BigData Tech Series: Master Data Management

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28.07.2015ǀ ǀ Big Data
Erklärt: die BigData Tech Series erklären Fachbegriffe aus dem Big Data-Bereich

Erklärt: Fachbegriffe aus dem Big Data-Bereich

Zu Big Data, dem Erheben, Verarbeiten und Auswerten großer Datenmengen aus  unterschiedlichsten Quellen, braucht es eine ganze Reihe verschiedener Technologien. Welche das sind, möchten wir Ihnen in unserer neuen Blog-Serie ein wenig erläutern.
In unserer Big Data Tech Series werden wir Ihnen zeigen, was sich unter der Motorhaube von Big Data verbirgt. Der erste Beitrag der Serie befasst sich mit dem Thema „Master Data Management“. Wir erklären, warum gut gepflegte Stammdaten – die „Golden Records“ – so erstrebenswert sind.

Master Data oder auch Stammdaten sind statische Daten. Die Aufgabe von Master Data Management ist es, Stammdaten zu verwalten, um organisationsintern und organisationsübergreifend eine vertrauenswürdige, qualitativ hochwertige und konsistente Sicht auf Unternehmensinformationen zu herzustellen.

Master Data können Daten aus vielen unterschiedlichen Unternehmensbereichen umfassen wie Produkte, Kunden, Finanzen, Lieferanten, Standorte etc. In vielen Unternehmen liegen diese Stammdaten oft aufgrund gewachsener Strukturen redundant und verteilt auf vielen Systemen und in unterschiedlichen Anwendungen. Als Ergebnis gibt es häufig Inkonsistenzen, die zu Fehlern in der Geschäftsprozessabwicklung und -analyse führen. Lösungen für Master Data Management erfassen und organisieren diese Daten. Sie behandeln alle Aspekte, die es Organisationen ermöglichen, die Qualität ihrer Informationen sicherzustellen. Dabei spielen nicht nur die Technologie eine Rolle, sondern auch die beteiligten Geschäftsprozesse und Data Governance.

Einsatzszenarios
Normalerweise unterscheidet man drei Szenarios beim Master Data Management, die auch gleichzeitig den roten Faden bei der Einführung eines Stammdatenmanagements mit zentralem Repository darstellen.

  1. Stammdatenkonsolidierung und Harmonisierung
    Bei der Stammdatenkonsolidierung werden die Stammdaten eines so genannten Business Objekts (das kann z.B. ein Lieferant sein) in das zentrale Stammdaten-Repository eingespeist, dort um Dubletten bereinigt und, falls nötig, mit weiteren Informationen angereichert. Die Zusammenführung von Stammdaten gleicher Objekte mit möglicherweise unterschiedlicher Identifikation (gleiche Daten, die aber unterschiedlich benannt sind, z.B. „Mitarbeiter“ und „Personal“) wird Harmonisierung genannt. Ein Beispiel für den Einsatz einer Stammdatenkonsolidierung ist der Aufbau einer einheitlichen Datenbasis, um unternehmensweit ein einheitliches Berichtswesens über verschiedene Systeme hinweg einführen zu können.
  2. Lokale Stammdatenpflege
    Die Stammdatenattribute in den unterschiedlichen Systemen werden über einen Stammdatenserver konsistent gehalten. Die Anlage der Stammdaten und ihre Pflege erfolgt aber weiterhin in den Anwendungen selbst.
  3. Zentrale Stammdatenpflege
    Bei der zentralen Stammdatenpflege beginnt der Prozess der Stammdatenanlage und -pflege auf dem Stammdatenserver. Von hier aus erfolgt die Verteilung an die Datenverwaltungssysteme der Anwendungen, welche die Stammdaten nutzen.

Ziel: Mehr Effizienz in den Geschäftsprozessen
Führen Unternehmen ein Master Data Management ein, ist der zentrale Treiber hinter der Entscheidung meistens der Wunsch nach Effizienzsteigerungen bei den Geschäftsprozessen. Weitere wichtige Gründe sind ein gestiegenes Risikobewusstsein beim Umgang mit Daten und immer strenger werdende Compliance-Anforderungen. Es ist daher damit zu rechnen, dass die Investitionen in Master Data Management weiterhin wachsen, weil Unternehmen zunehmend weitere Stammdatendomänen einbinden und die Erfolge der Lösungen besser messen wollen.

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Stefan Müller - Director Business Intelligence & Big Data
Nach mehreren Jahren Tätigkeit im Bereich Governance & Controlling und Sourcing Management ist Stefan Müller bei it-novum gelandet, wo er den Bereich Business Intelligence aufgebaut und in Richtung Big Data weiterentwickelt hat. Stefans Herz schlägt für die Möglichkeiten, die die BI-Suiten von Pentaho und Jedox bieten, er beschäftigt sich aber auch mit anderen Open Source BI-Lösungen. Seine Begeisterung für Business Open Source im Bereich Datenintelligenz gibt Stefan regelmäßig in Fachartikeln, Statements und Vorträgen weiter.
Webprofile von Stefan: Twitter, LinkedIn, XING

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