Elke inkoopbeslissing, elk onderhoudsplan, elk leverancierscontract en elk financieel verslag is afhankelijk van consistente gegevens in alle systemen; die consistentie is echter zelden gewaarborgd.
Dezelfde leverancier kan onder meerdere namen voorkomen, en hetzelfde reserveonderdeel kan in verschillende uitvoeringen bestaan. Volgens Onderzoek van Gartner, bedrijven lopen jaarlijks $12,9 miljoen verlies als gevolg van slechte gegevenskwaliteit.
Oracle Master Data Management lost dit probleem op door één consistent record aan te maken voor belangrijke bedrijfsentiteiten zoals klanten, materialen, leveranciers en bedrijfsmiddelen. De gegevens worden zonder duplicatie samengevoegd, zodat elk systeem uitgaat van dezelfde versie van de waarheid.
Oracle MDM slaat gegevens goed op en beheert deze, maar corrigeert gegevens van slechte kwaliteit niet automatisch op grote schaal. Wanneer het systeem met inconsistente gegevens werkt, wordt dit in elk daaropvolgend proces nog versterkt. Masterdata zijn niet langer alleen een zaak van de back-end; leidinggevenden beseffen dat deze gegevens rechtstreeks bepalen hoe goed het bedrijf functioneert.
In dit artikel wordt uitgelegd wat Oracle MDM is, hoe het functioneert binnen bedrijfsecosystemen en waarom schone, betrouwbare stamgegevens van fundamenteel belang zijn voor de bedrijfsprestaties.
Wat is Oracle Master Data Management?
Oracle Masterdatabeheer (MDM) is een reeks applicaties en processen voor het aanmaken, beheren en onderhouden van consistente stamgegevens in bedrijfsbrede systemen zoals ERP-, SCM-, EAM- en inkoopsystemen. Stamgegevens zijn de gegevens die betrekking hebben op kernentiteiten van het bedrijf, zoals klanten, leveranciers, artikelen en bedrijfsmiddelen.
In plaats van dat elk bedrijfssysteem zijn eigen versie van een leverancier of product bijhoudt, zorgt Oracle MDM ervoor dat alle systemen naar hetzelfde gestandaardiseerde record verwijzen. Dit vermindert dubbel werk, verbetert de consistentie en ondersteunt betrouwbare besluitvorming.
Aangezien transacties, rapportages en operationele processen afhankelijk zijn van consistente invoergegevens, fungeert MDM als een centrale laag om de gegevens die tussen deze systemen stromen op elkaar af te stemmen. Oracle MDM bestrijkt in de eerste plaats deze gegevensdomeinen.
- Klantenstamgegevens voor verkoop- en serviceprocessen
- Leveranciersstamgegevens voor inkoop en leveranciersbeheer
- Artikel- of productstamgegevens voor voorraadbeheer en supply chain-activiteiten
- Stamgegevens van bedrijfsmiddelen voor onderhoud en levenscyclusbeheer
Oracle MDM bestaat uit een combinatie van functionaliteiten die via verschillende componenten worden aangeboden, zoals Oracle Enterprise Data Management (voor governance en wijzigingsbeheer) en Oracle Enterprise Data Quality (voor het profileren, standaardiseren, matchen en ontdubbelen van records). Domeinspecifieke stamgegevensmodellen zijn geïntegreerd in de Oracle ERP-, SCM- en EAM-toepassingen.
Samen zorgen deze componenten ervoor dat stamgegevens in alle systemen worden geconsolideerd, opgeschoond en gesynchroniseerd. Dit legt de basis voor gedeelde gegevens die als één enkele bron van waarheid fungeren.
Wanneer is het zinvol om in Oracle MDM te investeren?
De noodzaak van Oracle MDM wordt duidelijk wanneer problemen met gegevens de bedrijfsvoering en de besluitvorming beginnen te beïnvloeden. Meestal wijzen de volgende signalen erop dat de organisatie Oracle MDM moet implementeren:
- Een groot aantal dubbele leveranciers- of artikelrecords
- Afhankelijk zijn van spreadsheets voor het afstemmen van gegevens
- Veelvoorkomende problemen bij de inkoop als gevolg van onduidelijke of inconsistente productomschrijvingen
- Inconsistente financiële rapportages die verschillen tussen systemen laten zien
In dit stadium kan Oracle MDM nodig zijn om de consistentie te herstellen. Het biedt ondersteuning voor meerdere domeinen, schaalbare matchingmogelijkheden en een sterke integratie met ERP- en EAM-systemen.
Waarom stamgegevens belangrijker zijn dan systemen
Bedrijfsystemen zijn volledig afhankelijk van de kwaliteit van de gegevens die ze ontvangen. Inconsistente, onvolledige of dubbele gegevens worden door deze systemen niet gecorrigeerd, waardoor processen die gebruikmaken van onnauwkeurige gegevens deze fouten vergroten. Als dezelfde leverancier in verschillende formaten wordt ingevoerd, kan dit leiden tot meerdere leveranciersrapporten. Als hetzelfde artikel in verschillende plannen op verschillende manieren wordt beschreven, kan dit leiden tot dubbele voorraad.
Hoewel dit in eerste instantie misschien op losstaande fouten lijkt, kunnen ze zich al snel vermenigvuldigen op het gebied van inkoop, planning en rapportage. Volgens een McKinsey Uit het onderzoek blijkt dat 80% van de organisaties nog steeds met gescheiden gegevensbestanden werkt.
Door één consistent referentiepunt voor de belangrijkste stamgegevens te creëren, zorgt MDM ervoor dat elk systeem dezelfde definities, structuren en identificatiecodes gebruikt, waardoor afwijkingen worden verminderd en de besluitvorming wordt verbeterd.
Zonder een solide gegevensbasis kunnen bedrijfssystemen uit koers raken. Rapporten vertonen dan tegenstrijdige cijfers en prognoses worden minder nauwkeurig. Teams besteden uiteindelijk tijd aan het afstemmen van gegevens in plaats van er actie op te ondernemen. Een slechte gegevenskwaliteit leidt tot extra kosten, vertragingen en operationele inefficiëntie. Gegevens bepalen in feite of de logica van uw bedrijfssysteem tot de juiste uitkomst leidt.
Hoe Oracle MDM in het bedrijfsecosysteem past
Oracle MDM vormt de gedeelde gegevenslaag binnen het bredere Oracle-ecosysteem. Elke applicatie maakt op een andere manier gebruik van stamgegevens:
- Oracle ERP stuurt functionele financiële transacties en inkoopprocessen aan. De nauwkeurigheid van de leveranciersgegevens bepaalt hoe leveranciers worden aangemaakt en betaald. Artikelgegevens zijn van invloed op beslissingen op het gebied van inkoop, kostenberekening en boekhouding.
- Oracle Supply Chain Management ondersteunt planning en voorraadbeheer. Gegevens over productdefinities, maateenheden en classificaties hebben een directe invloed op vraagprognoses, voorraadniveaus en beslissingen over orderafhandeling.
- Oracle Procurement maakt gebruik van leveranciersstamgegevens voor inkoop en het beheer van de levenscyclus van leveranciers. De selectie van leveranciers en de uitvoering van contracten zijn afhankelijk van nauwkeurige leveranciersclassificaties en volledige kenmerken.
- Oracle Enterprise Asset Management (EAM) maakt gebruik van gegevens over bedrijfsmiddelen en reserveonderdelen om onderhoudswerkzaamheden te beheren. Nauwkeurige stamgegevens zijn van cruciaal belang voor de hiërarchie van apparatuur, de specificaties van reserveonderdelen en het bijhouden van gegevens.
Oracle Master Data Management (MDM) koppelt deze systemen in wezen aan elkaar door consistente stamgegevens bij te houden. Wijzigingen in het ene systeem worden doorgevoerd in de andere systemen via gesynchroniseerde updates en gestandaardiseerde definities.
Gevolgen van gebrekkige stamgegevens voor het bedrijf
Als uw organisatie te maken heeft met inefficiënte stamgegevens, kan dit gevolgen hebben voor al haar operationele activiteiten, waaronder inkoop, voorraadbeheer, onderhoudsprocedures en rapportage. Onderzoek van Verdantis uit onderzoek is gebleken dat uw organisatie, alleen al door dubbele aankopen als gevolg van onjuiste gegevens te voorkomen, mogelijk $37,5M – $52,5M zou kunnen besparen.
De gegevenskwaliteit heeft invloed op deze specifieke gebieden, die niet direct waarneembaar zijn:
Fouten bij de aanbesteding
Dubbele leveranciersrapporten leiden tot inconsistente leveranciersgegevens, waardoor er meerdere leveranciersrecords voor één enkele leverancier ontstaan. Dit kan het inkoopproces onoverzichtelijk maken, waardoor het risico toeneemt dat de verkeerde leveranciers worden geselecteerd en dit kan leiden tot dubbele aankopen of hogere inkoopkosten. Inkoopteams moeten extra tijd besteden aan het controleren van gegevens, terwijl ze eigenlijk beslissingen zouden moeten nemen.
Onjuistheden in de voorraad
Door inconsistente artikelbeschrijvingen en classificaties ontstaan er twee afzonderlijke voorraadeenheden voor hetzelfde product. Hetzelfde materiaal kan per locatie in verschillende uitvoeringen of onder verschillende namen voorkomen, wat leidt tot overbevoorrading van sommige artikelen en tekorten bij andere. Deze situatie zorgt voor hogere kosten voor voorraadbeheer en creëert tegelijkertijd verborgen belemmeringen voor het monitoren van voorraadniveaus.
Onvermogen om apparatuur te onderhouden en operationele stilstand
In omgevingen waar men sterk afhankelijk is van bedrijfsmiddelen, hebben operators behoefte aan nauwkeurige gegevens over reserveonderdelen, aangezien onjuiste of ontbrekende informatie over artikelen ertoe kan leiden dat ongeschikte onderdelen worden besteld of op voorraad worden genomen. Deze situatie zorgt voor vertraging bij het onderhoudsteam, dat op zoek moet gaan naar de juiste onderdelen. Dit leidt uiteindelijk tot stilstand van de apparatuur, waardoor de bedrijfsvoering wordt onderbroken.
Naleving en rapportage
Voor financiële verslaglegging op basis van wettelijke normen zijn stamgegevens nodig die gedurende het gehele rapportageproces stabiel blijven. Wanneer er in verschillende systemen uiteenlopende gegevens over leveranciersartikelen of activa voorkomen, leidt dit ertoe dat rapporten tegenstrijdige waarden weergeven. Deze situatie leidt zowel tot een toename van het auditrisico als tot een afname van het vertrouwen in de gerapporteerde resultaten.
Het huidige systeem levert onbetrouwbare resultaten op wanneer er geen consistentie in de gegevens bestaat tussen processen en systemen. Masterdatabeheer zorgt voor uniformiteit van de gegevens op het moment dat deze voor het eerst worden aangemaakt.
Belangrijkste functies van de Oracle MDM-oplossing voor MRO
De MDM-oplossingen van Oracle zorgen voor een consistente gegevensstroom.
- Stamgegevens zijn afkomstig uit bronsystemen, waaronder ERP- en EAM-systemen, en komen terecht in de MDM-laag.
- Het systeem van Oracle Enterprise Data Quality past validatie- en standaardisatieregels toe op elk binnenkomend record.
- De vergelijkingslogica maakt gebruik van regels om dubbele records op te sporen en houdt daarbij bij welk record behouden moet blijven.
- De gegevensbeheerders maken gebruik van vastgestelde werkprocessen om uitzonderlijke situaties af te handelen, die zij moeten beoordelen.
- Het systeem bestempelt goedgekeurde records als ‘golden records’, die worden gesynchroniseerd met downstream-systemen.
Oracle MDM biedt kernfuncties die dit operationele proces mogelijk maken.
- Gegevensbeheer: Hierin wordt vastgelegd wie verantwoordelijk is voor de eigendom, het beheer en het onderhoud van stamgegevens. De verantwoordelijkheid voor de gegevens van elk domein, waaronder inkoop- en leveranciersgegevens, wordt toegewezen aan specifieke gegevensbeheerders. Gegevensbeheerders hebben twee taken: het afhandelen van dagelijkse operationele kwesties met betrekking tot de gegevenskwaliteit en het verwerken van uitzonderingen. De gegevensbeheer Het systeem maakt gebruik van goedkeuringsworkflows om wijzigingen in gegevens te beheren op basis van gebruikersrollen, en legt tegelijkertijd audittrails vast waarin elke wijziging wordt vastgelegd, zowel met het oog op naleving als op traceerbaarheid.
- Beheer van de gegevenskwaliteit: Het proces van gegevensstandaardisatie en het opsporen van dubbele gegevens zorgt ervoor dat de stamgegevens nauwkeurig en consistent blijven. Dit proces vermindert het aantal dubbele gegevens en verhoogt tegelijkertijd de betrouwbaarheid van de gegevens.
- Gegevensconsolidatie: Oracle MDM zorgt in de eerste plaats voor gegevensconsolidatie door informatie uit verschillende systemen samen te voegen tot één uniforme structuur. Het systeem creëert één enkele betrouwbare bron door middel van recordafstemming, waardoor de consistentie van identificatiegegevens tussen verschillende systemen wordt gewaarborgd.
- Gegevensverrijking: Het proces van het beheersen gegevensverrijking Hierbij worden ontbrekende kenmerken aangevuld en worden de classificatienormen verbeterd. Dit omvat het toevoegen van gedetailleerde beschrijvingen en het standaardiseren van categorieën, terwijl ook aanvullende referentiegegevens worden opgenomen.
Het systeem maakt gebruik van deze mogelijkheden om gecontroleerde gegevensomgevingen op te zetten, waardoor stamgegevens in de loop van de tijd consistent blijven, terwijl ze op betrouwbare wijze tussen verschillende systemen en bedrijfsprocessen worden uitgewisseld.
De rol van AI en automatisering in modern MDM
AI-gestuurde MDM-mogelijkheden bieden ondersteuning voor:
Geautomatiseerde gegevensopschoning: algoritmen sporen inconsistenties op in de indeling, eenheden en beschrijvingen, en zetten deze vervolgens om in gestandaardiseerde gegevens, zonder dat er handmatig werk nodig is voor afzonderlijke records.
Intelligente koppeling: Modellen voor machine learning registreren patronen, waardoor ze dubbele records uit verschillende gegevensformaten en onvolledige gegevens kunnen herkennen. Via dit proces verbetert AI haar koppelingsmogelijkheden.
Gegevensverrijking: AI schat ontbrekende kenmerken in, classificeert deze vervolgens volgens standaardtaxonomieën en stelt verbeterde beschrijvingen op aan de hand van historische gegevens en referentiemateriaal.
Continue gegevensmonitoring: Geautomatiseerde processen controleren de gegevenskwaliteit gedurende verschillende tijdsperioden, waarbij afwijkende gegevenspatronen worden opgespoord en operationele processen in gang worden gezet zodra er afwijkingen in de gegevens worden geconstateerd.
Dankzij AI-mogelijkheden verandert MDM van een traditioneel, op reacties gebaseerd raamwerk in een systeem dat zich door voortdurende verbeteringen verder ontwikkelt. Oracle biedt een structuur en een governancekader, en AI breidt dit uit door de gegevenskwaliteit te verbeteren, handmatige inspanningen te verminderen en consistent gegevensbeheer op grote schaal mogelijk te maken. MRO-activiteiten hebben automatisering nodig om de nauwkeurigheid van gegevens in meerdere bedrijfssystemen te waarborgen, aangezien de gegevensvolumes steeds verder toenemen.
Hoe MDM aansluit op de bedrijfsvoering
De invloed van MDM op de dagelijkse bedrijfsvoering wordt duidelijk als je kijkt naar de manier waarop gegevens worden verwerkt in operationele beslissingen op het gebied van inkoop, toeleveringsketen en financiën. De stamgegevens zijn rechtstreeks gekoppeld aan belangrijke operationele gebieden.
- MRO-inkoop hangt af van nauwkeurige artikel- en leveranciersgegevens. Reserveonderdelen moeten duidelijk worden omschreven, correct worden geclassificeerd en aan goedgekeurde leveranciers worden gekoppeld. Bij inconsistente of onvolledige artikelbeschrijvingen bestellen inkoopteams uiteindelijk de verkeerde onderdelen of zorgen ze ervoor dat bestaande voorraad dubbel wordt aangeschaft.
- Planning van de toeleveringsketen Systemen zijn afhankelijk van stamgegevens om de vraag te voorspellen en voorraadniveaus te beheren. Productdefinities, meeteenheden en classificaties zijn van invloed op de manier waarop deze vraagsignalen worden geïnterpreteerd. Wanneer gegevens inconsistent of onbetrouwbaar zijn, kan de prognose onnauwkeurig uitvallen, wat leidt tot overvoorraad op sommige locaties en tekorten op andere.
- Financiële verslaglegging Systemen hebben consistente stamgegevens nodig voor een nauwkeurige rapportage. Artikelkosten, voorraadgegevens en gegevens over bedrijfsmiddelen worden verwerkt in financiële systemen en prestatie-indicatoren. Wanneer stamgegevens tussen systemen onderling verschillen, vertonen rapporten tegenstrijdige resultaten, wat afstemmingswerk vereist en het vertrouwen in de financiële uitkomsten ondermijnt.
Uit deze operationele afhankelijkheden blijkt dat gegevens niet binnen systemen blijven. Wanneer stamgegevens consistent zijn, verlopen processen zoals verwacht en leveren ze de gewenste resultaten op. Versnipperde gegevens sijpelen door naar andere systemen, wat leidt tot inefficiëntie binnen de organisatie.
Veelvoorkomende uitdagingen bij de implementatie van Oracle MDM
Oracle MDM biedt de structuur die nodig is om consistente gegevens te waarborgen in alle operationele functies; de implementatie van Oracle MDM vereist echter meer dan alleen het in gebruik nemen van de technologie. Veel uitdagingen vloeien voort uit de manier waarop gegevens in de praktijk verspreid zijn over verschillende systemen en uit de wijze waarop organisaties de verantwoordelijkheid en de processen rondom deze gegevens beheren.
Tijdens de implementatie doen zich vaak een aantal veelvoorkomende problemen voor:
- Versnipperde gegevens verspreid over verschillende systemen: In ERP-, inkoop- en EAM-systemen worden stamgegevens doorgaans in verschillende formaten opgeslagen. Deze verschillen leiden tot conflicten wanneer men records in één enkele structuur wil samenvoegen, omdat de gegevens eerst moeten worden gestandaardiseerd.
- Kwaliteit van de initiële gegevens: Bestaande gegevens kunnen duplicaten, ontbrekende kenmerken of inconsistente classificaties bevatten. Een grondige gegevensopschoning is noodzakelijk om te voorkomen dat deze problemen worden overgedragen naar het MDM-systeem en de effectiviteit ervan verminderen.
- Gebrek aan verantwoordelijkheid: In sommige organisaties is het vaak lastig om vast te stellen wie verantwoordelijk is voor bepaalde gegevensdomeinen. Zonder duidelijk omschreven rollen zijn governanceprocessen inconsistent en moeilijk af te dwingen.
- Handmatige processen integreren: Gegevensvalidatie, -afstemming en -correctie worden doorgaans beschouwd als handmatige processen. Dit vertraagt de implementatie van MDM en leidt tot variatie in de resultaten. Bij handmatige processen komen menselijke fouten vaak voor.
- Weerstand tegen procesveranderingen: Bedrijfsteams kunnen weerstand bieden tegen nieuwe governance-workflows of gegevensstandaarden, vooral wanneer deze aanpassingen van bestaande werkwijzen vereisen.
De organisaties zijn wellicht bereid om in de technologie te investeren. Uitdagingen bij de implementatie ontstaan door tekortkomingen op het gebied van dataklaarheid, governance en organisatorische afstemming
Beste praktijken om uitdagingen bij de implementatie van MDM het hoofd te bieden
Bestaande technologische oplossingen bieden geen oplossing voor problemen met stamgegevens. Het gestructureerde MDM-systeem levert niet de beoogde resultaten op, omdat organisaties niet beschikken over de juiste procedures voor gegevensverwerking en implementatie. De onderstaande werkwijzen pakken die tekortkoming rechtstreeks aan.
- Beoordeling van de gegevens: Evalueer de stamgegevens in alle systemen voordat u overgaat tot configuratiewijzigingen of het opstellen van een governancebeleid. Hierdoor wordt een uitgangspunt vastgesteld door het systeem te controleren op dubbele vermeldingen, ontbrekende kenmerken en dubbele records. Zo krijgt u inzicht in waar de kwaliteitsproblemen zich bevinden, waardoor u uw inspanningen kunt richten op de situaties die de grootste operationele voordelen opleveren, in plaats van middelen te verspillen aan alle taken.
- Definieer 'governance': Leg eerst de verantwoordelijkheden vast voordat u verdergaat met het definiëren van regels. De gegevenseigenaar stelt het beleid voor het gegevensdomein vast, terwijl de gegevensbeheerder de dagelijkse activiteiten op het gebied van gegevenskwaliteit beheert. Hiervoor moeten de verantwoordelijkheden aan specifieke personen worden toegewezen. Als er geen duidelijke verantwoordelijkheden zijn vastgelegd, blijven governance-documenten onuitgevoerd, terwijl gegevensproblemen zich blijven opstapelen zonder dat er iemand is aangewezen om deze aan te pakken.
- De gegevensstructuur standaardiseren: Stamgegevens worden onbetrouwbaar door verschillen in gegevensdefinities, naamgevingsregels en classificatiesystemen tussen systemen. De daaropvolgende processen werken niet meer als verschillende systemen verschillende definities voor dezelfde entiteit hanteren. Standaardisatie pakt de oorzaak van die inconsistentie aan. De invoering van automatisering voor het afstemmen van gegevens draagt bij aan de verbetering van de gegevenskwaliteit.
- Gebruik AI: Wanneer gegevensomgevingen complexer worden, volstaan handmatige werkmethoden niet meer voor het beheer van gegevensverwerking. Het geautomatiseerde systeem zorgt voor het matchen en opsporen van duplicaten door grote hoeveelheden gegevens te verwerken, waarbij vastgestelde regels worden gehanteerd om de controlenormen te handhaven.
Continu gegevensbeheer: Organisaties moeten MDM als een doorlopend proces implementeren. Stamgegevens blijven accuraat dankzij voortdurende controle- en verificatieprocessen.
Conclusie
Oracle Master Data Management Solutions biedt organisaties een gestructureerd systeem om essentiële bedrijfsinformatie in meerdere systemen te beheren. Het succes van Oracle MDM hangt af van de gegevenskwaliteit. MDM fungeert als een platform voor gegevensopslag en -beheer, maar vereist dat ondernemingen gegevens corrigeren en aanvullen in hun gehele systeem.
Voor de bedrijfsprocessen van een organisatie is gegevenskwaliteit een fundamentele voorwaarde voor een succesvolle uitvoering. Organisaties kunnen hun MDM-aanpak uitbreiden met Oplossingen van Verdantis die een aanvulling vormen op Oracle MDM. Ze maken standaardisatie en verrijking van gegevens mogelijk, waardoor de gegevenskwaliteit via AI voortdurend wordt verbeterd. Wanneer organisaties hun governance- en gegevenskwaliteitsprocessen op elkaar afstemmen, fungeren hun stamgegevens als een betrouwbare troef die de operationele efficiëntie verhoogt.
Veelgestelde vragen (FAQ's)
Wat is het verschil tussen Oracle MDM en EDM?
Oracle MDM richt zich op het beheer van gegevens met betrekking tot kernentiteiten van het bedrijf, zoals klanten, leveranciers en artikelen, om te zorgen voor een consistent stamrecord in alle systemen. Oracle EDM richt zich op het beheer van bedrijfsgegevensstructuren, zoals hiërarchieën, dimensies en metagegevens, om governance en wijzigingsbeheer in alle applicaties te waarborgen.
Corrigeert Oracle MDM gegevens van slechte kwaliteit automatisch?
Nee, Oracle MDM corrigeert gegevens van slechte kwaliteit niet automatisch op grote schaal. Het biedt governancekaders, validatieregels en workflows voor het controleren en beheren van gegevens. De resultaten zijn afhankelijk van de gegevens die in MDM worden ingevoerd.
Waarom is MDM van cruciaal belang voor automatiseringsinitiatieven binnen bedrijven?
AI-analyses vereisen consistente, gestructureerde, nauwkeurige en betrouwbare gegevens. Versnipperde stamgegevens leiden tot onnauwkeurige inzichten en ondermijnen de geloofwaardigheid van de resultaten van automatisering. AI-automatiseringssystemen hebben gestandaardiseerde stamgegevens nodig die in alle systemen op elkaar zijn afgestemd, om de relaties tussen gegevenspunten nauwkeurig te kunnen interpreteren ten behoeve van voorspellingen en besluitvorming.
