Master Data Management
Daten sind das Öl der digitalen Transformation
Der Erfolg bei der Digitalisierung hängt davon ab, ob die richtigen Daten in ausreichender Qualität verfügbar sind. Bei Digitalisierungsprojekten (z. B. Prozess-Automation) sollte das Thema Datenqualität also immer auf der Agenda stehen. Das gilt für Handel und Industrie, aber genauso für das Gesundheitswesen, die autonome Mobilität und die öffentliche Verwaltung. Werfen Sie hier einen Blick hinter die Kulissen.
Herausforderung
Der elektronische Datenaustausch, bezogen auf Handel und Industrie, verläuft nicht immer konfliktfrei. In einigen Fällen ist eine genaue Zuordnung erst durch manuelle Nachbearbeitung möglich, oder es finden unterschiedliche Referenzierungen statt. Eine durchgehende Transparenz der Daten wird so zunächst erschwert.
Die Nutzung einheitlicher Stammdaten löst diese Konflikte auf und bietet darüber hinaus weitere Vorteile, etwa die Verwendung und Auswertung von Daten über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg. Die Voraussetzung dafür ist die Harmonisierung der Datenbestände im gesamten Unternehmen. Hier finden Sie verschiedene Lösungsansätze, um das Thema in Ihrem Unternehmen umzusetzen.
Die Bedeutung von Stammdaten
Daten sind heute die Entscheidungsgrundlage für Geschäftsprozesse und Strategien. In der digitalen Wertschöpfung spielen Stammdaten eine besondere Rolle. Stammdaten sind solche Daten, in denen alle konstanten Merkmale hinterlegt sind, die auf das jeweilige Objekt zutreffen. Die Praxis zeigt, dass den Stammdaten in verschiedenen Fachbereichen durchaus unterschiedliche Merkmalstrukturen zugeordnet werden. Meist ist das gesamte Stammdaten-Wissen unternehmensweit verteilt; eine zentrale Sicht auf alle Merkmale der Stammdaten wird somit erschwert. Dadurch wird das Risiko für Fehlentscheidungen erhöht, die Korrekturarbeiten nach sich ziehen und somit die Prozesskosten in die Höhe treiben. Damit wird deutlich, welches Potential zur Kosteneinsparung in den Instrumenten wie Datenqualität und Master Data Management liegt.
Stammdaten dienen in der Regel der Identifizierung, Klassifizierung und Charakterisierung von Sachverhalten, zudem werden sie selten geändert. Stammdaten sind in verschiedenen Geschäftsbereichen von Bedeutung. So gibt es Material-Stammdaten, Produkt-Stammdaten, Personal-Stammdaten, Lieferanten-Stammdaten und natürlich auch Kunden-Stammdaten.
Die Bedeutung von Data Governance
Welche Erwartungen sind mit der Einführung von Stammdatenmanagement verbunden? Diese Frage wird auf Ebene der Geschäftsführung entschieden. Die Ziele der Geschäftsführung werden im Data Governance abgebildet. Somit hat Data Governance eine Leitungsfunktion für das Datenqualitätsmanagement sowie das Stammdatenmanagement.
Die Einführung von Master Data Management
Wenn die Entscheidung zur Einführung von Master Data Management aus dem Vertrieb kommt, dass ist das Ziel höchst wahrscheinlich die 360-Grad-Kundensicht. Als Einstieg in dieses Thema bietet sich ein Workshop zur Feststellung der Datenqualität an. In einem zweiten Schritt werden die Geschäftsprozesse und die Architektur ergänzt. Daraus lassen sich dann bereits konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.
Damit Projekte zum Master Data Management (oder in diesem Beispiel zur 360-Grad-Kundensicht) erfolgreich verlaufen, sind im Vorfeld einige Fingerübungen zur Datenqualität notwendig. Wichtig ist ein grundlegendes Verständnis von Data Quality Management in der Organisation zu verankern und bei den Mitarbeitenden die entsprechenden Verhaltensweisen in den relevanten Geschäftsprozessen zu etablieren.
Das stellt Mitarbeitende und Führungskräfte vor psychologische und fachliche Herausforderungen. Somit ist die Einführung von Data Quality Management und Master Data Management immer auch ein Change Management-Projekt. In der Einführungsphase stellt sich also die Frage, wie Prozesse und Strukturen angemessen verändert werden können.
Allein die Bereitstellung von Produkt- oder Geschäftspartner-Stammdaten in einer bestimmten Qualität reicht aber nicht aus, um Geschäftsprozesse nachhaltig zu Optimieren. Genaugenommen ist die Bereinigung der Stammdaten zunächst nur ein initialer Vorgang, dessen Wirkung durch tägliche Neueinträge und Korrekturen im Datenbestand mit der Zeit nachlässt. Der langfristige Erhalt der gewünschten Daten gelingt mit dem Master Data Management-Ansatz.
Nachdem die grundlegenden Fragen zur Datenqualität geklärt sind, werden in einem zweiten Schritt die Geschäftsprozesse und die Architektur betrachtet. Daraus lassen sich dann bereits konkrete Handlungsempfehlungen ableiten. Hierzu bieten wir Ihnen gerne einen Workshop an.
In einer Beratung erarbeiten wir gemeinsam Ihren individuellen Lösungsbedarf. Im Ergebnis erhalten Sie eine Bedarfsanalyse und erste Handlungsempfehlungen.
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