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Master Data Management (MDM) – Der Schlüssel zur digitalen Transformation. Zuverlässige Daten sind unabdingbar für den Geschäftserfolg. Doch in der digitalen Transformation benötigen Unternehmen Fähigkeiten, die weit über traditionelle Stammdatenverwaltungen hinausgehen.

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Master Data Management (MDM) – Der Schlüssel zur digitalen Transformation.

Zuverlässige Daten sind unabdingbar für den Geschäftserfolg. Doch in der digitalen Transformation benötigen Unternehmen Fähigkeiten, die weit über traditionelle

Stammdatenverwaltungen hinausgehen.

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1 Kernaussagen

Unternehmen beschäftigen sich verstärkt mit neuen digitalen Geschäftsmodellen und digitalen Strategien.

Digitale Transformation kann aber nur erfolgreich sein, wenn sie auf qualitativ hochwertigen Stammdaten (Master Data) basiert.

Rasant steigende Datenaufkommen in digitalen Prozessen wie Multikanal-Management, Big Data, Smart Home und Telematik erhöhen zusätzlich die Anforderungen an das Master Data Management (MDM).

Viele Unternehmen haben jedoch historisch gewachsene und inkonsistente Datenstrukturen.

Eine geordnete Datenbereinigung sowie ein Aufsetzen von strukturierten Datenpflegeprozessen und zugehöriger Governance sind daher erforderlich.

Ein strukturiertes Vorgehensmodell im Zusammenspiel mit dem passenden Architekturmanagement kann helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen.

2 Herausforderung

Die Digitalisierung von Unternehmen bietet über alle Branchen hinweg ein enormes Potenzial zur Kostensenkung, Umsetzung neuer Geschäftsmodelle, Realisierung von strategischen Partnerschaften und Schaffung neuer Kundenerlebnisse. Digitalisierung beinhaltet aber auch immer die Entwicklung neuer oder die Optimierung bestehender Prozesse, in deren Rahmen Daten verarbeitet werden. Wenn diese Daten nicht in ausreichender Qualität zur Verfügung stehen, sind digitale Ansätze in Bereichen wie Automatisierung, Big Data und Multikanal-Management nicht sinnvoll möglich.

Im Rahmen solcher Digitalisierungsinitiativen werden vermehrt externe Daten genutzt, z.B. aus dem Internet, Smart Metering, Telematik oder Smart Home. Bestehende Datenmodelle sind aber häufig so unflexibel, dass neue externe Daten nicht oder nur schwer integriert werden können. Statt einer zentralen Datenverwaltung entstehen dann mehrere dezentrale Datenpools.

In der Folge können z.B. geplante digitale Use Cases im Bereich Customer Segmentation, wie die Durchführung zielgenauer individualisierter Marketingkampagnen, nicht umgesetzt werden. Auch wird die Optimierung der Multikanal-Kommunikation – also das durchgehende Vorhalten von konsistenten Kundendaten über alle Kanäle – erheblich erschwert. So kann es vorkommen, dass der Kunde die gewünschte Aktion aufgrund von isolierten Datenbeständen nicht über den von ihm gewählten Kanal ausführen kann.

Vor diesem Hintergrund erscheint es schwer vorstellbar, den steigenden Erwartungen der Kunden an die Servicequalität gerecht zu werden.

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Mangelhafte Daten bereiten nicht nur an der Kundenschnittstelle Probleme: Auch unternehmensinterne Transformationsprojekte scheitern an unflexiblen Datenarchitekturen, z.B. weil Prozesse nicht vereinheitlicht und optimiert werden können. Und schließlich können ggf. auch sicherheitstechnische und gesetzliche Vorschriften nicht erfüllt werden, wenn Daten nicht historisierbar sind oder Datenzugriffe nicht ausreichend dokumentiert werden können.

Die Gründe für derartige Probleme sind vielschichtig: Die verschiedenen Business Units eines Unternehmens benutzen häufig eine andere Struktur und ggf. sogar eine abweichende Terminologie in ihren Datenbeständen.

Zudem sind Stammdaten in den meisten Unternehmen historisch gewachsen. Das hat häufig zur Folge, dass Stammdaten eine hohe Komplexität aufweisen und daher unflexibel und schwer zu warten sind. Es gibt keine zentralen Verantwortlichkeiten und keine standardisierten Datenverwaltungsprozesse. Beides führt zu einer schlechten Datenqualität wie z.B. Dubletten und Inkonsistenzen.

Auf einer solchen Grundlage operative oder strategische Entscheidungen im Rahmen der Digitalisierung zu treffen, ist riskant. Unternehmen sind daher gezwungen, ihre Strategie im Bereich Stammdatenverwaltung zu überdenken, wenn sie die Chancen, die sich durch die digitale Transformation ergeben, für sich nutzen möchten.

3 Was ist zu tun?

Schaffen Sie eine ganzheitliche Sicht auf ihre Stammdaten. Hinterfragen Sie die bisherige Datenverwendung und räumen Sie die historisch gewachsenen und inkonsistenten Datenstrukturen auf. Integrieren Sie dabei Ihre Mitarbeiter und Experten aus der Enterprise Architektur (EA), da Datenmanagement immer im Kontext der gesamten Unternehmensarchitektur zu betrachten ist.

Detecon, führendes Unternehmen im Bereich Enterprise Architecture Management am Markt, unterstützt Sie gerne bei den ersten Schritten – sowohl mit bewährten klassischen Ansätzen (TOGAF-basiert) als auch mit innovativen Methoden wie dem Detecon Digital Navigator© und dem MDM-Vorgehensmodell.

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4 Das Detecon-MDM-Vorgehensmodell

Auf Basis unserer umfangreichen Projekterfahrungen bei unseren Kunden haben wir einen Ansatz für das MDM entwickelt, der auf die Herausforderungen der digitalen Transformation ausgerichtet ist. Dabei wurden unsere Architektur-Expertise sowie die Erfahrungen im Bereich MDM in einem Framework vereint, das einen TOGAF-kompatiblen Ansatz zur konkreten Problemlösung bietet.

Um Master Data Management nachhaltig im Unternehmen zu entwickeln, müssen drei Bereiche adressiert werden:

1. Governance, Prozesse und Steuerung: Die Datenmanagement-Strategie, Datenpflegeprozesse, Prozesse zur Qualitätssicherung sowie die notwendigen organisatorischen Voraussetzungen werden definiert.

2. Daten- und Anwendungsmanagement: Das Verständnis der Geschäftsanforderungen des Unternehmens, deren Auswirkungen auf die Stammdatenverwaltung und die Analyse bestehender Datenobjekte bilden die zentralen Aktivitäten. Außerdem wird die Anwendungslandschaft hinsichtlich der verwendeten und ausgetauschten Stammdaten untersucht. Die Datenverteilung wird optimiert und die Bereinigung der Daten vorbereitet.

3. Technologie/Systeme: Der Status quo der Datenhaltung wird analysiert und mögliche Optimierungen hinsichtlich der verwendeten technischen Architektur und Datenhaltung werden identifiziert. Dies schließt Anforderungen an Datenbereinigung, Migration sowie Datenarchivierung mit ein.

Die Konzeption und Umsetzung einer umfassenden MDM-Strategie muss alle drei Bereiche beinhalten. Das Detecon-MDM-Vorgehensmodell beschreibt für jeden Schritt die Ziele, Aktivitäten und erwarteten Ergebnisse sowohl in der Planungs- als auch in der Umsetzungsphase.

Abbildung: Das Detecon-MDM-Vorgehensmodell im Überblick

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5 Ihr Nutzen

Als umsetzungsorientierter Beratungspartner unterstützen wir unsere Kunden mit konkreten Best Practice-Ansätzen auf dem Weg zu MDM-Excellence. Dabei gelangen wir zu individuellen und strukturierten Lösungen. In einem ersten Schritt empfehlen wir die Durchführung unseres MDM-Health-Checks. Auf Basis der Health-Check-Ergebnisse unterstützen wir im Folgenden bei:

Definition der Data Governance

Ist-Analyse der Anwendungs- und Datenlandschaft, Definition einer Ziel-Datenarchitektur sowie Planung von Datenbereinigungen und -migrationen

Bewertung notwendiger Infrastruktur, Auswahl und Implementierung geeigneter Tools

6 Detecon Projektbeispiel

Detecon hat mehrfach seine Problemlösungskompetenz in Kundenprojekten bewiesen. So haben unsere Experten einen Proof of Concept zur Einführung eines Master Data Managements für Kundenstammdaten bei einem internationalen Mobilitätsdienstleister geliefert.

Kundenproblem: Schlechte Stammdatenqualität aufgrund nicht standardisierter Prozesse und dezentraler Verantwortlichkeiten verhindert die Umsetzung eines kundenzentrierten Ansatzes in den CRM-Prozessen.

Projektvorgehen/-ansatz: Analyse der betroffenen Geschäftsprozesse, Aufdecken von Schwachstellen im Datenmanagement (Heatmaps). Ableitung eines zukunftsfähigen Datenmodells in der Domäne „Partner“ sowie dessen technische Umsetzung anhand eines Prototyps. Absicherung der Ergebnisse durch Erstellung von Governance-Strukturen und -Prozessen und Verankerung der Migrationsplanung in einer unternehmensweiten Transformationsroadmap.

Kundennutzen: Das Detecon-Team hat zusammen mit dem Kunden ein effizientes Master Data Management entwickelt, das auch zukünftige Anforderungen erfüllen kann. Das neue Datenmodell und deren Integration in die Anwendungslandschaft, die definierten Governance-Strukturen sowie die Transformations-Roadmap haben den Grundstein für den erfolgreichen Umbau der Kundenmanagement-Prozesse gelegt.

Es ist an der Zeit, sich mit den Anforderungen der eigenen digitalen Geschäftsstrategie zu beschäftigen und Ihre Umsetzbarkeit im Hinblick auf die IT im Unternehmen zu prüfen – Master Data Management (MDM) ist in diesem Zusammenhang von entscheidender Bedeutung.

Gerne unterstützen wir Sie dabei im Rahmen eines individuellen Workshops und diskutieren mit Ihnen die Potenziale und Herausforderungen der Digitalisierung für Ihr Unternehmen!

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7 Unsere Referenzen

8 Das Unternehmen

Detecon ist eine führende, weltweit agierende Unternehmensberatung, die zur Deutschen Telekom Gruppe gehört und seit über 30 Jahren klassisches Management Consulting mit hoher Technologiekompetenz vereint.

Unser Leistungsschwerpunkt liegt im Bereich der digitalen Transformation: Detecon hilft Unternehmen aus allen Wirtschaftsbereichen, ihre Geschäftsmodelle und operativen Prozesse mit modernster Kommunikations- und Informationstechnologie an die Wettbewerbsbedingungen und Kundenanforderungen der digitalisierten, globalisierten Ökonomie anzupassen.

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9 Ihr Kontakt

Wenn Sie mehr erfahren möchten, kontaktieren Sie uns gerne persönlich oder informieren Sie sich auf unserer Website www.detecon.com

Dr. Matthias Gröbner Detecon International GmbH Mobile +49 171 1928586 [email protected]

Dr. Franz Sievers Detecon International GmbH Mobile +49 160 99556967 [email protected]