Optimierung von Software-Architekturen für effizientes Stammdatenmanagement

Projekte zum Stammdatenmanagement und zur Verbesserung der Datenqualität beginnen in der Regel dann, wenn bereits eine ausgereifte IT-Landschaft im Unternehmen vorhanden ist. Dieser Artikel geht der Frage nach, wie Sie bestehende Softwarearchitekturen für ein effizientes Stammdatenmanagement optimieren können.

Stammdatenmanagement (Synonym: Master Data Management (MDM)) umfasst zahlreiche betriebswirtschaftliche und organisatorische Fragestellungen. Es dient dazu, die Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit von Stammdaten zu gewährleisten, damit diese in allen wertschöpfenden Prozessen des Unternehmens genutzt werden können.

Warum braucht ein Unternehmen Stammdatenmanagement?

Die Notwendigkeit eines Stammdatenmanagements ergibt sich vor allem aus den Problemen, die in Unternehmen aufgrund mangelnder Stammdatenqualität auftreten. Verantwortlich für die mangelnde Datenqualität ist vor allem der technologische Fortschritt, der es ermöglicht, immer größere Datenmengen zu speichern. Die Pflege der Daten ist häufig unzureichend. Zunehmend heterogene Systemlandschaften und die Einführung neuer Geschäftslösungen wie Customer Relationship Management (CRM)- oder Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme verstärken das Qualitätsdefizit. Stammdatenmanagement ist daher notwendig, um Verantwortlichkeiten für die Daten festzulegen und Prozesse zur Qualitätssicherung zu etablieren.

Auf der strategischen Ebene befasst sich das Stammdatenmanagement mit der Steuerung der Kommunikation und der Umsetzung von meist mittel- bis langfristigen organisatorischen Veränderungen. Typische Aufgaben im Bereich der MDM-Strategie sind unter anderem die Definition von Vision und Leitbild, die Formulierung von Initiativen, der Aufbau eines Kennzahlensystems mit Key Performance Indicators (KPIs) sowie die Formulierung von Strategien für das Change Management.

Das Stammdatenmanagement wird häufig softwaretechnisch durch Datenmanagementsysteme unterstützt. Ein Master Data Management System zeichnet sich dadurch aus, dass es unterschiedliche Datenquellen zusammenführt und geprüfte Datensätze (Golden Records) in einem Repository zur Verfügung stellt, auf das Systeme und Mitarbeiter unternehmensweit zugreifen können.

Verschiedene Software-Architekturen für effizientes Stammdatenmanagement im Überblick

Consolidation Hub

Diese Architektur konsolidiert Stammdaten aus verschiedenen bestehenden Datenbank- und Anwendungssystemen in einem einzigen Data Management Hub. Dabei werden die Daten transformiert, bereinigt, attributiert und anschließend integriert. Ziel ist die Schaffung von Golden Records. Änderungen an den Daten werden hauptsächlich aus den bestehenden Systemen heraus vorgenommen. Es handelt sich um ein schreibgeschütztes (read-only) System, das sich vor allem für analytisches MDM eignet.

Register

Eine Registry enthält anstelle der eigentlichen Datensätze nur eine minimale Anzahl von Identifikationsattributen sowie Verweise auf den Speicherort der verknüpften Datensätze. Da die Daten in den bestehenden Systemen verbleiben und nur bei Bedarf abgefragt werden, sind die Daten immer aktuell. Daher ist ein operatives Umfeld, in dem häufige transaktionale Abfragen stattfinden, ein sinnvoller Einsatzort für ein Register.

Zentrales System

Ein zentrales System, manchmal auch als Transactional Hub bezeichnet, enthält eine vollständige Sammlung von Stammdaten. Es ist die maßgebliche 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 angelegt, gepflegt, aktualisiert und an die angeschlossenen Systeme verteilt. Wenn Änderungen an den Daten vorgenommen werden, werden diese an die entsprechenden Systeme oder Benutzer weitergeleitet. Es eignet sich sowohl für operative als auch für analytische und kollaborative Anwendungen.

Führendes System

Bei diesem Ansatz wird ein System als führendes System definiert, das Stammdaten an andere Systeme verteilt. Die Erstellung der Daten erfolgt durch das führende System, die empfangenden Systeme verfügen jedoch über eine redundante Datenhaltung und können die Daten mit zusätzlichen lokalen Attributen versehen. Es eignet sich sowohl für operative als auch für analytische und kollaborative Anwendungen.

Serviceorientierte Architektur (SOA)

In einer serviceorientierten Architektur werden Stammdaten über Services den verschiedenen Systemen zur Verfügung gestellt. Über einen Enterprise Service Bus (ESB) werden Lese- und Schreibanfragen zwischen den Nutzern der Daten und den Datenquellen vermittelt. Der ESB übernimmt auch Aufgaben wie die Konvertierung von Datenformaten und Protokollen sowie die Einhaltung von Sicherheitsmechanismen. Der Vorteil dieser Architektur ist, dass Geschäftsprozesse abgebildet werden können und ein hoher Grad an Wiederverwendbarkeit erreicht wird.

Darüber hinaus sind hybride Softwarearchitekturen für ein effizientes Stammdatenmanagement möglich, die mehrere der genannten Architekturen kombinieren. Wenn Sie Beratung zu Ihrer Software-Architektur benötigen, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. Insbesondere unser Strategieworkshop kann Sie dabei unterstützen, eine Visualisierung Ihrer Datenlandschaft sowie passgenaue Handlungsempfehlungen zu erhalten.