Moderne Stammdatensoftware (MDS) ist weit über ihre traditionelle Rolle der Speicherung und Standardisierung von Daten hinausgewachsen.
Die heutigen Plattformen bilden das Herzstück digitaler Abläufe und vereinen Cloud-native Architekturen, Echtzeitverarbeitung und KI-gesteuerte Intelligenz, um vertrauenswürdige, kontextbezogene Daten im gesamten Unternehmen bereitzustellen. A Eine Liste von Anbietern verschiedener MDM-Softwarelösungen finden Sie hier.
Dieser Artikel befasst sich mit den wesentlichen, hochwirksamen Funktionen, die MDS der nächsten Generation ausmachen.
Vereinheitlichte Datenmodellierung und Hierarchieverwaltung
Mit modernen MDS können Unternehmen all ihre Dateneinheiten, Kunden, Produkte, Lieferanten, Geräte und die Beziehungen zwischen ihnen definieren und so die Grundlage für effektives ERP-Stammdatenmanagement.
Sie können komplexe Hierarchien erstellen, z. B. Eltern-Kind-Beziehungen, Asset-Bäume oder mehrstufige Lieferkettenverbindungen.
Ein Fertigungsunternehmen kann zum Beispiel jede Maschine mit ihren Komponenten, den Lieferanten dieser Komponenten und den dazugehörigen Wartungsplänen abbilden.
Datenmodellierungstools enthalten oft eine visuelle Schnittstelle zum Aufbau dieser Beziehungen. Benutzer können Entitäten per Drag & Drop verschieben, sie miteinander verbinden und Regeln für die Konsistenz definieren.
Das System setzt diese Regeln automatisch durch, wenn neue Daten hinzugefügt oder aktualisiert werden.
Diese Funktionalität wird in der Regel als dedizierter Dienst innerhalb der MDS-Plattform ausgeführt, der häufig eine Graphdatenbank oder eine Beziehungs-Engine nutzt. In Cloud-basierten Systemen arbeitet der Modellierungsdienst unabhängig, so dass er für große Datenmengen skaliert werden kann, ohne andere Prozesse zu verlangsamen.
Einheitliche Datenmodelle verringern Verwirrung, verhindern Fehler und bieten den Teams eine einzige Quelle der Wahrheit. Wenn zum Beispiel ein Lieferant seine Adresse ändert, aktualisiert das System automatisch alle zugehörigen Produktdaten und Wartungspläne.
Dadurch werden verpasste Lieferungen, falsche Rechnungen und betriebliche Verzögerungen vermieden. Unternehmen berichten von bis zu 25% schnelleren Problemlösungen und weniger Datenkonflikten nach der Implementierung einer robusten Modellierung.
Überwachung der Datenqualität
Kontinuierliche Datenqualität stellt sicher, dass die Informationen korrekt, vollständig und konsistent bleiben. Moderne MDS-Systeme führen ein Datenprofiling in Echtzeit durch und prüfen eingehende Daten auf Fehler wie fehlende Felder, falsche Formate oder Duplikate.
Wenn ein Problem gefunden wird, beheben automatisierte Workflows das Problem oder leiten es an einen Datenverwalter zur manuellen Überprüfung weiter.
Wenn Sie beispielsweise eine neue Charge von Produktdatensätzen importieren, standardisiert das System automatisch die Einheiten, korrigiert inkonsistente Schreibweisen und kennzeichnet Einträge, bei denen wichtige Identifikatoren wie Teilenummern fehlen.
Datenqualitätsprozesse sind in der Regel in einen separaten, hochleistungsfähigen Microservice innerhalb des MDS eingebettet. Dieser Dienst überwacht kontinuierlich Daten in mehreren Systemen - ERP, CRM, PLM - ohne die Transaktionsleistung zu beeinträchtigen.
Laut einer Umfrage von McKinsey,
82% der Befragten verbrachten einen oder mehrere Tage pro Woche damit, Probleme mit der Stammdatenqualität zu lösen, was die Bedeutung von MDM bei der Lösung von Datenkonflikten unterstreicht.
Hochwertige Daten reduzieren kostspielige Fehler. Die Vermeidung von doppelten Lieferanteneinträgen verhindert zum Beispiel doppelte Bestellungen. Ein Chemiehersteller berichtete, dass er jährlich $150.000 einsparen konnte, indem er wiederkehrende Doppelbestellungen und Nacharbeit durch automatisierte Datenqualitätsprüfungen eliminierte.
Erweiterte Datenverwaltung
Moderne MDS-Plattformen umfassen dynamische automatisierte Stammdaten-Governance-Workflows, die Geschäftsregeln automatisch durchsetzen.
Wenn beispielsweise ein neuer Lieferantendatensatz hinzugefügt wird, kann das System diesen zur Genehmigung weiterleiten, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften prüfen, Verträge validieren und sicherstellen, dass alle Pflichtfelder ausgefüllt sind.
Administratoren können rollenbasierte Regeln definieren. Beschaffungsteams dürfen nur bestimmte Felder bearbeiten, während die Finanzabteilung Preise und Zahlungsbedingungen sieht.
Richtlinien wie obligatorische Metadaten, Genehmigungshierarchien und Validierungsschwellen werden konsistent auf alle Datenbereiche angewendet.
Governance-Engines befinden sich in der Regel im zentralen Workflow-Modul der Plattform, mit einem Dashboard zur Überwachung ausstehender Genehmigungen, Ausnahmen und Compliance-Kennzahlen. Warnungen und Berichte können in Echtzeit an die zuständigen Benutzer weitergeleitet werden.
Dieser Artikel listet mehrere Anbieter, die Softwaredienste für die Verwaltung von Stammdaten anbieten, sowie die wichtigsten Merkmale ihrer Angebote.
Die Automatisierung reduziert die manuelle Überwachung, stärkt die Verantwortlichkeit und gewährleistet die Einhaltung der Vorschriften. In der Praxis sehen Unternehmen, die automatisierte Governance einsetzen, 50% weniger Fehler in der regulatorischen Berichterstattung und eine schnellere Einbindung neuer Lieferanten oder Produkte.
Dieses Demo-Video zeigt Ihnen, wie Verdantis' Integrity die automatisierte Data Governance unterstützt
Daten-Integration
Moderne Unternehmen verwenden mehrere Systeme: ERP, CRM, IoT-Sensoren, Fertigungssteuerungssysteme und mehr. MDS integriert Daten zwischen diesen Systemen über APIs, Microservices und ereignisgesteuerte Pipelines.
So wird beispielsweise ein neues Produkt, das in einem ERP-System hinzugefügt wird, automatisch mit dem MDS synchronisiert und an das CRM, das Beschaffungssystem und den Wartungsplan weitergegeben.
Das System unterstützt die bidirektionale Synchronisierung und stellt sicher, dass Änderungen in jedem System in allen relevanten Datensätzen berücksichtigt werden. Durch die Integration in Echtzeit werden Konflikte vermieden, Latenzzeiten verringert und Geschäftsanwender können sich jederzeit auf aktuelle Informationen verlassen.
Laut einer Untersuchung von Integrieren.io,
Die leistungsstärksten Unternehmen erzielen durch fortschrittliche Datenintegration eine Investitionsrendite von 354% mit Vorteilen in Höhe von $19,45 Millionen
Die nahtlose Integration gewährleistet, dass Entscheidungen auf der Grundlage präziser Daten getroffen werden. So können sich beispielsweise Wartungsteams auf die aktuelle Verfügbarkeit von Teilen verlassen und Ausfallzeiten verhindern.
Data Stewardship und Zugriffskontrolle
Contextual Stewardship ermöglicht es Geschäftsanwendern, Daten in ihrem betrieblichen Kontext über intuitive, rollenspezifische Schnittstellen zu verwalten.
MDS-Plattformen bieten Dashboards und Portale, die für Datenverwalter, Manager und Analysten maßgeschneidert sind. Workflows zur Validierung, Genehmigung und Korrektur sind in diese Portale integriert.
Tools für die Zusammenarbeit ermöglichen es mehreren Beteiligten, Datenprobleme gleichzeitig zu lösen, mit Kommentaren, Warnungen und Aufgabenzuweisungen.
In einer großen Einzelhandelskette können Category Manager beispielsweise Produktaktualisierungen direkt im Portal genehmigen und so Verzögerungen durch zentralisierte IT-Engpässe vermeiden.
Die rollenbasierte Kontrolle stellt sicher, dass nur autorisierte Benutzer bestimmte Stammdatenfelder anzeigen oder ändern können, um sensible Geschäftsinformationen zu schützen.
Die rollenbasierte und attributbasierte Zugriffskontrolle schränkt Aktionen auf der Grundlage von Benutzerprofilen, Abteilungen oder Datenklassifizierungen ein.
Sicherheitsrichtlinien können an Compliance-Vorschriften, geografische Beschränkungen oder interne Risikoschwellenwerte angepasst werden. Überwachung und Warnmeldungen in Echtzeit verfolgen unbefugte Versuche oder Richtlinienverstöße.
Prüfbarkeit und Versionierung
Revisionsfähigkeit und Versionierung ermöglichen es Unternehmen, eine vollständige Historie der Stammdatenänderungen zu führen.
Jede Hinzufügung, Aktualisierung oder Löschung wird nachverfolgt, so dass jeder Datenzustand überprüft oder wiederhergestellt werden kann. Die Versionskontrolle zeichnet diskrete Schnappschüsse der Daten auf, während die Zeitreisefunktion es den Teams ermöglicht, zu einem früheren Zustand zurückzukehren, um diesen zu analysieren, zu korrigieren oder die Compliance zu erfüllen.
Änderungsprotokollierung: Jede Änderung wird automatisch mit Metadaten protokolliert, z. B. wer die Änderung vorgenommen hat, wann sie stattgefunden hat und wie die vorherigen Werte waren.
Versionierung: Datenobjekte werden als sequenzielle Versionen gespeichert. Dies ermöglicht den Vergleich zwischen verschiedenen Zuständen und hilft zu erkennen, wann und wo Inkonsistenzen aufgetreten sind.
Zeitreise: Teams können historische Schnappschüsse von Daten abfragen und sie in einem früheren Zustand wiederherstellen, ohne dass dies Auswirkungen auf den aktuellen Betrieb hat. Dies kann auf einzelne Datensätze, Gruppen von Datensätzen oder sogar ganze Datensätze angewendet werden.
Analytische Integration: Historische Daten können auch für Trendanalysen, Ursachenforschung oder prädiktive Modellierung verwendet werden und bieten so Einblicke, die über die operative Korrektur hinausgehen.
KI in der Stammdaten-Software der nächsten Generation
Künstliche Intelligenz verwandelt MDS von einem regelbasierten System in eine proaktive, intelligente Plattform. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören:
Automatischer Abgleich und Zusammenführung von Datensätzen
KI-Algorithmen analysieren mehrere Attribute auf der Grundlage von Namen, Adressen, Teilenummern und Lieferantencodes, um Duplikate zu identifizieren, selbst wenn die Daten unvollständig oder unterschiedlich formatiert sind. Das System führt die Datensätze dann entweder automatisch zusammen oder kennzeichnet sie zur Überprüfung.
Dies läuft in der Regel auf einem speziellen KI/ML-Microservice, der unabhängig skaliert werden kann, um große Datensätze zu verarbeiten.
Laut Ardem,
Unternehmen, die KI-Automatisierung, einschließlich Datendeduplizierung, einsetzen, haben eine Reduzierung der Betriebskosten um 20-30% und eine Verbesserung der Effizienz um 40% gemeldet.
Hier sehen Sie ein Video, in dem die verschiedenen KI-Agenten von Verdantis vorgestellt werden, die für verschiedene Anwendungen wie Datendeduplizierung, Standardisierung und Normalisierung entwickelt wurden.
Prädiktive Datenqualitätskontrollen
Modelle für maschinelles Lernen verfolgen historische Trends, um zu erkennen, wo Fehler oder fehlende Daten auftreten könnten.
Wenn z.B. bestimmte Lieferanten häufig unvollständige Produktdaten liefern, markiert das System zukünftige Einträge zur Überprüfung vor der Integration.
Laut einer Studie, die von IAEME,
Finanzinstitute, die KI-gestütztes Datenqualitätsmanagement einsetzen, berichteten, dass der Aufwand für die manuelle Datenbereinigung um 77% gesunken ist, was zu einer verbesserten Datengenauigkeit und -vollständigkeit geführt hat.
Automatisiertes Taggen und Auffinden von Metadaten
KI scannt Datensätze, um Metadaten automatisch zuzuweisen und Beziehungen zwischen Datensätzen zu entdecken.
Es kann zum Beispiel erkennen, dass eine Komponente, die in mehreren Maschinen verwendet wird, bei der Wartungsplanung als kritisch gekennzeichnet werden sollte.
Intelligente Datenanreicherung
KI reichert interne Datensätze und fehlende Datensätze mit vertrauenswürdigen externen, ersten und dritten Quellen an. So können beispielsweise aktualisierte Lieferantenadressen, Zertifizierungen oder Produktspezifikationen aus öffentlichen oder lizenzierten Datensätzen hinzugefügt werden.
Einer Studie zufolge, die von SuperAGI,
Unternehmen, die KI-gestützte Lösungen zur Datenanreicherung einsetzen, haben eine Verbesserung der Datengenauigkeit um bis zu 40% gemeldet.
Dieses Video zeigt Ihnen, wie unser KI-Agent AutoEnrich Daten aus verschiedenen Quellen automatisch anreichert
Fazit
Moderne MDS bietet funktionale Tiefe in den Bereichen Modellierung, Qualität, Governance, Integration, KI, Stewardship und Sicherheit.
Wenn diese Funktionen effektiv implementiert werden, gewährleisten sie genaue, verwertbare und konforme Daten. Unternehmen, die diese Funktionen nutzen, profitieren von weniger Fehlern, schnelleren Entscheidungen und einer zukunftssicheren Grundlage für digitale Abläufe.
