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Der Unterschied zwischen MDM und ADM – und warum er für Sie wichtig ist

Autor: Nils Pedersen
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11. September 2018

Wenn Sie, wie ich, seit Jahren in der Technologiebranche tätig sind, haben Sie vermutlich schon mehr als einmal gehört, dass eine isolierte Speicherung von Daten in mehreren Systemen nachhaltig die Produktivität hemmt. Und in der Tat, um Datensilos sollte man einen ebenso großen Bogen machen wie um Sushi aus dem Kühlregal oder die A2 in der Rush-Hour. Denn nur wenn Daten frei und ungehindert fließen, können sie die Prozesse und Workflows des Unternehmens wirklich unterstützen.

Allerdings gibt es im Business auch eine ewige Konstante … und die heißt Veränderung.So ist es nicht verwunderlich, dass auch das auf den ersten Blick schlüssige und unanfechtbare Prinzip frei und fröhlich fließender Daten irgendwann den Unbilden der Zeit zum Opfer fallen musste. Genauer gesagt, ist die sprunghaft ansteigende Flut digitaler Informationen Schuld. Denn je mehr Daten über Systeme hinweg gemeinsam genutzt werden, desto schwieriger ist es, diese konsistent und korrekt zu halten und dabei zuverlässig zu schützen. So mussten viele Unternehmen bereits die leidvolle Erfahrung machen, dass es extrem aufwendig und kostspielig ist, ein exponentiell wachsendes Datenvolumen effizient und sicher zu verwalten. Aus eben diesem Grund wurde von einigen Jahren die Stammdatenverwaltung entwickelt, zu der sich mittlerweile die immer beliebtere Applikationsdatenverwaltung gesellt hat.

Zwar sind beide Lösungen einander recht ähnlich und können sich durchaus sehr gut ergänzen, aber grundsätzlich stehen sie doch im Wettbewerb zueinander. In diesem Artikel werde ich versuchen, die Unterschiede herauszuarbeiten und deutlich zu machen, warum diese für Sie wichtig sind.

 

Was ist Master Data Management/MDM, auf deutsch: Stammdatenverwaltung?

In einem aktuellen Report1definiert die führende Analystengruppe Gartner Stammdaten schlicht und einfach als „Daten, die mit der geringsten Zahl von Attributen Objekte wie Kunden, Produkte, Ressourcen und Standorte eindeutig identifizieren und in nahezu allen Geschäftsprozessen eines Unternehmens genutzt werden können.“ Stammdatenverwaltung ist dabei die technologiebasierte Disziplin, die Business- und IT-Teams dabei unterstützt, diese Stammdaten über alle Prozesse hinweg einheitlich korrekt und semantisch konsistent zu halten.

Stammdatenlösungen werden in so unterschiedlichen Branchen wie Produktion, Distribution, Einzelhandel, Assekuranz, Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen genutzt, um eine unternehmensweit einheitliche Ansicht aller Stammdaten zu ermöglichen. Mit fortschreitender Digitalisierung ist in diesen Branchen aber auch die Menge der Daten rasant angestiegen, die zudem immer schneller und in den unterschiedlichsten Formen in die Unternehmenssysteme gelangen. Das aber macht es umso wichtiger, systemübergreifend Datenkonsistenz sicherzustellen. So müssen Hersteller von Verbraucherprodukten gewährleisten, dass die Produktdaten in ihren Katalogen mit den Angaben auf ihrer Website ebenso konsistent sind wie mit den Informationen, die Partner wie Amazon oder Walmart.com verbreiten. Ein Einzelhändler hingegen muss erkennen können, dass der in den Versanddaten auftauchende „R. Zufall“ mit dem im Fakturierungssystem erfassten „Reiner Zufall“ identisch ist und in beiden Anwendungen über eine korrekte Anschrift zu der Person verfügen.

Stammdatenverwaltung bietet zahlreiche Vorteile. Mit ihrer Hilfe konnte Advance Auto Parts 64 % mehr Ersatzteile versenden und dabei die Retourenrate um 7 % reduzieren. Der Online-Einzelhändler bol.com hat so die Neueinführung von Produkten um 80 % beschleunigt. Und die Kellogg Company konnte durch Stammdatenverwaltung ein nahtloses Markenerlebnis schaffen, Produkte schneller einführen und sich eine weltweit einheitliche Datenbasis schaffen.

Das macht ja wohl mehr als deutlich, dass alle Unternehmen Stammdatenverwaltung nutzen sollten, oder? Einspruch, Euer Ehren! Manche Daten müssen nicht über verschiedene Systeme hinweg verfügbar sein. Eigentlich trifft das sogar auf die meisten in Unternehmen anzutreffenden Daten zu, da diese meist nur von einer Anwendung genutzt werden, wie z. B. ERP-, CRM- oder SCM (Supply-Chain-Management)-Systemen. In solchen Fällen ist eine Stammdatenlösung nicht erforderlich, da diese Anwendungen ihre Daten selbst verwalten können. Aber natürlich sollten in einer zunehmend digitalen Welt dennoch klare Richtlinien und Abläufe vorhanden sein, die sicherstellen, dass auch diese Daten korrekt, effizient und sicher verwaltet werden. Das aber ist der Knackpunkt, denn die meisten (wenn nicht alle) dieser Anwendungen bieten leider keine vollwertigen Data Governance- oder Verwaltungsfunktionen. An diesem Punkt kommt das Thema Applikationsdatenverwaltung ins Spiel.

 

Was ist Application Data Management/ADM, auf deutsch: Applikationsdatenverwaltung?

Laut Gartner2 ist Applikationsdatenverwaltung „eine technologiebasierte Businessdisziplin, die Anwendern die Möglichkeit bietet, die für den Betrieb einer bestimmten Anwendung oder Anwendungsgruppe, wie CRM-, ERP- oder SCM-Lösungen, erforderlichen Applikationsdaten zu verwalten. Zu solchen Applikationsdaten können Kunden- oder Produktstammdaten (das heißt, eine Kopie der eigentlichen Stammdaten) ebenso gehören wie andere von der Anwendung genutzte Daten. Eine Plattform für die Verwaltung von Applikationsdaten wird stets für eine spezifische Anwendung implementiert. So gibt es spezielle Lösungen für ERP-, CRM- oder SCM-Systeme, die dieselben Daten und Datenmodelle nutzen wie die Anwendung. Die Verwaltung der Stammdaten ist dabei allerdings nicht auf deren Nutzung in anderen Anwendungen oder Anwendungsgruppen ausgelegt.“

Zwar sind Stammdaten essenziell wichtig, um die für Analyse und Reporting nötige Datenkonsistenz zu gewährleisten, nach Expertenschätzungen machen sie in den meisten Unternehmen aber nur rund 10 % der Referenzdaten aus. Die restlichen 90 % sind Applikationsdaten, die nicht außerhalb einer spezifischen Anwendung oder Anwendungsgruppe genutzt oder so breit distribuiert werden wie Stammdaten. So verwaltet eine ERP-Anwendung beispielsweise Daten, die sich auf Kunden und Produkte beziehen. Diese Objekte sind die Applikationsdaten der ERP-Lösung, die z. B. mit einer CRM-Lösung ausgetauscht werden können, die aber nicht über zahlreiche Systeme hinweg verfügbar sind. Die Attribute dieser Objekte (z. B. Produktbeschreibungen und -abmessungen oder Namen und Anschriften von Kunden), die in allen Systemen konsistent sein müssen, sind die zugehörigen Stammdaten.

Dass Applikationsdatenverwaltung in letzter Zeit immer beliebter wird, liegt nicht zuletzt daran, dass Unternehmen im Rahmen ihrer digitalen Transformation auch bei ihren Applikationsdaten Governance- und Verwaltungsstandards einhalten müssen. Falls Sie glauben, die Anbieter würden die dazu nötigen Funktionen bereits werksseitig in ihre Anwendungen implementieren, muss ich Sie leider enttäuschen … Das ist längst nicht immer der Fall.

 

Brauche ich MDM oder ADM?

Falls Sie sich gerade fragen, welche der beiden Disziplinen sich für Ihr Unternehmen eignet … Die Antwort darauf lautet aller Wahrscheinlichkeit nach „beide“. Zwar unterscheiden sich die beiden Lösungen deutlich voneinander, sie können sich jedoch auch perfekt ergänzen. Welche Lösung optimal zu Ihren spezifischen Anforderungen passt, können Sie anhand von vier Kriterien bestimmen:

  • Komplexität der Governance-Anforderungen 

    Gartner's Three Rings of Information GovernanceDa Stamm- und Applikationsdatenverwaltung unterschiedliche Aufgaben erfüllen, ergeben sich daraus verschiedene Governance-Anforderungen. Der auf Applikationsdatenlösungen für die ERP-Pakete von SAP spezialisierte Anbieter Winshuttle erläutert: „Stammdaten erfordern rigide, zentralisierte Governance-Strukturen, da sie für zahlreiche verschiedene Prozesse genutzt werden. So muss man globale Standards definieren und dazu Tools und Prozesse nutzen, die sicherstellen, dass diese Daten im gesamten Unternehmen replizierbar sind. Im Gegensatz dazu lassen sich Applikationsdaten am besten auf lokaler Ebene verwalten, da die Mitarbeiter hier mit dem geschäftlichen Kontext vertraut sind und über entsprechendes Verwaltungs-Know-how verfügen. Das heißt aber, dass hier flexiblere, businessfreundlichere Tools erforderlich sind.“

  • Änderungshäufigkeit
    Unterschiedliche Datentypen ändern sich mit verschiedener Frequenz. Während der Name oder die Anrede einer Person sich nur selten ändern, kann das bei Transaktionsdaten wie der Rechnungsanschrift häufiger der Fall sein. Ein aktueller InfoWorld-Artikel beschreibt den Unterschied so: „Informationen, die sich nur langsam ändern, werden als Stammdaten betrachtet und in einer separaten Datenbank vorgehalten, in der auch diese langsamen, marginalen Änderungen erfasst werden. Die sich schneller ändernden Applikationsdaten sind dagegen transaktionsbezogen – zum Beispiel das Einkommen einer Person oder der Umsatz eines Unternehmens. Diese ändern sich laufend (z. B. mit jedem Quartal) und werden parallel zu den Kundendaten vorgehalten. Zwar handelt es sich hier nicht um Stammdaten, aber natürlich wollen Unternehmen auch diese Daten kontrolliert verwalten.“ Für sich nur langsam ändernde Daten ist Stammdatenverwaltung die richtige Lösung, während Applikationsdatenverwaltung die nötigen Governance- und Verwaltungs-Features für sich schnell ändernde Applikationsdaten bietet.

  • Kosten
    Bei jeder Investition in neue Technologien sind die Kosten ein zentrales Thema. Das ist auch hier nicht anders … So sollte das Kosten-Nutzen-Verhältnis einer neuen Lösung in jedem Fall sorgfältig evaluiert werden. Da Stammdatenverwaltung im Unternehmen deutlich mehr Datenquellen abdeckt, sollte es nicht überraschen, dass es auch mit mehr Kosten, Aufwand und Komplexität verbunden ist, eine solche Lösung zu implementieren als eine Plattform für die Applikationsdatenverwaltung. Allerdings hat eine Lösung für die Stammdatenverwaltung auch mehr transformatives Potenzial und kann dem Unternehmen so langfristig mehr Return-on-Investment bieten.

  • Compliance-Anforderungen
    All die Bestimmungen, Gesetze und Regelungen, die heute in den verschiedenen Regionen für die einzelnen Datentypen gelten, bürden den Unternehmen zusätzliche Verpflichtungen auf. So wurde erst kürzlich die neue Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) eingeführt, die EU-Bürgern gleich eine ganze Reihe neuer Rechte einräumt. Um trotz der zunehmenden Regelungswut des Gesetzgebers Compliance sicherzustellen, ist bei Stamm- und bei Applikationsdaten eine solide Governance-Struktur unerlässlich.

Unabhängig davon, welchen Aufwand Sie heute treiben müssen, um die immer größeren und vielfältigeren Datenmengen sicher und effizient zu verwalten, lässt sich eines mit ziemlicher Bestimmtheit sagen: Die Herausforderungen in diesem Bereich werden in Zukunft wohl kaum an Komplexität verlieren. Die gute Nachricht ist die, dass verschiedene Optionen bereitstehen, um diese Herausforderungen zu meistern. So statten einige große ERP-Anbieter ihre Lösungen mittlerweile mit Funktionen für die Applikationsdatenverwaltung aus, während kleinere, innovative Applikationsdatenspezialisten die Lücken füllen, die die ERP-Firmen nicht schließen können. Und natürlich bieten auf Stammdatenverwaltung spezialisierte Softwarehäuser wie Stibo Systems umfassende, flexible und skalierbare Lösungen, mit denen sich buchstäblich alle Anforderungen an die Verwaltung von Stamm- und Applikationsdaten abdecken lassen.
 

[1] Quelle: Gartner Inc., Mastering Master Data Management, Andrew White, Bill O’Kane, 16 November 2017.
[2] Quelle: Gartner Inc., Master Data Management Forms the Basis of a Trusted 360-Degree View of the Customer, Bill O’Kane, Michael Patrick Moran, 17 January 2018.
[3] Quelle: Gartner, Design an Effective Information Governance Strategy, Andrew White, Mark Beyer, 18 October 2017


Always having a love for technology and what it can do for global enterprises and individuals, Nils continues successful program deliveries in Manufacturing, Distribution, Retail, and Automotive Aftermarket.
Nils Pederssen war schon immer von Technologie und ihrem enormen Potenzial für Menschen und Unternehmen fasziniert. Ganz in diesem Sinne realisiert er heute bei Stibo Systems umfangreiche Stammdatenprojekte in den Bereichen Produktion, Distribution, Handel und Automotive-Ersatzteilmarkt.


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