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Stammdatenmanagement für Einsteiger

November 15th, 2023

Eine der größten Herausforderungen für eine Organisation ist die Schaffung eines einzige Quelle der Wahrheit unter Beibehaltung seiner Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Qualität. Master Data Management (MDM) könnte Ihr Allheilmittel sein, wenn es um die Vereinfachung der Datenverwaltung geht.

In diesem Artikel werden Sie das Stammdatenmanagement, seine Hauptkomponenten, die Vorteile des Stammdatenmanagements für Ihr Unternehmen und einige der wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit der Praxis kennenlernen.

Was ist Master Data Management (MDM)?

Beginnen wir mit dem Verständnis der Stammdatenverwaltung.

Das Stammdatenmanagement ist die Technologie, die die Konsistenz von Unternehmensdaten gewährleistet - über mehrere Systeme, Anwendungen, Datenbanken, Funktionsabteilungen und Regionen hinweg.

Heutzutage verteilen sich Unternehmensdaten über vielseitige Anwendungen und Systeme wie ERPs und CRMs. Infolgedessen besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Daten in verschiedenen Abteilungen leicht fragmentiert, redundant und oft veraltet sind. Es kann für Ihr Unternehmen äußerst schwierig sein, selbst auf die rudimentärsten, aber kritischsten Anfragen zu Leistungsindikatoren in einem solchen Szenario zu reagieren. Beispielsweise kann das Stammdatenmanagement wesentliche Fragen des Geschäfts beantworten, wie z. B. „Wie hoch ist die Gewinnmarge bei Produkten/Dienstleistungen?“ und „Welche Geschäftseinheit ist die profitabelste?“.

Wie sorgen Sie also dafür, dass die Daten genau, kohärent und aktuell bleiben, wenn die Datenquellen immer mehr werden und es schwieriger geworden ist, sie konsistent zu verwalten? Die Stammdatenverwaltung erleichtert die Bewältigung dieser Herausforderungen durch die Schaffung einer einheitlichen Stammreferenzquelle für kritische Daten. Eine wesentliche Anforderung an das Stammdatenmanagement ist jedoch eine gute Data Governance, die die Gültigkeit und Sicherheit der Daten gewährleistet.

Die Arten der Stammdatenverwaltung unterscheiden sich in der Regel je nach Branche, in der Ihr Unternehmen tätig ist. Alle Arten von Stammdaten haben jedoch einige Merkmale gemeinsam, wie z.

  • Komplexität: Stammdaten bestehen aus großen Datensätzen mit mehreren Variablen, was sie komplex macht.
  • Hochwertig: Stammdaten werden oft immer wieder für Analysen herangezogen. Es ist ein entscheidender Teil des täglichen Betriebs einer Organisation.
  • Nicht flüchtig: Stammdaten ändern sich nicht oft; es ändert sich weniger als andere Daten.
  • Nicht transaktional: Stammdaten bestehen nicht aus Transaktionsdaten; Es ist jedoch häufig Teil des Transaktionsprozesses.

Stammdaten verstehen

Stammdaten sind die zentralen Daten innerhalb eines Unternehmens, die geschäftsrelevante Domänen definieren. Diese Daten ändern sich selten und können Referenzdaten enthalten, die verwendet werden können, um sich auf Informationen zu beziehen, die außerhalb der Unternehmensdatendomänen liegen und für den Geschäftsbetrieb unerlässlich sind. Von Natur aus ist es nicht transaktional; es definiert jedoch Transaktionen.

Die meisten Softwaresysteme, die in einem Unternehmen verwendet werden, haben Stammdaten, die von vielen Anwendungen geteilt und verwendet werden. Ein gängiges Beispiel für Stammdaten ist Ihr ERP-System, das Listen mit Daten wie Kundenstammdaten, Mitarbeiterstammdaten, Artikelstammdaten und Kontostammdaten enthalten kann.

Stammdaten umfassen im Allgemeinen Daten, die in vier Hauptkategorien eines Unternehmens fallen, die in die folgenden Themenbereiche unterteilt sind:

  • Parteien: Gruppen, die mit der Organisation Geschäfte abwickeln, z. B. Kunden, Interessenten, Lieferanten, Mitarbeiter usw.
  • Orte: Tatsächliche Orte und deren Segmentierung, wie Geografie, Standort, Standorte, Zonen usw.
  • Dinge: Artikel, die das Unternehmen verkauft oder verwaltet, z. B. Produkte, Dienstleistungen oder Vermögenswerte
  • Finanziell und organisatorisch: Berichts- und Buchhaltungsklassifikationen, die Organisationsstrukturen, Vertriebsregionen, Kontenpläne, Kostenstellen, Geschäftseinheiten, Profit Center, Preislisten usw. umfassen.

Unterschied zwischen Stammdaten und Referenzdaten

Jedes Unternehmen verfügt über Daten zu Verbrauchern, Produkten, Mitarbeitern usw., die selten an einem einzigen Ort gespeichert werden. Diese Daten sind in zahlreichen Anwendungen meist über verschiedene Unternehmensbereiche verteilt, Datenbanken, und sogar physische Medien wie Dokumente und Berichte. Was es noch schwieriger macht, ist, dass verschiedene Aspekte des Unternehmens unterschiedliche Ideen und Beschreibungen für dasselbe Geschäftsobjekt haben können. Beispielsweise kann ein Mitarbeiter Aufzeichnungen in mehreren Unternehmensverwaltungssystemen haben, obwohl es sich in Wirklichkeit um dieselbe Person handelt.

Das ist wo Vergleichsdaten eingreift. Es handelt sich um jede Art von Daten, die verwendet werden, um andere in einer Datenbank eingerichtete Datenelemente zu klassifizieren. Mit anderen Worten, es wird ausschließlich dazu verwendet, Daten in einer Datenbank mit denen außerhalb der Geschäftsgrenzen zu verknüpfen.

Stammdaten umfassen relevante Geschäftseinheiten, während Referenzdaten zulässige Werte und angehängte Textbeschreibungen umfassen. Mit anderen Worten, Stammdaten werden von mehreren Systemen, Anwendungen und Verfahren im Unternehmen gemeinsam genutzt. Im Gegensatz dazu sind Referenzdaten eine Art Stammdaten, die von Transaktions- oder Stammdatenobjekten verwendet werden.

Welche Daten sollten Sie als Stammdaten verwalten?

Generell sind Stammdaten mengenmäßig meist nur ein winziger Teil Ihrer Gesamtdaten. Es ist jedoch eine Herausforderung, es zu bewahren und zu verwalten. Daher entscheiden sich einige für Master-Management-Tools.

Es wird empfohlen, den folgenden Benchmark der Stammdatenverwaltungsstrategie zu verwenden, der eine Anleitung zur Verwaltung von Stammdaten darstellt:

  • Verhaltensdaten: Sie können Stammdaten durch Verknüpfungen mit anderen Datentypen beschreiben.
  • CRUD-Zyklus: Sie können Stammdaten auch nach ihrem Lebenszyklus beschreiben, d. h. wie sie erstellt, gelesen, aktualisiert, gelöscht und durchsucht werden (der GRAUSAM Kreislauf).
  • Kardinalität: Kardinalität definiert die Anzahl der Elemente in einer Gruppe. Wenn es ablehnt, verringert sich auch die Wahrscheinlichkeit, dass ein Artikel als Stammdaten betrachtet wird.
  • Lebensdauer und Volatilität: Im Gegensatz zu Transaktionsdaten weisen Stammdaten eine geringere Volatilität auf.
  • Kompliziertheit: Einfache und weniger komplizierte Objekte lassen sich leichter sammeln, verwalten und abgleichen. Sie werden daher in der Regel nicht als Stammdaten eingestuft.
  • Wert: Kostbare Datenelemente werden eher als Stammdaten betrachtet.
  • Wiederverwendung: Wenn Daten in mehreren Systemen mehrmals wiederverwendet werden, sollten sie als Stammdaten verwaltet werden.

Stammdatenverwaltung

Erste Schritte der Stammdatenverwaltungsinitiative. Quelle: TechTarget

Grundlagen des Stammdatenmanagements

Einige der kritischen Komponenten oder Best Practices eines MDM-Systems (Master Data Management) für ein Unternehmen sind:

  • Flexibles Datenmodell: Um Stammdaten verwalten und pflegen zu können, benötigen Sie ein sehr flexibles Datenmodell.
  • Datenqualitätsmodul: Damit können Sie die Qualität der eingehenden Daten überwachen, um sicherzustellen, dass die Daten glaubwürdig sind. Darüber hinaus sollte es eine Validierungsregel-Engine enthalten, damit Sie auch die beschreiben können Datenqualitätsregeln für Ihre Stammdaten entsprechend den betriebswirtschaftlichen Anforderungen.
  • Datenintegrationsmodul: Es ermöglicht Ihnen, Stammdaten mit anderen Systemen zu integrieren. Idealerweise sollte es über eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine robuste Verarbeitungs-Engine für die Ausführung großer Mengen verfügen Datenintegration Arbeitsplätze.
  • Workflow Engine: Mithilfe von Workflows können Benutzer mehrere Aktivitäten in einem einzigen Ablauf bündeln. MDM-Workflows umfassen mehrere Funktionen, die von der Validierung bis zum Zusammenführen von Entitäten reichen. Eine robuste Workflow-Engine bietet Ihnen mehr Flexibilität bei der Modellierung Ihrer Verfahren in den Workflows.

Kurz gesagt, stellen Sie sicher, dass die Datenverwaltungssoftware Das von Ihnen ausgewählte System bietet ein Höchstmaß an Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit, Zugänglichkeit und Berichtsfunktionen.

Warum ist Stammdatenverwaltung wichtig: Vorteile der Stammdatenverwaltung

Einige wichtige Vorteile des Stammdatenmanagements (MDM) sind:

  • Einheitliche und konsistente Informationen in zahlreichen Netzwerken

Sie benötigen genaue und konsistente Daten, um Ihr Unternehmen von anderen abzuheben. Mit Master Data Management (MDM) können Sie Daten aus mehreren Quellsystemen einfach verwalten und einen Master-Satz authentifizierter, einzigartiger, erstklassiger Daten erstellen, die andere Abteilungen verwenden können.

  • Ein besseres Verständnis Ihrer Kunden

Sie können eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Kundendaten erstellen, indem Sie die Kundendaten mit der Informationslieferkette in Einklang bringen und aufschlussreiche Berichte erstellen. Dies kann Ihnen helfen, die Präferenzen und Rollen Ihrer Kunden besser zu verstehen.

  • Eine integrierte Ansicht der Geschäftsdatenbestände

Mit der Stammdatenverwaltung können Sie zuverlässige Ansichten Ihrer Unternehmensdatenbestände erstellen, um Geschäftsprozesse effizient durchzuführen. Das Produktstammdatenmanagement (MDM) hilft bei der Bildung einer zusammenhängenden Sicht auf Verbraucher-, Lieferanten-, Material- und Produktdaten, die andernfalls in verschiedenen Abteilungen und Einheiten vorhanden wären.

  • Verbesserte Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Daten

Daten von schlechter Qualität haben unerwünschte Auswirkungen auf die Unternehmensführung, sei es in Bezug auf die Kundenbeziehungen oder die Unternehmenspolitik. MDM stellt sicher, dass konsistente, glaubwürdige und qualitativ hochwertige Daten über alle Systeme und Abteilungen hinweg bereitgestellt werden. So können Unternehmen zuverlässige datengetriebene Analysen durchführen.

Herausforderungen im Zusammenhang mit der Verwaltung von Stammdaten

Trotz der Vorteile, die das Stammdatenmanagement bietet, ist die Implementierung einer Stammdatenmanagementlösung (MDM) keine leichte Aufgabe. Hier sind einige Herausforderungen, denen Sie während des Prozesses begegnen können:

  • Komplexität: Die Verwaltung von Stammdaten in mehreren Systemen und Formaten kann eine Herausforderung sein, wie es erforderlich ist Daten standardisieren entsprechend den Geschäftsanforderungen.
  • Datenüberlappung: Es besteht auch eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sich Daten überschneiden, da mehrere Systeme dieselben Entitäten speichern. Verwendung einer MDM-Lösung mit umfangreichen Datenqualitätsmanagement Funktionen können dabei helfen, Probleme bei der Datenduplizierung zu lösen.
  • Fehlendes Datenmodell: Ein MDM-Modell (Master Data Management) kann die Integration vereinfachen, indem verschiedene Ebenen von Stammdaten definiert werden. Das Fehlen eines vorhandenen Datenmodells kann die Verwaltung erschweren.
  • Eigenschaften: Normalerweise ist es nicht einfach, sich auf Domänenwerte zu einigen, die auf verschiedenen Systemen gespeichert sind.
  • Autorität und Daten-Governance: Mangelnde Datenkompetenz (Verwaltung, Besitz, Verfahren) in Bezug auf Stammdaten führt zu Komplikationen innerhalb des Unternehmens.
  • Mangel an erfahrenen Personen: Es ist auch eine Herausforderung, erfahrene Spezialisten und Implementierungsverbündete zu finden, die bei der Durchführung von Unternehmungen helfen.
  • Wahl der Technologie: In der MDM-Branche gibt es verschiedene Lösungen, so dass es schwierig sein kann, einen absoluten Spitzenreiter zu wählen.
  • Andere Herausforderungen: Einige weitere Herausforderungen sind die Entscheidung, wo begonnen werden soll, Priorisierung und Betonung sowie die Aufklärung der Mitarbeiter über die Bedeutung des Stammdatenmanagements (MDM).

Master Data Management (MDM)-Lösungen vereinfachen Geschäftsdaten, indem sie Daten mit mehreren Formaten aus heterogenen Datenquellen bündeln und eine integrierte Ansicht erstellen, wodurch Datensilos eliminiert werden. Dies führt zu weniger Fehlern und weniger Redundanzen in den Unternehmensabläufen.

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