Die digitale Transformation werden nur die Unternehmen erfolgreich für sich gestalten können, die auf lange Sicht die Erfassung, Verarbeitung, Verknüpfung und den Schutz von Daten zu ihren Schlüsselkompetenzen machen – und die Ableitung konkreter Maßnahmen und Methoden. Grundvoraussetzung: Die Datenqualität muss stimmen.
Stammdatenmnanagement sind alle strategischen, organisatorischen, methodischen und technologischen Aktivitäten in Bezug auf die Stammdaten eines Unternehmens. Dass es auf diesem Gebiet noch einiges zu tun gibt, haben zahlreiche Studien aus den vergangenen Jahren immer wieder gezeigt. Unternehmen stehen daher vor der Aufgabe, durch Stammdateninitiativen die Grundlage zu schaffen, um in der digitalen Transformation bestehen und Nutzen aus ihren Daten ziehen zu können.
Eine Stammdatenmanagement-Initiative ist kein in erster Linie technologisches und daher auch kein reines IT-Thema. Sie muss in Unternehmen gemeinsam von den Fachbereichen und von der IT getrieben werden. Laut einer PwC-Studie gehören unter anderem die Unterstützung durch das Management, strukturierte und zielgerichtete Data Governance sowie Prozessoptimierung zu den Erfolgsfaktoren für Stammdatenmanagement-Initiativen. Sie sollten nicht irgendwo im Unternehmen angesiedelt sein, sondern beim Top-Management.
Unternehmensinterne Richtlinien für den Umgang mit Daten sind zwingend erforderlich. Die Data Governance definiert einheitliche Regeln, Prozesse und Verantwortlichkeiten für Dateneingabe, -freigabe und -pflege sowie Datenqualitäts-KPIs. Dabei sind nicht nur die Kernprozesse im Unternehmen zu berück-sichtigen, wie Einkauf, Produktion oder Vertrieb. Auch die Stammdatenprozesse rund um das Anlegen, Pflegen oder Löschen von Daten müssen optimiert werden.
Eine Stammdateninitiative greift in überkommende Strukturen, Prozesse und „Hoheitsgebiete“ ein. Daher gehört ein begleitendes Change Management zu den Erfolgsfaktoren, um die Betroffenen zu Beteiligten zu machen und sie in die neue Welt „mitzunehmen“. Eine professionelle Software-Lösung schließlich kann stets nur unterstützend wirken. Erst nachdem Prozesse und Befugnisse für die Datenpflege und -freigabe klar definiert sind, kann eine IT-Unterstützung erfolgen.
Bei der Durchführung einer Stammdateninitiative sollten Unternehmen nicht gleich mit allen Stammdatendomänen – Kunden, Lieferanten, Material, Produkte, Finanzen etc. – starten, sondern erst einmal nur mit einer Domäne. Für die Auswahl gibt es verschiedene Möglichkeiten: Man kann die Domäne mit den größten Qualitätsproblemen zuerst angehen oder die, die entweder die größte Bedeutung für das Unternehmen besitzt oder die schnellsten Erfolgserlebnisse verspricht. Nach dem Start mit einer Domäne erfolgt der Aus-bau der Stammdateninitiative auf die weiteren Domänen.
Da in der Regel stets mehrere Domänen betroffen sind, sollten Unternehmen eine Multi-Domain-MDM-Lösung einsetzen. Sie deckt mehrere Stammdatendomänen ab und zentralisiert das gesamte Master Data Management in einer Plattform. Alle relevanten Daten vom Einkauf bis zum Verkauf laufen in einem zentralen System zusammen und können von dort an beliebige Zielsysteme verteilt werden. Das eröffnet neue Perspektiven auf den Geschäftsprozess. Unternehmensweite Zusammenhänge und Wechselwirkungen werden sichtbar – und damit nicht selten ein beträchtliches Einsparpotential bei Zeit und Kosten.
Bringt man zugehörige Stammdaten einer Domäne zusammen, lassen sich ein „Golden Record“ für zum Beispiel Kunden, Produkte, Lieferanten bilden und Wechselwirkungen zwischen diesen Domänen erkennen. Ein Multi-Domain-MDM schafft somit die „eine Wahrheit“ für unterschiedliche Stammdatendomänen über den gesamten Geschäftsprozess.
Neben der integrierten unternehmensweiten Datenhaltung können Multi-Domain-MDM-Systeme mit Datenqualitätsregeln und Lebenszyklusprozessen auch Data Governance unterstützen, also einheitliche und verbindliche Rahmenbedingungen, Workflows und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit Daten, ihre Pflege, Verteilung etc. Bei der Nutzung von diversen Single-Domain-Datensilos ist es naturgemäß schwierig, die unternehmensweite Einhaltung definierter Standards sicherzustellen. Gibt es dagegen nur eine Quelle für Stammdaten, haben die Nutzer erheblich weniger Autonomie bei der Entwicklung von Definitionen und Regeln für Daten, da die domänenübergreifende Datenarchitektur verbindlich und transparent ist.
Neben der Beachtung der oben beschriebenen Erfolgsfaktoren kommt es darauf an, erst einmal die richtigen Fragen zu stellen. Zu den typischen Fragen, die sich vor und während eines Stammdatenprojekts stellen, gehören: Was bedeuten Stammdaten in unserem Kontext? Welche Stammdaten müssen angeglichen, welche sollen überhaupt initial übernommen werden? Was sind zentrale oder lokale Stammdaten? Welches System dient als beste Datenquelle für die Initialbeladung? Welche Überschneidungen dieser Stammdaten mit den bestehenden Datenpools gibt es? Was sind die technischen Besonderheiten der verschiedenen Systeme? Wie soll der Soll-Prozess aussehen? Wer ist für Dateneingabe und -pflege verantwortlich? Wie sollen die Freigabeprozesse aufgebaut sein? Wie soll der Datentransfer definiert sein?
Im Ergebnis führt die Beantwortung dieser Fragen im Wege der Implementierung einer Stammdatenmanagement-Lösung zu einer deutlich besseren Data Governance durch klar definierte Verantwortlichkeiten und kontrollierte Prozesse für Dateneingabe und -freigabe sowie kontrollierte und zentralisierte Datenverteilung an alle Empfängersysteme. Potentielle Fehlerquellen werden reduziert, weil definiert ist, wer welche Informationen wo pflegen – oder eben nicht pflegen – darf. Da alle Systeme dieselbe Version der Stammdaten nutzen, wird die Datenqualität „automatisch“ besser, die „richtigen“ Daten liegen stets tagesaktuell vor. Schlanke Prozesse ohne redundante, manuelle Dateneingabe in den verschiedenen Systemen – und dem damit verbundenen Abstimmungsaufwand zwischen den Abteilungen – reduzieren Komplexität und senken Kosten.
Erfahren Sie in unserem Blogbeitrag „Wie Datenmanagement zu besseren Geschäftsergebnissen führt" mehr über die Vorteile einheitlicher Daten und zentraler Datenverwaltung.
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