archivierung: Daten, die nicht mehr aktiv genutzt werden, aber aus Compliance- oder historischen Gründen aufbewahrt werden müssen, werden in einem Archiv gespeichert.
Löschung: Die Daten werden aus dem System entfernt, wenn sie nicht mehr benötigt werden oder eine bestimmte Aufbewahrungsfrist erreicht ist.
Beispiel
In einem Lieferanten-Stammdaten Prozess:
Erstellung: Ein neuer Lieferant wird aufgenommen, und seine Daten (z.B. Kontaktdaten, Zahlungsbedingungen) werden in das System eingegeben, validiert und von der Beschaffungs- und Finanzabteilung genehmigt.
Verwenden Sie: Die Lieferantendaten werden systemübergreifend für Einkauf, Rechnungsstellung und Zahlungen verwendet.
Wartung: Wenn sich die Adresse des Lieferanten ändert, werden die Daten nach einem Validierungs- und Genehmigungsprozess aktualisiert.
Archivierung: Wenn der Lieferantendatensatz nicht mehr aktiv verwendet wird, aber aus historischen oder rechtlichen Gründen aufbewahrt werden muss, wird er archiviert.
Löschung: Nachdem der Lieferant für einen bestimmten Zeitraum (z.B. 7 Jahre) inaktiv ist, werden seine Daten unter Beachtung der Aufbewahrungs- und Compliance-Richtlinien aus dem System gelöscht.
DLM stellt sicher, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus effizient und konsistent verwaltet werden und den rechtlichen und regulatorischen Anforderungen entsprechen.
Praktische Anwendungsfälle von Data Governance Systemen
Materialien und MRO-Ersatzteile
Beispiel: Verbesserte Ersatzteilverfügbarkeit und reduzierte Ausfallzeiten in der Fertigung
Problem ohne MDG: Ein Fertigungsunternehmen ist auf einen großen Bestand an Materialien und Ersatzteilen für die Maschinenwartung angewiesen. Ohne eine ordnungsgemäße Verwaltung der Materialstammdaten hat das Unternehmen jedoch mit doppelten Datensätzen, inkonsistenten Teilenummern und unvollständigen Beschreibungen zu kämpfen, was zu Verzögerungen beim Auffinden und Bestellen wichtiger Teile führt. Dies führt zu Verzögerungen beim Auffinden und Bestellen wichtiger Teile. Infolgedessen können Maschinen länger ausfallen, was zu Betriebsunterbrechungen und Produktionsausfällen führt.
MDG-Vorteil: Mit den Regeln für Master Data Governance für Materialien und MRO-Ersatzteile kann das Unternehmen sicherstellen, dass jedes Teil einen einzigen, standardisierten Datensatz mit genauen Beschreibungen, Teilenummern und Lieferanteninformationen hat. Die Regeln für die Datenqualität sorgen für Konsistenz in allen Systemen und erleichtern die Bestandsverfolgung, die Automatisierung von Nachbestellungen und die Vermeidung des Kaufs überflüssiger Teile.
Praktischer Nutzen: Das Unternehmen kann die richtigen Teile schnell identifizieren und beschaffen, wodurch Ausfallzeiten minimiert und die Maschinenverfügbarkeit optimiert werden. Außerdem wird die Bestandsverwaltung verbessert, indem überflüssige Bestände reduziert werden, was zu Kosteneinsparungen und einem effizienteren Betrieb führt.
Kundenstammdaten
Beispiel: Personalisiertes Kundenerlebnis und Compliance im Einzelhandel
Problem ohne MDG: Eine große Einzelhandelskette hat mit doppelten oder veralteten Kundendaten zu kämpfen. Kunden ändern häufig ihre Kontaktinformationen oder es werden mehrere Konten für dieselbe Person angelegt (z.B. aufgrund von Namensänderungen oder Tippfehlern). Dies führt zu einer schlechten Kundenerfahrung, da die Vertriebsmitarbeiter keinen Zugriff auf vollständige oder genaue Kundenhistorien haben. Außerdem können die Rechts- und Marketingteams die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der GDPR nicht sicherstellen, da die Daten inkonsistent sind.
MDG-Vorteil: Durch die Implementierung von Master Data Governance für Kundenstammdaten kann der Einzelhändler Regeln für die Datenvalidierung durchsetzen (z.B. sicherstellen, dass es nur ein Kundenkonto pro Person gibt), standardisierte Formate für Kontaktinformationen (z.B. Telefonnummern, Adressen) anwenden und Prozesse für die Datenverwaltung einrichten, um veraltete Datensätze regelmäßig zu bereinigen.
Praktischer Nutzen: Der Einzelhändler verbessert die Personalisierung der Kunden, da die Verkaufsteams jetzt einen einheitlichen Überblick über die Kaufhistorie, die Vorlieben und die Interaktionen jedes Kunden haben. Dies ermöglicht es ihnen, maßgeschneiderte Empfehlungen und Werbeaktionen anzubieten. Darüber hinaus stellt der Einzelhändler die Einhaltung des Datenschutzes sicher, indem er genaue und aktuelle Kundendatensätze pflegt und so rechtliche Risiken und Geldstrafen im Zusammenhang mit der Nichteinhaltung von Vorschriften vermeidet.
Lieferanten-Stammdaten
Beispiel: Rationalisiertes Onboarding von Lieferanten und Risikomanagement in der Beschaffung
Problem ohne MDG: Ein globales Pharmaunternehmen verwaltet Tausende von Lieferanten in verschiedenen Regionen. Ohne einen angemessenen Master Data Governance-Prozess für Lieferantenstammdaten sind die Lieferantendaten jedoch auf mehrere Systeme verteilt, so dass es schwierig ist, die Leistung der Lieferanten, Zertifizierungen und den Status der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu verfolgen. Dies führt zu Verzögerungen bei der Aufnahme von Lieferanten und einem höheren Risiko, mit nicht konformen oder leistungsschwachen Lieferanten zu arbeiten.
MDG-Vorteil: Mit einer Governance für Lieferantenstammdaten kann das Unternehmen ein zentrales Repository einrichten, in dem die Lieferantendaten konsistent gepflegt werden. Governance-Regeln erzwingen Validierungsprüfungen für wichtige Informationen, wie z.B. Steuer-ID-Nummern, Zertifizierungen und Vertragsbedingungen. Die Workflow-Automatisierung stellt sicher, dass neue Lieferanten einen standardisierten, konformen Onboarding-Prozess durchlaufen, bevor sie in die Genehmigungsliste aufgenommen werden.
Praktischer Nutzen: Durch die Nutzung genauer und validierter Lieferantendaten kann das Unternehmen die Aufnahme von Lieferanten erheblich beschleunigen und gleichzeitig sicherstellen, dass nur konforme und qualitativ hochwertige Lieferanten zugelassen werden. Dies verringert die Beschaffungsrisiken, verbessert die Lieferantenbeziehungen und gewährleistet die Einhaltung von Branchenvorschriften (z. B. FDA- oder ISO-Zertifizierungen). Darüber hinaus kann das Unternehmen die Leistungskennzahlen der Lieferanten im Laufe der Zeit verfolgen, was zu besseren strategischen Beschaffungsentscheidungen und Kosteneinsparungen führt.
Wer kann mit MDG-Lösungen unterstützen?
Der unangefochtene Marktführer im Bereich Master Data Governance ist bei weitem SAP MDG. Um Unternehmen eine bessere Verwaltung ihrer ERP-Daten zu ermöglichen, hat SAP irgendwann in den 2000er Jahren SAP MDG zur Einrichtung eines Governance-Rahmens herausgebracht.
Seitdem haben mehrere Anbieter von Software für Stammdatenverwaltung sind mit leistungsstarken Alternativen in diesen Bereich eingestiegen. Oracle, Microsoft, IBM und Stibo Systems haben jeweils robuste Data-Governance-Suites auf den Markt gebracht, die eine Reihe von Funktionen wie Workflow-Automatisierung, Datenqualitätsprüfungen, rollenbasierten Zugriff und Integrationsfunktionen bieten, um die Implementierung von Governance zu rationalisieren und zu skalieren.
Wie wir bereits erwähnt haben, können sich die Governance-Praktiken jedoch je nach Branche, Art der Stammdaten, internen Richtlinien, Organisationshierarchien und so weiter unterscheiden.
Nach unserer bisherigen Erfahrung als Spezialist für Stammdatenmanagement-Lösungen haben wir festgestellt, dass die meisten dieser Programme nicht speziell für diesen Zweck entwickelt wurden, dass ihre Implementierung teuer und ressourcenintensiv sein kann und dass sie im Allgemeinen sehr viel Zeit in Anspruch nehmen.
Angesichts dieser Lücke haben wir bei Verdantis unser eigenes hochmodernes Master Data Governance-Produkt entwickelt (Integrity©), die branchenspezifische Anwendungsfälle berücksichtigt, einfach lässt sich in die meisten ERP-Systeme integrieren (einschließlich SAP MDG) und nutzt speziell geschulte Machine-Learning-Modelle, um die Einhaltung von Data Governance leichter zugänglich zu machen.
Fazit
Stammdaten-Governance ist nicht mehr nur eine Back-Office-Funktion, sondern ein zentraler Faktor für die betriebliche Stabilität, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die digitale Transformation. Da Unternehmen immer schneller datengesteuerte Entscheidungen treffen, wird die Fähigkeit, saubere, konsistente und kontrollierte Stammdaten zu pflegen, zu einem strategischen Unterscheidungsmerkmal.
Was wir jetzt brauchen, sind Governance-Lösungen, die über statische Frameworks hinausgehen - Tools, die anpassungsfähig, intelligent und auf die spezifischen Bedürfnisse moderner Unternehmen zugeschnitten sind.
Unternehmen, die heute in den richtigen Governance-Ansatz investieren, werden morgen besser positioniert sein, um zu skalieren, auf Marktveränderungen zu reagieren und nachhaltige Effizienz in allen Funktionen zu erzielen.
