Für die Einführung einer MDM-Lösung gibt es grundsätzlich zwei Herangehensweisen. Wir empfehlen, nicht gleich mit allen Stammdatendomänen – Kunden, Lieferanten, Material, Geschäftspartner etc. – zu 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 jene, die entweder die größte Bedeutung für das Unternehmen besitzt oder die schnellsten Erfolgserlebnisse verspricht. Das ist eine individuelle Entscheidung. Nach dem Start mit einer Domäne erfolgt der Ausbau auf die weiteren Domänen.

Sind Sie noch neu in der Materie? Dann lesen Sie bei Bedarf auch den Blogbeitrag "Was ist Stammdatenmanagement?".

Data Governance und Prozessoptimierung erforderlich

Unsere Erfahrungen haben gezeigt, dass unter anderem die Unterstützung durch das Management, strukturierte und zielgerichtete Data Governance sowie Prozessoptimierung zu den Erfolgsfaktoren für die Einführung einer MDM-Lösung gehören. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Bedeutung hoher Stammdatenqualität für die Geschäfts- und Kostenentwicklung von allen Mitarbeitern verstanden wird. 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 berücksichtigen, wie Einkauf, Produktion oder Vertrieb. Auch die Stammdatenprozesse rund um das Anlegen, Pflegen oder Löschen von Daten müssen optimiert werden. Die Implementierung einer MDM-Lösung 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 Softwarelösung schließlich kann stets nur unterstützend wirken. Erst nachdem Prozesse und Befugnisse für die Datenpflege und -freigabe klar definiert sind, kann eine IT-Unterstützung erfolgen.

Multi-Domain-Lösung einsetzen

Unabhängig von unserer Empfehlung, zunächst mit einer Domäne zu starten, sollten Unternehmen eine Multi-Domain-MDM-Lösung einsetzen. Dabei handelt es sich um eine Stammdaten-Lösung, die mehrere Stammdatendomänen abdeckt und das gesamte Master Data Management in einer Plattform zentralisiert. Das eröffnet neue Perspektiven auf den Geschäftsprozess. Unternehmensweite Zusammenhänge und Wechselwirkungen werden sichtbar – und damit nicht selten ein beträchtliches Einsparpotenzial bei Zeit und Kosten. 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. Das Ergebnis: wirksame Governance-Prinzipien und funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Abteilungen. Beides zusammen führt zu mehr Prozesseffizienz und besserer Ressourcenallokation.

Die richtigen Fragen stellen

Neben der Beachtung der eingangs beschriebenen Erfolgsfaktoren kommt es darauf an, erst einmal die richtigen Fragen zu stellen. Das hat uns die Erfahrung aus zahlreichen Kundenprojekten gezeigt. Hierzu gehören die folgenden Fragen: Was bedeuten Stammdaten in unserem Kontext? Wie werden diese Stammdaten definiert? Welche Stammdaten müssen angeglichen, welche sollen überhaupt initial übernommen werden? Was sind globale oder lokale Stammdaten? Welche Überschneidungen dieser Stammdaten mit den bestehenden Datenpools gibt es? Wie müssen die Soll-Prozesse aussehen? Welche Systeme sollen angebunden werden?

Im Ergebnis führt die Beantwortung dieser Fragen im Wege der Implementierung einer Stammdatenmanagement-Lösung zu Unterstützung der Data Governance. 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.

Anlage- und Änderungsprozesse definieren

Anhand der im Vorfeld definierten Prozesse und Data Governance-Richtlinien erfolgt im Rahmen des Einführungsprojekts der Stammdatenmanagementlösung das Design der erforderlichen Anlage- und Änderungsprozesse. Workflowbasierte Prozesse dienen einerseits zur Sicherstellung der Data Governance und andererseits zur Sicherstellung der reibungslosen abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit bei der Anlage oder Änderung eines Stammsatzes über mehrere Abteilungen oder Systeme hinweg. So können diese auch über die Systemgrenzen hinaus Abläufe über unterschiedliche Systeme verbinden. Bei einem internationalen Unternehmen, das auf die Herstellung von Glas und Glaskeramik spezialisiert ist und zetVisions SPoT für den Anlageprozess für konfigurierbare Produkte einsetzt, werden die Kundendaten sowie die individuelle Produktanfrage zunächst im CRM-System erfasst. Von dort aus werden die Grunddaten an zetVisions SPoT übertragen und dort als konfigurierbares SAP-Material vorerfasst. Nach der Vervollständigung aller vom ERP-System benötigten Daten über Abteilungen wie Produktion und Produktmanagement wird der Stammdatensatz in das SAP-System übertragen. Die Datenübertragung über vorkonfigurierte Schnittstellen beschränkt sich jedoch nicht nur auf die SAP-Welt. So werden in einem anderen Anwendungsbeispiel im SPoT-System eines Motorrad- und Sportwagenherstellers erfasste Händlerdaten (bspw. Namen und Adressen) an ein Content Management-System übertragen, um Kunden auf der Unternehmenswebseite eine Händlersuche zu ermöglichen. Weiterhin sorgen Prozesse für die nötige Transparenz über den Status der Anfrage bis zur Freigabe eines Stammsatzes, da die Anfrage in einzelne Prozessschritte zerlegt wird und über Workflow-Mechanismen jederzeit ersichtlich ist, in welcher Phase sich der Prozess gerade befindet.

Zur Implementierung eines MDM-Systems gehört auch die Integration von externen Services, die es ermöglichen, die Stammdaten auf Vollständigkeit und Konsistenz zu prüfen. Beispiele hierfür sind: die Prüfung der Umsatzsteueridentifikationsnummer, Adressprüfungen sowie die Embargolistenprüfung. Diese Prüfungen können per Webservice eingebunden werden.

MDM-Projekt in die Tat umsetzen

Generell findet ein Implementierungsprojekt in mehreren Schritten statt, wobei jede Phase mit einem Meilenstein abgeschlossen wird, bevor die nächste Projektphase beginnt. Innerhalb einer Projektvorbereitungs-Phase wird der Projektumfang spezifiziert und ein detaillierter Projektplan erstellt. Ein Kick-off-Meeting inklusive Teamtraining holt alle Beteiligten ins Boot. In der anschließenden Sollkonzept-Phase, die den Grundstein für den Erfolg eines Stammdaten-Projektes legt und somit die wichtigste Phase darstellt, werden in Workshops und Gesprächen individuelle Zielsetzungen definiert; zudem wird ein bedarfsgerechtes Konzept für die IT-gestützte Abbildung der unternehmensspezifischen Data-Governance-Aspekte, Berechtigungen und die damit verbundenen Prozesse erarbeitet. Auch die Definition der Datenmodelle sowie der Schnittstellen sollten in dieser Phase erfolgen. Die Entscheidung, welche Stammdaten im zentralen System geführt werden sollen, ist ebenfalls Bestandteil dieser Phase. Parallel dazu wird das MDM-System auf der Systemlandschaft installiert. In der darauffolgenden Implementierungs-Phase werden die einzelnen durch zetVisions erstellten Fachkonzepte in die Tat umgesetzt. Gegebenenfalls kann hier auch eine initiale Datenübernahme in das MDM-Tool vorbereitet werden. Weiterhin besteht auch die Gelegenheit, die Einstellungen oder Anpassungen des neuen Systems ausgiebig zu testen. Während der Produktionsvorbereitung unterstützt zetVisions bei der „Go Live”-Planung. In diese Phase fällt auch die Schulung der Mitarbeiter. Sie sollen das System nicht nur handhaben können, sondern in der Lage sein, selbst Anpassungen am System (Customizing) durchzuführen. Nach erfolgreichem Abschluss des Projekts erfolgt die Übergabe an das Support-Team von zetVisions.

MDM-Implementierung überwachen und optimieren

Nach der erfolgreichen Implementierung der MDM-Lösung ist deren Überwachung im Rahmen eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses notwendig. zetVisions bietet hierzu die geeigneten Maßnahmen und Lösungen an. So ist in zetVisions SPoT das laufende Monitoring der implementierten Prozesse über das integrierte Prozess-Monitoring möglich. Daraus können Optimierungspotenziale an Prozessen ermittelt werden.

Das laufende Monitoring der Datenqualität kann über den zetVisions SPoT Data Quality Analyzer (DQA) erfolgen – einem flexiblen Werkzeug für Analyse und Monitoring der Datenqualität in SPoT. Mit dem DQA können KPIs und Qualitäts-Scores zur Messung der Datenqualität respektive der Erreichung von individuellen Datenqualitäts-Zielen erstellt und jeweils unterschiedlich gewichtet werden. Die Auswertung der Datenqualitäts-Ziele, über frei definierbare Zeiträume hinweg, erfolgt grafisch und tabellarisch in konfigurierbaren Data Quality Dashboards.

Die 5 Phasen eines MDM-Projekts

• Projektvorbereitungsphase: Spezifikation des Projektumfangs, Erstellung des Projektplans, Kick-off-Meeting inklusive Training.

• Sollkonzeptphase: Definition individueller Zielsetzungen in Workshops und Gesprächen. Erarbeitung eines bedarfsgerechten Konzepts für die IT gestützte Abbildung der unternehmensspezifischen Data-Governance-Aspekte und die damit verbundenen Prozesse, Installation der Stammdatenmanagement-Lösung auf der Systemlandschaft des Kunden.

• Implementierungsphase: Umsetzung der Fachkonzepte, Customizing der Datenmodelle und Prozesse, ggf. Vorbereitung der initialen Datenübernahme, ausgiebige Tests und Abnahme.

• Produktionsvorbereitung: Unterstützung bei der Go-Live-Planung, Schulung der Mitarbeiter.

• Go-Live-Phase: finale Projektabnahme, Produktivsetzung des Systems (Roll-out), Übergabe des Projekts an den Support

Erfahren Sie in unserem Blogbeitrag „Stammdatenmanagement und ROI” mehr über die Vorteile einheitlicher Daten und zentraler Datenverwaltung.

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