Stammdatenqualität durch klare Prozesse und Verantwortlichkeiten
Stammdatenmanagement (englisch Master Data Management MDM) beschreibt ein umfassendes Rahmenwerk von Prozessen, Regelwerken, Strukturen und Verantwortlichkeiten sowie der entsprechenden IT-Unterstützung. MDM zielt auf die Qualitätssicherung von Stammdaten bei deren Verwendung in allen wertschöpfenden Prozessen des Unternehmens. Im Zuge der zunehmenden Digitalisierung sind Stammdaten wieder in den Fokus gerückt.
Qualitativ vollständige und korrekte Stammdaten gelten als Voraussetzung für eine erfolgreiche Umsetzung der Digitalisierungsstrategie in Unternehmen.
Stammdaten werden oft als „Rückenmark“ der Geschäftsprozesse bezeichnet. Studien zeigen immer wieder, dass Unternehmen eine hohe Stammdatenqualität für erforderlich halten, sie sich aber gleichzeitig prozessual, organisatorisch und in Bezug auf eine adäquate Stammdaten-Governance schlecht aufgestellt fühlen.
Prozesse im Stammdatenbereich
Der Reifegrad der Stammdatenprozesse im Unternehmen bestimmt ganz wesentlich die Qualität der Daten. Zur Bestimmung des Reifegrads nutzen wir ein 5-stufiges Modell in Anlehnung an das allgemeine Capability Maturity Model (CMM). Über eine initiale Einschätzung des Ist-Zustands können bereits erste Maßnahmen zur Verbesserung der Stammdatenprozesse abgeleitet werden.
Wichtige Stammdatentypen im Handel sind Artikel und Lieferanten. Im Onlinehandel kommen Kundendaten hinzu. Die Komplexität als auch die beteiligten Abteilungen sind unterschiedlich. Stammdatenprozesse müssen häufig typspezifisch ausgeprägt werden. Bei Artikelstammdaten kommen Prozessvarianten aufgrund der Entscheidung in nationale, regionale oder marktspezifische Artikel hinzu.
Organisation des MDM
Die Organisation folgt der Datenstrategie, die dem Geschäftsmodell folgt. Entsprechend gibt es zentrale, dezentrale oder hybride Modelle (Kombination aus zentralen und dezentralen Einheiten). Diese Modelle existieren auch nebeneinander: Finanzstammdaten werden oft rein zentral verwaltet während Produktdaten eher kombiniert zentral und dezentral organisiert werden.
Im Rahmen des Organisationsdesigns ist auch zu klären, ob Governance-Funktionen und durchführende Funktionen in einer Abteilung zusammengefasst werden oder als getrennte Bereiche geführt werden. Durchführende und Service-Funktionen werden häufig als Shared Services organisiert sowie teilweise an externe Partner und in Niedriglohnländer ausgelagert.
Governance
Ein wichtiger Hebel für die nachhaltige Gestaltung des Stammdatenmanagements und die Steigerung der Datenqualität ist eine entsprechende Governance. Unter Stammdaten-Governance verstehen wir das Rahmen- und Regelwerk für die Prozesse der Planung, Beschaffung bzw. Anlage, Aufbereitung und Verarbeitung, Analyse und Nutzung sowie der Archivierung und gegebenenfalls auch Vernichtung von Daten. Dazu gehört auch die Definition der zugehörigen Rollen, Verantwortlichkeiten und der notwendigen Werkzeuge. Das Governance-Rahmenwerk leitet sich aus einer übergeordneten (Stamm-) Datenstrategie ab, die wiederum die Geschäftsstrategie unterstützt.
Klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor für einheitliche Prozesse auf zentraler, regionaler und lokaler Ebene. Dabei zeigt sich häufig, dass Governance-Rahmenwerke, die auf zentraler Ebene definiert und koordiniert werden, ein wesentlicher Erfolgsfaktor für das MDM sind. Verantwortlich sind zentrale Chief Data Officer oder Data Owner.
Vorgehen
Wir starten mit einer fokussierten jedoch ganzheitlichen Bestandsaufnahme in den oben genannten Themen, einschließlich einer Aufnahme der bestehenden Datenqualität. Je nach Ausgangssituation führen wir eine Ist-Aufnahme der bestehenden MDM-Systeme durch. Durch die Zielbild- und Leitplankenentwicklung wird die Ausrichtung für ein zukünftiges Bild des Stammdatenmanagements festgelegt. Ein erstes Design führt zur Roadmap und Umsetzungsplanung, einschließlich der Planung notwendiger Change Management Maßnahmen.
Häufig gestellte Fragen
Stammdatenmanagement beschreibt umfassend Prozesse, Regelwerke, Strukturen, Verantwortlichkeiten und IT-Unterstützung beim Thema Stammdaten. Ziel des Stammdatenmanagements ist es, die Qualität von Stammdaten in allen wertschöpfenden Prozessen des Unternehmens sicherzustellen. Vollständige, korrekte und konsistente Stammdaten sind eine wichtige Voraussetzung für stabile Geschäftsprozesse und erfolgreiche Digitalisierungsinitiativen.
Der Reifegrad der Stammdatenprozesse bestimmt wesentlich die Qualität der Daten. Klare Prozesse helfen dabei, Stammdaten strukturiert zu planen, anzulegen, aufzubereiten, zu verarbeiten, zu analysieren und zu nutzen. Über eine initiale Einschätzung des Ist-Zustands lassen sich erste Maßnahmen zur Verbesserung der Stammdatenprozesse ableiten und gezielt priorisieren.
Im Handel gehören insbesondere Artikel- und Lieferantenstammdaten zu den wichtigsten Stammdatentypen. Insbesondere im Onlinehandel kommen zusätzlich Kundendaten hinzu. Da Komplexität, Prozessvarianten und beteiligte Fachbereiche je nach Stammdatentyp unterschiedlich sind, müssen Stammdatenprozesse häufig typspezifisch ausgestaltet werden.
Die Organisation des Stammdatenmanagements sollte aus der Stammdatenstrategie abgeleitet werden, die wiederum zum Geschäftsmodell des Unternehmens passen muss. Je nach Ausgangssituation kommen zentrale, dezentrale oder hybride Organisationsmodelle infrage. Zusätzlich ist zu klären, ob Governance-Funktionen und durchführende Funktionen gebündelt oder organisatorisch getrennt werden und ob bestimmte Service-Funktionen als Shared Services organisiert werden sollen.
Stammdaten-Governance bezeichnet das Regelwerk für den Umgang mit Stammdaten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg. Dazu gehören Prozesse für Planung, Anlage, Aufbereitung, Verarbeitung, Analyse, Nutzung und Archivierung von Daten, damit Stammdaten dauerhaft qualitätsgesichert und unternehmensweit nutzbar bleiben.
Klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor für einheitliche Stammdatenprozesse auf zentraler, regionaler und lokaler Ebene. Governance-Regelwerke sollten zentral definiert und koordiniert werden, beispielsweise durch den Chief Data Officer oder die Data Owner. Dadurch können Zuständigkeiten geschärft, Entscheidungswege vereinfacht und die Datenqualität nachhaltig verbessert werden.
Safaric Consulting startet mit einer fokussierten, aber ganzheitlichen Bestandsaufnahme der relevanten Themenfelder, einschließlich der bestehenden Datenqualität. Je nach Ausgangssituation wird zusätzlich eine Ist-Aufnahme der vorhandenen MDM-Systeme durchgeführt. Darauf aufbauend werden Zielbild und Leitplanken für das künftige Stammdatenmanagement entwickelt. Ein erstes Design führt anschließend zu Roadmap, Umsetzungsplanung und notwendigen Change-Management-Maßnahmen.