{"id":68413,"date":"2022-01-21T06:22:46","date_gmt":"2022-01-21T11:22:46","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/verstaendnis-von-datenqualitaet-und-stammdatenmanagement-ist-eine-mdm-loesung-die-antwort-auf-ihr-datenproblem-teil-2-von-3\/"},"modified":"2022-09-13T09:01:06","modified_gmt":"2022-09-13T09:01:06","slug":"verstaendnis-von-datenqualitaet-und-stammdatenmanagement-ist-eine-mdm-loesung-die-antwort-auf-ihr-datenproblem-teil-2-von-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/verstaendnis-von-datenqualitaet-und-stammdatenmanagement-ist-eine-mdm-loesung-die-antwort-auf-ihr-datenproblem-teil-2-von-3\/","title":{"rendered":"Verst\u00e4ndnis von Datenqualit\u00e4t und Stammdatenmanagement: Ist eine MDM-L\u00f6sung die Antwort auf Ihr Datenproblem? (Teil 2 von 3)"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Hinweis: Dieser Blog ist Teil 2 einer Serie von 3. Wenn Sie m\u00f6chten, lesen Sie den vorherigen Blog, in dem wir \u00fcber die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/verstaendnis-von-datenqualitaet-und-stammdatenmanagement-der-bedarf-an-systematischen-zentralisierten-daten-teil-1-von-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Notwendigkeit einer systematischen und zentralisierten Datenverwaltung<\/a> gesprochen haben.<\/em><\/p>\n\n<p>Der Beweis f\u00fcr die Notwendigkeit einer systematischen und zentralisierten Datendrehscheibe f\u00fchrt uns zum Stammdatenmanagement. Diejenigen von uns, die mit diesem Begriff einigerma\u00dfen vertraut sind, wissen, dass Datenqualit\u00e4t und Stammdatenmanagement eng miteinander verbunden sind. Tats\u00e4chlich wird die Datenqualit\u00e4t sowohl als Haupttreiber als auch als Nebenprodukt von MDM-L\u00f6sungen angesehen.<\/p>\n\n<p>Aus diesem Grund bieten viele Datenanbieter heute verschiedene Versionen dieser Produktlinien an. Um jedoch zu verstehen, welche davon besser f\u00fcr Ihr Unternehmen geeignet ist, m\u00fcssen Sie zun\u00e4chst wissen, was die einzelnen Disziplinen bedeuten.<\/p>\n\n<p>Wir haben bereits etwas ver\u00f6ffentlicht, das die F\u00e4higkeiten eines Datenqualit\u00e4tsmanagement-Tools im Detail abdeckt. Sie k\u00f6nnen es <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/data-quality-management\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">hier<\/a> nachlesen.<\/p>\n\n<p>In diesem Blog werden wir die Kernbedeutung, die Komponenten und den Prozess des Stammdatenmanagements behandeln. Im n\u00e4chsten Blog &#8211; dem Finale der Serie &#8211; werden wir beide L\u00f6sungen\/Technologien einzeln vergleichen und Ihnen helfen, die richtige Wahl zu treffen.<\/p>\n\n<p>Also, fangen wir an!<\/p>\n\n<h2>Was sind Stammdaten?<\/h2>\n\n<p>Die Prozesse oder Transaktionen, die in einem Unternehmen ablaufen, betreffen immer eine bestimmte Gruppe von Einheiten oder Konzepten. Je nach Gesch\u00e4ftsbereich eines Unternehmens k\u00f6nnen diese Einheiten unterschiedlich sein, aber im Allgemeinen umfassen sie die folgenden Datenbest\u00e4nde:<\/p>\n\n<ul><li>Kunde<\/li><li>Produkt<\/li><li>Mitarbeiter<\/li><li>Standort<\/li><li>Andere<ul><li>Anbieter<\/li><li>Anbieter<\/li><li>Kontakt<\/li><li>Buchungsposten\/Rechnung<\/li><li>Politik<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n<p>Diese Elemente werden in der Regel als <strong>Stammdaten<\/strong> bezeichnet. Alle Aufgaben, Prozesse oder Transaktionen, die in einem Unternehmen durchgef\u00fchrt werden, betreffen eines oder mehrere dieser Stammdatenobjekte.<\/p>\n\n<h3>Beispiel f\u00fcr Stammdatenobjekte<\/h3>\n\n<p>Nehmen wir als Beispiel diese Transaktion:<\/p>\n\n<p><em>Kunde A kauft Produkt X am Standort Y.<\/em><\/p>\n\n<p>Damit diese Transaktion korrekt abgewickelt werden kann, muss ein Unternehmen \u00fcber seine Kunden-, Produkt- und Standortinformationen verf\u00fcgen, obwohl diese Daten wahrscheinlich in drei verschiedenen Anwendungen oder Datenbanken gespeichert sind.<\/p>\n\n<h2>Was ist Stammdatenmanagement?<\/h2>\n\n<p>Der Begriff Stammdatenmanagement (MDM) l\u00e4sst sich am besten so beschreiben:<\/p>\n\n<p>Eine Sammlung bew\u00e4hrter Praktiken zur Verwaltung von Daten, die:<\/p>\n\n<ol><li>Unterst\u00fctzung der Datenerfassung, -integration und -freigabe zwischen unterschiedlichen Datenquellen,<\/li><li>Sicherstellung der Datenqualit\u00e4t (z. B. Genauigkeit, Konsistenz und Vollst\u00e4ndigkeit) und,<\/li><li>Implementieren Sie Data-Governance-Regeln, um autorisierten Zugriff, Informationsmanagement und andere Verwaltungsabl\u00e4ufe zu erm\u00f6glichen.<\/li><\/ol>\n\n<p>Aus dieser Definition ergeben sich die drei wesentlichen Elemente von MDM: Data Governance (Zugriff, Richtlinien und Infrastruktur), Datenaktionen (Erfassung, Integration und gemeinsame Nutzung) und Datenqualit\u00e4t (vorzugsweise <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/dimensionen-der-datenqualitaet-10-metriken-die-sie-messen-sollten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">die zehn Datenqualit\u00e4tsmetriken<\/a>).<\/p>\n\n<p>Wir werden auf jede dieser M\u00f6glichkeiten n\u00e4her eingehen. Doch bevor wir fortfahren, lassen Sie uns zun\u00e4chst \u00fcber etwas sprechen, das die Leute normalerweise verwirrt, wenn es um MDM geht.<\/p>\n\n<h2>Prozess der Stammdatenverwaltung<\/h2>\n\n<p>Der Prozess der Implementierung einer MDM-L\u00f6sung kann recht komplex sein und erfordert die Einbeziehung aller wichtigen Interessengruppen. Vereinfacht ausgedr\u00fcckt, besteht es aus den folgenden 7 Schritten:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img width=\"503\" height=\"454\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Process-of-MDM1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-65127\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Process-of-MDM1.png 503w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Process-of-MDM1-300x271.png 300w\" sizes=\"(max-width: 503px) 100vw, 503px\" \/><\/figure><\/div>\n<h3>1. Planung der Stammdatenverwaltung<\/h3>\n\n<p>Bei der Implementierung einer unternehmensweiten Initiative wie MDM ist die Beteiligung wichtiger Interessengruppen erforderlich &#8211; insbesondere derjenigen, die in Ihrem Unternehmen direkt mit Daten zu tun haben.<\/p>\n\n<p>Bevor Sie MDM-Verfahren und -Tools einsetzen k\u00f6nnen, m\u00fcssen Sie einen MDM-Plan erstellen:<\/p>\n\n<ul><li>Identifizierung der Personen, die in Ihrem Unternehmen Stammdaten erzeugen und empfangen.<\/li><li>Koordinierung mit den Beteiligten, um den aktuellen Stand der Daten zu verstehen.<\/li><li>Erstellen eines Fallbeispiels, das die Auswirkungen der MDM-Initiative auf die Unternehmensziele rechtfertigt.<\/li><li>Ausarbeitung umfassender Pl\u00e4ne f\u00fcr:<ul><li>Modelle f\u00fcr Stammdatenobjekte,<\/li><li>MDM-Architektur-Stil,<\/li><li>Datenintegration oder Migrationsplan zu\/von beteiligten Datenbanken.<\/li><\/ul><\/li><li>Genehmigung der vorgeschlagenen Pl\u00e4ne durch die beteiligten Akteure.<\/li><\/ul>\n\n<h3>2. Koordinierung mit Datenakteuren<\/h3>\n\n<p>In einem Unternehmen gibt es zahlreiche Personen, die als wichtige Interessenvertreter gelten und in dieser Phase einbezogen werden m\u00fcssen. Zu diesen Personen geh\u00f6ren:<\/p>\n\n<ul><li>F\u00fchrungskr\u00e4fte in der Gesch\u00e4ftsentwicklung<\/li><li>Leitende Angestellte<\/li><li>Informationsarchitekten<\/li><li>Datenverwalter<\/li><li>Metadaten-Analysten<\/li><li>Fachleute f\u00fcr Datenqualit\u00e4t<\/li><li>Spezialisten f\u00fcr Data Governance<\/li><li>Systementwickler und Architekten<\/li><li>Berater f\u00fcr Anwendungsimplementierung und -anpassung<\/li><li>Personal f\u00fcr die Dateneingabe<\/li><\/ul>\n\n<h3>3. Modellierung von Stammdatenobjekten<\/h3>\n\n<p>Der wichtigste Schritt bei MDM &#8211; nach der Planung und der Einbeziehung der Interessengruppen &#8211; ist die Erstellung des MDM-Datenmodells. Bei diesem Schritt geht es um Wissen:<\/p>\n\n<ul><li>Welche Datenbest\u00e4nde sind f\u00fcr Ihren Gesch\u00e4ftsbetrieb von zentraler Bedeutung?<\/li><li>Welche Informationen \u00fcber diese zentralen Datenbest\u00e4nde m\u00fcssen Sie wirklich aufbewahren?<\/li><li>Wie h\u00e4ngen diese zentralen Datenbest\u00e4nde miteinander zusammen?<\/li><\/ul>\n\n<p>Ein Datenmodell ist also einfach eine grafische oder logische Darstellung aller Stammdatenobjekte, ihrer wichtigen Attribute und der Beziehungen zwischen ihnen. Die Erstellung solcher Modelle unterst\u00fctzt die nachfolgenden Schritte der Datenintegration, -qualit\u00e4t, -synchronisation und -verwaltung.<\/p>\n\n<p>Lassen Sie uns die wichtigsten Schritte der Datenmodellierung durchgehen:<\/p>\n\n<h4>a. Identifizierung von Stammdatenobjekten<\/h4>\n\n<p>Wie bereits erw\u00e4hnt, besteht einer der wichtigsten Schritte f\u00fcr MDM in der Identifizierung von Stammdatenobjekten &#8211; den Dateneinheiten, die Ihre Gesch\u00e4ftsvorg\u00e4nge und Transaktionen in der Regel betreffen. Dazu geh\u00f6ren normalerweise (aber nicht nur): Kunden, Produkte, Standorte, Mitarbeiter usw.<\/p>\n\n<h4>b. Identifizierung von Attributen f\u00fcr Stammdatenobjekte<\/h4>\n\n<p>Sobald die Stammdatenobjekte identifiziert sind, m\u00fcssen Sie nun wichtige Attribute f\u00fcr diese Objekte ausw\u00e4hlen. Denken Sie bei der Auswahl daran, f\u00fcr jeden Datenbestand ein eindeutiges Identifizierungsattribut anzugeben. Bei Produkten kann es sich beispielsweise um SKUs oder eine eindeutige ID f\u00fcr Kunden usw. handeln.<\/p>\n\n<p>Wenn es keine eindeutig identifizierenden Attribute gibt, m\u00fcssen Sie m\u00f6glicherweise eine Kombination von Attributen aufnehmen, die zusammengenommen eine eindeutige Identit\u00e4t ergeben k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<h4>c. Identifizierung von Beziehungen zwischen Stammdatenobjekten<\/h4>\n\n<p>Nun ist es an der Zeit, die Hierarchie und die Beziehungen zwischen den Stammdatenobjekten zu definieren. Normalerweise k\u00f6nnen die folgenden Arten von Beziehungen zwischen Datenobjekten erstellt werden, je nachdem, wie die Gesch\u00e4ftsvorg\u00e4nge in einem Unternehmen ablaufen d\u00fcrfen:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Eins zu eins<\/strong><ul><li>Beispiel: Ein Kunde kann immer nur einen Standort haben<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Einer zu vielen<\/strong><ul><li>Beispiel: Ein Kunde kann viele K\u00e4ufe t\u00e4tigen<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Viele gegen einen<\/strong><ul><li>Beispiel: Viele Kunden k\u00f6nnen von einem Standort kommen<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Viele an viele<\/strong><ul><li>Beispiel: Viele Kunden k\u00f6nnen viele Produkte kaufen.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n<h4>d. Aufbau des Modells in MDM<\/h4>\n\n<p>Sobald diese Aufgaben erledigt sind, ist es nun an der Zeit, das fertige Modell zu entwerfen oder in MDM zu erstellen. Dadurch wird sichergestellt, dass alle neuen Daten, die in das MDM-Stammdaten-Repository geladen oder hinzugef\u00fcgt werden, mit dem entworfenen Datenmodell \u00fcbereinstimmen m\u00fcssen. Dies bedeutet:<\/p>\n\n<ul><li>Eingehende Datens\u00e4tze m\u00fcssen zu einem der modellierten Stammdatenobjekte geh\u00f6ren.<\/li><li>Die eingehenden Werte m\u00fcssen g\u00fcltig, standardisiert und wie f\u00fcr jedes Attribut definiert formatiert sein.<\/li><li>Die kommenden Werte m\u00fcssen mit den Beziehungen \u00fcbereinstimmen, die im entworfenen Modell vorgegeben sind.<\/li><\/ul>\n\n<p>Wenn diese Bedingungen nicht erf\u00fcllt sind, gibt MDM einen Fehler aus und l\u00e4sst die Speicherung von Daten erst zu, wenn sie entsprechend dem modellierten Entwurf korrigiert wurden.<\/p>\n\n<h4>Beispiel f\u00fcr ein Stammdatenobjektmodell<\/h4>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img width=\"570\" height=\"496\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Example-master-data-object-model1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-65131\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Example-master-data-object-model1.png 570w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Example-master-data-object-model1-300x261.png 300w\" sizes=\"(max-width: 570px) 100vw, 570px\" \/><\/figure><\/div>\n<h3>4. Integration der Daten in das Haupt-Repository<\/h3>\n\n<p>Dieser Schritt imitiert den ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) zur Verwaltung von Data Warehouses. Im Zusammenhang mit MDM umfasst dies die folgenden Schritte:<\/p>\n\n<h4>a. Verbinden Sie<\/h4>\n\n<p>Dazu muss das MDM-Softwaretool mit allen Quellen verbunden werden, die Stammdaten enthalten (wie in der Anfangsphase geplant). Dies kann eine Verbindung zu einem CRM (f\u00fcr Kundeninformationen), einer Finanzsoftware (f\u00fcr Rechnungen), einem PCM (f\u00fcr Produkte), einem HRM (f\u00fcr Mitarbeiter) und so weiter beinhalten.<\/p>\n\n<h4>b. Extrahieren<\/h4>\n\n<p>Dabei werden vergangene Datens\u00e4tze aus den angeschlossenen Quellen in MDM extrahiert, aber noch nicht in das Stammdaten-Repository geladen; dieser Schritt erfolgt erst nach der Konsolidierung.<\/p>\n\n<p>Die Extraktion wird durchgef\u00fchrt, damit die vergangenen Datens\u00e4tze bereinigt und zusammengef\u00fchrt werden k\u00f6nnen, bevor sie in das Stammdaten-Repository geladen werden. Sie k\u00f6nnen den Extraktionsprozess auch filtern &#8211; nach bestimmten Zeitr\u00e4umen oder anderen Attributen. Sie m\u00f6chten zum Beispiel Datens\u00e4tze extrahieren, die zehn Jahre zur\u00fcckliegen, oder vielleicht nur die Datens\u00e4tze, die von einer g\u00fcltigen Quelle erstellt wurden.<\/p>\n\n<h4>c. Konsolidierung<\/h4>\n\n<p>Nachdem Sie die erforderlichen Datens\u00e4tze aus allen verbundenen Quellen extrahiert haben, ist es nun an der Zeit, diese zu konsolidieren (bereinigen, standardisieren, abgleichen und zusammenf\u00fchren). Vergewissern Sie sich, dass die konsolidierten Unterlagen vorliegen:<\/p>\n\n<ul><li>eine einzige, einheitliche Ansicht der Stammdaten darstellen<\/li><li>Halten Sie sich an das in der dritten Phase entworfene MDM-Datenmodell, sonst k\u00f6nnen Sie sie nicht in das Stammdaten-Repository laden.<\/li><\/ul>\n\n<p>Da die meisten siloartigen Datenanwendungen zahlreiche Probleme mit der Datenqualit\u00e4t aufweisen, empfiehlt es sich, f\u00fcr die Konsolidierung von Datens\u00e4tzen einen geeigneten <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/entwurf-eines-rahmens-fuer-das-datenqualitaetsmanagement\/\">Datenqualit\u00e4tsrahmen<\/a> zu verwenden &#8211; wir werden im n\u00e4chsten Abschnitt n\u00e4her darauf eingehen.<\/p>\n\n<h4>d. Laden<\/h4>\n\n<p>Wenn die Datens\u00e4tze extrahiert und konsolidiert sind, k\u00f6nnen sie nun in das Haupt-Repository geladen werden. Falls die Datens\u00e4tze nicht mit dem entworfenen Datenmodell \u00fcbereinstimmen, kann MDM w\u00e4hrend des Ladevorgangs Fehler ausl\u00f6sen.<\/p>\n\n<h3>5. Einbindung von Datenqualit\u00e4tskontrollen<\/h3>\n\n<p>W\u00e4hrend des Integrations- (Konsolidierungs-) Prozesses wird eine Reihe von Datenqualit\u00e4tsprozessen implementiert, um die Datens\u00e4tze gem\u00e4\u00df dem entworfenen Modell zu standardisieren. Sobald eine verbundene Datenbank aktualisiert wird, muss diese neue \u00c4nderung in das MDM-Daten-Repository migriert werden.<\/p>\n\n<p>Bevor diese \u00c4nderung jedoch migriert werden kann, m\u00fcssen die aktualisierten Daten einen systematischen Prozess durchlaufen, um ihre Qualit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten. Aus diesem Grund ist ein kontinuierlicher Datenqualit\u00e4tsprozess oder -rahmen immer Teil der MDM-Architektur.<\/p>\n\n<p>Dieser Rahmen umfasst in der Regel die folgenden Schritte:<\/p>\n\n<ol><li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-und-tools-zur-datenprofilerstellung-erhalten-sie-sofortige-ergebnisse-der-datenqualitaetsbewertung\/\">Datenprofilierung<\/a><\/strong>: Bewertung des aktuellen Zustands Ihrer Daten und Ermittlung von Bereinigungsm\u00f6glichkeiten. <\/li><li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Datenbereinigung<\/a> und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenstandardisierungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-datenstandardisierungstool\/\">-standardisierung<\/a> <\/strong>: Durchf\u00fchrung einer Vielzahl von Datenbereinigungsoperationen und Erreichen einer standardisierten Ansicht \u00fcber alle importierten Datenquellen. <\/li><li><strong>Konfiguration des Datenabgleichs:<\/strong> Konfiguration und Ausf\u00fchrung propriet\u00e4rer oder branchenf\u00fchrender <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/8-vorteile-des-datenabgleichs-mit-denen-sie-ihr-geschaeft-ausbauen-koennen\/\">Datenabgleichsalgorithmen<\/a> und deren Feinabstimmung entsprechend Ihren Datenanforderungen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.<\/li><li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">Analyse der Daten\u00fcbereinstimmungsergebnisse<\/a> <\/strong>: Bewertung der Abgleichsergebnisse und ihres Konfidenzniveaus, um falsche Treffer zu erkennen und den Stammsatz zu bestimmen.  Dies kann die Einbeziehung von Datenverwaltern oder Administratoren erfordern, um die endg\u00fcltige Entscheidung zu treffen.<\/li><li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\">Zusammenf\u00fchren und \u00dcberleben von Daten<\/a> <\/strong>: Entwurf von Zusammenf\u00fchrungs- und \u00dcberlebensregeln, um alle Datenfelder mit schlechter Qualit\u00e4t automatisch zu \u00fcberschreiben und den goldenen Datensatz abzurufen. <\/li><\/ol>\n\n<h3>6. Erm\u00f6glichung der linearen Datensynchronisation<\/h3>\n\n<p>Die Anforderungen an die Datensynchronisation h\u00e4ngen ausschlie\u00dflich vom gew\u00e4hlten Architekturstil des MDM ab. MDM-Hub-Stile wie die Koexistenz erfordern in der Regel komplexe Synchronisierungstechniken, um sicherzustellen, dass die Daten sowohl im MDM als auch in allen angeschlossenen Quellanwendungen auf dem neuesten Stand sind.<\/p>\n\n<p>Um die Synchronisierung in vollem Umfang zu verstehen, werden wir uns in diesem Abschnitt haupts\u00e4chlich auf den Stil des Koexistenz-Hubs konzentrieren.<\/p>\n\n<p>Ein wesentlicher Bestandteil von MDM ist seine F\u00e4higkeit, als aktiver und intelligenter Knotenpunkt zu fungieren:<\/p>\n\n<ol><li>Bedient eingehende Datenanforderungen von angeschlossenen Quellen.<\/li><li>Bietet Zugang zum Stammdaten-Repository.<\/li><li>\u00dcberwacht \u00c4nderungen, die an einem beliebigen Datensatz an der angeschlossenen Quelle vorgenommen werden.<\/li><li>F\u00fchrt neue \u00c4nderungen in die Stammdatens\u00e4tze ein und gew\u00e4hrleistet dabei die Datenqualit\u00e4t.<\/li><li>Liefert die aktualisierten Stammdatens\u00e4tze an die Quelle oder andere Anwendungen zur\u00fcck.<\/li><\/ol>\n\n<p>Um eine reibungslose Datensynchronisation zu gew\u00e4hrleisten, muss eine MDM-L\u00f6sung mit der richtigen Logik und den richtigen Verarbeitungsregeln ausgestattet sein, wie z. B:<\/p>\n\n<ol><li><strong>Rechtzeitigkeit:<\/strong> Dies bezieht sich auf die rechtzeitige Weitergabe von \u00c4nderungen und Aktualisierungen, so dass das MDM-System als immer eingeschaltetes\/bereites System betrachtet werden kann.<\/li><li><strong>Latenzzeit: <\/strong>Dies bezieht sich auf die Minimierung der Zeitspanne zwischen der Anforderung von Informationen bei einer angeschlossenen Quelle und dem Zeitpunkt, zu dem sie schlie\u00dflich zur Verf\u00fcgung gestellt werden.<\/li><li><strong>Konsistenz: <\/strong>Dies bezieht sich auf die Replikation aller \u00c4nderungen \u00fcber verbundene Quellen hinweg. Dies kann von der Art Ihrer MDM-Architektur abh\u00e4ngen (ob Sie alle verbundenen Quellen oder nur das MDM auf dem neuesten Stand halten).<\/li><li><strong>Koh\u00e4renz: <\/strong>Dies bezieht sich auf die Durchf\u00fchrung von Transaktionen in der Reihenfolge ihres Auftretens, z. B. Lese-\/Schreibanforderungen an und von verschiedenen verbundenen Quellen.<\/li><li><strong>Determinismus: <\/strong>Dies bedeutet, dass dieselbe Abfrage bei mehrmaliger Ausf\u00fchrung dieselben Ergebnisse liefert.<\/li><\/ol>\n\n<h3>7. Festlegung von Data-Governance-Regeln<\/h3>\n\n<p>Ein letzter &#8211; aber ebenso wichtiger &#8211; Teil von MDM ist die Data Governance. Der Begriff Data Governance bezieht sich in der Regel auf eine Sammlung von Rollen, Richtlinien, Arbeitsabl\u00e4ufen, Standards und Metriken, die eine effiziente Informationsnutzung und -sicherheit gew\u00e4hrleisten und es einem Unternehmen erm\u00f6glichen, seine Gesch\u00e4ftsziele zu erreichen.<\/p>\n\n<p>Unter Data Governance im MDM versteht man normalerweise die F\u00e4higkeit,:<\/p>\n\n<ul><li>Erstellen Sie Datenrollen und weisen Sie Berechtigungen zu.<\/li><li>Gestaltung von Arbeitsabl\u00e4ufen zur \u00dcberpr\u00fcfung von Informationsaktualisierungen.<\/li><li>Begrenzen Sie die Datennutzung und -freigabe.<\/li><li>Zusammenarbeit und Koordinierung bei der Zusammenf\u00fchrung mehrerer Datenbest\u00e4nde.<\/li><li>Schutz der Daten und Einhaltung von Compliance-Standards wie HIPAA, GDPR usw.<\/li><li>Gew\u00e4hrleistung des Schutzes der Daten vor Sicherheitsrisiken.<\/li><\/ul>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2>Strategie der Stammdatenverwaltung<\/h2>\n\n<p>Nach der Implementierung des MDM-Prozesses haben viele Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, ihre Daten-KPIs zu erf\u00fcllen. Eine fehlende MDM-Strategie ist oft die Ursache f\u00fcr solche Probleme.<\/p>\n\n<p>Die Implementierung eines vollwertigen MDM kann recht komplex sein, da sie viel Planung und Koordinierung zwischen Teams und Interessengruppen erfordert. Um Ihre MDM-Ziele erfolgreich zu erreichen, muss Ihr Plan mit einer starken Strategie untermauert werden, sonst wird es im Laufe der Zeit immer schwieriger, ihn aufrechtzuerhalten.<\/p>\n\n<p>Im Folgenden wird er\u00f6rtert, was eine MDM-Strategie ist, warum sie wichtig ist und welche Schl\u00fcsselbereiche Sie vor Beginn des MDM-Prozesses strategisch planen m\u00fcssen.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3>Was ist eine Strategie f\u00fcr das Stammdatenmanagement?<\/h3>\n\n<p>Eine Strategie f\u00fcr das Stammdatenmanagement kann wie folgt definiert werden:<\/p>\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">Eine Sammlung von Best Practices, die in den MDM-Prozess integriert werden m\u00fcssen, um den gew\u00fcnschten Datenzustand zu erreichen und diesen im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten, um langfristige Datenziele zu erreichen.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n<p>W\u00e4hrend sich der Prozess auf die Implementierung von MDM-Funktionen (z. B. Datenmodellierung und Data-Governance-Regeln) konzentriert, ist eine MDM-Strategie eher gesch\u00e4ftsorientiert und zeigt den Aufwand auf, der erforderlich ist, um die L\u00fccke zwischen dem aktuellen Datenzustand und dem, was in naher Zukunft erreicht werden soll, zu schlie\u00dfen.<\/p>\n\n<p>Fast jedes Unternehmen f\u00fchrt eine MDM-L\u00f6sung ein, in der Hoffnung, dass seine Unternehmensdaten genau, konsistent und vollst\u00e4ndig sind. Sie m\u00fcssen jedoch messen, wie gut die Datenergebnisse den festgelegten KPIs entsprechen und welche strategischen Praktiken Ihnen helfen k\u00f6nnen, dieses Ziel schneller zu erreichen.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3>Warum ist eine MDM-Strategie wichtig?<\/h3>\n\n<p>Die Entwicklung einer MDM-Strategie ist ebenso wichtig wie die Implementierung des Prozesses. Andernfalls haben Sie vielleicht das Gef\u00fchl, dass Ihr Unternehmen mit seinen MDM-Bem\u00fchungen etwas erreicht, wissen aber nicht unbedingt, wo. Eine MDM-Strategie hilft Ihnen, ganzheitlich zu verstehen, <strong>wie die verschiedenen MDM-Komponenten zusammenarbeiten<\/strong>, um das gew\u00fcnschte Ergebnis zu erzielen. Dies wiederum gibt Ihnen eine <strong>langfristige Richtung <\/strong>vor und erm\u00f6glicht es Ihnen, zu entscheiden, wie Sie Ihre zuk\u00fcnftigen Datenziele erreichen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<p>Eine MDM-Strategie erm\u00f6glicht es Ihnen also,<strong> Ihre MDM-Funktionen<\/strong> nicht nur zu implementieren, sondern auch<strong> konsequent zu \u00fcberwachen und neu auszurichten<\/strong>, wenn die erwarteten Ergebnisse nicht den Anforderungen entsprechen.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3>Wie planen Sie Ihre MDM-Strategie?<\/h3>\n\n<p>All dies ist leichter gesagt als getan. Vielleicht fragen Sie sich immer noch, wie genau eine MDM-Strategie aussieht und was einige Beispiele f\u00fcr eine MDM-Strategie sind. Im Folgenden werden wir uns die g\u00e4ngigsten Disziplinen ansehen, die in jeder MDM-Strategie enthalten sein m\u00fcssen, um einen maximalen ROI aus den MDM-Ma\u00dfnahmen zu erzielen.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"988\" height=\"537\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Master-data-management-strategy.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-68175\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Master-data-management-strategy.png 988w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Master-data-management-strategy-300x163.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Master-data-management-strategy-768x417.png 768w\" sizes=\"(max-width: 988px) 100vw, 988px\" \/><\/figure>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4>1. Konzentration auf langfristige Fragen der Datenqualit\u00e4t<\/h4>\n\n<p>Unternehmensdaten sind anf\u00e4llig f\u00fcr verschiedene <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-12-haeufigsten-datenqualitaetsprobleme-und-deren-ursachen\/\">Arten von Datenqualit\u00e4tsproblemen<\/a>, z. B. ung\u00fcltige Felder, ungenaue Informationen, doppelte Datens\u00e4tze und inkonsistente Ansichten. Es ist wichtig, dass sich Ihre Datenbereinigungs- und Standardisierungsstrategie nicht nur auf aktuelle Probleme konzentriert, sondern einen strategischen, vorausschauenden Ansatz verfolgt, bei dem auch Datenprobleme ber\u00fccksichtigt werden, die m\u00f6glicherweise in naher Zukunft auftreten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<p>Viele F\u00fchrungskr\u00e4fte wollen einfach nur MDM-Projekte abschlie\u00dfen, die sich zu lange hingezogen haben. Am Ende werden die Probleme ad hoc behoben, ohne wirklich zu verstehen, was der Kern dieser Probleme ist, was sie in das System gebracht hat und welche anderen Probleme sich langfristig daraus ergeben k\u00f6nnten. Eine umfassende Strategie befasst sich nicht nur mit dem, was gerade ist, sondern plant auch, was in Zukunft geschehen k\u00f6nnte.<\/p>\n\n<h4>2. Untersch\u00e4tzen Sie nicht die Akzeptanz der F\u00fchrung<\/h4>\n\n<p>Ein MDM-Implementierungsplan ist unvollst\u00e4ndig ohne die Einbeziehung der Interessengruppen und der F\u00fchrungskr\u00e4fte. Einer der Gr\u00fcnde, warum MDM-Projekte als langwierig gelten, ist, dass der Vorstand oder die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung nicht wirklich vom Wert des Projekts \u00fcberzeugt ist. Es kann sein, dass Sie mit Verz\u00f6gerungen oder Kl\u00e4rungsbedarf konfrontiert werden, wenn Sie versuchen, Genehmigungen f\u00fcr bestimmte Angelegenheiten zu erhalten.<\/p>\n\n<p>Eine mangelnde Beteiligung der F\u00fchrungsebene kann auch zu R\u00fcckschl\u00e4gen in verschiedenen Gesch\u00e4ftsbereichen f\u00fchren, was die Ausf\u00fchrung und Wartung von MDM im Laufe der Zeit unm\u00f6glich macht.<\/p>\n\n<h4>3. MDM als mehr als nur Technologie behandeln<\/h4>\n\n<p>Normalerweise wird MDM als eine Technologie oder ein Software-Tool betrachtet. Es sollte jedoch als ein technisches Konzept behandelt werden, das von Fachleuten mit Hilfe von Softwaretools kontrolliert und strategisch ausgerichtet wird.<\/p>\n\n<p>Das Software-Tool muss MDM-Vorg\u00e4nge wie Datenmodellierung, Integration, Profiling, Datenqualit\u00e4tsmanagement, Data Governance usw. unterst\u00fctzen. Es liegt jedoch in der Verantwortung der Fachleute in einem Unternehmen, die richtige Datenl\u00f6sung zu entwickeln &#8211; nicht nur technisch, sondern auch strategisch -, die die Ziele des Unternehmens unterst\u00fctzt.<\/p>\n\n<p>Aus diesem Grund m\u00fcssen Sie, wenn Sie die Dateninfrastruktur Ihres Unternehmens um ein MDM erweitern m\u00f6chten, dieses als eine Disziplin und nicht nur als eine Technologie betrachten. Das bedeutet, dass Sie zus\u00e4tzlich zu einer vollst\u00e4ndigen MDM-Installation auch die bestehenden Prozesse, die Daten in Ihrem Unternehmen verarbeiten und kontrollieren, neu bewerten und umstrukturieren m\u00fcssen. Eine solche Initiative kann eine Menge Planung, Koordination und ein Hin und Her zwischen mehreren Teams erfordern. Aber wenn Sie es erst einmal richtig gemacht haben, kann Ihr Unternehmen jahrelang von den Vorteilen profitieren.<\/p>\n\n<h4>4. Menschen verantwortlich und rechenschaftspflichtig machen<\/h4>\n\n<p>Da der MDM-Prozess die Beteiligung vieler Personen erfordert, die in verschiedenen Rollen in einer Organisation eingesetzt werden, kann er ziemlich \u00fcberw\u00e4ltigend werden. Wenn mehrere Rollen an der Erreichung eines gemeinsamen Ergebnisses beteiligt sind, ist es immer wichtig, den Beitrag jeder Rolle zu ermitteln. Viele Manager ziehen es vor, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/aufbau-eines-datenqualitaetsteams-zu-beruecksichtigende-rollen-und-zustaendigkeiten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datenverwaltungsteams aufzubauen<\/a>, die sich um die Ausf\u00fchrung von MDM k\u00fcmmern.<\/p>\n\n<p>In diesem Fall kann ein RACI-Modell sehr n\u00fctzlich sein. Ein RACI-Modell oder eine RACI-Matrix gibt an, ob eine Rolle f\u00fcr die Aufgaben, die f\u00fcr die erfolgreiche Erreichung eines Ziels erforderlich sind, verantwortlich, verantwortlich, beratend oder informierend ist. Wenn es um die Verwaltung der Datenqualit\u00e4t geht, m\u00fcssen Sie die entsprechenden Rollen ermitteln:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Verantwortlich <\/strong>f\u00fcr die Erledigung der Aufgabe.<\/li><li><strong>Verantwortlich <\/strong>f\u00fcr das Erreichen der Ergebnisse der Aufgabe.<\/li><li><strong>Konsultiert <\/strong>, um Meinungen zur Aufgabenerf\u00fcllung einzuholen.<\/li><li><strong>Informiert <\/strong>\u00fcber den Fortschritt der Aufgabe.<\/li><\/ul>\n\n<h4>5. Auswahl des richtigen MDM-Architekturstils<\/h4>\n\n<p>Je nach dem Zweck, den ein MDM f\u00fcr eine Organisation erf\u00fcllt, kann eine MDM-L\u00f6sung in verschiedenen Architektur- oder Hub-Stilen implementiert werden. Die h\u00e4ufigsten sind im Folgenden aufgef\u00fchrt:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Registry-Stil:<\/strong> Bei dieser Variante werden die Daten nicht kopiert oder in einen zentralen Hub verschoben, sondern das MDM verwaltet einen Index (oder eine Registry), der auf die in den verteilten Systemen gespeicherten Stammdatens\u00e4tze verweist.<\/li><li><strong>Konsolidierter Stil: <\/strong>Bei dieser Variante werden die Datens\u00e4tze in MDM konsolidiert, aber nicht synchronisiert oder an die Quellanwendungen zur\u00fcckgegeben. Stattdessen werden sie an nachgelagerte Anwendungen gesendet, die die Daten f\u00fcr Berichte oder andere BI-Zwecke verwenden.<\/li><li><strong>Koexistenz\/Hybrid-Stil: <\/strong>Bei dieser Variante bleiben die Stamm- oder konsolidierten Datens\u00e4tze im MDM erhalten, werden aber auch an die Quellanwendungen zur\u00fcckgegeben.<\/li><li><strong>Zentralisierter Stil: <\/strong>Bei dieser Variante werden die Stamm- oder konsolidierten Datens\u00e4tze nur im MDM zentral gehalten und k\u00f6nnen von den Quellanwendungen bei Bedarf abgerufen werden.<\/li><\/ul>\n\n<h4>6. Denken Sie an Skalierbarkeit<\/h4>\n\n<p>Versuchen Sie nicht, ein MDM-Modell zu entwerfen, das nur mit den aktuellen Datenquellen, -typen und -formaten sowie den Stammdatenbest\u00e4nden funktioniert. Skalierbarkeit sollte bei der Implementierung von MDM-L\u00f6sungen ein zentrales Anliegen sein, denn Sie wollen etwas, das nicht nur heute funktioniert, sondern auch in den kommenden Jahren sicher funktionieren wird. Unternehmen, die sich Gedanken \u00fcber die Skalierbarkeit von MDM-Design und -Architektur machen, haben eine gr\u00f6\u00dfere Chance, ihre Ziele im Laufe der Zeit konsequent zu erreichen.<\/p>\n\n<h4>7. Data Governance als Kernst\u00fcck von MDM beibehalten<\/h4>\n\n<p>Wir haben die Einf\u00fchrung von Data-Governance-Regeln im MDM-Prozess besprochen, aber es ist wichtig, hier zu erw\u00e4hnen, dass Data-Governance der Klebstoff ist, der MDM zusammenh\u00e4lt. Data Governance definiert, wie verschiedene Datenbest\u00e4nde kontrolliert und autorisiert werden sollen. Ihr Unternehmen sollte \u00fcber Data-Governance-Richtlinien und -Standards verf\u00fcgen, unabh\u00e4ngig davon, ob es bereits \u00fcber ein MDM verf\u00fcgt oder nicht. Ihre Bedeutung wird aus der Tatsache ersichtlich, dass alle MDM-Komponenten f\u00fcr eine optimale Ausf\u00fchrung Data Governance ben\u00f6tigen.<\/p>\n\n<h4>8. Definition und Messung von Metriken f\u00fcr die Wirksamkeit<\/h4>\n\n<p>Ein weiterer wichtiger Aspekt der MDM-Strategie ist die Messung der Effektivit\u00e4t des Prozesses. Dies hilft Ihnen zu verstehen, wie gut der entworfene Prozess und seine Komponenten funktionieren. Eine M\u00f6glichkeit, die Effektivit\u00e4t des Prozesses zu messen, besteht darin, die bereinigten und konsolidierten Daten auf Fehler zu \u00fcberpr\u00fcfen. Je nachdem, was Datenqualit\u00e4t f\u00fcr Ihr Unternehmen bedeutet, k\u00f6nnen Sie die Datenmerkmale messen, die ein akzeptables Datenqualit\u00e4tsniveau anzeigen.<\/p>\n\n<p>Nachfolgend finden Sie eine Liste der g\u00e4ngigen <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/dimensionen-der-datenqualitaet-10-metriken-die-sie-messen-sollten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datendimensionen<\/a>:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Genauigkeit:<\/strong> Sind die Datenwerte in MDM genau?<\/li><li><strong>Abstammung: <\/strong>Wurden die Datenwerte von autorisierten Quellen aktualisiert?<\/li><li><strong>Semantisch: <\/strong>Entsprechen die Datenwerte ihrer Bedeutung?<\/li><li><strong>Struktur: <\/strong>Sind die Datenwerte im richtigen Muster und\/oder Format vorhanden?<\/li><li><strong>Unvollst\u00e4ndigkeit: <\/strong>Fehlt ein wichtiges Datenattribut?<\/li><li><strong>Konsistenz:<\/strong> Liefert das MDM f\u00fcr dieselbe Abfrage stets die gleichen Ergebnisse?<\/li><li><strong>W\u00e4hrung: <\/strong>Erzeugt das MDM Daten, die in akzeptabler Weise auf dem neuesten Stand sind?<\/li><li><strong>P\u00fcnktlichkeit:<\/strong> Wie schnell stellt das MDM die angeforderten Daten bereit?<\/li><li><strong>Angemessenheit: <\/strong>Haben die Datenwerte den richtigen Datentyp und die richtige Gr\u00f6\u00dfe?<\/li><li><strong>Identifizierbarkeit:<\/strong> Stellt jeder Datensatz eine eindeutige Identit\u00e4t dar und ist kein Duplikat?<\/li><\/ul>\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<p>Damit schlie\u00dfen wir den zweiten Teil unserer Blogserie ab. Lesen Sie unseren n\u00e4chsten und letzten Blog in dieser Reihe, in dem wir <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/verstaendnis-von-datenqualitaet-und-stammdatenmanagement-die-wahl-zwischen-den-beiden-ansaetzen-teil-3-von-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DQM und MDM vergleichen<\/a> und Ihnen bei der Entscheidung helfen, welche L\u00f6sung Sie f\u00fcr Ihr Unternehmen w\u00e4hlen sollten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hinweis: Dieser Blog ist Teil 2 einer Serie von 3. Wenn Sie m\u00f6chten, lesen Sie den vorherigen Blog, in dem wir \u00fcber die Notwendigkeit einer systematischen und zentralisierten Datenverwaltung gesprochen haben. Der Beweis f\u00fcr die Notwendigkeit einer systematischen und zentralisierten Datendrehscheibe f\u00fchrt uns zum Stammdatenmanagement. 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