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Master Data Management Definitionen: Das komplette A-Z der Stammdatenverwaltung

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17. August 2018

The complete guide of Master Data Management definitions

 

Product Information Management (PIM), DAM, EAM, PII, Datenanreicherung, Matching und Linking. Sie sind nicht ganz sicher, was all diese Abkürzungen, Begriffe und Hypes bedeuten, und was sie mit Master Data Management (MDM) zu tun haben? Sie erhalten Ihre MDM Definitionen an einem Ort in diesem A-Z vom MDM.

A-Z Letters-A

Analytics. Mithilfe von Analysen lassen sich aussagekräftige Muster in Daten nachweisen. So werden im Geschäftsleben Analyse-Tools genutzt, um anhand neuer Erkenntnisse Prozesse zu optimieren und die Unternehmensstrategie auszurichten. Stammdatenverwaltung kann Analysen durch die Bereitstellung strukturierter Stammdaten unterstützen oder diese verifizierten Daten mit neuen, durch Analysen gewonnenen Informationen verknüpfen. 

Application Data Management (ADM). Darunter versteht man die Verwaltung und Governance von Applikationsdaten, die für die Nutzung einer bestimmten Geschäftsanwendung erforderlich sind. Damit hat sie eine mit der Stammdatenverwaltung vergleichbare Aufgabe, wenn auch in deutlich kleinerem Rahmen, da es hier, wie gesagt, nur um die Verwaltung der Daten einer spezifi schen Applikation geht. 

Application Programming Interface (API). Das API, auf Deutsch Programmierschnittstelle, ist integrierter Bestandteil der meisten Softwarelösungen wie Applikationen oder Betriebssysteme. Über das API kann eine Softwareeinheit mit anderen Softwaretypen interagieren. Bei der Stammdatenverwaltung lassen sich nicht unbedingt alle Funktionen in der Softwareplattform selbst ausführen, zum Beispiel der Austausch von Daten mit externen Systemen und Applikationen. Mithilfe von APIs lässt sich das realisieren und damit der Funktionsumfang der Stammdatenlösung erweitern. 

Assets. Eigentlich versteht man unter Assets Aktiva oder Vermögenswerte, in der Stammdatenwelt kann der Begriff aber leicht abweichende Bedeutungen haben. Spricht man z. B. von „Daten als ein Asset“ bezeichnet der Ausdruck etwas, das man besitzen oder steuern kann, um Mehrwert daraus zu ziehen. Hier reden wir also darüber, etwas als ein Asset wahrzunehmen. Spricht man aber von Asset- Verwaltung oder Unternehmens-Assets in Verbindung mit dem Thema Stammdatenverwaltung, sind Assets greifbarere Dinge, deren Verwaltung sich optimieren lässt. Assets können materieller Natur sein, wie Menschen, Gebäude, Teile und Computer, oder digital, z. B. Daten und Bilder.

Siehe auch DAM

Architektur. Eine Stammdatenlösung ist nichts, was man kauft und dann umgehend nutzt. Sie muss vielmehr zunächst an Ihre spezifi schen Gegebenheiten angepasst und in Ihre Abläufe und Infrastruktur integriert werden. Aus diesem Grund ist die Stammdatenarchitektur eines der ersten Themen, mit denen man sich bei der Implementierung einer Lösung befassen sollte. 

Attribute. Bei der Stammdatenverwaltung ist ein Attribut eine Eigenschaft oder Spezifi kation, die hilft, eine bestimmte Einheit zu defi nieren. So kann ein Produkt verschiedene Attribute haben, wie Farbe, Material, Größe und Komponenten. Stammdatenverwaltung unterstützt die Verwaltung von Produktdaten einschließlich der entsprechenden Attribute. 

Siehe auch Entity.

A-Z Letters-B

Business Intelligence (BI). Mit Business Intelligence bezeichnet man Analysefunktionen, deren Strategien und Technologien Unternehmen helfen, ihr operatives Geschäft, ihre Kunden, ihre Finanzen, die Produkt-Performance sowie verschiedene andere Kennzahlen besser zu verstehen. Stammdatenverwaltung unterstützt BI-Anwendungen durch Zusteuerung vertrauenswürdiger Stammdaten. 

Siehe auch Analytics.

Big Data. Große oder komplexe Datensätze, die sich mit herkömmlichen Tools für die Datenverarbeitung nicht mehr bewältigen lassen. Charakteristisch für Big Data sind dabei drei Merkmale: die Datenmenge, das Tempo, mit dem die Daten generiert werden und die große Datenvielfalt. Big Data Technologien werden genutzt, um aus den erfassten Daten praxisrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Die mithilfe von Big Data realisierten Analyseergebnisse lassen sich wiederum mit den Stammdaten verknüpfen, sodass noch tiefere Erkenntnisse gewonnen werden können. 

Bill Of Materials (BOM). Bill of Materials, Stücklisten. So bezeichnet man die Liste der Teile oder Komponenten, die zum Bau eines Produkts erforderlich sind. 

B2B, B2C, B2B2C. Ob Sie in einem Business-to-Business-Unternehmen arbeiten, in einem Business- to-Consumer-Unternehmen oder einer Mischform daraus, wenn Sie mit großen Stammdatenmengen zu Produkten, Kunden, Assets, Standorten oder Mitarbeitern umgehen, kann Ihnen eine Lösung für die Stammdatenverwaltung helfen. 

Business Rules. Business Rules sind in der Stammdatenlösung vordefinierte Bedingungen oder Maßnahmen, die eine Modifikation Ihrer Daten zulassen. Anhand Ihrer Businessregeln können Sie bestimmen, wie Ihre Daten organisiert, kategorisiert, angereichert und verwaltet werden sollen. Businessregeln kommen häufig in Workflows zum Einsatz. 

Siehe auch Workflow.

 

A-Z Letters-C

Customer Data Integration (CDI). Kundendatenintegration. Damit bezeichnet man den Prozess der Integration aus internen und externen Quellen bezogener Kundendaten, um eine konsolidierte Kundenansicht zu schaffen. Die Kundendatenintegration wird häufig als Modul der Kundenstammdatenverwaltung gesehen. 

Siehe auch CMDM.

Customer Data Platform (CDP). Kundendatenplattform. Ein Marketingsystem, das die Kundendaten eines Unternehmens aus dem Marketing und anderen Kanälen integriert, um Mitteilungen und Angebote zielgerichteter und mit besserem Timing zusteuern zu können. Eine Stammdatenlösung unterstützt eine Kundendatenplattform durch Verknüpfung ihrer Daten mit anderen Stammdaten zu Produkten, Lieferanten, etc., um das Potenzial der Daten zu maximieren. 

Change Management. Die Vorbereitung und Unterstützung von Personen, Teams und Organisationen bei der Umsetzung organisatorischer Änderungen. Change Management ist bei der Implementierung einer Stammdatenlösung essenziell wichtig, wenn man den ROI maximieren will, da es hier weitgehend um die Änderung von Prozessen und Denkweisen geht. 

Cleansing. Datenbereinigung. Der Prozess, fehlerhafte Datensätze zu identifizieren, zu entfernen und/ oder sie zu korrigieren, zum Beispiel mittels Deduplizierung. Als fester Bestandteil jeder businessfähigen Stammdatenverwaltung hilft die Datenbereinigung, das Problem nutzloser Daten zu vermeiden und unternehmensweit für eine konsistent hohe Datenqualität zu sorgen. 

Siehe auch Deduplication.

Cloud. Stammdatenlösungen sind in unterschiedlichster Form verfügbar. Dabei stellt sich heute vor allem die Frage, ob man die Lösung vor Ort, in der Cloud oder als Hybridsystem (ein Mix aus beidem) hosten sollte. Zwar nimmt das Thema Cloud-Stammdatenverwaltung allmählich an Fahrt auf und viele Anbieter haben mittlerweile entsprechende Hosting-Lösungen im Programm, die Mehrzahl der Unternehmen entscheidet sich aber, hauptsächlich aus Sicherheitsbedenken, nach wie vor für die Installation vor Ort. Bei einer gehosteten Cloud-Lösung, die in der Regel auf Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud läuft, braucht das Unternehmen Hard- und Software nicht mehr zu installieren, zu konfigurieren, zu warten und zu hosten. All das wird an einen externen Partner ausgelagert und ist in der Regel als Abo- Modell verfügbar. 

Siehe auch SaaS.

Communication. Kommunikation ist etwas, das man bei der Implementierung einer Stammdatenlösung nicht vergessen sollte. Es ist wichtig, dass das gesamte Unternehmen weiß, was Stammdatenverwaltung ist, welche Vorteile sie bietet und was sie jedem einzelnen auf täglicher Basis bringt. Nur so werden sich die Leute auch darauf einlassen. 

Siehe auch Change Management.

Contextual. Kontextuelle Stammdatenverwaltung, gelegentlich auch als situative Stammdatenverwaltung (siehe Gartner Hype Cycle) bezeichnet. Hierunter versteht man im Gegensatz zum Umgang mit statischen Informationen die Verwaltung veränderlicher Stammdaten. Je komplexer und personalisierter Produkte und Services werden, desto mehr trifft das auch auf die Daten zu. Das aber macht die Datenverwaltung deutlich anspruchsvoller. Eine dynamische, kontextuelle Stammdatenverwaltung wird von vielen als der nächste große Hype in der Stammdatenwelt gesehen. 

Erfahren Sie hier mehr. 

Customer Relationship Management (CRM). Mit den entsprechenden CRM-Systemen verwalten Unternehmen ihre Geschäftsbeziehungen und die mit diesen verbundenen Daten und Informationen. Für kleinere Unternehmen kann ein CRM-System ohne Weiteres ausreichen, um alle Kundendaten zu verwalten. In den meisten Fällen setzen Unternehmen aber mehrere Systeme ein, die in unterschiedlichem Umfang und zu verschiedenen Zwecken genutzt werden. So nutzen Vertrieb und Marketing oft ein System, während Buchhaltung und Controlling sowie der Einkauf meist auch mit separaten CRM-Systemen arbeiten. Mithilfe von Stammdatenverwaltung lassen sich solche Dateninseln miteinander verbinden. Stammdatenverwaltung ersetzt dabei nicht die CRM-Systeme, sondern unterstützt und optimiert ihre Nutzung. 

Siehe auch ERP.

Customer Master Data Management. Ziel der Kundenstammdatenverwaltung ist es, jeden einzelnen Kunden des Unternehmens in einem korrekten und vollständigen Datensatz abzubilden und so eine 360-Grad-Rundumansicht aller Kunden zu ermöglichen. Dieser Anspruch gilt für alle System, Standorte und Geschäftsbereiche. Auf dieser Basis lassen sich dann Prozesse optimieren und das bestmögliche Kundenerlebnis bieten.

Hier erfahren Sie mehr.

 

A-Z Letters-D

Digital Asset Management (DAM). Das bezeichnet die Verwaltung digitaler Ressourcen wie Bilder, Videos, digitale Dateien und deren Metadaten. Viele Unternehmen arbeiten mit einer isolierten oder selbst entwickelten DAM-Lösung, was die Effizienz der Datenflüsse hemmt und damit wiederum Prozesse, wie die Aufnahme neuer Produkte in einen Online-Shop, verlangsamt. Mithilfe von Stammdatenverwaltung lassen sich digitale Ressourcen effizienter verwalten und mit anderen Daten verknüpfen. DAM gibt es in manchen Stammdatenlösungen auch als vorinstallierte Funktion. 

Data. Ein Begriff aus der Datenverarbeitung, der sich auf Zeichen, Symbole, Ziffern und Medien bezieht, die in einem Computersystem gespeichert werden. Daten sind nicht weiterverarbeitete Informationen. 

Siehe auch Information.

Deduplication. Der Prozess, redundante Daten aus einem Datensatz zu eliminieren, indem man doppelt vorhandene Datenbestandteile löscht und nur den so bereinigten Datensatz speichert. Datendubletten sind im Geschäftsleben ein allgegenwärtiges Problem, das Ressourcenverschwendung und negative Kundenerlebnisse nach sich zieht. Bei der Implementierung einer Stammdatenlösung sollte eine gründliche Deduplizierung auf gar keinen Fall außer Acht gelassen werden. 

Domain. In der Stammdatenwelt bezeichnet man mit dem Begriff Domain die verschiedenen Bereiche, in denen ein Unternehmen von Datenverwaltung profitieren kann. Produktdaten, Kundendaten und Lieferantendaten sind dabei jeweils separate Datendomains. 

Siehe auch Multidomain.

Digital Transformation. (Manchmal auch Digital Disruption). Bezieht sich auf die Veränderungen, welche durch die Nutzung digitaler Technologien in allen Lebensbereichen Einzug halten. Für Unternehmen ist ein zentraler Aspekt der digitalen Transformation der rund um die Uhr online aktive Verbraucher, der Unternehmen dazu zwingt, ihre Geschäftsstrategie und ihr gesamtes Denken zu ändern, um ein ausgezeichnetes Kundenerlebnis bieten zu können. Die digitale Transformation hat aber auch nachhaltige Auswirkungen auf Effizienz und Workflows. So wird die sogenannte Vierte Industrielle Revolution (auch bekannt als Industrie 4.0) durch Daten und Automatisierung vorangetrieben. Stammdatenverwaltung kann die digitale Transformation umfassend unterstützen, da diese komplett datenbasiert ist. 

D-U-N-S. Kurz für das Data Universal Numbering System. Eine D-U-N-S Nummer ist eine von Dun & Bradstreet vergebene, individuelle neunstellige Identnummer für jede Geschäftseinheit. Das System wird als Standard-Identlösung für Unternehmen auf breiter Basis genutzt. Eine vernünftig ausgestattete Stammdatenlösung ist in der Lage, durch Integration beider Systeme die Nutzung von D-U-N-S zu unterstützen.

A-Z Letters-E

Enterprise Asset Management (EAM). Die Verwaltung der Vermögenswerte eines Unternehmen, z. B. Ausrüstung und Gebäude. 

Siehe auch Assets.

Enterprise Resource Planning (ERP). Das bezieht sich auf die Systeme und Software eines Unternehmens, die im Tagesgeschäft zum Einsatz kommen, zum Beispiel in der Buchhaltung, im Einkauf, im Projektmanagement, in der Lagerhaltung, im Vertrieb etc. Viele Unternehmen nutzen mehrere ERP-Systeme, die jeweils Daten zu bestimmten Domains enthalten, wie Produkte, Standorte oder Assets. Eine umfassende Stammdatenlösung ergänzt diese ERP-Systeme, indem sie sicherstellt, dass alle von den ERP-Systemen genutzten Domains korrekte, aktuelle und über alle Systeme hinweg synchronisierte Daten enthalten. 

EnrichmentDer Begriff Datenanreicherung bezieht sich auf den Prozess, Rohdaten anzureichern, zu verfeinern oder auf andere Weise zu verbessern. Stammdaten lassen sich unter anderem durch Aufnahme zusätzlicher externer Daten anreichern, die eine umfassendere Ansicht des jeweiligen Datensatzes ermöglichen – zum Beispiel, indem man Kundenstammdaten durch Social-Media-Daten ergänzt. So lassen sich durch Stammdatenverwaltung manuelle Produktanreicherungsprozesse vermeiden und durch individuelle Workflows, Businessregeln und Automatisierung ersetzen. 

Siehe auch Workflows und Business Rules.

Entity. Eine Klassifizierung von Objekten, die für ein Unternehmen von Interesse sind, wie Menschen, Orte, Dinge, Konzepte und Events. 

ETL. Extract, Transform and Load. Der Prozess im Data Warehousing, in dessen Rahmen Daten aus ihrem Ursprungssystem gezogen und in ein Data Warehouse integriert werden.

 

 A-Z Letters-G

Golden Record. In der Welt der Stammdatenverwaltung spricht man von einem Golden Record (einem goldenen Datensatz), wenn man den Optimalzustand von Stammdaten beschreibt – absolut korrekte, vollständige und aktuelle Datensätze. Dies ist das Ziel, auf das jede Stammdatenlösung hinarbeitet. 

Governance. Der Begriff Data Governance bezeichnet die Umsetzung diverser Praktiken und Prozesse, mit denen unternehmensweit ein den regulatorischen Vorgaben entsprechender Umgang mit Daten gewährleistet werden soll. Das kann unter anderem die Erstellung von Richtlinien und Prozessen für Freigaben, die Versionskontrolle und andere Schritte beinhalten, die darauf abzielen, die Korrektheit und Vertrauenswürdigkeit der Unternehmensdaten zu gewährleisten. Data Governance ist an sich keine technische Disziplin, sondern als wichtige Grundlage der Datenverwaltung für jedes moderne Unternehmen unverzichtbar. 

GS1. Global Standards One. Die GS1 Standards sind eindeutige Identifizierungscodes, die von über einer Million Unternehmen weltweit genutzt werden. Die Standards zielen darauf ab, Unternehmen bei der Identifizierung und dem Austausch von Daten zu Produkten, Standorten, Anlagewerten etc. eine gemeinsame Basis zu bieten. Die am einfachsten zu erkennenden GS1 Standards sind z. B. Barcodes auf Produkten sowie Anhänger für die Funkfrequenzerkennung (Radio-Frequency Identification – RFID). Eine Stammdatenlösung kann die GS1 Standards in allen Branchen unterstützen und integrieren.

 

A-Z Letters-H

Hierarchy Management. Eine essenzielle Funktion der Stammdatenverwaltung, die es Anwendern gestattet, komplexe Hierarchien über eine oder mehrere Domains hinweg produktiv zu verwalten und sie in eine formale Struktur zu bringen, die im gesamten Unternehmen genutzt werden kann. Produkte, Kunden und Organisationsstrukturen sind allesamt Beispiele für Domains, in denen eine Hierarchiestruktur nützlich sein kann, z. B. bei der Definition der hierarchischen Struktur eines Haushalts in Relation zu einem Kundendatensatz. 

Hub. Ein Daten-Hub oder Enterprise-Daten-Hub ist eine Datenbank, in der Daten aus einer oder mehreren Quellen abgelegt sind und von der aus Daten an verschiedene Zielorte übertragen werden. Ein Stammdatensystem ist ein Beispiel für ein Daten-Hub und wird deshalb gelegentlich auch als Stammdatenverwaltungs-Hub bezeichnet.

 

A-Z Letters-I

Identity Resolution. Bei diesem Datenverwaltungsprozess wird die Identität von Personen anhand verschiedener Datensätze und Datenbanken bestimmt. Dieser Prozess ist Teil der Kundenstammdatenverwaltung. 

Siehe auch CMDM.

Information. Information ist der Output von Daten, die zuvor auf beliebige Art und Weise analysiert und/oder verarbeitet wurden. 

Siehe auch Data.
Erfahren Sie hier mehr über den Unterschied zwischen Daten und Informationen. 

Integration. Einer der größten Vorteile einer Stammdatenlösung ist ihre Fähigkeit, verschiedene Systeme und die in ihnen vorgehaltenen Daten integrieren zu können. Für die Implementierung wird oft ein Systemintegrator zu Rate gezogen. 

Siehe auch API.

Internet of Things (IoT). Das Internet der Dinge (Internet of Things) ist das Netzwerk mit Konnektivitätstechnologie ausgestatteter materieller Geräte, über das diese interagieren und Informationen austauschen können. Die IoT-Technologie bietet Unternehmen fast aller Branchen enorme Chancen, aber auch Herausforderungen, da sie auf ganz neue Datenbereiche zugreifen können. Eine Lösung für die Stammdatenverwaltung unterstützt IoT-Projekte zum Beispiel durch die Verknüpfung geprüfter Stammdaten mit Daten, die über das IoT generiert wurden, sowie durch die Bereitstellung einer Governance-Struktur für IoT-Daten. 

Erfahren Sie mehr über die Verbindung zwischen IoT und MDM hier.
Siehe auch Data Governance.

A-Z Letters-L

Lake. Ein Data Lake (Datensee) ist ein Ort, an dem man seine Daten speichert, und zwar in der Regel unverändert und in ihrer Rohform. Sich solch einen Speicherort für Rohdaten zu schaffen und sie dort zu belassen, bis man sie benötigt, hat durchaus einen Sinn. Für verschiedene Aufgabenbereiche, z. B. anspruchsvolle Analysen, sind schließlich detaillierte Ursprungsdaten erforderlich. Ein Data Lake ist gewissermaßen der Gegenspieler eines Data Warehouse, oft ist er aber auch eine schlüssige Ergänzung dazu. 

Siehe auch Warehouse.

Location Data. Daten zu Standorten. Systeme, die auch die Verwaltung von Standortdaten in den Mix einbeziehen, z. B. Lösungen für die Verwaltung von Standortstammdaten, sind auf dem Vormarsch. Das liegt nicht zuletzt daran, dass sich ein umfassenderes Bild gewinnen lässt und man seine Prozesse sowie das Kundenerlebnis verbessern kann, wenn man Standortdaten mit anderen Stammdaten zu Produkten, Kunden, Lieferanten oder Aktiva verknüpfen kann. 

 

A-Z Letters-M

Maintenance. Damit eine Investition in die Datenverwaltung nachhaltig Mehrwert erbringen kann, ist umfassende Datenpflege erforderlich. Dabei sollte die Hierarchie, und Struktur sowie die Validierungs-, Freigabe- und Versionierungshistorie eines Datensatzes ebenso berücksichtigt werden wie Stammdatenattribute, Beschreibungen, Dokumentationen und andere relevante Datenkomponenten. Die Datenpflege wird oft durch automatisierte Workflows unterstützt, die den Datenverantwortlichen benachrichtigen, wenn manuelles Eingreifen erforderlich ist. Datenpflege ist unverzichtbar und ein fester Bestandteil jeder Stammdatenlösung. 

Siehe auch Workflow, Attribute und Hierarchy

Modelling. Der Prozess der Datenmodellierung steht ganz am Anfang eines neuen Stammdatenprojekts. Dabei werden die Beziehungen zwischen den diversen Kerneinheiten (z. B. Ihre Produkte und deren Attribute) präzise erfasst und definiert. Basierend auf diesem Grundgerüst wird dann ein Stammdatenmodell entwickelt, das optimal zu Ihrer Organisationsstruktur passt. 

Siehe auch Entities und Attribute

Matching. (Sowie Verknüpfung und Zusammenführung) Kernfunktionalitäten einer Lösung für die Kundenstammdatenverwaltung mit dem Zweck, doppelt vorhandene Datensätze zu identifizieren und so zu bearbeiten, dass ein Golden Record entsteht. Der Abgleichsalgorithmus analysiert und vergleicht konstant die Ursprungsdatensätze, um zu bestimmen, welche sich auf dieselbe Person/dasselbe Unternehmen beziehen. Die Verknüpfungsfunktion führt dann alle identifizierten Datensätze zu einem Golden Record zusammen. Die Zusammenführungsfunktion integriert anschließend die Daten und bestimmt, welche von diesen überleben und welche keine Relevanz haben. Golden Record bestehen ausschließlich aus „überlebenden“ Daten. Alle anderen werden aus dem System gelöscht. 

Siehe auch Golden Record.

Multidomain. Eine Multidomain-Lösung für die Stammdatenverwaltung integriert die Verwaltung mehrerer Datendomains im Unternehmen, z. B. Produkt- und Lieferantendaten oder Kunden- und Produktdaten oder beliebige andere Kombinationen aus mehr als einer Domain. 

Siehe auch Domain.

Metadata Management. Die Verwaltung von Daten zu Ihren Daten. Metadatenverwaltung bietet Ihnen detaillierte Einblicke in die Natur, den Ursprung, den Zweck, die Bedeutung und die Nutzung Ihrer Daten. Zu den Kernfunktionalitäten einer Lösung für die Metadatenverwaltung zählen Erfassung, Speicherung, Integration und Veröffentlichung von Metadaten sowie auch deren Verwaltung und Governance. Zwar gibt es zwischen Systemen für die Metadatenverwaltung und die Stammdatenverwaltung gewisse Überschneidungen, sie bieten aber unterschiedliche Grundstrukturen für die Lösung von Datenproblemen wie Datenqualität und Governance

 

A-Z Letters-N

New Product Development (NPD). Die Neuproduktentwicklung ist eine Disziplin des Product Lifecycle Management (PLM). NPD dient dazu, die Entwicklung neuer Produktlinien oder Sortimente von der Idee bis zur Markteinführung besser zu verwalten. Das schließt die Bereiche Ideenfindung, Forschung, Entwicklung, Test und Vermarktung mit ein.  

A-Z Letters-O

Omnichannel. Dieser Begriff wird hauptsächlich im Einzelhandel verwendet. Er beschreibt die Schaffung eines integrierten, nahtlosen Kundenerlebnisses über alle Kanäle und Kontaktpunkte um Kunden hinweg. Ein Omnichannel-Erlebnis bietet Ihren Kunden stets dieselben Services, Angebote und Produktaussagen, und zwar unabhängig davon, wie der Kunde mit Ihrer Mark interagiert – im Geschäft, über die sozialen Medien, per E-Mai , im Dialog mit dem Kundenservice, etc. Die erste Hälfte des Begriffs bezieht sich auf „omnia“, das lateinische Wort für alles, die zweite Hälfte ist der englische Ausdruck für Kanal. Ähnliche Begriffe sind Multichannel oder Crosschannel. Sie bezeichnen Aktivitäten in mehreren, aber nicht notwendigerweise allen Kanälen. 

A-Z Letters-P

Party Data. In der Stammdatenverwaltung kann sich der Begriff Parteidaten auf zwei verschiedene Dinge beziehen. Primär sind das Daten, die durch ihre Quelle definiert werden. Man unterscheidet hier zwischen der ersten, der zweiten und der dritten Partei. Erstparteidaten sind Ihre eigenen Daten, Zweitparteidaten sind die Erstparteidaten von jemand anderem, die auf Sie übergehen und Drittparteidaten werden von jemandem generiert, der keine Verbindung zu Ihnen unterhält und diese Daten in der Regel verkauft. Spricht man aber über Parteidatenverwaltung, bezieht sich der Ausdruck Parteidaten meist auf Stammdaten zu Personen und Organisationen, die wiederum in einer gewissen Beziehung zu, sagen wir, Kundenstammdaten stehen. In diesem Kontext könnte eine Partei der Anwalt oder Ehepartner eines Kunden sein, der mittelbar an Kundentransaktionen beteiligt ist. Somit bezieht sich der Begriff Parteidaten hier auf diese Parteien. Parteidatenverwaltung kann Teil eines Stammdatenlösung sein, wobei sich diese Beziehungen mithilfe von Hierarchieverwaltung organisieren lassen. 

Erfahren Sie hier mehr über Party Data. 
Siehe auch Hierarchy.

PII. Das Product Information Management wird oft auch als Produktstammdatenverwaltung, Produktdatenverwaltung oder Stammdatenverwaltung für Produkte bezeichnet. Aber wie dem auch sei, das Akronym PIM bezieht sich auf verschiedene Prozesse, mit deren Hilfe Produktdaten oder Angaben zu Produkten zentral verwaltet, evaluiert, identifi ziert, gespeichert, geteilt und distribuiert werden können. Dazu muss eine entsprechende PIM- oder Produktstammdatenverwaltungssoftware implementiert werden. 

Product Information Management (PIM) / Product MDM. Das Product Information Management wird oft auch als Produktstammdatenverwaltung, Produktdatenverwaltung oder Stammdatenverwaltung für Produkte bezeichnet. Aber wie dem auch sei, das Akronym PIM bezieht sich auf verschiedene Prozesse, mit deren Hilfe Produktdaten oder Angaben zu Produkten zentral verwaltet, evaluiert, identifiziert, gespeichert, geteilt und distribuiert werden können. Dazu muss eine entsprechende PIM- oder Produktstammdatenverwaltungssoftware implementiert werden. 

Erfahren Sie hier mehr.

Product Lifecycle Management (PLM). Zwar gibt es das deutsche Wort Produktlebenszyklus-Management, aber meist wird doch der Begriff Product Lifecycle Management verwendet. Dabei handelt es sich um den Prozess, den gesamten Lebenszyklus eines Produkts von der Ideenfindung und Entwicklung bis hin zur Beschaffung und Vermarktung zu verwalten. Das Rückgrat von PLM bildet ein Businesssystem, das sämtliche Produktdaten aus allen Phasen effizient verwalten kann und durch optimierte Prozesse und nahtlose Zusammenarbeit die Dauer bis zur Markteinführung signifikant verkürzen kann. Das kann ein einzelnes PLM-Tool ebenso sein wie ein Modul einer umfassenden Stammdatenplattform.

Erfahren Sie hier mehr.

Pool. Ein Datenpool ist ein zentraler Speicherort, an dem Geschäftspartner wie Einzelhandel, Distributoren oder Lieferanten in einem Standardformat auf Produktdaten zugreifen können und die Möglichkeit haben, diese zu pfl egen und untereinander auszutauschen. So könnten Lieferanten beispielsweise Daten in einen Datenpool hochladen, auf die Handelspartner dann über ihren eigenen Datenpool zugreifen. 

Platform. Eine umfassende Technologie, die als Basis für die Entwicklung anderer Applikationen, Prozesse oder Technologien dient. Ein Beispiel für eine Softwareplattform wäre z. B. eine Stammdatenplattform. 

Profiling. Auch hier wird meist nicht das deutsche Wort Datenprofilierung verwendet, sondern das englische Data Profi ling. Diese Technik wird genutzt, um Daten über eine bestehende Informationsquelle (z. B. eine Datenbank) auf Korrektheit und Vollständigkeit zu überprüfen und die Ergebnisse dann über Statistiken oder inhaltliche Zusammenfassungen zu teilen. Setzt man gleich bei der Implementierung einer Stammdatenlösung Data Profiling ein, ist das ein wichtiger erster Schritt, um die Unternehmensdaten unter Kontrolle zu bringen, da hierbei potenzielle Datenprobleme frühzeitig sichtbar werden. So können Architekten eine bessere Lösung entwickeln und das Projektrisiko reduzieren. 

A-Z Letters-Q

Quality. Das Wort Datenqualität (denn um diese geht es hier) ist fester Bestandteil des Stammdatenvokabulars. Schließlich geht es bei jeder Stammdatenlösung primär darum, ein möglichst hohes Datenqualitätsniveau zu erreichen und zu halten. Datenqualität lässt sich dabei definieren als Eignungsgrad eines bestimmten Datensatzes für eine bestimmte Aufgabe. Mit anderen Worten: Wenn Sie über ein hohes Maß an Datenqualität verfügen, können Ihre Daten Ihnen auch die benötigten Erkenntnisse verschaffen. Datenqualität macht sich fest an Kriterien wie Genauigkeit, Gültigkeit, Zuverlässigkeit, Vollständigkeit, Granularität und Verfügbarkeit.

A-Z Letters-R

Reference Data. Daten, die auf funktionsübergreifende Geschäftstransaktionen bezogene Werte definieren. Referenzdatenverwaltung zielt darauf ab, Datenfelder, z. B. Maßeinheiten, feste Umwandlungsfaktoren und Kalenderstrukturen, effizient zu definieren und diese Werte in eine gemeinsame Sprache zu übersetzen, um eine konsistente Datenkategorisierung und eine hohe Datenqualität zu gewährleisten. Systeme für die Referenzdatenverwaltung können für manche Unternehmen eine adäquate Lösung sein, während andere ihre Referenzdaten als Teil einer umfassenden Stammdatenlösung verwalten. 

 

A-Z Letters-S

SaaS. Software as a Service. Bei diesem Lizenzierungs- und Bereitstellungsmodell für Software wird diese auf Abonnementbasis lizenziert und zentral gehostet. Aufgrund von Veränderungen im Verbraucherverhalten und der Forderung nach klareren Festpreismodellen setzt sich SaaS immer mehr durch, da solche Lösungen in der Regel monatlich oder vierteljährlich zu zahlen sind. Eine typische SaaS-Anwendung wäre z. B. eine cloudbasierte Stammdatenplattform. 

Siehe auch Cloud.

Supply Chain Management (SCM). Supply-Chain-Management. Die Verwaltung von Material- und Informationsflüssen innerhalb der Lieferkette eines Unternehmens. Dabei wird von der Produktentwicklung und Beschaffung bis zu Produktion, Logistik und Informationssystemen alles abgedeckt, um die Termintreue zu verbessern, die Kosten zu reduzieren und ein Höchstmaß an Kundenzufriedenheit sicherzustellen. Eine PLM-Lösung oder eine PLM-Stammdatenplattform können die Effi zienz des Supply-Chain-Management deutlich steigern. 

Silos. Im Bereich Stammdatenverwaltung werden Sie immer wieder dem Begriff Silos begegnen. Gemeint sind damit Datensilos; separate, unvernetzte Speicherorte, die bestimmten Mitarbeitern, Abteilungen, Regionen oder Geschäftsbereichen zugeordnet sind und in denen wichtige Informationen wie etwa Stammdaten isoliert vorgehalten werden. Eine der bemerkenswertesten Eigenschaften einer Stammdatenlösung ist es, dass sie in der Lage ist, solche Silos zu „knacken“. 

Stock Keeping Unit (SKU). Stock Keeping Unit. Hierbei handelt es sich um eine Artikelposition, die über einen Code bestimmte Artikel, Produkte oder Services eindeutig identifiziert. SKU-Codes werden genutzt, um den Warenbestand zu kontrollieren. Oft handelt es sich dabei um einen maschinenlesbaren Barcode, der eine ganze Reihe von Angaben zu dem jeweiligen Artikel speichern kann. 

Stack. Die Software oder Technologien, welche zusammen die operative Infrastruktur eines Unternehmens bilden. Der Begriff Stack (englisch für Stapel) wird dabei auf Software (Software-Stack), Technologie (Technologie-Stack) und Lösungen (Lösungs-Stack) angewendet und bezieht sich auf die zugrunde liegenden Systeme, die im Unternehmen für nahtlose Abläufe sorgen. So kann beispielsweise eine Stammdatenlösung zusammen mit anderen Lösungen ein entscheidender Teil Ihres Software-Stacks sein. 

Stewardship. Datenverantwortung. Gelegentlich auch als Data Stewardship bezeichnet. Darunter versteht man die Verwaltung und Steuerung der Datenbestände eines Unternehmens mit dem Ziel, den Anwendern einfachen und konsistenten Zugriff auf hochwertige Informationen zu bieten. Oft sind die Datenverantwortlichen im Unternehmen auch für die alltäglichen Data-Governance-Aufgaben zuständig. 

Strategy. Wie alle groß angelegten Geschäftsprojekte sollte auch die Stammdatenverwaltung auf einer fundierten, kohärenten und klar kommunizierten Strategie basieren, um den maximalen Erfolg zu erzielen.

Supplier Data. In Bezug auf diese Datendomain kann Stammdatenverwaltung überaus hilfreich sein. Kann in Kombination mit anderen Domains, wie z. B. Produktdaten, in eine Stammdatenlösung integriert sein. 

Siehe auch Domain.
Mehr über Lieferantendaten erfahren Sie hier.

Synchronization. Die Nutzung oder Aktivität von zwei oder mehr Dingen zur selben Zeit oder mit derselben Taktung. Mit Blick auf die Datenverwaltung bezieht sich Datensynchronisierung auf den Prozess, von Endpunkt zu Endpunkt Datenkonsistenz herzustellen und die Daten kontinuierlich zu harmonisieren. Stammdatenverwaltung kann ein entscheidender Faktor für die lokale oder globale Datensynchronisierung sein. 

Syndication. Datensyndizierung ist grundsätzlich die Aufnahme neuer Daten aus externen Quellen, wie von Lieferanten. Eine Stammdatenlösung kann die Aufnahme externer Daten in aller Regel automatisieren und dabei sicherstellen, dass sie hohe Qualitätskriterien erfüllen. 

Swamp. Ein Datensumpf ist ein verkommener Datensee, der für die ursprünglich vorgesehenen Anwender nicht mehr zugänglich ist und kaum Mehrwert bietet. 

Siehe auch Lake.

 

A-Z Letters-T

Training. Eine Stammdatenlösung ist ein machtvolles Tool, ihr volles Potenzial lässt sich aber nur dann freisetzen, wenn Ihre Mitarbeiter wissen, wie sie die Software nutzen müssen, um den Return on Investment (ROI) zu maximieren. Deshalb sollten die Nutzer Ihrer Stammdatenlösung vom Anbieter der Lösung, von entsprechenden Beratern oder von Kollegen geschult werden, die mit dem System bereits vertraut sind. 

A-Z Letters-U

User Interface (UI). Benutzeroberfläche. Der Teil einer Maschine, über welche die Mensch-Maschine-Interaktion gesteuert wird. Wie bei allen anderen Softwarelösungen haben Benutzer auch bei einer Stammdatenlösung einen „Eingang“; eine Schnittstelle, über die sie mit der Lösung interagieren und diese steuern. Benutzeroberflächen sollten nicht nur bei Stammdatenlösungen anwenderfreundlich und intuitiv sein.  

A-Z Letters-V

Vendor. Es gibt zahlreiche Anbieter von Stammdatenlösungen. Wie lässt sich der richtige identifizieren? Das kommt auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen an; denn die meisten Anbieter sind in bestimmten Stammdatenbereichen stärker als in anderen. Allerdings sollten alle Anbieter und deren Lösungen einige Grundvoraussetzungen bieten, wie Skalierbarkeit (kann das System des Anbieters mit Ihrem Unternehmen wachsen?), Referenzen (kann der Anbieter anhand solider Kundenreferenzen den Mehrwert seiner Lösung dokumentieren?) und Integration (lässt sich die Lösung problemlos mit Ihren Systemen integrieren?).

A-Z Letters-W

Warehouse. Ein Data Warehouse, gelegentlich auch Enterprise Data Warehouse – EDW) ist ein zentraler Speicherort für Unternehmensdaten, die aus internen Systemen oder externen Quellen stammen können und dazu genutzt werden, Analysen zu fahren und Erkenntnisse zu gewinnen. Im Gegensatz zu einem Datensee werden in einem Data Warehouse enorme Mengen von normalerweise strukturierten Daten gespeichert, die vor der Aufnahme vordefiniert werden. Das Data Warehouse ist kein Ersatz für Stammdatenverwaltung. Vielmehr unterstützt diese das Warehouse durch Zusteuerung zuverlässiger, hochwertiger Daten ins System. Daten, die anschließend das Warehouse verlassen, werden oft für Business-Intelligence-Anwendungen genutzt. 

Siehe auch Lake und BI.

 

Workflow Automation. Eine essenzielle Funktion einer Stammdatenlösung ist ihre Fähigkeit, Workflows einzurichten, eine Reihe automatisierter Maßnahmen für die einzelnen Schritte eines Geschäftsprozesses. Vorkonfigurierte Workflows in einer Stammdatenlösung generieren Aufgaben, die dann den entsprechenden Nutzern vorgelegt werden. So kann mithilfe von Workflow- Automatisierung beispielsweise der Verantwortliche über Datenfehler informiert und durch den Behebungsprozess geleitet werden. 

Siehe auch Business Rules.

 

A-Z Letters-Y

Yottabyte. Größte Datenspeicherungseinheit (1.000.000.000.000.000.000.000.000 Byte). Keine Stammdatenlösung oder irgendein anderes Speichersystem ist derzeit in der Lage, diese Datenmenge zu verwalten. Dennoch sollte das Thema Skalierbarkeit bei der Auswahl Ihrer Stammdatenlösung eine entscheidende Rolle spielen. 

 

A-Z Letters-Z

ZZZZZ … Wenn Sie all Ihre Daten einer Stammdatenlösung anvertrauen, werden Sie nachts wieder ruhig schlafen, da Sie sicher sein können, dass alle Datenprozesse unterstützt werden und dass Sie Ihren Daten vertrauen können.

 

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