Master Data Management: Mit einer durchdachten MDM-Strategie zum Erfolg

MDM muss keine technologische Herausforderung sein. Für eine Strategie sollten Sie die Unternehmensanforderungen und vorhandenen Tools betrachten.

Dieser Artikel behandelt

MDM

Master Data Management (MDM) oder Stammdatenmanagement muss nicht automatisch einen großen technologischen Aufwand...

bedeuten. Ted Friedman, Analyst bei Gartner Inc., sagt zum Beispiel, dass ein typisches MDM-Projektteam 85 Prozent der Zeit mit Mitarbeiter-, Strategie- und Prozessangelegenheiten verbringt. Dagegen werden nur 15 Prozent der Zeit für die technische Seite aufgebracht.

IT-Entscheidungen müssen jedoch bei der Planung einer MDM-Strategie getroffen werden. Darunter finden sich viele Tools, die ein Mix ist aus Programm-Suites für das Data Management von Verkäufern und Software, die ausschließlich für Master Data Management gedacht ist. Es gibt Angebote, die einerseits auf bestimmte Datadomains abzielen – meist Kunden- und Produktinformation – und solche, die andererseits Multidomain-Software anbieten, die über mehrere Domains hinweg benutzt werden kann. Zusätzlich stehen noch Tools für spezifische Branchen zur Verfügung, so für den Finanz- und den Pharmabereich.

Eine der ersten Überlegungen bei Auswertung und Auswahl der Software ist die Entscheidung, wie die Struktur der zugrundeliegenden MDM-Architektur aussehen soll, die zum Speichern der Master Data und und zum Verteilen in die Systeme der Organisation besteht.

Ein zentralisiertes MDM-Hub schiebt Daten von den Quellsystemen, die die Daten wiederum vom Hub abrufen, nachdem sie konsolidiert, gereinigt und abgeglichen wurden, um Fehler und Unregelmäßigkeiten aufzuspüren. Eine andere Option ist ein sogenanntes Registry-Style-Hub, das für Datenbereinigung und -abgleich zuständig ist. Es erstellt aber ein Verzeichnis, das auf die Master Data in den Quellsystemen verweist, anstatt die Information selbst zu speichern. Hybridlösungen vereinen diese beiden Varianten, wobei sie Referenzverweise zu den Master-Daten in den Quellsystemen behalten und gleichzeitig als Primärquelle der Daten für neue Anwendungen dienen.

Vermeiden sie unnötige Probleme

Berater sagen, der Registry-Style sei die bessere Wahl, wenn eine große Anzahl von Quellsystemen im Unternehmen verteilt ist. In diesem Fall kann etwas Ärger vermieden werden, der allgemein daraus resultiert, dass Master Data auf ein zentralisiertes Hub verschoben und in den Quellsystemen überschrieben werden. Eine zentralisierte Architektur braucht bisweilen auch deutlich länger bei der Implementierung. Ein zentralisiertes Hub bietet allerdings Vorteile, wenn die Master Data in den Quellsystemen von fraglicher Qualität sind oder wenn ein Unternehmen einen einzigen, bestimmten Speicherplatz für alle Daten wünscht.

Gemäß Anne Buff, Vordenkerin im Kundenberatungsteam beim Software-Unternehmen SAS Institute, gibt es schlussendlich kein Falsch oder Richtig. Die Wahl hängt immer von den Zielen und Anforderungen an ein MDM-Programm ab. So rät sie: „Sie sollten sich nicht ausschließlich auf das eine oder das andere Konzept festlegen. So ziehen Sie spezifische Anbieter an und richten sich vielmehr nach Begrifflichkeiten als nach Ihren Anforderungen.“

Zu weiteren Technologien, die neben dem Hub für MDM-Projekte wichtig sind, gehören Datenintegrationstools, um Master- und Referenzdaten zwischen den Systemen hin-und herschieben zu können. Außerdem wird Datenqualitäts-Software für den Reinigungs- und Konsolidierungsprozess von Information benötigt.

Abhängig von der IT-Infrastruktur eines Unternehmens kann die Datenintegrationsschicht alles umfassen vom traditionellen Extrahierungstool, dazu Umwandlungs- und Ladetools, bis zu Messaging Middleware und Complex-Event-Processing-Plattformen. Auf Seiten der Datenqualität sind gewöhnlich Datenreinigungstools und eine passende Engine für die Datensynchronisation (etwa für Kundennamen und -adressen) nötig. Datendeduplizierung nebst Abgleich und Bereinigung gehören ebenfalls zur Grundausstattung.

Zuviele Tools für den MDM-Bereich?

Ein Unternehmen, das eine MDM-Strategie implementieren möchte, könne auch auf bereits vorhandene Integrations- und Datenqualitäts-Software zurückgreifen, anstatt alle Technologien neu zu erwerben, rät Rick Sherman, Gründer des Beratungsunternehmens Athena IT Solutions in Maynard, Massachusetts. „Oft haben Unternehmen bereits das Integrationstool X und kaufen dann ein weiteres für Master Data Management,“ erklärt Sherman. „So kommt es, dass dann zwei Integrationstools vorliegen und eigentlich nur eins benötigt wird.“

Die prozessorientierte Beschaffenheit von MDM-Programmen wirft die Frage auf, ob ein Hub-System und die dazugehörigen Technologien wirklich nötig sind, um diese Aufgabe zu bewältigen. Ist das Automatisieren des MDM-Prozesses nicht unbedingt erforderlich, so sieht Friedman es jedoch in den meisten Fällen als zwingend an. „Theoretisch kann MDM ohne Technologie erfolgen,“ führt er an. „In der Realität ist es jedoch, betrachtet man den Umfang, recht naiv zu glauben, man könne die Aufgabe ohne Technik bewältigen.“

Aaron Zornes, Cief Research Officer des Beratungsunternehmens MDM Institute in Burlingham, Kalifornien, sagt, die mittlerweile langjährige Erfahrung mit Master Data Management führt zu einer ähnlichen Sichtweise. „Können wir mit MDM ohne technische Hilfe arbeiten? Ja, weil das schon seit 30 oder 40 Jahren getan haben. Wir waren nur nicht besonders gut darin.“

Über die Autorin: Beth Stackpole ist freie Autorin und schreibt seit über 25 Jahren zum Themengebiet Technologie und Business.

Artikel wurde zuletzt im September 2013 aktualisiert

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