17 Jun MDM – Master Data Management
Master-Data-Management (kurz: MDM, deutsch: Stammdatenmanagement) beinhaltet alle Aufgaben, die die Qualität der Stammdaten eines Unternehmens gewährleisten. Im MDM werden u. a. Stammdaten an einem zentralen Ort definiert, verwaltet, kategorisiert, synchronisiert und angereichert.
Stammdaten sind alle – für ein Unternehmen relevante – Daten, mit statischen Eigenschaften. Hierbei handelt es sich sowohl um Kunden- und Lieferantendaten, jedoch auch um Informationen über Produkte, Kunden oder auch Arbeitspläne. Dadurch dass Stammdaten sich sehr selten verändern, sind sie längerfristig im Unternehmen angesiedelt. Mehr Informationen darüber finden Sie im Artikel über Stammdaten.
Stammdaten werden bereichs- und abteilungsübergreifend eingesetzt. Sie spielen daher eine Schlüsselrolle für alle geschäftlichen Aktivitäten im Unternehmen. Folglich nimmt das Stammdatenmanagement auch einen betriebswirtschaftlicher Erfolgsfaktor ein.
Herausforderungen im Master Data Management
In der Regel sind Daten eines Unternehmens in unterschiedlichen Systemen, wie z. B. im PIM-, CRM- oder ERP-System, abgespeichert. Folgende Herausforderungen haben Unternehmen im Master Data Management zu bewältigen:
- Doppelte Daten
- Unvollständige Daten
- Fehlerhafte Daten
- Veraltete Daten
- Daten befinden sich in unterschiedlichen Formaten, sind nicht standardisiert
Konsequenterweise ist die Aufbereitung / Pflege der Daten meist kosten- und zeitintensiv. Entgegen einiger Erwartungen ist das Stammdatenmanagement nicht alleinige Aufgabe der IT-Abteilung. Zwar sorgt die IT für die notwendige Infrastruktur und Schnittstellen, jedoch ist das Management der Stammdaten ein eigenständiger Prozess im Unternehmen.
Sicherung der Datenqualität im MDM
Das grundsätzliche Ziel des Stammdatenmanagements ist die langfristige Sicherung der Qualität der vorliegenden Daten. Um diese sicherstellen zu können, muss sich jedoch im Voraus gefragt werden, welchen Ansprüche an die Daten gestellt werden:
- Wie soll die Qualität der Stammdaten aussehen?
- Welche Qualität liegt aktuell bei den Stammdaten vor?
- Wo sind Daten und Zusammenhänge besonders wichtig?
- Was für Maßnahmen müssen ergriffen werden, um diese Ansprüche zu erfüllen?
Ein weiterer Aspekt bei der Sicherung der Datenqualität sind Datenstandards. Mehr dazu lesen Sie im Artikel über Datenstandards. Standardisierungen erleichtern die Aufbereitung der Daten, weil sie eine klare Struktur vorgeben, an der man sich orientieren kann.
