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Das Paradoxon der einheitlichen Stammdatenansicht meistern

Autor: Darren Cooper
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25. Januar 2018

Stammdatenverwaltung ist ein probates Mittel, um Geschäftsdaten sauber und korrekt zu strukturieren. Übergeordnetes Ziel ist es dabei, allen Anwendern eine durchgehend einheitliche Ansicht sämtlicher Daten bereitzustellen, auf der diese dann ihre Entscheidungen begründen können. So oder so ähnlich definiert Wikipedia den Begriff jedenfalls.

Integriert man all seine Daten an einem Ort, lassen diese sich deutlich einfacher verwalten, was wiederum die Verbesserung der Datenqualität und -kohärenz vereinfacht. Falls Sie das jetzt so verstanden haben, dass man nur für diese einheitliche Datenansicht zu sorgen brauche, um dann externe Quellen mit der Stammdatenlösung zu verbinden und sofort Zugriff auf hochwertige Daten zu erhalten, müssen wir Sie leider enttäuschen.

Ganz so simpel ist es dann doch nicht …

Mithilfe von Stammdatenverwaltung kann man auf Daten zugreifen, die weitgehend statische Informationen definieren, wie: „Dieses Produkt hat 20 Attribute, die es zweifelsfrei definieren“ oder „Der Kunde an dieser Anschrift besitzt ein Motorrad“. Solche Informationen können für operative Abläufe und das Kundenerlebnis von großer Bedeutung sein. In jedem Fall sollte man sich aber die Frage stellen, ob diese Art der Datenbereitstellung wirklich der Weisheit letzter Schluss ist.

Bei dem, was ich gerne als das „Paradoxon der einheitlichen Stammdatenansicht“ bezeichne, geht es im Kern nämlich darum, dass dem Verbraucher bereitgestellte Produkte oder Services in manchen Fällen während der Nutzung ihre Eigenschaften ändern.

Aber wie sollte man ein Produkt beschreiben, das abhängig davon, wo, wie und durch wen es genutzt wird, seine physikalischen Eigenschaften oder seine Funktionsmerkmale ändert? Viele der heute verfügbaren Produkte und Services bieten bereits einen sehr hohen Personalisierungsgrad, indem sie dem Kunden je nach dessen Nutzungswunsch Zugriff auf verschiedene Konfigurationen ermöglichen. Weitere Produkteigenschaften lassen sich dann mittels eingebetteter Instrumentierung (z. B. über das Internet der Dinge) auch noch später, während der Nutzung oder des Verbrauchs des Produkts hinzufügen.  Zudem lassen sich Produkte durch Mehrwertservices beliebig erweitern und individualisieren.

Beschreibt man Stammdaten als individuelle Datensätze mit klar umrissenen, definierenden Eigenschaften, sollte man dabei nicht vergessen, dass es auch zusätzliche Faktoren gibt, die erst zu einem späteren Zeitpunkt offenbar werden. So könnte es z. B. sein, dass man die exakten Abmessungen, das Material, die Konfiguration und den Preis eines Garagentors erst bestimmen kann, nachdem ein Fachmann die Einbausituation vor Ort geprüft hat. 

Falls sich ein zum Verkauf stehendes Fahrzeug jederzeit auch per Fernzugriff umkonfigurieren lässt, kann man die Stammdatenbeziehung zwischen Kunde und Produkt hier lediglich von einem operativen Standpunkt beschreiben, da sich diese Momentaufnahme theoretisch laufend ändern kann. Für viele Unternehmen bedeutet die Entwicklung kundenzentrierter Produkte und Services zudem, dass sie ihre Angebote einzelnen Kunden sozusagen auf den Leib schneidern. Will man zum Beispiel im Privatkundenbanking Produkte und Services auf individuelle Kundenanforderungen abstimmen, heißt das, dass sich die finalen Produktmerkmale, Konditionen und Preise ohne die Daten des jeweiligen Zielkunden noch gar nicht bestimmen lassen.

IDC (International Data Corporation) hat das mit der folgenden Aussage bereits 2015 präzise auf den Punkt gebracht: „Die Funktion der Stammdatenverwaltung hat sich geändert. So werden jetzt auch Kontext, Standort und Beziehungen herangezogen, um die für die jeweilige Datennutzung geeignetste Ansicht zu isolieren.“

Das Problem mancher Stammdatenprojekte liegt darin, dass sie nicht berücksichtigen, dass geschäftsentscheidende Daten sich je nach Nutzungskontext ändern können. Werden aber kontextuelle Änderungen ignoriert, kann das dazu führen, dass die einheitliche Datenansicht, die man sich verschafft hat, nur noch bedingt relevant ist. So hat man dann letztlich keine wirkliche Rundumsicht, sondern nur noch ein Datensilo im Unternehmen – das genaue Gegenteil von dem, was Stammdatenverwaltung eigentlich bewirken sollte.

Die Integration einer zentralisierten Datenverwaltung mit mehreren operativen Datenquellen

Hier können uns zwei wichtige Konzepte weiterhelfen. Zum einen könnten wir überdenken, wie wir Datenrichtlinien definieren, z. B. die Governance-Grundlagen für bestimmte Domains wie Kunden- oder Produktdaten. Würde man hier mehr als nur eine Richtlinie je Domain erlauben, ließe sich auch das Thema Datenkontext abdecken. So würde beispielsweise die fürs gesamte Unternehmen zuständige Finanzabteilung die Kundendaten in einem ganz anderen Kontext sehen als die für einen regionalen Geschäftsbereich zuständige Marketingabteilung. Das heißt, für jeden spezifischen Nutzungszweck kämen bei solch einem Modell ganz unterschiedliche Stammdatenattribute zum Einsatz. Welche Datenrichtlinien im Einzelfall anzuwenden wären, ließe sich dabei erst anhand der jeweiligen Datennutzung definieren.

 

derive master data for consumers

Zum anderen sollte man betrachten, wie sich aus einem dynamischen Set kontextueller Parameter kohärente Stammdaten ziehen lassen. Das würde voraussetzen, dass definiert wird, welche Richtlinien unter welchen Bedingungen zur Anwendung kommen müssen.  Auf dieser Basis ließen sich beispielsweise geeignete Produkte und Services definieren, mit deren Hilfe ein bestimmter Fahrer sein Fahrzeug besser ans aktuelle Wetter, die Gegend oder den Straßenzustand anpassen kann. 

Dieser Ansatz könnte potenziell die Konsequenz nach sich ziehen, dass eine einzige technische Datenquelle nicht mehr ausreicht, um all diese unterschiedlichen operativen Bedingungen zu unterstützen. Was aber in jedem Fall zentralisiert bleiben sollte (oder zumindest zentral verwaltet), sind die Regeln, die definieren, unter welchen Bedingungen die einzelnen Datenrichtlinien greifen.

 

Centralized source of Master Data

 

Was man sich in dem Zusammenhang vorstellen könnte, wäre ein zentraler Ort für die Definition und Pflege der Stammdatenrichtlinien sowie mehrere operative Datenquellen, die bei zentralisierter Steuerung aktuelle Daten für die verschiedenen Kontextarten zusteuern. 

Basiert eine Stammdatenlösung allerdings auf einem festen, zentralisierten Datenmodell, würde hier schlicht und einfach die Flexibilität fehlen, um einen wirklich kontextuellen Stammdatenansatz zu unterstützen.

In einer Welt, in der immer mehr personalisierte Produkte und Services durch immer mehr kontextuelle Informationen beeinflusst werden, könnte man in Versuchung geraten, gegen diesen Malstrom neuer, heterogener Datenquellen anzukämpfen. Aber vielleicht wäre es doch klüger, sie einfach zu nutzen. Wenn man sie so strukturiert, dass jede einen bestimmten Zweck erfüllt, kann man die Vielfalt problemlos bändigen und alle Informationen zielgerichtet zusteuern.

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Darren Cooper hat einen Großteil seiner beruflichen Laufbahn in der Software-Vertriebsberatung verbracht und dabei verschiedene Branchen kennengelernt. Über die letzten 15 Jahre hat er sich auf das Thema Datenverwaltung spezialisiert und in dem Zusammenhang namhaften globalen Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Data Governance-Strategien geholfen. Heute unterstützt Cooper das Wachstum von Stibo Systems, indem er verdeutlicht, wie sich mithilfe unserer einzigartigen Technologie die digitale Transformation unserer Kunden beschleunigen lässt.


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