Was ist Master Data-Management?

Master Data-Management (MDM) ist die Kunst, qualitativ hochwertige Unternehmensdaten bereitzustellen.

Master Data sind die Daten, -beziehungen und -attribute, die kritisch für das Unternehmen sind – sie sind das Rückgrat der Firma.

Die vollständige Implementierung eines Master Data-Management ist Voraussetzung für die Implementierung der Industry 4.0 Strategie!

Sie besteht aus drei wichtigen Teilen:
Datenstrategie – Implementierung der MDM-Strategie inklusive der nötigen Governance.

Change Management – Befähigung der Organisation, konsistent qualitativ hochwertige Master Data bereitzustellen.

Daten-Management – Aufbereitung existierender Daten gemäß der Datenstrategie. Dies wird mittels Daten-Profilanalyse, Datenbereinigung und Datenanreicherung erzielt.

MDM-Projekte sind mehr als nur IT-Projekte – sie sind ganzheitliche Change Management-Projekte.

Ja, es ist notwendig, die IT-Infrastruktur anzupassen, Daten zu profilieren, zu bereinigen und eventuell zu migrieren, aber der Erfolg kommt von den MitarbeiterInnen. Master Data-Governance wird ohne mentale Veränderung in Richtung Verantwortung, Qualität und dem Ende-zu-Ende Verständnis der Auswirkungen unzureichender Datenqualität nicht funktionieren.

Daher ist eine griffige Master Data-Strategie, die Etablierung einer soliden Organisation inklusive Governance, sowie die kontinuierliche Prüfung der Datenqualität sehr wichtig.

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Das Master Data Rad(Quelle: Holistic Analytics)

Unser Beitrag

Daten Strategie

Holistic Analytics orientiert sich an den acht Dimensionen der Datenqualität gemäß dem CMMI Data Management Maturity Model:

Genauigkeit – z.B. die Genauigkeit der Daten
Vollständigkeit – z.B. die Verfügbarkeit aller Attribute (z.B. Kontakt exklusive email Adresse)
Verfügbarkeit – z.B. die Verfügbarkeit der Daten (z.B. fehlende Übersetzungen)
Konformität – z.B. die Einhaltung von Standards (z.B. Standard Format von Telefonnummern für automatische Wahl)
Konsistenz – z.B. Datenkonsistenz (z.B. PLZ passt nicht zum Ort)
Dubletten – z.B. Redundanz (z.B. mehrere Datensätze pro Person)
Integrität – z.B. Datensatzbeziehungen (z.B. Verweis auf Firma ist falsch)
Aktualität – z.B. Up-to-date-Informationen (z.B. nicht mehr gültige Adressen)

Change Management

Nur die Daten bereinigen und eine neue Softwarelösung implementieren wird nicht helfen, solange die MitarbeiterInnen die Auswirkungen der Datenqualität nicht verstehen. Dies erfordert jedoch Zeit und Aufwand. Um kostenneutral zu bleiben, müssen die Geschäftsprozesse so verändert werden, dass MitarbeiterInnen genügend Bandbreite haben, um auf die Qualität achten zu können.

Master Data Management-Projekte müssen viele Facetten ihres Unternehmens verändern, um erfolgreich zu sein.

Holistic Analytics kann auf über 30 Jahre Erfahrung zurückgreifen, was ganzheitliche Veränderungsmethoden und die Balance zwischen Technologien, Prozessen, Organisationsstrukturen und Unternehmenskultur betrifft.

Daten-Management


Sobald Ihre Organisation bereit ist, hohe Datenqualität zu produzieren und – viel wichtiger – zu erhalten, kann Holistic Analytics Sie bei der Profilierung, Bereinigung und Anreicherung Ihrer Daten unterstützen. Dies ist unabhängig vom ERP System, sei es SAP, Microsoft Navision, Sage, JD Edwards oder irgend ein anderes System.