Stammdaten: Warum Best Practices noch fern sind und wie wir das ändern können

Die Lücke in der Datenqualität zwischen den globalen Eliteunternehmen und der breiten Masse wird immer grösser. In der sich entwickelnden KI-Ära ist ein hochmoderner Stammdatenansatz noch wichtiger. Es ist noch nicht zu spät, aber Sie sollten jetzt damit beginnen.

Unternehmen auf der ganzen Welt schauen auf globale Hyperscaler und Digital-First-Unternehmen, um sich in Bezug auf KI inspirieren zu lassen. Seltsamerweise neigen sie gleichzeitig dazu, die Datendisziplin und die grundlegende Stammdatenkultur zu ignorieren, die die exponentielle Skalierbarkeit dieser High-Tech-Unternehmen ermöglichen. Tausende von Unternehmen sind noch weit von Best Practices im Bereich Master Data Management (MDM) entfernt. Die digitale Transformation traditioneller Unternehmen bietet ein riesiges Potenzial, dieses Problem an der Wurzel zu lösen, aber es ist ein Thema für die Geschäftsleitung und nicht (nur) für das CIO-Büro.

Ein riesiges und kostspieliges Problem

Jeder, der sich nur ein wenig mit den Problemen mit Stammdaten beschäftigt, ist sich über die Auswirkungen einig. Umsatzeinbussen, erhöhte Betriebskosten, Verstösse gegen Vorschriften und Rufschädigung sind nur einige davon. Gartner schätzt die jährlichen Kosten, die Unternehmen aufgrund schlechter Stammdaten entstehen, auf durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar.

Dies sollte für jedes Unternehmen ernst genug sein, um eine feste Position einzunehmen und entsprechend zu investieren, um dieses Problem zu lösen. Allerdings steht dem richtigen Ansatz eine Kaskade von primär organisatorischen Problemen im Wege, und meiner Meinung nach sind technische Fragen auf dem Weg zu robusten Stammdaten gegenüber Managementbarrieren zweitrangig.

Grundursache mit vielen Gesichtern

Wenn die Adresse eines Kunden falsch ist, schlägt die Lieferung fehl, und das Problem muss mit manuellem Aufwand im Kundendienst behoben werden – hoffentlich ohne weitere Folgen. Gleichzeitig führt eine fehlerhafte Produktbeschreibung zu Bestandsproblemen an mehreren Standorten, und eine Managemententscheidung wird aufgrund fehlender konsistenter Daten verschoben. Jedes dieser Probleme wird wahrscheinlich durch einen ausserordentlichen Aufwand gelöst, aber sie haben alle die gleiche Ursache: Schlechte Stammdatenqualität.

Es besteht eine Diskrepanz zwischen der Verantwortung für das Stammdatenproblem und der Wirtschaftlichkeit von Stammdatenproblemen. Die Verantwortung für den Rahmen, die Kultur und die Prozesse des MDM würde man wahrscheinlich beim CIO oder beim CFO suchen. Wenn dieses Problem nicht entsprechend gelöst wird, werden die Kosten auf verschiedene Funktionen verteilt und als kleinere (oder grössere) Ausnahmen im Hier und Jetzt angegangen.

Im Jahr 2008 sagte der Chefökonom von Google, Hal Varian, dass der attraktivste Beruf in den nächsten zehn Jahren Statistiker sein wird. Angesichts des derzeitigen Booms im Bereich der künstlichen Intelligenz hatte dieses Zitat eine stark visionäre Qualität. Ich würde vorschlagen, dass der Stammdatenarchitekt in den nächsten zehn Jahren mit dem gleichen Titel ausgezeichnet werden sollte.

Der Wert eines erfolgreichen MDM – tief verwurzelt in der Entscheidungsfindung, dem technischen Ansatz und der Unternehmenskultur – darf nicht unterschätzt werden. Aber er erfordert die Aufmerksamkeit der Führungsebene. Die Vorteile, die sich aus einem grundlegenden Ansatz im CIO-Büro ergeben, werden gross, aber schwer zu messen sein, da sie sich überall in besseren Abläufen mit weniger Fehlern niederschlagen werden.

KI wird wahrscheinlich in den meisten Branchen mehr und mehr in die Abläufe und die Entscheidungsfindung integriert werden und die Probleme mit den Stammdaten verstärken. Was wir nicht wollen, ist, dass Fehler produziert, erweitert und verbreitet werden. Gleichzeitig wird KI aber auch in Frameworks und Tools zur Verbesserung der Stammdatenqualität integriert werden, und die intelligente Software hat das Potenzial, die Herausforderungen im Bereich der Stammdaten effektiver anzugehen.

Probleme mit Stammdaten haben eine lange Tradition, da sie zwischen dem technischen Bereich und den Geschäftsfunktionen angesiedelt sind. In vielen Unternehmen, die nicht digital entstanden sind und daher eine Geschichte mit mehreren Systemen, mehreren Generationen und daher verschiedenen Formaten, Plattformen und Methoden aufweisen, ist dies ein komplexes Thema.

Viele IT-Fachleute waren in der Vergangenheit frustriert, wenn es darum ging, auch nur einen Überblick über die vielleicht Hunderte von Geschäftsregeln zu erhalten, die die Unternehmensprozesse regeln. Jetzt können intelligente Software und spezialisierte Berater die Geschäftsprozessregeln für Sie «erschnüffeln», kategorisieren und beschreiben.

Was können wir tun?

Der Weg ist funktionsübergreifend und erfordert die Zustimmung der Führungsebene. Ich würde einen wertorientierten MDM-Ansatz empfehlen, der sich nicht auf die Kostenreduzierung konzentriert. Erstklassiges MDM setzt organisatorische Ressourcen frei und schafft Raum für Wachstum und Innovation.

Ein umfassendes MDM-Projekt sollte von einer Reihe von Prinzipien geleitet werden. Die Vereinfachung ist eines davon, denn die Reduzierung der Komplexität führt zur Konzentration auf das Wesentliche. Ein weiteres wichtiges Prinzip ist die Automatisierung. Es ist nur logisch, den Menschen zu entlasten und stattdessen Software einzusetzen, die sich um Hunderte von Geschäftsregeln kümmert.

Unternehmen müssen die Tatsache akzeptieren, dass Stammdaten in durchgängigen Geschäftsprozessen eine Rolle spielen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, einen Governance-Rahmen zu schaffen. Wer macht was? Wir müssen die Mitarbeiter:innen auf operativer Ebene unterstützen und die Stammdaten vor lokalen und siloartigen Änderungen schützen.

Ein weiterer wichtiger Grundsatz ist die Proaktivität. Bauen Sie Ihre MDM-Bemühungen nicht auf einer Philosophie der reaktiven Reaktion auf und betrachten Sie MDM als Motor für Korrekturen. Verfolgen Sie stattdessen einen Ansatz, der sich darauf konzentriert, Fehler von vornherein zu beseitigen, was durch eine robuste Kontrolle und Steuerung der Stammdatenpflegeprozesse erreicht werden kann.

Und wann?

In diesen Jahren treibt KI in den meisten Unternehmen eine bereits laufende digitale Transformation voran. Die Abkehr von älteren ERP-Systemen vor Ort und die Umstellung auf standardisierte, cloudbasierte ERP-Plattformen ist ein Teil dieses Prozesses. Viele Unternehmen müssen sich im Rahmen des Migrationsprozesses ernsthaft mit den Daten und der Datenqualität auseinandersetzen.

Nach diesem grossen Schritt des Aufräumens und des Erreichens einer sauberen Bilanz ist eine stringente Datengrundlage ein perfekter Ausgangspunkt für eine proaktive MDM-Kultur. Jetzt ist es an der Zeit, der Verschmutzung und den Diskrepanzen in den Daten ein Ende zu setzen, indem im gesamten Unternehmen ein Governance- und technischer Rahmen geschaffen wird. Die Förderung einer Kultur der Datenqualität erfordert eine kontinuierliche Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter, damit sie die automatisierten Funktionen unterstützen und verstehen.

Möglicherweise möchten Sie in Ihrem unternehmensweiten MDM-Ansatz mehrere Softwarelösungen in verschiedenen Bereichen Ihrer Systemlandschaft einsetzen, aber die Prinzipien sollten von Ende zu Ende reichen, und das Ziel sollten konsistente Stammdaten mit einer hohen Gesamtdatenqualität als Schlüsselkomponenten für KI-getriebene Innovation sein.

Sprechen Sie uns an

Sind Sie auf der Suche nach Antworten oder möchten Sie mehr Informationen über das Thema erhalten?

Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf und lassen Sie uns besprechen, wo Ihre Probleme liegen, was Sie erreichen wollen und wie wir Ihnen dabei helfen können.

Wir helfen Ihnen gerne weiter!