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 Datenqualität von Stammdaten für erforderlich halten, sie sich aber gleichzeitig prozessual, organisatorisch und in Bezug auf eine adäquate 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 Stammdatenobjekte im Handel sind Artikel und Lieferanten. Im Onlinehandel kommen Kundendaten hinzu. Die Komplexität als auch die beteiligten Abteilungen sind unterschiedlich. Prozesse müssen häufig objektspezifisch ausgeprägt werden. Bei Artikeldaten 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 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.
