Daten und die daraus gewonnenen Erkenntnisse sind das Herzstück der erfolgreichsten Unternehmen von heute. Tatsächlich sind Daten für den Erfolg so wichtig geworden, dass viele Unternehmen die Qualität und den Nutzen ihrer Daten regelmäßig überwachen. Unternehmen müssen der Datenverwaltung Priorität einräumen, da das Volumen der gesammelten und verbrauchten Daten wächst (und damit auch ihre Bedeutung). Dazu gehört die Pflege auf Sauberkeit, Korrektheit und Konsistenz im gesamten Unternehmen sowie die Verwaltung des Zugriffs darauf und seiner Handlungsfähigkeit. Um Sie bei diesem Prozess zu unterstützen, haben wir vorläufige Untersuchungen durchgeführt, indem wir einige der besten Stammdatenverwaltungstools auf dem heutigen Markt zusammengestellt und verglichen haben. Außerdem haben wir uns näher mit der Stammdatenverwaltung beschäftigt. Entspannen Sie sich und lesen Sie!
Überblick
Viele Unternehmen verlassen sich auf die besten Stammdatenverwaltungstools, um ihre Datenverwaltungs- und Qualitätsaktivitäten zu ergänzen und zu unterstützen. Die besten Stammdatenverwaltungstools können Teams beim Erfolg der Datenverwaltung unterstützen. Dies geschieht durch die Verbesserung der Geschäftsausrichtung, der Datenverwaltung, der Datenbereitstellung, der Nutzung, der Messung, der Organisation und anderer Bereiche.
Nachdem Sie den Bedarf an den besten Stammdatenverwaltungstools ermittelt haben, müssen Sie die geeignete Lösung für Ihr Unternehmen auswählen. Bei der Vielfalt der heute verfügbaren Stammdatenverwaltungslösungen kann dies jedoch an und für sich ein entmutigender Prozess sein.
Was sind die besten Tools zur Stammdatenverwaltung?
Die besten Stammdatenverwaltungstools sind diese einzigartigen Tools, die dabei helfen, die Konsistenz und Genauigkeit der gemeinsamen Daten der Organisation sicherzustellen, die oft als Stammdaten bezeichnet werden. Die meisten Unternehmen betreiben heute eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme, die alle wichtige Daten über Kunden, das Geschäft oder andere kritische Geschäfts-KPIs wie CRMs, ERPs usw. enthalten. Dies führt zu Datensilos, redundanten Daten, fehlenden Daten und als Folge davon zu einer fragmentierten Sicht auf das Unternehmen.
Da die Daten über mehrere Standorte und Sprachen verteilt sind, werden einfache Geschäftsfragen wie „Welche Services haben unsere Kunden im letzten Quartal am häufigsten genutzt?“ beantwortet. oder „Wer ist unser lukrativster Kunde?“ herausfordernd wird.
Master Data Management muss eine fortlaufende Zusammenarbeit sein, um erfolgreich zu sein. Größere Unternehmen würden in der Regel eine Gruppe von Personen auswählen, um Best Practices für die Datenqualität zu definieren und umzusetzen. Daher sind die Zustimmung und Unterstützung der Führungskräfte für den Erfolg jeder Master Data Management-Initiative wichtig.
Die vier Arten des Stammdatenmanagements (MDM)
Die Stammdatenverwaltung umfasst vier Haupttypen von Implementierungsstilen. Zu diesen Stilen gehören:
#1. Der Registrierungsstil
Wir beginnen mit dem Registrierungsstil, der hauptsächlich verwendet wird, um Duplikate zu erkennen, indem Bereinigungs- und Abgleichsalgorithmen für Daten aus Ihren verschiedenen Quellsystemen ausgeführt werden. Es weist eindeutige globale Identitäten zu, um Aufzeichnungen abzugleichen, um bei der Identifizierung einer einzigen Version der Wahrheit zu helfen.
Da dieser Stil keine Daten zurück an die Quellsysteme übermittelt, werden Aktualisierungen der Stammdaten weiterhin über die vorhandenen Quellsysteme vorgenommen. Stattdessen bereinigt und vergleicht es die querverwiesenen identifizierenden Informationen und geht davon aus, dass das Quellsystem die Qualität seiner Daten kontrollieren kann.
# 2. Der Konsolidierungsstil
Sehen wir uns als Nächstes den Konsolidierungsstil an. Konsolidierungsstile integrieren häufig Stammdaten aus zahlreichen Quellen im Hub, um eine einzige Version der Wahrheit zu erstellen, die auch als Golden Record bekannt ist.
Der zentrale Hub speichert einen Golden Record, der für Berichte und Referenzen verwendet wird. Alle Änderungen an den Stammdaten werden dagegen in die Quellen übernommen.
# 3. Der Koexistenzstil
Mit einem Koexistenzstil können Sie auf die gleiche Weise wie mit einem Konsolidierungsstil einen Golden Record erstellen. Ihre Stammdaten werden in einem zentralen Master Data Management System gehalten und in dessen Quellsystemen fortgeschrieben. Die Bereitstellung des Koexistenzstils kann im Vergleich zum Konsolidierungsmodell teurer sein.
# 4. Transaktions-/zentralisierter Stil
Der Transaktionsstil speichert und behält Stammdateneigenschaften bei, indem er die Daten mit Verbindungs-, Bereinigungs-, Abgleichs- und Anreicherungsalgorithmen verbessert. Die verbesserten Daten können dann wieder in ihrem ursprünglichen System veröffentlicht werden.
Um eine perfekte Konsistenz zu gewährleisten, erleichtert der Hub das Zusammenführen von Stammdatensätzen, und Quellsysteme können Aktualisierungen abonnieren, die vom zentralen System gesendet werden. Für die Zwei-Wege-Interaktionen erfordert diese Technik jedoch einen Eingriff in die Quellsysteme.
Sind die besten Tools zur Stammdatenverwaltung ETL-Tools?
Eine vollständige Enterprise Information Management (EIM)-Architektur umfasst Master Data Management (MDM) und Datenintegrations- oder Extract, Transform, Load (DI oder ETL)-Technologien. Es gibt jedoch einige Verwirrung und Verdrehungen darüber, wie sie sich zueinander verhalten.
Die besten Stammdatenverwaltungstools und -systeme erstellen Regeln für die Datenbereinigung, das Abgleichen und Zusammenführen von Datensätzen, die Datenanreicherung und andere datenbezogene Aufgaben. Im Falle einer Anomalie leitet das MDM die fehlerhaften Aufzeichnungen an einen Datenverwalter zur manuellen Intervention und Genehmigung weiter.
Das Domänen-Know-how in Bezug auf Geschäftsdaten liegt beim Datenverwalter und nicht bei der IT. Wenn die automatische Bereinigung einem manuellen Eingriff vorzieht, bestimmt die Höhe des Vertrauensschwellenwertes.
Datenverwalter sind Fachexperten, die im Unternehmen arbeiten. Sie interagieren direkt mit dem MDM über dessen Benutzeroberfläche und binden die Verantwortung für die Datenqualität an das Unternehmen. Dadurch ist das Datenmanagement deutlich agiler.
Aber wie kommen die Daten in das MDM? Wie wird der Roundtrip zu den Quellsystemen abgeschlossen? Diese Komponente der Lösung wird von ETL-Tools bereitgestellt.
Wenn Ihre Informationsmanagement-Infrastruktur also für das Stammdatenmanagement geeignet ist, überlegen Sie, welches MDM-Produkt Sie Ihrer bestehenden Kombination aus Betriebssystemen, Datenbanken und ETL-Tools hinzufügen möchten.
Liste der besten Master Data Management Tools
Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger der besten Stammdatenverwaltungstools, die Sie im Jahr 2022 finden können. Dazu gehören:
#1. Atacama
Dadurch wird eine erweiterte Datenverwaltungsplattform mit Funktionen wie Datenerkennung und Profilerstellung, Metadatenverwaltung und einem Datenkatalog bereitgestellt. Es bietet auch Datenqualitätsmanagement, Stamm- und Referenzdatenmanagement sowie Big-Data-Verarbeitung und -Integration.
Das Produkt ist vollständig integriert und bleibt gleichzeitig anpassbar, um alle Daten, Benutzer, Domänen oder Bereitstellungsmethoden zu berücksichtigen. Textanalyse und maschinelles Lernen sind ebenso in Ataccama enthalten wie die Datenanreicherung mit externen Quellen und das Data-Lake-Profiling.
#2. IBM InfoSphere Master Data Management
Dies ist eines der besten Stammdatenmanagementsysteme, das alle Aspekte der wichtigsten Unternehmensdaten verwaltet, unabhängig von System oder Modell. Es stellt es Anwendungsbenutzern über eine einheitliche Ansicht zur Verfügung.
Die Lösung stellt sicher, dass Data-Governance-Regeln und -Richtlinien befolgt werden, und enthält ein flexibles Framework, das Hybrid-Cloud-Einstellungen unterstützt. InfoSphere MDM ist in zwei Editionen (Standard und Advanced) verfügbar, sowohl lokal als auch als vollständig verwaltete Cloud-Services.
#3. Informatik
Informatica bietet eine modulare MDM-Lösung mit einer einheitlichen Datenansicht. Benutzer können das Produkt verwenden, um eine maßgebliche Ansicht geschäftskritischer Daten aus unterschiedlichen, doppelten und widersprüchlichen Quellen zu erstellen.
Informatica MDM enthält Funktionen für KI und maschinelles Lernen sowie Funktionen für Datenqualität, Datenintegration, Geschäftsprozessmanagement und Datensicherheit. Diese ermöglichen es Ihnen, Stammdatensätze mühelos mit Daten externer Lieferanten anzureichern. Die MDM-Funktionen von Informatica können lokal oder in der Cloud installiert werden.
#4. Synchron
Die Synchronos-Plattform ist eine Business-MDM-Lösung, die für operative oder analytische Zwecke genutzt werden kann. Das Produkt ist für die Bereitstellung vor Ort, in der Cloud oder als Hybrid verfügbar.
Synchronos umfasst Datenprofilerstellungs-, Erkennungs- und Überwachungsfunktionen sowie eine 360-Grad-Perspektive. Diese Perspektive ermöglicht es Benutzern, Informationen zu erweiterten Beziehungen innerhalb von Daten zu entdecken.
Außerdem können Kunden das Workflow-Management verwenden, um Workflows zu erstellen und zu ändern, während das Hierarchie-Management eine grafische Darstellung und Navigationsfunktionen bereitstellt.
#5. Semarchie
Die Semarchy bietet xDM, eine Stammdatenverwaltungslösung. Auf der Plattform werden Techniken des maschinellen Lernens verwendet, um Verwaltung und erweitertes Matching, Überleben, Kuration und Klassifizierung zu ermöglichen. Das Tool verfügt über ein natives Datenmodell, das eine sichtbare Abstammung, Hörbarkeit und Governance ermöglicht.
Um die Datendrehscheibe mit aktuellen Anwendungen und Geschäftsprozessen zu kombinieren, kann xDM beliebige Datenquellen über Echtzeit- und Batch-APIs integrieren. Semarchy bietet eine lizenzschlüsselfreie 30-Tage-Testversion von xDM für lokale und Cloud-Bereitstellungen.
Vorteile der besten Master Data Management Tools und Systeme
Die besten Stammdatenverwaltungstools und -systeme können große Vorteile bieten, wenn Unternehmensdaten system- und abteilungsübergreifend gesund gehalten werden. Einige dieser Vorteile umfassen:
#1. Senkung der Gesamtbetriebskosten
Berücksichtigen Sie alle Elemente Ihrer Organisation, die auf gesunde Daten angewiesen sind, um gut zu funktionieren, Elemente wie:
- Jede Anwendung und ihre Abhängigkeiten
- Mitarbeiteroperationen, von der Fertigung bis hin zu Personalveranstaltungen
- Datenspeicherung, die sowohl heiße (Arbeits-) als auch kalte (Archiv-) Daten umfasst
- Bestandspläne, Lieferkettenlogistik, Bestellverfahren und mehr
Selbst der kleinste Unterschied in diesen Daten von einem System oder einer Abteilung zur anderen kann eine Kettenreaktion auslösen. Dies kann sich schnell auf alle verbundenen Informationen auswirken, die Betriebskosten erhöhen und die Rentabilität des Unternehmens beeinträchtigen. Und diese schlechten Daten richten häufig mehr Schaden an, als es den Anschein hat.
#2.Reduzierung der architektonischen Aufblähung
MDM beeinflusst das Endergebnis auf andere Weise als durch die Reduzierung entgangener Geschäfte. Die Menge der verbrauchten Ressourcen wirkt sich direkt auf die Kosten für den Betrieb und die Verwaltung der Netzwerkinfrastruktur aus, ob lokal, hybrid oder in der Cloud. Speicherplatz, Verarbeitungszeit und Netzwerkdurchsatz sind inklusive.
#3. Lieferungen erfolgen schneller
MDM ist ein wichtiges Anliegen für aktuelle Entwicklungsmethoden wie Continuous Delivery, DevOps, robuste DevOps und andere Designarchitekturen, die gemeinsame und genaue Daten erfordern.
Mit einem starken Datenreservoir, das Entwicklungsteams speist, bewegen sich Apps und Verbesserungen schneller durch die Bereitstellungspipeline. Dies bedeutet, dass MDM-Entdeckungen, die heute gemacht werden, sofort in die Software integriert werden können, anstatt nach einem langwierigen Überprüfungs- und Neukodierungsprozess.
#4. Es gibt vereinfachte Compliance
Compliance ist ein sehr wichtiges Anliegen in der heutigen digitalen Unternehmenswelt. HIPAA, PCI, CCPA, GDPR und andere regulatorische Rahmenbedingungen bieten sich ständig ändernde Kriterien, die Unternehmen erfüllen müssen, um konform zu bleiben. Compliance kann (und ist es oft) eine Vollzeitbeschäftigung in größeren Unternehmen sein.
#5. Verbesserung der Kundenerfahrung
Zeit ist Geld, wie das Sprichwort sagt. Dies war noch nie so wahr in einer digitalen Welt, die sich mit der Geschwindigkeit des modernen Geschäfts bewegt, insbesondere wenn es um die Zeit Ihres Publikums geht. MDM ermöglicht es Ihnen, in jeder Phase des Transaktionsprozesses mit Ihren Kunden zu kommunizieren und Ihre Leistung basierend auf Echtzeit-Feedback zu verbessern.
Dies geschieht durch die Reduzierung von Inkonsistenzen und Fehlern, die sich auf die Produktlieferung auswirken, von der ersten App-Interaktion bis hin zu Versand, Lieferung und Feedback.
#6. Eine 360-Grad-Ansicht
Ein moderner, Cloud-basierter MDM-Ansatz bietet einen vollständigen Überblick über jeden Kunden in Echtzeit. MDM erstellt eine „goldene Aufzeichnung“ von Informationen, die Marketer für die Segmentierung, Online-Personalisierung und ein tieferes Verständnis des Kundenlebenszyklus verwenden können.
#7. Es bietet umsetzbare Business Intelligence
Die Schaffung eines klaren und aktuellen Bildes aller Geschäftsaktivitäten ermöglicht es Entscheidungsträgern, problematische Bereiche in Geschäftsprozessen näher zu betrachten. Es ermöglicht ihnen auch, auf eine Satellitenperspektive zurückzugreifen, um zu verstehen, wie sich nationale oder globale Trends auf eine Organisation auswirken.
Welche Beziehung besteht zwischen MDM und Datenqualität?
Betrachten Sie die Datenqualität als die Atome, aus denen eine Lebensform besteht – Ihr MDM-Programm. Sie werden von MDM nicht viel Nutzen haben, wenn die Daten nicht für den Zweck geeignet sind. Datenbereinigung und -standardisierung können Ihnen helfen, Nacharbeiten zu reduzieren, indem verhindert wird, dass Daten von schlechter Qualität in Ihr System gelangen.
Darüber hinaus kann es Ihre MDM-Ziele verschieben, wenn Sie die Datenqualität an die erste Stelle setzen, indem zugrunde liegende Probleme und Hauptursachen aufgedeckt werden. Daher ist die Datenqualität eine entscheidende Komponente, um den Wert von MDM zu kommunizieren.
Können kleine Unternehmen MDM verwenden?
Während umfassende Stapellösungen in der Regel für das Datenmanagement auf Unternehmensebene erworben werden, können KMUs Lösungen finden, die in Teilen gekauft und zusammengefügt werden können, beginnend mit der Datenqualität. Sie können mit einfachen, zielgerichteten Aktivitäten beginnen, wie z. B. der Suche nach Lösungen für die Datenbereinigung und Datenprofilerstellung.
Zusammenfassung
Datengesteuerte Unternehmen werden in ihrem Datenmanagement flexibler. Die Marktnachfrage nach den besten Stammdatenverwaltungstools und -systemen entwickelt sich dahingehend, wo und wie sie dem Unternehmen einen Mehrwert bringen.
Infolgedessen wird der Schwerpunkt auf einer intelligenteren und ergebnisorientierten MDM-Implementierung liegen, um ein stärkeres Umsatzwachstum und Gewinne, Kostenoptimierung und -effizienz, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Risikomanagement zu ermöglichen.
Häufig gestellte Fragen zu Stammdatenverwaltungstools
Wie kann mein Unternehmen von MDM profitieren?
Ihre Organisation umfasst höchstwahrscheinlich mehrere unterschiedliche, sich überschneidende Systeme, die nicht miteinander kompatibel sind. Mit MDM können Sie Stammdaten anwendungsübergreifend gemeinsam nutzen und dabei die Konsistenz wahren.
Ist MDM dasselbe wie Single Customer View (SCV)?
Ein mögliches Ergebnis von MDM ist eine Single Customer View (SCV). Während MDM-Projekte für die Verbindung interner Beziehungen gelten können, geht es SCV darum, eine einheitliche, konsistente Ansicht von Daten zu bieten, die für einzelne Kunden in Ihrer gesamten Organisation relevant sind.
Referenz
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