Größte Datenherausforderung für die meisten Unternehmen
Da wir seit über einem Jahrzehnt Datenlösungen für Fortune-500-Kunden bereitstellen, sind wir mit verschiedenen Arten von Datenproblemen konfrontiert worden. Für die meisten Unternehmen ist die größte und häufigste Datenherausforderung die gleiche:
Aufbau einer einheitlichen Ansicht der wichtigsten Datenbestände.
Obwohl es einen einzigen Weg gibt, dieses Problem zu lösen – der einen schrittweisen Prozess der Datensatzverknüpfung und -konsolidierung beinhaltet – sind die Menschen immer noch verwirrt über die Technologie, die zur Erreichung dieses Ziels erforderlich ist. Einige denken, dass sie ein Tool für das Datenqualitätsmanagement benötigen, während andere sich Sorgen machen, ob sie eine End-to-End-Lösung für das Stammdatenmanagement implementieren müssen; ganz zu schweigen von der größten Sorge, die sie haben: Wie wird sich die Implementierung dieser Lösung insgesamt auf den Geschäftsbetrieb auswirken?
Beantwortung aller Fragen: DQM, MDM, und was brauchen Sie?
Um Ihnen bei der Beantwortung dieser Fragen zu helfen, haben wir eine dreiteilige Blogserie zu diesem Thema verfasst. Dieser ausführliche Leitfaden wird Ihnen helfen, das Stammdatenmanagement im Detail zu verstehen, seine Beziehung zum Datenqualitätsmanagement zu begreifen und herauszufinden, wann Sie welches System einsetzen sollten.
Die Serie umfasst die folgenden drei Teile:
- Argumente für ein systematisches Datenmanagement
- Verwaltung von Stammdaten: Definition, Komponenten und Prozess
- Datenqualitätsmanagement versus Stammdatenmanagement: Was davon brauchen Sie?
Dieser Blog behandelt den ersten Teil der Serie, aber halten Sie die Augen offen für Teil 2 und 3, die ebenfalls in dieser Woche veröffentlicht werden.
Fangen wir an!
Notwendigkeit einer systematischen Datenverwaltung
Bei 2,5 Quintillionen Bytes an Daten, die jeden Tag erzeugt werden, brauchen wir definitiv eine systematisierte Methode zur Erfassung, Speicherung, gemeinsamen Nutzung und Synchronisierung von Daten. Eine der häufigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten ist die Beibehaltung einer einheitlichen Definition für ein und dasselbe „Ding“ über alle Knotenpunkte oder Datenquellen hinweg.
Wenn ein Unternehmen zum Beispiel ein CRM und eine separate Rechnungsanwendung verwendet, landet der Datensatz eines Kunden in den Datenbanken beider Anwendungen. Die Aufgabe, eine konsistente – oder einfach dieselbe – Ansicht der Kundeninformationen über alle Datenbanken hinweg über einen längeren Zeitraum hinweg zu erhalten, ist schwierig.
Vermeiden Sie komplexe Datentopologien
Solche Konsistenzanforderungen können dazu führen, dass wir Verbindungen zwischen isolierten Anwendungen schaffen, bei denen jede Aktualisierung im gesamten System synchronisiert wird. Diese Architektur führt zu einer komplexen Topologie, in der jeden Tag eine exponentielle Anzahl von Interaktionen zwischen den Knotenpunkten stattfindet:
Zentralisierte Datenverwaltung
Dies verdeutlicht den Bedarf an einer zentralen, intelligenten Drehscheibe, die Datenobjekte modelliert und aufbewahrt sowie Datenabrufe und -aktualisierungsanfragen linear bedient und damit die Datenverwaltung erleichtert.
Aufgaben einer intelligenten, zentralen Drehscheibe
Zu den Aufgaben eines solchen Systems gehören:
- Modellierung von Datenobjekten – insbesondere für die wichtigsten Datenbestände.
- Pflege von Datenhierarchien oder Beziehungen zwischen Datenobjekten.
- Verbindung zu allen Datenquellen oder Anwendungen.
- Verfolgung von Änderungen , die an einer angeschlossenen Datenbank vorgenommen wurden.
- Verarbeitung von Änderungen an verbundenen Datenbanken und intelligente Synchronisierung von Aktualisierungen.
- Dies kann beinhalten Validierung die Formatierung, Standardisierung , oder Abgleich die neuen Daten, bevor sie in andere Knoten repliziert werden.
- Ermöglichung der Umsetzung von Governance-Regeln für automatische Warnmeldungen, Moderationsworkflows usw.
Hier kommt das Stammdatenmanagement ins Spiel. (Mehr dazu in unserem nächsten Blogpost zu dieser Serie).
Geschäftsvorteile eines zentralisierten Datenqualitätsmanagements
Bevor wir uns mit den konzeptionellen und umsetzungstechnischen Details eines zentralisierten Datenqualitäts- oder Stammdatenmanagements befassen, ist es zunächst erforderlich, die Gründe dafür darzulegen. Das heißt, es ist wichtig zu wissen, dass diese Initiative die Zustimmung des gesamten Unternehmens erfordert und in einigen Fällen eine enorme Investition in Form von Zeit, Kosten und anderen Ressourcen. Deshalb ist es notwendig, zunächst wichtige Stakeholder für diese Initiative zu gewinnen, indem man ihnen die Auswirkungen auf das Geschäft erläutert.
Auf einige dieser Punkte wird im Folgenden eingegangen:
1. Umfassender Überblick über die wichtigsten Datenbestände
Der bei weitem größte Vorteil einer zentralen Datenverwaltung ist die Möglichkeit, jederzeit auf einen umfassenden und vollständigen Überblick über alle Datenbestände zugreifen zu können. Dabei kann es sich um einen vollständigen Überblick über Kundenprofile, Produktlisten, Mitarbeiterinformationen, Standortdetails oder andere für Ihr Unternehmen wichtige Daten handeln.
2. Effiziente Planung des Geschäftsbetriebs
Wenn Informationen über mehrere Quellen verstreut sind, ist es fast unmöglich, den zukünftigen Bedarf vorherzusagen und zu prognostizieren, vor allem, wenn Ihr Unternehmen über Datenbestände wie Anbieter und Lieferanten verfügt. Wenn wichtige Datenbestände zentralisiert und aggregiert werden, können Sie mit Hilfe eines einzigen Datenspeichers Geschäftsabläufe effektiv und effizient planen.
3. Erhöhte geschäftliche Agilität
Daten haben schon immer eine Schlüsselrolle bei der Suche nach neuen Wachstums- und Expansionsmöglichkeiten für ein Unternehmen gespielt. Wenn jedoch die wichtigsten Daten nicht zentralisiert sind, kann es ziemlich unmöglich sein, verborgene Marktchancen aufzudecken. Wenn Sie dagegen Daten zentral verwalten, kann Ihr Team die Wettbewerbsfähigkeit und die geschäftliche Flexibilität durch schnelle und zeitnahe Datenanalysen verbessern.
4. Verbesserte betriebliche Effizienz und Unternehmensproduktivität
Wenn dieselben Daten an verschiedenen Orten gespeichert sind, müssen die Teammitglieder oft erst Daten aus allen Quellen abrufen und sammeln, bevor sie mit der Arbeit an ihren Aufgaben beginnen können. In anderen Fällen arbeiten verschiedene Mitglieder an der gleichen Aufgabe, ohne zu wissen, dass sie bereits von einem anderen Teammitglied erledigt wird. Beide Probleme beeinträchtigen die betriebliche Effizienz und die Unternehmensproduktivität, und eine zentrale Datenverwaltung kann zur Lösung dieser Probleme beitragen.
5. Effiziente Entscheidungsfindung und Berichterstattung
Wenn das Business-Intelligence-Tool eines Unternehmens ungenaue oder verzerrte Ergebnisse liefert, liegt dies in der Regel an der Datenreplikation oder Dezentralisierung. Um klarere und schnellere Ergebnisse für eine genaue und rechtzeitige Entscheidungsfindung zu erzielen, ist es notwendig, qualitativ hochwertige und zentralisierte Daten in Ihr Business Intelligence-System einzugeben.
6. Rechtzeitige Dateneinhaltung und -verwaltung
Datenqualität, Governance und Compliance sind eng miteinander verzahnt. Sie können staatliche oder organisatorische Datenstandards (wie GDPR, HIPAA oder CCPA) nicht einhalten, wenn Ihr Unternehmen nicht über gut verwaltete und qualitativ hochwertige Daten verfügt – etwas, das durch ein zentrales Datenmanagement ermöglicht wird.
Ich bin dabei! Was kommt als Nächstes?
Die oben genannten Punkte verdeutlichen die Notwendigkeit von Investitionen in die Datenqualität und in zentralisierte Datenverwaltungsinstrumente. Der nächste Schritt besteht darin, die Bedeutung und Funktionsweise eines solchen Tools besser zu verstehen, damit Sie Ihre geschäftlichen Anforderungen genau erfassen und feststellen können, welche Lösung diese am besten erfüllt.
Schauen Sie sich unseren nächsten Blog in dieser Reihe an: einen MDM-Leitfaden, der die Definition, die Komponenten und den Prozess des Stammdatenmanagements im Detail behandelt und zeigt, wie es mit der Datenqualität zusammenhängt.
