Warum wird Stammdatenmanagement (MDM) immer wichtiger?

Die Anzahl der IT-Systeme in Unternehmen nimmt stetig zu; mit ihnen steigt auch die Menge der Daten und die Komplexität der Datenstrukturen. Daraus ergeben sich Herausforderungen für Unternehmen, die aus der Integration der Systeme, der Optimierung von Informationsflüssen und in der  Gewährleistung einer hohen Datenqualität bestehen. Insbesondere für Stammdaten ist eine hohe Datenqualität essenziell, da diese häufig systemübergreifend und im Zusammenhang mit betrieblicher Anwendungssoftware genutzt werden. Darüber hinaus stellen Stammdaten Grundinformationen über betrieblich relevante Geschäftsobjekte wie beispielsweise Produkte, Lieferanten, Kunden oder Mitarbeiter bereit und bilden die zentrale Datenbasis für den operativen Geschäftsbetrieb vieler Unternehmen. Neben operationalen Prozessen sind Stammdaten auch für die Analyse von großer Bedeutung.
 

Unternehmen im Informationszeitalter stehen in einer immer stärker werdenden globalen Wettbewerbssituation. Effizienz und Effektivität einer Organisation werden zunehmend wichtiger. Geschäftskennzahlen sollen im Idealfall in Echtzeit verfügbar sein, Prozesse automatisiert ablaufen und Informationen jederzeit, ubiquitär und korrekt verfügbar sein.
 

Damit das Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt und im Informationszeitalter Schritt hält, ist die IT-Abteilung gefordert, den Anforderungen mit IT-seitigen Lösungen gerecht zu werden. In vielen Unternehmen führte dies in der Vergangenheit zu einer IT-System- und Datenlandschaft, die geprägt war durch eine Vielzahl an unterschiedlichen Softwaresystemen und Datenbanken.
 

So existieren in Unternehmen häufig eigene Systeme für jede Abteilung, z. B. Personalmanagement, Instandhaltung, Materialwirtschaft, Finanzbuchhaltung, Produktionsplanung und/oder Kundenmanagement. Die jeweiligen Systeme wurden für verschiedene Nutzergruppen, Anforderungen, Standorte und von unterschiedlichen Entwicklern in oftmals zeitkritischen Projekten erstellt. Einheitliche Standards oder gar ein einheitliches Datenmodell sind oftmals nicht existent.
 

Dies führt dazu, dass Daten redundant gespeichert werden. Die Ablage der Daten in den einzelnen Systemen erfolgt in unterschiedlicher semantischer und struktureller Ausprägung und divergenten Teilmengen des jeweiligen Objekttyps. Die sich daraus ergebenen Probleme sind vorprogrammiert ...

• Hoher Aufwand durch Mehrfacherfassung und Recherche bei den Mitarbeitern
  
• Erschwerte Prozessautomatisierung durch unklare Datenbasen
• Mehrfacherfassung und unterschiedliches Verständnis der Daten führt zu Inkonsistenzen
• Aufwände für die Migration und Adaption von neuen Softwaresystemen werden deutlich erhöht
• Schwierigkeiten der Identitätsfeststellung führen zu Mehrfachspeicherung der gleichen Daten (Dubletten) mit hohen Folgekosten
• Erschwerte Analysen für Reports und Probleme der Validität der Reports. Im Ergebnis führt dies zu strategischen Fehlentscheidungen mit nicht prognostizierbaren Folgen

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