Was ist Stammdatenmanagement?
Master Data Management (MDM) ist eine umfassende Methodik, die sich auf die Identifizierung, Verwaltung und Pflege der wichtigsten Datenbestände eines Unternehmens konzentriert. Es handelt sich dabei nicht nur um eine Technologielösung, sondern um eine Kombination aus Tools, Prozessen und Governance-Frameworks, die darauf abzielen, eine einheitliche, vertrauenswürdige Ansicht der geschäftskritischen Informationen zu schaffen. Dieser Artikel spricht im Detail über Master Data Management und seine Bedeutung.
Aufschlüsselung der Stammdaten
Stammdaten beziehen sich auf die zentralen, nicht-transaktionalen Dateneinheiten, die für den Betrieb eines Unternehmens unerlässlich sind. Dazu gehören in der Regel:
Materialdaten - Rohstoffe, Komponenten, Spezifikationen, Substitutionsregeln, Informationen zur Einhaltung von Vorschriften usw.
Kundendaten - Namen, Kontaktinformationen, Vorlieben, Kaufhistorie und demografische Angaben
Produktdaten - SKUs, Beschreibungen, Spezifikationen, Preise und Kategorisierungen
Daten der Mitarbeiter - Personalinformationen, Rollen, Berichtsstrukturen und Berechtigungsnachweise
Lieferanten-/Lieferantendaten - Unternehmensinformationen, Verträge und Beziehungsgeschichte
Finanzdaten - Kontenplan, Kostenstellen, Profitcenter, juristische Personen, Finanzhierarchien usw.
Der eigentliche Gedanke bei der Implementierung eines Stammdatensystems, das sich auf einen "Golden Record" als einzige Quelle der Wahrheit stützt, besteht darin, die Effizienz zu steigern und die internen Prozesse bei der Skalierung zu glätten und zu vereinfachen.
Im Großen und Ganzen lassen sich die Herausforderungen, mit denen wir konfrontiert sind, in mehrere, nicht ausschließliche Bereiche unterteilen, die im Folgenden beschrieben werden.
1. Herausforderungen bei der Einführung eines ERP-Systems oder bei der Migration auf eine neue Version eines bestehenden Quellsystems
2. Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung der Korrektheit der Daten während der Betriebsphasen
3. Technische und prozessbedingte Herausforderungen
4. Strategische und verwaltungstechnische Herausforderungen, die für große Unternehmen typisch sind
Ziel dieses Artikels ist es, einige dieser Einschränkungen bei der Implementierung oder Skalierung von MDM aufzulisten und die bestmöglichen Lösungen und Vorgehensweisen vorzuschlagen, die Unternehmen in Betracht ziehen können, um die Probleme zu beheben.
Nachfolgend finden Sie die wichtigsten technischen Herausforderungen, denen sich Unternehmen mit ihren bestehenden Stammdaten gegenübersehen können:
Technische Herausforderungen
Aufgrund der schieren Menge an Daten, die große Unternehmen täglich generieren, können die Datensätze im ERP-Master enorm anwachsen, was zu mehreren Herausforderungen führt, die größtenteils technischer Natur sind
1. Ressourcenintensive Daten-Normalisierung
Unternehmen, die schlechte Datenqualität korrigieren möchten, stellen oft fest, dass keine einzige Logik komplexe Stammdaten standardisieren kann - insbesondere bei Materialien und MRO-Teilen mit einzigartigen, eigenschaftsreichen Datenblättern.
Ohne eine klare Governance sind Datenprobleme sehr unterschiedlich und können mit herkömmlichen Regeln allein nicht in großem Umfang gelöst werden. Daher verlassen sich Unternehmen in hohem Maße auf die manuelle, von Menschen durchgeführte Normalisierung. Branchenspezifische Nuancen erschweren dies zusätzlich und erfordern maßgeschneiderte Verarbeitungsansätze.
Aus diesem Grund sind MDM-Firmen oft auf große Teams von manuellen Analysten angewiesen, die in der Regel in Niedrigkostenregionen angesiedelt sind, um Daten effektiv zu verwalten und zu standardisieren.
Unter die span von fünf Jahre, die Verwendung von Künstlicher Intelligenz in Geschäftsprozessen hat grundlegend geändert Stammdatenverwaltung. Ja, es gibt mehrere Probleme wie Halluzinationen und die natürlichen Herausforderungen des Trainings eines KI-Modells auf verschiedenen Lieferanten-, Teile- und Produktdaten über mehrere Branchen hinweg, aber das ändert sich schnell.
Diese Veränderungen vollziehen sich so schnell, dass wir bei Verdantis innerhalb eines kurzen Zeitraums von 1 Jahr unsere Stammdatenbereinigung von menschengesteuerten auf KI-gesteuerte und menschengestützte Prozesse umgestellt haben.
Das bedeutet, dass das Modell nicht nur dafür sorgt, dass die Datennormalisierung viel effizienter ist, sondern dass es sich auch ständig selbst darin schult, wie die einzelnen Stammdatensätze richtig zu verwalten sind.
In jedem Fall gibt es einige ressourcenintensive Herausforderungen bei der Datennormalisierung, die den meisten ERPs eigen sind
1. Identifikation duplizieren - Identifizierung von L1-Duplikaten im Lieferanten-, Kunden- und MRO-Stamm anhand von Eigenschaften wie Herstellerteilenummer, Lieferanten-TIN (Steueridentifikationsnummer) und Kunden-E-Mails. Identifizierung von L2-Duplikaten anhand eines von der KI generierten Konfidenzwerts.
2. Daten normalisieren - Strukturierung von losem Text in klare, vordefinierte Felder für standardisierte, saubere und automatisierungsfähige Daten. Zum Beispiel: Normalisierung von Firmennamen oder Website-Adressen in ein endgültiges Standardformat, Normalisierung der Maßeinheiten für Ersatzteile in eine globale Maßeinheit.
3. Attribute extrahieren - Extrahieren von Schlüsselinformationen aus einem bestimmten Stammsatz. Zum Beispiel - Extrahieren der Stadt des Lieferanten aus der Adresse, Extrahieren von Teilespezifikationen aus der Produktbeschreibung usw.
Beispiel: Normalisierung von MRO-Ersatzteildaten in einem globalen Fertigungsunternehmen
Ein globales Produktionsunternehmen, das in Nordamerika, Europa und Asien tätig ist, unterhält über 300.000 Materialstammsätzeeinschließlich MRO-Ersatzteilen, die von Tausenden von Lieferanten bezogen werden. Im Laufe der Jahre wurden diese Datensätze von verschiedenen Teams in verschiedenen Regionen eingegeben, wobei jedes Team seine eigenen Namenskonventionen, Maßeinheiten (z.B. "mm" vs. "Zoll") und Sprachen verwendete. Ein einzelnes Teil wie ein Hydraulikventil könnte als aufgeführt werden:
HYD. VLV 2IN STAHL
Ventil, hydraulisch, 2"
2-Zoll-Hydraulikventil, SS
Da es kein Standardformat oder eine Taxonomie gab, hatte das Unternehmen Schwierigkeiten, Duplikate zu identifizieren, was zu Überbevorratung, unkonventionelle Ausgaben, und Wartungsverzögerungen.
2. Getrennte Systeme
Viele gehen davon aus, dass Unternehmen in der Regel nur mit einem ERP-System arbeiten, so dass eine Integration mit diesem System eine vollständige Harmonie der Abläufe gewährleistet.
Dies ist jedoch kaum der Fall. Viele Unternehmen verwenden mehrere ERP-Quellsysteme, insbesondere in verschiedenen Regionen, da jedes von ihnen je nach Standort, Sprache und systemischen Anforderungen unterschiedliche Vorteile bietet.
Außerdem ist es nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen sowohl ältere als auch neuere Systeme desselben ERP- oder EAM-Systems unterstützen, was das Problem noch vergrößert.
Da die Stammdaten in jedem dieser Quellsysteme unterschiedlich konfiguriert sein können, besteht die einzige logische Lösung in solchen Fällen darin, alle Datenbanken in eine zentrale Master Data Management Software zu integrieren.
Beispiel: Ein globales Unternehmen könnte SAP in Europa, Oracle in den USA und ein selbst entwickeltes Tool in Asien einsetzen. Ohne eine einheitliche Stammdatenverwaltung könnte dasselbe Material dreimal mit geringfügigen Abweichungen aufgeführt werden, was zu ungenauen Lagerbeständen, Auftragsverzögerungen und Fehlern in der Finanzberichterstattung führt.
3. Datenverwaltung & Sensibilität
1. GDPR-konform - Die Verwaltung von Stammdaten, insbesondere von kunden- und potenzialspezifischen Daten, kann angesichts regionaler und nationaler Gesetze wie CAN SPAM und GDPR schwierig sein.
2. Datengesetze - Wichtige Datensätze, insbesondere in einigen anlagenintensiven Branchen, werden durch separate unternehmensspezifische Richtlinien geregelt, um den Diebstahl von Eigentum zu verhindern.
3. Sensible Daten - Stammdatensätze für einige Branchen und Unternehmen sind besonders sensibel, wie z.B. Verteidigung, staatliche Organisationen usw., was die Datenverwaltung
Die Dinge werden noch komplizierter, wenn Informationen von mehreren Nicht-ERP-Systemen, wie z.B. einer CRM-Software, einer Software von Drittanbietern zur Wartung von Anlagen, Datenplattformen usw., konsolidiert werden müssen.
Beispiel: Falscher Umgang mit sensiblen Kundendaten in einem globalen Einzelhandelsunternehmen
Ein globales Einzelhandelsunternehmen gerollt aus Kundendaten über die Regionen wobei sie betrieben aber hat nicht setzen die geeignet Zugangskontrollen in Platz zu die Daten. Für Beispiel, empfindlich Felder wie Abmeldepräferenzen und Kaufhistorie wurden alle zugänglich für mehrere Teams. Daherein europäischer Kunde, der sich unter der GDPR abgemeldet hat beendet auf Empfang a Marketing E-Mail von ihre U.S. System, die dann gestartet eine Untersuchung zur Einhaltung der Vorschriften. Die Zahlung Anbieter's Bankdaten waren aktiv in unverbundene Abteilungen. Unter andere Wörter, dort war a Fehlender rollenbasierter Zugriff und fehlendes Dateneigentum, die enthüllt Regulierung und major internes Risiko.
4. Fehlende Informationen
Aufgrund menschlicher Fehler oder nicht verfügbarer Informationen enthalten einige Stammdatensätze möglicherweise einfach keine Informationen oder Daten, die obligatorisch hätten sein sollen.
Viele andere Datensätze enthalten möglicherweise keine Informationen zu Feldern, die zwar nützlich, aber nicht obligatorisch gewesen wären.
Das bedeutet, dass die Aufzeichnungen mit den relevanten Informationen und Daten angereichert werden müssen, damit die Daten einen greifbaren Nutzen haben.
Wie die Datenstandardisierung war auch dies extrem ressourcenintensiv, führte zu Kostenüberschreitungen und war vor dem Aufkommen der Künstlichen Intelligenz nur schwer in kurzer Zeit zu lösen.
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Jetzt können KI-Modelle wie Auto Enrich AI selbstständig das offene Web, mehrere Horden von Lieferantenkatalogen und unternehmensinterne Daten durchforsten und analysieren, um einzelne Datensätze in großem Umfang anzureichern.
5. Datensilos und Probleme mit der Systemintegration
Die meisten Unternehmen wachsen organisch und sammeln verschiedene Systeme für verschiedene Funktionen an - CRM für den Vertrieb, ERP für den Betrieb, spezialisierte Tools für das Marketing und so weiter. Jedes System wird zu einem potenziellen Silo, das seine eigene Version von Kunden-, Produkt- oder Lieferanteninformationen speichert.
Die Herausforderung besteht darin, diese unterschiedlichen Systeme zu integrieren, um eine einheitliche Sicht auf die Daten zu schaffen, ohne die bestehenden Geschäftsprozesse zu stören. In einem realen Fall stellte ein Telekommunikationsunternehmen, mit dem wir zusammenarbeiteten, fest, dass dieselben Kunden in sieben verschiedenen Systemen vertreten waren, von denen jedes über widersprüchliche Kontaktinformationen und Servicedetails verfügte. Dies führte zu überflüssigen Marketingbemühungen und Verwirrung im Kundenservice.
Beispiel: Lieferantendatensilos in der Fertigung
Ein globales Fertigungsunternehmen, das in verschiedenen Regionen unterschiedliche ERP-Systeme einsetzte, hatte fragmentierte Lieferantendatensätze - dieselben Lieferanten waren mit unterschiedlichen Namen, Kontakten und Bedingungen aufgeführt. Diese fehlende Integration führte zu doppelten Zahlungen, Verzögerungen bei der Beschaffung und einem schlechten Einblick in die Leistung der Lieferanten. Das Fehlen einer einheitlichen Stammdatenansicht führte zu betrieblichen Ineffizienzen und erhöhten Kosten.
Managerielle & strategische Herausforderungen
Diese Probleme sind wohl einige der schwierigsten Probleme, die es im Bereich MDM zu lösen gilt. Sie sind hauptsächlich auf schlechte Verwaltungsprotokolle und natürliche Fehler aufgrund menschlicher Irrtümer und das Fehlen klar definierter Genehmigungsabläufe zurückzuführen.
1. Verwaltung der Daten
Unternehmen, die sich in der Wachstumsphase befinden, werden von mangelhaften Standards und Protokollen für die Datenverwaltung geplagt. Allein die Idee, ein Standardverfahren für etwas so rudimentäres wie Lieferanten- oder Zuliefererdaten einzurichten, mag wie ein fremdes und rudimentäres Konzept erscheinen.
Es ist jedoch ein kluger Schritt, der wiederholte und teure Datenkorrekturen überflüssig machen kann.
Der Prozess beginnt jedoch von oben nach unten. Eine Organisation, die sich darauf konzentriert, datengestützte Entscheidungen zu treffen, wird die Datenverwaltung von oben nach unten und in allen Bereichen vorantreiben; eine Organisation, die dies lediglich als einen Punkt auf der Checkliste betrachtet, wird sich sehr viel eher inmitten von ein ERP-Desaster aufgrund von Problemen bei der Datenverwaltung.
Einmal definiert, können technologiebasierte Lösungen die Datenverwaltung durchsetzen, indem sie Daten in den erforderlichen Feldern vorschreiben, diese validieren und Formate konvertieren. und Maßeinheiten in standardisierte Datensätze.
1. Inkonsistente Taxonomien
2. Widersprüchliche Datenblätter
3. Unklare U-O-Ms
2. Komplikationen bei Governance und Eigentumsverhältnissen
Wem gehören die Kundendaten - dem Marketing, dem Vertrieb oder dem Kundendienst? Wer entscheidet, wie die Produktinformationen strukturiert werden sollen - das Merchandising oder das Supply Chain Team?
Die Herausforderung besteht darin, einen klaren Rahmen für die Datenverwaltung zu schaffen, der die Verantwortung für die Datenqualität festlegt und die Verantwortlichkeit dafür schafft. Ohne diese Klarheit scheitern Datenmanagement-Initiativen oft, weil sich kein einzelnes Team für die Sicherstellung der Datengenauigkeit und -vollständigkeit verantwortlich fühlt.
3. Buy-In des Geschäftsteams
Es fällt Journalisten, Anbietern und Softwarefirmen leicht zu behaupten, dass "Daten das neue Öl" sind. Die Realität sieht jedoch so aus, dass die meisten Unternehmensteams Schwierigkeiten haben, den Wert umfangreicher, relevanter und vollständiger Daten aus erster Hand zu erkennen.
Die Vorteile klarer, verlässlicher und konsistenter Daten sind zwar bekannt, aber die Unternehmensteams sind im Allgemeinen nicht in der Lage, den Wert aus der Vogelperspektive zu erkennen.
Stammdaten, insbesondere in anlagenintensiven Branchen, sind in der Regel in allen Unternehmensfunktionen zu finden und betreffen die Teams für Wartung, Beschaffung, Produktion, Lieferkette, Produkte, Vertrieb und Nachfragemanagement.
Dass jeder von ihnen eine scheinbar überflüssige und sich wiederholende Aufgabe hochlädt, aktualisiert und dafür verantwortlich ist, scheint eine große Aufgabe zu sein. Die Einstellung separater Mitarbeiter für diese Aufgabe ist eine weitere Investition, die den Zorn der Finanz- und HR-Teams auf sich zieht.
Mit der zunehmenden Demokratisierung der Technologie erkennen die Unternehmen jedoch zunehmend den Wert des Aufbaus zuverlässiger Datensätze, die zur Verbesserung konkreter Ergebnisse eingesetzt werden können. Unternehmen können proaktiv Demos, Diskussionen, Workshops und Erfolgsgeschichten einplanen, die den Wert der Investition in eine datenorientierte Kultur deutlich machen.
Leider ist dies eine der Herausforderungen, die die Zustimmung von Führungskräften und Managern erfordert, und keine Technologie oder softwarebasierte Lösung kann dies beschleunigen oder lösen.
1. Angleichung zwischen Business- und IT-Teams
2. Zeitpläne für den Einsatz
3. Widerstandsfähig gegen Veränderungen
4. Genehmigungen & Überprüfungen
Genehmigungsprozesse und Überprüfungen sind für die Aufrechterhaltung der Stammdatenqualität unerlässlich, aber sie führen häufig zu operativen und strategischen Engpässen. Verzögerungen entstehen durch unklare Rollen, mangelnde Dringlichkeit und unklare Zuständigkeiten - vor allem, wenn kritische Aktualisierungen wie neue Lieferanteneinträge oder die Erstellung von Artikeln erforderlich sind.
Ohne ein einheitliches Rahmenwerk werden Genehmigungen und Validierungen von verschiedenen Geschäftseinheiten unterschiedlich gehandhabt, was zu einer uneinheitlichen Datenqualität führt und die Unternehmensführung schwächt. Darüber hinaus erhöht das Fehlen von Prüfpfaden, Dokumentation und Rollenklarheit die Compliance-Risiken und verringert die Transparenz darüber, wer Änderungen genehmigt hat und warum.
Um diese Probleme zu überwinden, müssen Unternehmen standardisierte, automatisierte Arbeitsabläufe einführen, die Geschäftsregeln durchsetzen und die Verantwortlichkeit sicherstellen. Wenn die Stammdatenverwaltung in ein zentralisiertes System integriert ist, entstehen nachvollziehbare Prozesse mit konsistenten, zeitnahen Überprüfungen und Genehmigungen in allen Abteilungen.
Solche Lösungen rationalisieren nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern verbessern auch die Datengenauigkeit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Speziell entwickelte Software-Tools für die Stammdatenverwaltung unterstützen dies, indem sie eine strukturierte Verwaltung, Nachvollziehbarkeit und Transparenz fördern - entscheidend für die Erzielung qualitativ hochwertiger, zuverlässiger Daten in großem Umfang.
5. Effektivität von domänenübergreifenden Stammdaten
Wie bereits erwähnt, helfen zentral verwaltete Stammdaten bei der Optimierung von Prozessen und der Effektivität von Teams, und der Wert, den sie selbst in Silos haben, ist unbestritten.
Um jedoch einen echten, greifbaren Wert durch saubere Stammdaten zu schaffen, liegt die Effektivität in der Zusammenführung der verfügbaren Informationen über mehrere Stammdatendisziplinen hinweg.
Leider sind nur sehr wenige Unternehmen in der Lage, Stammdaten in allen Geschäftsbereichen sinnvoll zu nutzen, während die meisten diese Praktiken nur in einigen ausgewählten Bereichen wie Beschaffung, Lieferkette oder Lieferantenstamm anwenden.
Dies sind einige der wichtigsten und bekanntesten Schwierigkeiten beim Stammdatenmanagement. Nachfolgend finden Sie eine umfassendere Liste der Herausforderungen, mit denen Unternehmen im Allgemeinen konfrontiert sind.
Wie Sie diese Herausforderungen überwinden
Klein anfangen und strategisch skalieren
Anstatt eine unternehmensweite MDM-Implementierung auf einmal zu versuchen, sollten Sie überlegen:
- Beginnend mit einer kritischen Datendomäne (wie Kunden- oder Produktdaten)
- Fokussierung auf wichtige Geschäftsprozesse
- Wert nachweisen, bevor Sie expandieren
Investieren Sie in Datenqualitäts-Tools und -Prozesse
Moderne Datenverwaltungsplattformen bieten leistungsstarke Funktionen für:
Automatisierte Deduplizierung
Standardisierung von Formaten und Werten
Datenanreicherung aus vertrauenswürdigen Quellen
Laufende Überwachung der Datenqualität
Klare Governance-Strukturen einrichten
Effektives MDM erfordert:
- Definierte Rollen und Verantwortlichkeiten für das Dateneigentum
- Klare Verfahren für Datenänderungen und -aktualisierungen
- Regelmäßige Überprüfung der Datenqualität
- Funktionsübergreifende Data Governance-Ausschüsse
Balance zwischen Technologie und Prozessverbesserungen
Denken Sie daran, dass MDM nicht nur eine technologische Herausforderung ist:
- Technologie ermöglicht bessere Datenverwaltung
- Aber Prozesse und Menschen bestimmen den Erfolg
- Schulung und Change Management sind wesentliche Komponenten
MDM mit Geschäftsergebnissen verknüpfen
Die erfolgreichsten MDM-Initiativen sind direkt mit den Unternehmenszielen verbunden:
- Verbesserte Kundenerfahrung
- Effektiveres Marketing
- Verbesserte operative Effizienz
- Bessere Einhaltung von Vorschriften
- Genauere Berichte und Analysen
Schlussfolgerung: Der Weg nach vorn
Herausforderungen beim Stammdatenmanagement kann sein kompliziert. Das sagte, sie sind nicht unmöglich zu überwinden. Wenn Ihr Organisation nimmt a strategisch Anfahrt zu MDM (Governance, Technologie und Fokus auf Geschäftsergebnisse), dann Sie kann konvertieren Daten aus einer Belastung in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.
MDM ist ein Muss für jedes Unternehmen, das mit Daten arbeitet. Und das trotz der allgemeinen Herausforderungen der Stammdatenverwaltung. Wenn Sie jedoch wusste was Herausforderungen Sie könnten mit in den Implementierungsprozess, Sie sein würde fähig zu identifizieren und verhindern diese Ausgaben bevor sie drehen in Probleme.
In einem Umwelt dass hört Daten verwiesen zu als ‘das neue Öl‘, MDM wird sein die Raffinerie Drehen die roh Daten in wertvolle Geschäfte Informationen. Von Lernen über, und Die Bekämpfung von die unter Herausforderungen, Organisationen wird schnitzen aus a löschen Pfad also sie kann maximieren die Wert ihrer Daten zu machen besser, sicherere Entscheidungen.
Die oft–schwierig Reise in Richtung effektive Stammdatenverwaltung ist a lohnenswert Bestreben für Organisationen, die überwinden ihre Herausforderungen und realisieren Übersichtlicher Daten, schlanker Operationen, und größer Adhärenz zu Initiativen zur digitalen Transformation.
Herausforderungen beim Stammdatenmanagement kann sein kompliziert. Das sagte, sie sind nicht unmöglich zu überwinden. Wenn Ihr Organisation nimmt a strategisch Anfahrt zu MDM (Governance, Technologie und Fokus auf Geschäftsergebnisse), dann Sie kann konvertieren Daten aus einer Belastung in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.
MDM ist ein Muss für jedes Unternehmen, das mit Daten arbeitet. Und das trotz der allgemeinen Herausforderungen der Stammdatenverwaltung. Wenn Sie jedoch wusste was Herausforderungen Sie könnten mit in den Implementierungsprozess, Sie sein würde fähig zu identifizieren und verhindern diese Ausgaben bevor sie drehen in Probleme.
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