Stammdatenmanagement erhöht die Zuverlässigkeit von Datenanalysen – und sorgt für bessere Entscheidungen. Ein Multidomain-MDM schafft die »eine Wahrheit« für unterschiedliche Stammdatendomänen über den gesamten Geschäftsprozess.
Es gibt wohl nur wenige Themen, die die Unternehmen derzeit ähnlich umtreiben wie die Digitalisierung. »Data-driven transformation is becoming a question of life or death in most industries«, spitzt es die Boston Consulting Group in einem aktuellen Beitrag zu. Zentraler Rohstoff des digitalen Wandels sind Daten. Schon längst ist ihre Menge unvorstellbar groß – und sie wächst exponentiell weiter. Vor diesem Hintergrund werden »die Schlüsselkompetenzen erfolgreicher Unternehmen (…) auf lange Sicht in der Erfassung, Verarbeitung, Verknüpfung und dem Schutz von Daten liegen – und in der Ableitung konkreter Maßnahmen und Methoden«, so die Bundesregierung in ihrer »Digitalen Strategie 2025«.
Neue Aufgaben für das »daten-gesteuerte« Unternehmen. Eine enorme Herausforderung. Immer größere, komplexere und sich schnell ändernde Datenmengen (Big Data) müssen verarbeitet und analysiert werden. »Information wird zur entscheidenden Ressource zur Bewältigung von Komplexität und Dynamik der digitalen Welt«, so Wolfgang Martin in seiner 2015 publizierten Untersuchung »Business Intelligence im digitalen Unternehmen«. Jenseits von Erfahrungswissen muss heute und in Zukunft auf der Basis rechtzeitiger Informationen schnell entschieden werden. »Jetzt kommt es darauf an, im richtigen Augenblick die richtige Information zu haben, die für eine zu treffende Entscheidung die richtige Relevanz hat«, so Martin.
Der Umstand, dass Unternehmen heute »daten-gesteuert« sind, ist wichtigster Treiber »für eine Evolution und gleichsam Neuentdeckung von Business Intelligence«, verdeutlicht Martin. Unter Business Intelligence (BI) seien alle Strategien, Prozesse und Technologien zu verstehen, bei denen aus Daten Information und aus Information erfolgskritisches Wissen gewonnen wird, so dass Entscheidungen auf Basis von Fakten getroffen werden. Der Anspruch des Konzepts Business Intelligence sei es, Entscheidungen auf Fakten zu stellen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Datenqualität und Datenanalyse als Probleme der Business Intelligence. Das Problem dabei: Damit »bessere Entscheidungen« getroffen werden können, müssen erst einmal die ihnen zugrundeliegenden Fakten stimmen. Eine hohe Datenqualität ist daher eine unabdingbare Voraussetzung, um aus der riesigen Datenmenge die richtigen Schlüsse zu ziehen. Dass es gerade um die Datenqualität nicht zum Besten bestellt ist, haben zahlreiche Untersuchungen aus den vergangenen Jahren belegt.
In einer im Januar 2015 veröffentlichten Untersuchung stellt die Aberdeen Group fest, es sei das suboptimale analytische Umfeld, das zum einen Unternehmen daran hindert, spürbaren Wert aus ihren Daten zu generieren, und das zum anderen Möglichkeiten für Wachstum und Effizienzsteigerung ungenutzt lässt. 54 Prozent der befragten Unternehmen sagen, die aktuell unzulängliche Datenanalyse sei die Top-Herausforderung, die Aktivitäten im Datenmanagement treibt. Auf den Plätzen zwei und drei folgen zu viele Datensilos (49 Prozent) und schlechte Datenqualität (47 Prozent). 2017 hat KPMG in Zusammenarbeit mit Bitkom Research erneut den Status quo und die Perspektiven von Datenanalysen in deutschen Unternehmen untersucht. Das Ergebnis: 58 Prozent der Unternehmen gehen zwar davon aus, die von ihnen eingesetzten Datenanalysen seien genau – immerhin 42 Prozent haben aber Zweifel an der Genauigkeit. Das mag nicht zuletzt auch daran liegen, dass viele Unternehmen mit der Qualität ihrer Daten hadern. So bekundet immerhin rund ein Drittel der befragten Unternehmen, mangelnde Datenqualität sei eine Herausforderung.
MDM verbessert Genauigkeit von Geschäftsentscheidungen. Kann Stammdatenmanagement helfen? In einer weiteren Untersuchung zum Master Data Management hat die Aberdeen Group im September 2014 192 Unternehmen unter anderem dazu befragt, ob sie die Genauigkeit ihrer Geschäftsentscheidungen innerhalb eines Jahres verbessern konnten. Von den Unternehmen, die MDM einsetzen, sagen dies 58 Prozent; dagegen gelingt dies nur 45 Prozent der Unternehmen ohne MDM. Eine bessere Datengenauigkeit trage in Organisationen mit MDM also zur erhöhten Verbesserungsrate der Genauigkeit von geschäftlichen Entscheidungen insgesamt bei. Master Data Management biete Entscheidern nicht nur eine verbesserte Sichtbarkeit und zuverlässigere Rohdaten für die Analyse, es verbessere auch die Möglichkeiten für die Zusammenarbeit zwischen internen und externen Beteiligten.
Multidomain-MDM: Erfolgsgarant für bessere Entscheidungen. Das vielleicht prägendste Charakteristikum der sogenannten MDM-»Leader« sei, so die Aberdeen Group, die Fähigkeit, mehrere Datendomänen simultan zu managen. Multidomain-MDM verbessert die Dateneffizienz gleich in mehrfacher Hinsicht: Zum einen ist die Genauigkeit der Daten um 8,7 Prozent und die Vollständigkeit um 11,9 Prozent besser als bei Non-Multidomain-MDM. Noch sehr viel deutlicher werden die Vorteile von Multidomain-MDM aber bei den – nicht zuletzt für wirkungsvolle BI wichtigen – Kriterien »time to information« und »accuracy of decisions«. Beim Einsatz von Multidomain-MDM sehen 64 Prozent Verbesserungen bei »time to information«, gegenüber lediglich 35 Prozent bei Non-Multidomain. Geht es um Verbesserungen bei dem Kriterium »accuracy of decisions« liegt Multidomain mit 69 Prozent ebenfalls deutlich vor Non-Multidomain mit 48 Prozent. Unternehmen mit nur einer Version der »Wahrheit« und einem Master Data Record für jede Schlüsseldomäne verbringen weniger Zeit damit, Informationen zu suchen oder die Verlässlichkeit vorhandener Daten zu bestätigen, und haben mehr Zeit für relevante Analysen.
Multidomain-MDM zentralisiert das gesamte Stammdatenmanagement. Alle relevanten Daten vom Einkauf bis zum Verkauf laufen in einem zentralen System zusammen. So lassen sich ein »Golden Record« für zum Beispiel Kunden, Produkte, Lieferanten bilden sowie Verbindungen und Korrelationen zwischen diesen Domänen erkennen. Ein Multidomain-MDM schafft somit die »eine Wahrheit« für unterschiedliche Stammdatendomänen über den gesamten Geschäftsprozess. Wer aus Daten Information und aus Information erfolgskritisches Wissen gewinnen will, um Entscheidungen auf Basis valider Fakten treffen zu können, der kommt an einem professionellen Datenqualitäts- und Stammdatenmanagement keinesfalls vorbei. Sich davor zu drücken, hieße, sehenden Auges das Risiko einzugehen, nicht nur keine besseren Entscheidungen zu treffen, sondern falsche.
Monika Pürsing ist CEO
der auf die Softwareentwicklung
für Stammdaten- und Beteiligungsmanagement
spezialisierten zetVisions AG in Heidelberg.
Sie hat zahlreiche internationale Projekte
zu Stammdatenmanagement-Lösungen
geleitet und Kunden bei der Prozessgestaltung
beraten.