Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Datenmanagement ist eine Herausforderung für uns alle, doch mit der richtigen Master-Data-Management-Strategie (MDM) kann es den entscheidenden Unterschied machen. Da Unternehmen heutzutage mehr Daten denn je verarbeiten, sind solide MDM-Lösungen unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder Ihren Ansatz optimieren möchten: Dieser Blog zeigt Ihnen, wie Sie Ihr Datenmanagement effizienter gestalten, die Effizienz steigern und durch Reifegradanalysen und praxisorientierte Erkenntnisse fundiertere Entscheidungen treffen können.
Wir befinden uns in einer Phase, in der Unternehmen über generative KI hinausgehen und kurz davor stehen, dass Bots/Agenten Entscheidungen treffen ( dank Agentic AI ). Dies bedeutet mehr Datenkontaktpunkte, mehr Datenerzeugung und -konsolidierung sowie deutlich mehr Aufmerksamkeit für optimierte Datenmanagementprozesse (mit dem Ziel einer besseren Datenverfügbarkeit). Letztendlich kommt es auf qualitativ hochwertige Daten an. Stammdatenmanagement (MDM) bildet hier keine Ausnahme.
Viele Unternehmen konzentrieren sich stark auf Strategie, vernachlässigen dabei aber einen entscheidenden Aspekt: die Optimierung von Datenpipelines. Denn selbst die beste strategische Planung bringt nichts, wenn die Datenflüsse nicht reibungslos funktionieren. Effektives Stammdatenmanagement bedeutet mehr als nur einen guten Plan – es geht darum, sicherzustellen, dass Ihre Daten im gesamten Unternehmen sauber, zugänglich und nutzbar sind. Schließlich ist die Verwaltung und optimale Nutzung unserer Daten unser Kerngeschäft. Und genau hier kann eine gute Stammdatenmanagement-Lösung den entscheidenden Unterschied machen.
Betrachten wir es einmal so: Stammdatenmanagement ist eng mit nahezu allen wichtigen Aspekten eines Unternehmens verknüpft. Vor allem hilft es Organisationen und ihren unternehmensweiten Informationssystemen, die verschiedenen Komponenten ihrer täglichen Abläufe zu identifizieren. Die Daten können sich auf Lieferanten, einzelne Kunden, Produkte, Anlagevermögen und vieles mehr beziehen.
Diese Daten müssen verarbeitet und aufgezeichnet werden, um eine verlässliche Datengrundlage für alle geschäftskritischen Prozesse zu gewährleisten. Dies hilft den Entscheidungssystemen von Unternehmen und den Organisationsmitgliedern, schnelle Entscheidungen auf der Grundlage objektiv präziser Informationen zu treffen.
Stammdatenmanagement in der Lieferkette (Quelle: Gartner) Dies gewährleistet eine einheitliche Identifizierung dieser wichtigen Elemente im normalen Betriebsablauf und minimiert Verwirrung und Fehler.
Ein weiterer wichtiger Aspekt von MDM ist die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen. So verpflichtet beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) Unternehmen dazu, Protokolle und Verfahren zu etablieren, um den Zugriff auf Kundendaten durch unbefugte Dritte zu verhindern.
Deshalb ist eine strategische Ausrichtung auf Agilität so wichtig. Und daher dürfen Organisationen den grundlegenden Aspekt eines effektiven Stammdatenmanagements nicht vernachlässigen.
So, ohne weitere Umschweife, legen wir los.
Das Stammdatenmanagement folgt im Wesentlichen drei Rahmenwerken:
Bei dieser Struktur wird eine schreibgeschützte Darstellung der Stammdaten für nachgelagerte Systeme bereitgestellt, die zwar das Verständnis der Stammdaten erfordern, diese aber nicht verändern dürfen.
Dieses Rahmenwerk ist hilfreich, um Redundanzen in den Daten zu finden.
Das System besitzt die Möglichkeit, Stammdaten zu ändern oder anzupassen. Dieses Framework ermöglicht die Zusammenarbeit von Stammdatenmanagementsystem und Anwendungssystem. Hauptziel ist die Zentralisierung der Stammdaten und die Gewährleistung von Konsistenz.
Bei dieser Architektur, die auch als Unternehmens-, Zentral- oder Transaktionsarchitektur bezeichnet wird, werden die gesamten Stammdaten eines Unternehmens in einer einzigen Datenbank gespeichert, einschließlich aller Attribute, die von allen Anwendungen benötigt werden, die die Stammdaten verwenden.
Die Anwendungen, die Stammdaten nutzen, erstellen oder verwalten, werden alle so geändert, dass sie die Stammdaten im Zentrum verwenden, anstatt der Stammdaten, die zuvor in der Anwendungsdatenbank gepflegt wurden. Dadurch wird das Stammdaten-Hub zum Eingabe- und Aufzeichnungssystem.
Sie fragen sich nun sicher, welche Architektur am besten zu Ihnen passt. Um Ihnen die Entscheidung zu erleichtern, haben wir eine Übersichtstabelle für Sie erstellt.
| Architekturrahmen | Beschreibung | Hauptmerkmale |
|---|
| Architektur des Registers | Bietet Lesezugriff auf Stammdaten. | - Beseitigt Duplikate
- Schnelle Datenintegration
- Minimaler Eingriff in Anwendungssysteme
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| Hybridarchitektur | Ermöglicht die Änderung von Stammdaten unter gleichzeitiger Integration von Registry- und Repository-Funktionen. | - Schnellzugriff
- Verbesserte Datenqualität
- Zusammenarbeit zwischen MDM- und Anwendungssystemen
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| Repository-Architektur | Zentrale Speicherung aller Stammdaten in einer einzigen Datenbank. | - Gewährleistet Konsistenz, Genauigkeit und Effizienz
- Funktioniert unabhängig von Anwendungssystemen
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Ist Ihre MDM-Lösung upgradebedürftig?
Sind Sie sich unsicher, ob Ihre Master Data Management (MDM)-Initiativen mit den Bedürfnissen Ihres Unternehmens Schritt halten?
Entdecke die Zeichen! Tatsächlich hängt die erfolgreiche Implementierung Ihres MDM-Systems von zwei Schlüsselfaktoren ab: dem Architekturrahmen (den wir kennen) und dem MDM-Reifegrad Ihres Unternehmens. Warum das wichtig ist? Weil:
Nur 29 % der Unternehmen verfügen über eine vollständige Upstream- und Downstream-MDM-Integration mit Quellsystemen und Geschäftsanwendungen sowie über alle etablierten Governance- und Stewardship-Rollen.
Zu verstehen, wo Sie in Ihrem MDM-Prozess stehen, ist entscheidend für die nahtlose Integration Ihrer Systeme mit neuen Technologien. Eine solide, flexible und skalierbare Datengrundlage ist die Basis für zukünftiges Wachstum. Unsere MDM-Services unterstützen Sie bei der Bewertung Ihres Reifegrads und der Optimierung Ihrer Strategie für bessere Geschäftsergebnisse.
Und insbesondere da MDM-Tools immer intuitiver und benutzerfreundlicher werden müssen (dank der Low-Code-/No-Code-Fähigkeiten von Plattformen wie MDM360 ) – insbesondere im Hinblick auf die Fortschritte bei KI und ML – bleibt Ihrem Datenmanagement keine andere Wahl, als zukunftsfähig zu sein.
„Das wissen wir doch schon.“ (Ich habe deine Gedanken gelesen, nicht wahr?) Aber jetzt kommt der Clou.
Im Bereich des Datenmanagements nutzen bereits 69 % der Unternehmen KI als Teil ihrer gesamten Datenmanagement-Kapazitäten; allerdings setzen nur 31 % fortgeschrittene KI-basierte Verfahren ein, um die Abgleich- und Zusammenführungsfunktionen zu verbessern und die Stammdatenqualität insgesamt zu steigern. Dafür gibt es viele Gründe. Um nur einige zu nennen:
Um das nahtlose, benutzerfreundliche Erlebnis zu schaffen, das Ihre Kunden heute erwarten, ist eine hohe Datenqualität unerlässlich (und muss daher stets Priorität haben). Denn ohne die Verbesserung der Datenqualität wird es schwierig, eine Systemintegration zu erreichen und optimale Nutzererlebnisse zu bieten.
Und um ehrlich zu sein, könnten die Gründe, warum Sie die nächste Stufe nicht erreichen, in den (nicht ganz so) versteckten Faktoren liegen, die Sie zurückhalten. Aber keine Sorge – wir haben die Lösung: „Gen(AI)rally Speaking!“
Eine Revolution im Stammdatenmanagement (MDM) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten erfassen, zusammenführen, verwalten und nutzen. Sie kann Ihrem Unternehmen helfen, überzeugendere Kundenerlebnisse zu schaffen.
Für weitere Informationen wenden Sie sich an unsere Experten bei Polestar Analytics. Wir bieten Ihnen robuste, skalierbare und sichere Datenmanagement-Services – ob lokal, in der Cloud oder hybrid –, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind.
Unser Team verfügt über jahrelange Erfahrung in der Beratung und im Aufbau von Datenplattformen für Unternehmen unterschiedlicher Komplexität.
Mit dem Aufkommen KI-gestützter Lösungen und Plattformen wie MDM360 haben Unternehmen nun die Möglichkeit, ihre Daten nicht nur zu verwalten, sondern sie in ein strategisches Asset zu verwandeln. Der Schlüssel liegt darin, dort anzusetzen, wo man steht, den eigenen Reifegrad zu ermitteln und gezielte Schritte zur Verbesserung einzuleiten – sei es die Implementierung grundlegender Data-Governance-Maßnahmen oder die Weiterentwicklung hin zu KI-gestütztem Datenqualitätsmanagement.
Denken Sie daran: Erfolgreiches MDM besteht nicht nur darin, die richtige Technologie zu haben – es geht darum, eine datengetriebene Kultur zu schaffen, die Wert auf Genauigkeit, Zugänglichkeit und Agilität legt.