{"id":23285,"date":"2024-11-06T16:48:18","date_gmt":"2024-11-06T11:18:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=23285"},"modified":"2026-01-12T16:31:39","modified_gmt":"2026-01-12T11:01:39","slug":"stammdaten-governance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/stammdaten-governance\/","title":{"rendered":"Was ist Master Data Governance und wie wird sie umgesetzt?"},"content":{"rendered":"
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Schnelle \u00dcbersicht<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Das Konzept der Data Governance entstand in den fr\u00fchen 2000er Jahren w\u00e4hrend der Dot-Com-\u00c4ra. Urspr\u00fcnglich war es weitgehend auf IT-Teams beschr\u00e4nkt 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.<\/p>

In den letzten Jahren haben jedoch zwei wichtige Ver\u00e4nderungen in der Technologie- und Unternehmenslandschaft dazu gef\u00fchrt, dass Master Data Governance zu einem Schl\u00fcsselkonzept geworden ist, das mehr oder weniger das gleiche Ziel verfolgt, aber in seinem Umfang viel breiter angelegt ist.\u00a0<\/span>Die beiden wichtigsten \u00c4nderungen waren;<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tEinf\u00fchrung von Big Data\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Unternehmen begannen rasch, auf ERP-Systeme umzusteigen und sich auf gro\u00dfe Datenbanken zu verlassen, die wichtige Informationen erfassten und Gesch\u00e4ftsentscheidungen sowohl auf Mikro- als auch auf Makroebene vorantrieben. So st\u00fctzen sich heute die meisten Gesch\u00e4ftsentscheidungen in den Bereichen Beschaffung, Personalbeschaffung, Lieferantenanbindung und Lieferantenbeziehungen auf Analysen und Daten, die von den ERP-Systemen interpretiert werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tOperative Skala\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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In den 1900er Jahren h\u00e4tten nur sehr wenige Fachleute erwartet, dass ein einziges Unternehmen f\u00fcr eine Produktion in so gro\u00dfem Umfang verantwortlich sein w\u00fcrde. Heute ist es durchaus \u00fcblich, dass Unternehmen mehrere gro\u00dfe Produktionsanlagen betreiben, die f\u00fcr die Herstellung von Fertigprodukten in Milliardenh\u00f6he verantwortlich sind oder Projekte betreuen, deren Umfang sich leicht auf mehrere Milliarden Dollar bel\u00e4uft. Kurz gesagt, die Konsolidierung der Gesch\u00e4ftsaktivit\u00e4ten und der zunehmende Umfang der Operationen haben den Unternehmen keine andere Wahl gelassen, als datengest\u00fctzte Entscheidungen zu treffen, indem sie sich auf Softwarel\u00f6sungen und ERP-Systeme verlassen, um den Betrieb zu erleichtern.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Stammdatenverwaltung (Grundlagen)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Aufgrund unvermeidlicher menschlicher Fehler kann dieses Vertrauen in ERP-Systeme, Unternehmensdaten und Technologie f\u00fcr Unternehmen ein zweischneidiges Schwert sein.<\/p>

Im Laufe der Zeit k\u00f6nnen schlechte Praktiken beim Hochladen, Pflegen und Entfernen der Daten zu \"Junk\"-Daten im ERP f\u00fchren, die Gesch\u00e4ftsprozesse lahmlegen und zu Produktionsausf\u00e4llen, hohen Lagerhaltungskosten, schlechten Lieferantenbeziehungen und einem v\u00f6lligen Fehlen von Einblicken in das Kundenverhalten f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>

Dieser Trend hat die Notwendigkeit eines \"Master Data Governance\"-Systems unterstrichen, das ein wichtiger Bestandteil des Stammdatenmanagements und m\u00f6glicherweise der gr\u00f6\u00dfte Hebel ist, den Unternehmen einsetzen k\u00f6nnen, um sicherzustellen, dass ihre Stammdatensysteme genau, zuverl\u00e4ssig und aktuell sind.<\/span><\/p>

Ein Stammdatensatz ist ein zentraler, ma\u00dfgeblicher Satz von Informationen \u00fcber eine wichtige Entit\u00e4t in einem Unternehmen, z. B. einen Kunden, ein Produkt, einen Lieferanten oder einen Mitarbeiter.<\/p>

Sie werden in verschiedenen Systemen und Prozessen verwendet, um Konsistenz und Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten. Stammdaten umfassen in der Regel wichtige Details wie Namen, Adressen, IDs und andere Schl\u00fcsselattribute, die im Laufe der Zeit relativ stabil bleiben und im gesamten Unternehmen verwendet werden.<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Master Data Governance (MDG) fungiert als strukturierte Kontrollebene f\u00fcr Unternehmensstammdaten und sorgt f\u00fcr Datenintegrit\u00e4t, Standardisierung und Compliance in Bereichen wie Material, Kunde, Lieferant und Finanzen.<\/p>

Es stellt sicher, dass die Erstellung, Aktualisierung und Deaktivierung von Stammdaten auf kontrollierte und \u00fcberpr\u00fcfbare Weise erfolgt, wodurch die mit inkonsistenten oder ungenauen Daten verbundenen Risiken verringert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dom\u00e4nenspezifische Modelle<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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MDG st\u00fctzt sich auf dom\u00e4nenspezifische Datenmodelle, die definieren:<\/p>