Master Data Management
Stammdaten im Unternehmen
Wertvoll wie Gold, oft sträflich vernachlässigt
Stammdaten hat jedes Unternehmen. Damit Geschäftsprozesse, in denen diese Stammdaten benötigt werden, zuverlässig funktionieren, müssen die Daten eine angemessene Qualität aufweisen. Sie müssen insbesondere aktuell, vollständig, korrekt und eindeutig sowie zentral verfügbar sein. Mit unserer Expertise und unseren Tools lösen wir von Uniserv als Customer Data Experts zusammen mit Ihnen auch Ihre Herausforderung im Master Data Management in der Domain der Kunden und Interessenten.
Master Data.
Das Datenfundament jedes Unternehmens.
So wie ein Verbrennungsmotor Kraft- und Schmierstoffe benötigt, braucht ein Unternehmen Daten, um zu funktionieren. Grundsätzlich unterscheidet man Stamm- und Bewegungsdaten. Während die Stammdaten wie beispielsweise die Anschrift, E-Mail-Adresse und Bankverbindung eines Kunden festgelegt, also eher statisch sind, gehören Bewegungsdaten zu den dynamischen Daten. Sie entstehen aus dem laufenden Betrieb heraus, etwa Informationen aus der Interaktion mit Kunden und Lieferanten, beispielsweise bei der Abwicklung von Lieferungen und Bestellungen oder über Dialoge per Phone, E-Mail oder in den Sozialen Medien.
Als statische, fest definierte Daten bilden die Stammdaten das Fundament eines Unternehmens. Je solider ein Fundament ist, desto stabiler ist der Überbau. Übertragen auf die Stammdaten bedeutet das: Ist die Qualität der Stammdaten angemessen, funktionieren die Geschäftsprozesse, ergo das gesamte Unternehmen. Im Umkehrschluss heißt das: Weisen die Stammdaten eine schlechte Qualität auf, leiden die Prozesse und somit das ganze Unternehmen. Demzufolge ist es für die wirtschaftliche Resilienz eines Unternehmens erfolgskritisch, seinen Stammdaten eine permanent hohe Aufmerksamkeit zu widmen, im Sinne einer ständigen Qualitätssicherung. Womit wir praktisch schon beim Master Data Management sind.
Von besonderer Bedeutung ist das Management der Kundenstammdaten, also aller Daten, die mit Kunden verknüpft sind, insbesondere die postalische Adresse, E-Mail-Adresse, Bankdaten, Telefonnummern. Letztlich hängt der wirtschaftliche Erfolg eines Unternehmens maßgeblich von der Qualität dieser Kundenstammdaten ab. Wie will ein Unternehmen erfolgreich am Markt agieren, wenn die Kundendaten falsch oder zumindest von schlechter Qualität sind?
Wie IT-Abteilungen Stammdaten effizient verwalten und ‚en passant‘ eine Master Data Management Lösung etablieren, ohne den laufenden Betrieb zum Erliegen zu bringen, erfahren Sie in unserem Whitepaper ‚So geht Master Data Management‘:
So geht Master Data Management!
Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Kundendaten effektiv managen können, ohne den laufenden Betrieb zu stören.
Wie Sie ein schlankes, datenqualitätsorientiertes MDM-Projekt angehen, lesen Sie in unserem Paper „So geht Master Data Management“.
Folgen schlechter Qualität von Stammdaten
Verfügen die Stammdaten eines Unternehmens nicht über die erforderliche Qualität, also sind sie zum Beispiel weder aktuell, noch vollständig, noch korrekt, noch eindeutig, zieht das insbesondere die nachfolgend genannten Konsequenzen nach sich. Vor allem, wenn man bedenkt, dass die Stammdaten in den Unternehmen in der Regel in unterschiedlichen Systemen gespeichert sind:
- Kein First Time Right Prinzip mit Data Quality Firewall zur automatischen Sicherstellung korrekter Daten.
- Keine wirkliche system- bzw. datenbestandsübergreifende „Unique Customer ID“, dadurch Redundanzen und Inkonsistenzen innerhalb der und über die Systeme hinweg.
- Keine Konsolidierung der verschiedenen Datenstände des gleichen Kunden möglich. Keine wirkliche 360 Grad Kundensicht.
- Keine Standardprozesse, um die Alterung der Daten zu vermeiden (Anti Aging).
- Probleme bei operativen, kundennahen Geschäftsprozessen, die auf diesen Daten aufbauen.
Doch das ist bei weitem noch nicht alles. Leider. Derart schlechte Daten lassen sich auch nur schwer bis gar nicht analysieren. Entsprechend fallen die Entscheidungen aus, die auf einer solch unsicheren Grundlage getroffen werden. Den Entscheidungen ist nur schwer zu trauen.
Diese Übersicht negativer Konsequenzen ließe sich fast beliebig fortsetzen. Doch gibt es bei aller Schwierigkeit auch zwei gute Nachrichten. Denn zum einen geht es vielen Unternehmen so, dass die Qualität ihrer Stammdaten zu wünschen übriglässt. Und zum zweiten lassen sich diese Schwierigkeiten gut in den Griff bekommen. Mit der nötigen Expertise und den entsprechenden Tools können nämlich Stammdaten aus verschiedenen Quellen qualitätsgesichert integriert und konsolidiert werden.
Vorteile konsolidierter und hochwertiger Daten
Konsolidierte und hochwertige Daten bilden im wahrsten Sinne des Wortes das ‚Fundament‘ für viele andere Geschäftsprozesse. Viele operative und analytische Fachbereiche können auf diese Daten zugreifen und damit „Ihr“ Puzzlestück zum 360 Grad Customer View beitragen. So kann das Marketing beispielsweise gezielt personalisierte Kampagnen ausspielen. Oder Finance kann datenbasiert die Rechnungen an die korrekte Adresse stellen oder Portfolioanalysen ohne Debitorendubletten durchführen. Oder die Business Intelligence kann den zentralen Datenbestand nach allen Regeln der Kunst in die verschiedensten Richtungen analysieren und aus den Analyseergebnissen Handlungsempfehlungen ableiten und Entscheidungen absichern. Um nur mal zwei drei Beispiele zu nennen. Und um im Bild des Verbrennungsmotors zu bleiben: Würde man die falschen Schmiermittel und Kraftstoffe verwenden, würde der Motor stottern und nicht seine volle Leistung entfalten. Im schlimmsten Fall würde ein Motor sogar kaputt gehen.
Handlungsoptionen
Sie haben eine verteilte Systemlandschaft mit redundanten Stammdaten und wollen die Vorteile hochwertiger und konsolidierter Stammdaten nutzen? Dann gibt es mehrere Lösungsmöglichkeiten, wie Sie dies speziell über mehrere Systeme hinweg realisieren können. Aber nicht alle sind wirklich zielführend und effizient.
Option 1: Nichts tun.
Die teuerste Lösung.
Option 2: Systemlandschaft konsolidieren.
Zu teuer. Zu riskant. Zu langwierig.
Option 3: Point-2-Point Schnittstellen.
Vom Datenchaos ins Schnittstellenchaos.
Option 4: Workflows für die Datenpflege.
Sehr hoher Koordinationsaufwand.
Option 5: Master Data Hub.
Best Practice!
Wie werden Master Data Management-Projekte richtig gemanaget?
Der Kauf eines Systems für Master Data Management allein löst das Problem an sich noch nicht. Entscheidend für den Erfolg von MDM-Initiativen ist der Dreiklang aus Schaffung von Bewusstsein dafür, Kenntnis der Projektschritte sowie der Einsatz passender Lösungen. Projekte für das Management von Stammdaten scheitern, wenn nicht alle drei Aspekte ausreichend berücksichtigt werden.
1. Bewusstsein
Zu einem Master Data Management, das den Unternehmenszielen dient, gehört in erster Linie, dass die Master Data Management-Philosophie und das Bewusstsein für die Notwendigkeit qualitativ hochwertiger Stammdaten fest in der Unternehmenskultur verankert sind, und dieses Bewusstsein auch immer wieder gepflegt und erneuert wird. Stammdaten und deren Pflege dürfen bei Mitarbeitern nicht als lästige Arbeitsbeschaffung empfunden werden, sondern als wertvoller Beitrag zum Unternehmenserfolg. Dafür muss der Stellenwert und der Nutzen von Unternehmensdaten klar verdeutlicht werden. Gegebenenfalls gilt es, einen entsprechenden Change Management Prozess zu initiieren.
2. Projektschritte
Master Data Management besteht aus verschiedenen Projektschritten, die je nach Aufgabenstellung folgende Punkte behandeln. Je nach konkreter Zielsetzung im Unternehmen haben die Projektschritte dabei unterschiedliche Schwerpunkte:
- Festlegung der Zielsetzung.
- Audit des Ist Zustandes.
- Initiale Datenbereinigung.
- First Time Right. Einführen einer Data Quality Firewall.
- Data Maintenance und Anti Aging der Daten.
Eine typische Aufgabenstellung, an die oft zuerst gedacht wird, ist die Einführung eines unternehmensweiten Customer Data Management Systems. Da die Einführung eines solchen Systems meist komplex und aufwendig ist, wird oft davor zurückgeschreckt. Das muss nicht sein. Auch die Einführung eines Customer Data Management Systems kann oft in Stufen realisiert werden. Aber wenn es „brennt“, geht es noch pragmatisch. Auch die größte Reise fängt mit dem ersten Schritt an. Typische Aufgabenstellungen, bei denen wir unsere Kunden mit unserer Expertise und unseren Tools unterstützen, sind beispielweise:
- Ad Hoc Maßnahmen zur Integration von Massendaten oder neuen Verwendung der Stammdaten.
- Verbesserung der Datenqualität eines einzelnen Systems, das Stammdaten erfasst oder pflegt.
- Migrationsprojekte, bei denen die schlechte Datenqualität nicht mit ins neue System übernommen werden soll.
- Einführung eines zentralen Master Data Management Systems oder dessen Optimierung.
Das Uniserv Customer Success Team hat Expertise in den Master Data Management Projektschritten sowie den typischen Aufgabenstellungen und unterstützt Sie gerne bei Ihrem Projekt.
3. Lösungen
Ein Master Data Management System bzw. Tool allein führt nicht zum Erfolg, ohne entsprechendes Bewusstsein im Unternehmen und ohne Expertise in den Projektschritten. Bei entsprechender Datenbestandsgröße und Komplexität führt ohne geeignete Tools aber ebenfalls kein Weg zum Projekterfolg. Wir haben deshalb in unserem Portfolio verschiedene Lösungsansätze, um Herausforderungen individuell begegnen zu können. Gemeinsam mit Ihnen erarbeiten wir das für Sie passende Konzept.
Wir sind für Sie da.
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FAQ zum Thema Master Data Management
Master Data Management, kurz MDM, und Data Warehousing sind zwei Begriffe, die häufig verwechselt werden. Dabei gilt es, zu differenzieren. Sie stehen für unterschiedliche Konzepte im übergeordneten Kontext des Datenmanagements. Wie sie zusammenhängen, verdeutlichen diese Aspekte:
- Zweck: Master Data Management konzentriert sich auf die Verwaltung und Sicherstellung der Qualität und Konsistenz von Stammdaten, wie Kunden-, Produkt- und Lieferantendaten. Data Warehousing hingegen zielt darauf ab, große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu speichern und für Analysezwecke bereitzustellen.
- Datenqualität: Master Data Management stellt sicher, dass die Stammdaten korrekt, konsistent und aktuell sind. Es schafft eine zentrale Quelle der Wahrheit, die als “Golden Record” bezeichnet wird. Data Warehousing nutzt diese qualitativ hochwertigen Daten für Berichte und Analysen, ohne selbst die Datenqualität zu verwalten.
- Datenintegration: Master Data Management integriert Daten aus verschiedenen Systemen und Anwendungen, um eine einheitliche Sicht auf die Stammdaten zu gewährleisten. Data Warehousing sammelt und speichert Daten aus verschiedenen Quellen, um sie für Business Intelligence und Reporting zu nutzen.
- Nutzung: Master Data Management wird hauptsächlich für operative Zwecke verwendet, um sicherzustellen, dass alle Abteilungen auf dieselben, zuverlässigen Daten zugreifen. Data Warehousing wird für strategische Zwecke genutzt, um historische Daten zu analysieren und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Zusammengefasst: Master Data Management sorgt für die Qualität und Konsistenz der Stammdaten, während Data Warehousing diese Daten speichert und für Analysen verschiedenster Art bereitstellt. Beide Ansätze ergänzen sich und tragen zur Verbesserung der Datenverwaltung und Entscheidungsfindung in Unternehmen bei.
Master Data Management spielt für Data Governance eine zentrale Rolle. Data Governance bedeutet, interne Standards bzw. Datenrichtlinien für die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Löschung von Master Data festzulegen. Data Governance legt fest, wer auf welche Arten von Daten zugreifen kann und welche Arten von Daten der Governance unterliegen. Indem Master Data Management klare Richtlinien und Prozesse für die Verwaltung von insbesondere Kundenstammdaten festlegt, unterstützt es Data Governance Initiativen in mehrfacher Hinsicht:
- Datenqualität: Master Data Management stellt sicher, dass Stammdaten korrekt, konsistent und aktuell sind. Durch regelmäßige Datenbereinigungs- und Validierungsprozesse wird die Datenqualität kontinuierlich überwacht und verbessert.
- Datenstandards: Master Data Management hilft, unternehmensweite Datenstandards zu definieren und durchzusetzen. Dies umfasst die Festlegung von Namenskonventionen, Datenformaten und Klassifikationen, um eine einheitliche Datenstruktur zu gewährleisten.
- Zugriffsrechte: Master Data Management unterstützt die Verwaltung von Zugriffsrechten und Berechtigungen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen auf bestimmte Daten zugreifen können. Dies schützt sensible Informationen und verhindert unbefugte Änderungen.
- Datenverantwortlichkeit: Master Data Management fördert die Verantwortlichkeit für Daten, indem es klare Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung definiert. Datenverantwortliche sind für die Pflege und Qualität beispielsweise der Kundenstammdaten verantwortlich.
- Transparenz: Master Data Management schafft Transparenz in den Geschäftsprozessen, indem es nachvollziehbare und dokumentierte Datenänderungen ermöglicht. Dies erleichtert Audits und die Nachverfolgung von Datenherkunft und -änderungen.
Master Data Management-Projekte ufern oft aus. Sie ziehen sich lange hin und blockieren ein Unternehmen schlimmstenfalls über einen längeren Zeitraum. Folgende Strategien helfen:
- Detaillierte Projektplanung: Sie umfasst vorab alle Phasen, Meilensteine und Aufgaben des Master Data Management Projekts. Ist die Planung gut strukturiert, lässt sich der Fortschritt bequem überwachen. Anpassungen können rechtzeitig vorgenommen werden.
- Klare Zielsetzung und Anforderungen: Damit alle Beteiligten die Erwartung verstehen und darauf hinarbeiten, müssen Ziele und Anforderungen des Master Data Management Projekts klar definiert sein.
- Effektives Risikomanagement: Wenn potenzielle Risiken frühzeitig identifiziert werden, können entsprechende Strategien zur Risikominderung entwickelt werden. Show Stopper entfallen. Ein Master Data Management Projekt läuft geschmeidiger durch.
- Regelmäßige Überwachung und Berichterstattung: Regelmäßige Überprüfungen und Berichte während des Master Data Management Projekts helfen dabei, den Fortschritt zu verfolgen und sicherzustellen, sowie das Projekt auf Kurs zu halten.
- Stakeholder-Engagement: Alle relevanten Stakeholder sind in das Master Data Management Projekt einzubinden und zu informieren. Das fördert die Zusammenarbeit und stellt den gleichen Stand aller Beteiligten sicher.
- Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Im Laufe des Master Data Management Projekts muss man flexibel sein und bleiben. ‚Ongoing process‘ lautet das Credo. Damit kann man auf unerwartete Herausforderungen reagieren, ohne den Gesamtzeitplan zu gefährden (no late surprise).
- Groß denken, klein anfangen: Oder anders ausgedrückt: Rom ist auch nicht an einem Tag erbaut worden. Im Master Data Management kann es hilfreich sein, erst mal nur eine oder zwei Datenquellen anzubinden und zu untersuchen. Möchte man gleich alles auf einmal, kommt man leicht ins Stolpern.
- Tools & Technology: Mit dem Master Data Hub von Uniserv kann ein Master Data Management-Projekt erheblich beschleunigt werden. Der Master Data Hub enthält gleich alle Datenqualitätstools, um die Kundenstammdaten direkt in angemessener Qualität aufzubereiten.
Unternehmen in so gut wie jeder Branche haben mit Stammdaten, insbesondere mit Kundenstammdaten zu tun, in unterschiedlichen Mengen und Qualitäten. Allen gemein ist, dass ohne Master Data Management die Wertschöpfung stark beeinträchtig ist:
- Einzelhandel und E-Commerce: Kundendatenintegration
Durch die Konsolidierung von Kundendaten aus verschiedenen Kanälen (Onlineshop, Filialen, Kundenservice) können mittels Master Data Management personalisierte Angebote und eine nahtlose Kundenerfahrung gewährleistet werden. Ein optimierter Checkout-Prozess unterstützt den positiven Gesamteindruck.
- Finanzdienstleistungen: Kundendatenmanagement
Eine zentrale Verwaltung von Kundendaten im Rahmen des Master Data Managements ermöglicht eine bessere Kundenanalyse und -segmentierung. Das ist für maßgeschneiderte Finanzprodukte und -dienstleistungen wichtig ist, besonders wenn es um lebensbegleitende Angebote geht.
- Gesundheitswesen: Patientendatenverwaltung
Master Data Management sorgt dafür, dass Patientendaten konsistent und aktuell sind, was für die Bereitstellung hochwertiger Gesundheitsdienstleistungen und die Koordination der Patientenversorgung entscheidend ist. Die hohe Datenqualität wird mit der fortschreitenden Digitalisierung des Gesundheitswesens immer wichtiger. Denn digitale Gesundheitsanwendungen sowie die seit 15. Januar 2025 ausgerollte elektronische Patientenakte (ePA) leben von Stammdaten von angemessener Qualität.
- Energiewirtschaft: Datenintegration und -konsolidierung
Die Unternehmen der Energieversorgung haben zahlreiche Datenquellen, wie etwa Verbrauchsdaten, Anschlussstellen, Erzeugungsdaten und Netzbetriebsdaten. Master Data Management hilft hier, diese verschiedenen Daten zu integrieren und zu konsolidieren, um eine einheitliche und konsistente Datenbasis zu schaffen. Alles ist auf den Endverbraucher zuzuschneiden. Das ist entscheidend für die ganzheitliche Sicht, unter anderem im Smart Metering. Übernehmen Energieversorger wie regionale Stadtwerke zusätzlich kommunale Aufgaben für etwa städtische Bäder, Glasfaserausbau oder Photovoltaik, kommen weitere Datenquellen hinzu.
- KEP-Branche (Kurier-, Express- und Paketdienste): effiziente Routenplanung und -optimierung
Master Data Management hilft, genaue und aktuelle Adressdaten zu verwalten. Das ist für die Planung und Optimierung von Lieferwegen und Zustellzeiten unerlässlich. Die Gewinne verlässlicher Daten sind schnellere Lieferzeiten und reduzierter Kraftstoffverbrauch. Unter Nachhaltigkeitsaspekten ist das nicht zu vernachlässigen, gerade auf der sogenannten „letzten Meile“. Auch die präzise und transparente Verfolgung von Sendungen geht nur über valide Kundenstammdaten
- Versicherungen: Kundenzentrierung
Versicherer bewegen sich zunehmend von einem vertragszentrierten zu einem kundenzentrierten Geschäftsmodell. Master Data Management unterstützt dabei, mittels einer spartenübergreifenden Sicht den Blickwinkel zu ändern. Mit validen Kundenstammdaten ist eine vollständige und einheitliche Sicht auf jeden einzelnen Kunden möglich. Personalisierte Dienstleistungen und bessere Kundenbindung sind dadurch möglich. Auch strukturierte und unstrukturierte Daten lassen sich besser integrierten und nutzen.
Alle Infos zu spannenden Branchen-Cases finden Sie hier.
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