Das ist Stammdatenmanagement – auf einen Blick

Berlin, den 07. Dezember 2016 | Im Anschluss an den vorherigen Artikel widmet sich dieser Beitrag dem Stammdatenmanagement. Wir berichten viel und oft darüber, doch was genau Stammdatenmanagement ist, ist teils gar nicht so einfach. Daher nun ein Beitrag um diesem Mysterium auf den Grund zugehen:

Stammdatenmanagement (Abkürzung: SDM, Synonym: Master Data Management (MDM)) ist das Management zur Sicherstellung der Qualität der Stammdaten und verfolgt den Zweck, die Eignung der Stammdatenobjekte bei Verwendung in allen wertschöpfenden Prozessen des Unternehmens sicherzustellen.

Die Notwendigkeit des Stammdatenmanagements ergibt sich vor allem durch die Probleme, die in Unternehmen aufgrund mangelnder Stammdatenqualität auftreten. Verantwortlich für die mangelnde Qualität der Daten seien vor allem der technologische Fortschritt, der es ermöglicht, immer größere Datenmengen speichern zu können und die unzureichende Pflege dieser Daten (Stichworte: Digitalisierung und Digital Readiness). Auch die zunehmend heterogenen Systemlandschaften und die Einführung von neuen Geschäftslösungen wie Systeme für Customer Relationship Management (CRM) oder Enterprise Resource Planning (ERP) hätten diesen Trend verstärkt. Ein weiterer Faktor sind Probleme des Managements, allen voran unzureichend definierte Verantwortlichkeiten für die Daten.

Auf der strategischen Ebene befasst sich das Stammdatenmanagement mit der Steuerung von Kommunikation und Steuerung von zumeist mittel- oder langfristigen Vorhaben mit organisatorischen Veränderungen. Typische Aufgaben im Bereich MDM-Strategie sind unter anderem das Aufstellen einer Vision und von Leitlinien, Formulierung von Initiativen, Aufbau eines Kennzahlensystems mit Key Performance Indicators (KPIs), Strategieformulierung für das Veränderungsmanagement.

Stammdatenmanagement wird häufig softwareseitig durch Stammdatensysteme oder Stammdatenmanagement-Systeme unterstützt. Ein Stammdatenmanagement-System zeichnet sich dadurch aus, dass es verschiedene Datenquellen vereint und geprüfte Datensätze (Golden Records) in einem Repository zur Verfügung stellen, auf das Systeme und Mitarbeiter Unternehmensweit zugreifen können.

Es wird zwischen verschiedenen Anwendungsarchitekturen unterschieden:

Consolidation Hub: Diese Architektur konsolidiert Stammdaten von verschiedenen bestehenden Datenbank- und Anwendungssystemen in einem einzelnen, die Daten verwaltenden Hub. Dabei werden die Daten transformiert, bereinigt, zugeordnet und dann integriert, mit dem Ziel, einen Golden Record zu schaffen.  Änderungen an den Daten gehen überwiegend von den bestehenden Systemen aus. Es ist ein schreibgeschütztes (read-only) System, wodurch es sich hauptsächlich für analytisches MDM eignet.

Registry: In einer Registry sind anstelle der eigentlichen Datensätze nur eine minimale Anzahl an Attributen zur Identifizierung sowie Referenzen zu der Speicherstelle der verbundenen Datensätze enthalten. Da die Daten in den bestehenden Systemen verbleiben und nur bei Bedarf abgefragt werden, sind die Daten immer aktuell. Somit ist eine operative Umgebung, wo häufig transaktionale Abfragen stattfinden, ein sinnvoller Einsatzort für eine Registry.

Zentrales System: Ein zentrales System, teilweise auch als Transactional Hub bezeichnet, enthält eine komplette Sammlung von Stammdaten. Es ist die maßgebende Datenquelle für einen Stammdatensatz (System of Record) und fungiert als einzige Quelle der Wahrheit für die  Stammdaten (Single Source of Truth). Stammdaten werden von diesem System erstellt, gepflegt, aktualisiert und an die angeschlossenen Systeme verteilt. Werden Änderungen an Daten durchgeführt, werden diese den entsprechenden Systemen oder auch Benutzern mitgeteilt. Es eignet sich sowohl für operationale als auch für analytische und kollaborative Einsatzzwecke.

Führendes System: Bei diesem Ansatz ist ein System als führendes System definiert, das die Stammdaten an andere Systeme verteilt. Die Erstellung der Daten geht vom führenden System aus, die empfangenden Systeme haben allerdings eine redundante Datenhaltung und können den Daten zusätzliche lokale Attribute anfügen. Es eignet sich sowohl für operationale als auch für analytische und kollaborative Einsatzzwecke.

Serviceorientierte Architektur (SOA): Bei der Service Orientierten Architektur werden Stammdaten über Dienste an die verschiedenen Systeme bereitgestellt. Über einen Enterprise Service Bus (ESB) werden dabei Lese- und Schreib-Anfragen zwischen den Nutzern von Daten und den Datenquellen vermittelt. Der ESB übernimmt zudem Aufgaben wie Umwandlung von Datenformaten und Protokollen sowie Einhaltung von Sicherheitsmechanismen. Der Vorteil dieser Architektur ist, dass sie die Geschäftsprozesse abbilden kann und ein hohes Maß an Wiederverwendbarkeit erreicht wird.

Zudem sind hybride Softwarearchitekturen möglich, die mehrere der genannten Architekturen miteinander kombinieren.

Für mehr Informationen, Beispiele für Stammdatenmanagement, Abgrenzung zu Bewegungsdaten und weiteren Themen, schauen Sie gerne auf unsere Internetseite unter www.innoscale.de!


Quellen:
Scheuch, R., Gansor, T. und Ziller, C. 2012. Master Data Management: Strategie, Organisation, Architektur, dpunkt.verlag.
Dreibelbis, A., Hechler, E., Milman, I., Oberhofer, M., Run, P. van und Wolfson, D. 2008. Enterprise Master Data Management: An SOA Approach to Managing Core Information.
Loshin, D. 2009. Master Data Management, Morgan Kaufmann.
Baghi, E., Schlosser, S., Ebner, V., Otto, B. und Oesterle, H. 2014. “Toward a Decision Model for Master Data Application Architecture,” 2014 47th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), S. 3827–3836.
Smith, H. und McKeen, J. 2008. “Master Data Management: Salvation Or Snake Oil?,” Communications of the Association for Information Systems (23:1).
Cleven, A. und Wortmann, F. 2010. “Uncovering Four Strategies to Approach Master Data Management,” 2010 43rd Hawaii International Conference on System Sciences, S. 1–10.