Master Data Management

Rolf Scheuch ist geschäftsführender Gesellschafter der OPITZ CONSULTING und weiterhin als Management-Coach aktiv mit Schwerpunkten bei der Entwicklung einer geschäftszielorientierten IT-Strategie und der organisatorischen Implementierung von IT-intensiven Geschäftstransformationen tätig. Ferner engagiert er sich im Rahmen von Fachkonferenzen, Fachpublikationen und ist im Fachbeirat der IM – Information Management & Consulting.

Tom Gansor (Dipl.-Wirtsch.-Inform. (FH)) ist in der Geschäftsleitung bei der OPITZ CONSULTING für die Weiterentwicklung des Dienstleistungsportfolios verantwortlich. Darüber hinaus berät er Klienten bei der strategischen Umsetzung innovativer IT-Lösungen im Bereich der BI-Organisation und -Strategie. Dazu engagiert er sich in der BI-Community im Rahmen von Fachkonferenzen, Fachpublikationen und ist Mitglied des Fachbeirats des BI-Spektrum.

Colette Ziller (Dipl.-Betriebsw. (BA) für Wirtschaftsinformatik) ist Projektmanager bei der OPITZ CONSULTING. Ihre Schwerpunkte liegen im Bereich Business- und IT-Alignment, insbesondere dem Anforderungsmanagement und Projektmanagement. In den Projekten koordiniert sie die Anforderungen mehrerer Fachabteilungen, sorgt für eine zielgerichtete Produktentwicklung und unterstützt die Abstimmungen zwischen Fach- und IT-Bereichen

Master Data Management

Strategie, Organisation, Architektur

Edition TDWI

Rolf Scheuch · Tom Gansor · Colette Ziller

Rolf Scheuch · rolf.scheuch@opitz-consulting.de
Tom Gansor · tom.gansor@opitz-consulting.de
Colette Ziller · colette.ziller@opitz-consulting.de

Fachlektorat: Prof. Dr. Carsten Felden, Technische Universität Bergakademie Freiberg
Lektorat: Christa Preisendanz
Copy-Editing: Ursula Zimpfer, Herrenberg
Herstellung: Birgit Bäuerlein
Umschlaggestaltung: Helmut Kraus, www.exclam.de
Druck und Bindung: M.P. Media-Print Informationstechnologie GmbH, 33100 Paderborn

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Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie;
detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

ISBN:
Buch 978-3-89864-823-3
PDF 978-3-86491-165-1

1. Auflage 2012
Copyright © 2012 dpunkt.verlag GmbH
Ringstraße 19 B
69115 Heidelberg

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Die in diesem Buch genannten Softwareanbieter und Produkte wurden durch die Autoren exemplarisch ausgewählt. Die Auswahl stellt keine Empfehlung oder Präferenz der Autoren oder des TDWI für ein bestimmtes Produkt oder einen bestimmten Anbieter dar und erhebt keinen Vollständigkeitsanspruch. Alle Angaben und Programme in diesem Buch wurden mit größter Sorgfalt kontrolliert. Weder Autor noch Verlag können jedoch für Schäden haftbar gemacht werden, die in Zusammenhang mit der Verwendung dieses Buches stehen.

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Vorwort

Drei Kollegen, drei Blickwinkel, ein Buch!

Wie sind wir dazu gekommen, ein Buch zum Thema Master Data Management (MDM) zu schreiben? Dafür blicken wir zurück auf eine Firmenweihnachtsfeier vor zwei Jahren. Wir, das sind die Autoren Tom Gansor, Colette Ziller und Rolf Scheuch, kamen zufällig ins Gespräch, wie dies eben auf einer Weihnachtsfeier passiert. Am Stehtisch tranken wir ein Glas Wein und aus einem einfachen Talk entwickelte sich ein intensives Fachgespräch. Wir schilderten einander die Auffälligkeiten aus den Projekten und Beratungen des abgelaufenen Jahres. Eine wesentliche Gemeinsamkeit unserer Herausforderungen und Beobachtungen war die Nutzung und die Qualität der Stammdaten. Tom Gansor berichtete aus dem Blickwinkel des Business Information Management über die verstärkte Nutzung von Metadaten und die organisatorischen Herausforderungen. Colette Ziller erläuterte ihre Erfahrungen aus dem Bereich des Customer Relationship Management, dem Anforderungsmanagement und der Qualitätssicherung von Adressen. Rolf Scheuch teilte mit den Kollegen seine Erlebnisse aus dem Umfeld des Produktdatenmanagements und der SOA-Projekte.

Bald wiesen alle Warnschilder deutlich auf die frühe Phase der Planung oder besser der fehlenden Planung hin: unklare Zielvorstellungen, desinteressierte Interessenträger, Fachbereiche, die den Wert der Stammdaten im Detail nicht verstehen, frustrierte IT-Mitarbeiter, die Lösungen implementieren, die keiner nutzt. Und dazu niemand, der die Verantwortung für die Datenqualität übernimmt, sowie verunsicherte Budgetgeber, denen die Eckdaten zu den Ergebnissen und dem Wertbeitrag fehlen.

In dieser angeregten Diskussion entwickelte Tom die Idee zu diesem Buch. Wir waren uns bald einig und planten, gemeinsam ein Handbuch zum Thema MDM zu schreiben. Doch nicht über Technik, Produkte oder Infrastruktur wollten wir uns auslassen, denn das waren bei keinem von uns die Bruchstellen in den Projekten, sondern über die belastbare Planung eines MDM-Vorhabens. Das Buch sollte beschreiben, wie man zu einer abgestimmten Vision und messbaren Zielen gelangt. Es sollte Methoden und Vorgehen aufzeigen, die schon in der Planung ein klares Bild über die notwendige Aufbau- und Ablauforganisation aufzeigen und die einen Architekturentwurf unterstützen, der aus diesen Rahmenbedingungen und den Anforderungen abgeleitet ist.

Wieso haben wir die Stammdaten in dieser Beschreibung nicht erwähnt? Aus unserer Sicht ist das Master Data Management ein Managementprozess, der unterstützende Dienste für unterschiedliche Prozesse der Wertschöpfung liefert. Es handelt sich damit in erster Linie um ein betriebswirtschaftliches, organisatorisches Thema, bei dem wir aber in diesem Buch auch technische Aspekte nicht außer Acht lassen. Der Wert der Stammdaten für die Organisation liegt zum einen in ihrer grundsätzlichen Nutzbarkeit und zum anderen darin, mit ihrer Anwendung in den Geschäftsprozessen die Wertschöpfung zu erhöhen.

Wir stellten die Idee zu diesem Buch unserem Ansprechpartner Günther Fuhrmeister von SIGS DATACOM vor. Dieser prüfte daraufhin den deutschen Buchmarkt und gab uns glücklicherweise grünes Licht für das Buchprojekt in der renommierten TDWI-Buchreihe. Vielen Dank an dieser Stelle!

Was Sie in diesem Buch finden

Das vorliegende Buch stellt Methoden und Vorgehensweisen für einen ganzheitlichen Ansatz bei der Planung und Bewertung eines Vorhabens für das Master Data Management oder das Stammdatenmanagement vor. Der Schwerpunkt liegt in der Ausgestaltung der Strategie mit der Vision und der Zieldefinition des MDM-Vorhabens, der Beschreibung der nötigen Ablauf- und Aufbauorganisation sowie der Entwicklung einer anforderungsgerechten Architektur. Grundlegender Gegenstand aller Betrachtungen sind die Stammdaten, die sich wie ein roter Faden durch alle Sichtweisen ziehen.

Wir haben das Buch in drei Teile gegliedert:

Der erste Teil EINFÜHRUNG legt die Grundlage durch eine Einführung und Motivation von MDM sowie der notwendigen Begriffsklärung. Ferner wird ein Ordnungsrahmen mit Handlungsfeldern für MDM beschrieben, der sich als Struktur durch das gesamte Buch zieht: Strategie, Organisation, Architektur und die Stammdaten.

Der zweite Teil METHODIK nutzt den Ordnungsrahmen und formuliert geeignete Referenzmodelle für die Handlungsfelder, die der Leser im Kontext seines individuellen MDM-Vorhabens ausgestalten kann.

Der dritte Teil PRAXIS gibt dem Leser ein Vorgehensmodell an die Hand, damit er sein MDM-Vorhaben planen und initiieren kann. Hierbei fließen die Methoden und Referenzmodelle aus dem zweiten Teil des Buches als Werkzeuge und Methoden zur Bewältigung der Aufgaben ein. Das Buch schließt mit einigen bewusst unterschiedlich gewählten Fallstudien, in denen die Methodik und Vorgehensweise gespiegelt wird und die teilweise bereits auf besagter Weihnachtsfeier als Auslöser dieses Buches dienten.

Wie können Sie das Buch lesen?

Viele Wege führen nach Rom! Und es gibt unterschiedliche Ansätze und Motivationen, dieses Buch zu lesen.

Im Folgenden wollen wir für sechs unterschiedliche Personengruppen einen Wegweiser durch das Buch vorstellen:

a) Sie sind Entscheider und sollen das Budget für ein MDM-Vorhaben freigeben

In diesem Fall dürfte Ihr primäres Interesse einem grundlegenden Verständnis für MDM gelten und der Kernfrage, ob die Investition sich lohnt. Ferner sind für Sie die organisatorischen Implikationen von MDM von Interesse, da sich aus diesen Risiken und Chancen ergeben. Letztlich steht auch für Sie die Frage im Mittelpunkt, wie der Erfolg des MDM gemessen und eine nachhaltige Verbesserung erreicht werden kann.

b) Sie sind ein Entscheidungsvorbereiter und haben die Aufgabe, ein MDM-Vorhaben zu planen und das Budget zu begründen

Für Sie stellt sich vor allem die Frage, wie Sie eine Entscheidungsvorlage formulieren, die eine Investition in ein MDM-Vorhaben begründen kann. Hierzu müssen Sie das gesamte MDM in einem ausreichenden Maße vorausdenken und planen. Damit ein schlüssiges Bild entsteht, müssen Sie die notwendigen Initiativen und Investitionen ausarbeiten.

c) Sie sind ein Projekt-/Programmmanager und haben die Aufgabe, ein MDM-Vorhaben zu leiten

Ihre Organisation hat Ihnen die Aufgabe gegeben, ein MDM-Vorhaben zu leiten. Um diese Aufgabe zu erfüllen, sollten Sie genau wissen, welche alternativen Organisationsformen für MDM existieren und welche Methoden und Werkzeuge Sie zur Steuerung und Lenkung des meist mehrjährigen MDM-Vorhabens nutzen können.

d) Sie sind IT-Architekt und sollen eine nachhaltige IT-Architektur für Ihr MDM entwickeln

Ihre Aufgabe besteht in dem Aufbau einer nachhaltigen, aber flexiblen Architektur für das MDM. Hierzu müssen Sie unterschiedliche Architekturmuster gegen die Anforderungen Ihres Hauses prüfen, um die optimale Architektur ausprägen zu können. Sie interessieren sich für Referenzmodelle, um diese als Kick-Start zu nutzen.

e) Sie sind ein Business-Analyst mit der Aufgabe, Geschäftsprozesse unter Einbeziehung von konsistenten und verlässlichen Stammdaten zu verbessern

Für Sie sind die technischen Aspekte des MDM nur Mittel zum Zweck und die Chancen für operative Einheiten stehen im Vordergrund. Sie interessieren die Möglichkeiten, die MDM für Ihren Fachbereich oder sogar für die gesamte Organisation bieten kann. Insbesondere steht die Verifizierung der Effizienzsteigerung bzw. der verbesserten Analysemöglichkeiten im Vordergrund, mit der sie eingeleitete Maßnahmen kontinuierlich verbessern können. Sie interessieren sich für die organisatorischen Möglichkeiten zur Implementierung.

f) Sie sind ein »alter« MDM-Hase und wollen einige spannende und neuartige Ansätze kennlernen

In diesem Sonderfall kennen Sie bereits die Konzepte und Ideen von MDM und interessieren sich für neue Ansätze bzw. punktuelle Verbesserungen der bestehenden MDM-Ansätze in Ihrem Hause.

Vielleicht ist das Thema MDM auch absolutes Neuland für Sie. In diesem Fall möchten Sie die MDM-Reise ganz von vorne beginnen und schrittweise lernen, was MDM ausmacht, und am Ende ein Instrumentarium besitzen, um Ihre MDM-Herausforderung zu meistern. In diesem Fall lautet die Empfehlung: Lesen Sie das Buch vom Anfang bis zum Ende.

Anderenfalls hilft Ihnen die folgende Tabelle, die Inhalte entsprechend Ihrem Profil (a bis f) und Ihren Interessen auszuwählen. Sie fasst das jeweilige Kapitel bzw. den Abschnitt in einer Kernfrage zusammen:

Was Sie in diesem Buch nicht finden

Auch für dieses Buch gilt natürlich: Rom wurde nicht an einem Tage erbaut! In Gänze konnten und wollten wir das Thema MDM nicht abdecken und haben daher bewusst einige Lücken gelassen. Folgende Inhalte suchen Sie in diesem Buch vergeblich:

Einen Herstellerkatalog oder Produktvergleich, da jeder Vergleich in diesem dynamischen Markt bereits bei der Veröffentlichung veraltet ist.

Ein Systemdesign, da ein Systemdesign nur im Kontext der individuellen Anforderungen valide ist.

Ein Katalog über Standards etc., da die sinnvolle Auswahl und Einschränkung aufgrund der unüberschaubaren Menge an Standards in den unterschiedlichsten Branchen nicht zu leisten ist.

Ein vollständiges Implementierungsmodell (Datenmodell) für Stammdaten

Eine Darstellung von technischen Datenbewirtschaftungsprozessen für Stammdaten

Eine Darstellung von Qualitätsregeln für die Implementierung von Stammdatenqualität

Nun bleibt uns nur noch, Ihnen für den Kauf des Buches zu danken und Sie anzuregen, sich mit diesem Handbuch dem spannenden Thema MDM zu nähern. Wir freuen uns über Anregungen, Kritik oder spontane Beifallsbekundungen. Zu diesem Buch existiert eine Website, auf der Sie mit den Autoren oder auch untereinander in Interaktion treten können: www.mdm-das-buch.de.

Abschließend möchten wir uns bei Christa Preisendanz vom dpunkt.verlag für die professionelle und freundliche Unterstützung beim Lektorat bedanken. Ein besonderer Dank gilt Prof. Dr. Carsten Felden von der TU Freiberg, der die ersten Versionen des Manuskripts ertragen musste und uns mit seiner Fachkompetenz und Geduld unbezahlbare Anregungen schenkte.

Colette Ziller, Tom Gansor und Rolf Scheuch
Gummersbach im Mai 2012

Inhaltsverzeichnis

Teil I Einführung

1        Motivation und Treiber

1.1     Bedürfnis nach verlässlichen Stammdaten

1.1.1     Vier Jahrzehnte Stammdaten

1.1.2     Marktsicht

1.2     Stammdaten in unterschiedlichen Industriesegmenten

1.2.1     Diskrete Fertigung

1.2.2     Prozessorientierte Fertigung

1.2.3     Life Sciences

1.2.4     Versorger/Energie

1.2.5     Handel

1.2.6     Transport und Logistik

1.2.7     Telekommunikation und Medien

1.2.8     Finanzdienstleistungen

1.2.9     Healthcare

1.2.10    Behörden

1.3     Grundlegende Treiber

1.3.1     Konvergenz von Lösungsansätzen

1.3.2     Klassifikation der Geschäftstreiber

1.4     Zusammenfassung

2        Begriffsklärung

2.1     Definitionen und Kriterien

2.1.1     Definition Master Data Management

2.1.2     Definition Stammdaten

2.1.3     Eigenschaften von Stammdaten

2.1.4     Struktur von Stammdatenobjekten

2.1.5     Abgrenzung Stammdaten zu anderen Datenarten

2.2     Identifikation von Stammdaten

2.2.1     Vorgehensweise bei der Identifikation

2.2.2     Checkliste für Stammdatenobjekte

2.3     Ordnungsrahmen

2.3.1     MDM-Strategie

2.3.2     MDM-Organisation

2.3.3     MDM-Architektur

2.3.4     MDM-Daten

2.4     Abgrenzung von MDM

2.4.1     BPM und Unternehmensanwendungen

2.4.2     EAM und EIM

2.4.3     BI und EPM

2.4.4     SOA, Integration und DWH

2.4.5     Governance und QM

2.4.6     ECM und Metadaten

2.5     Zusammenfassung

3        Grundlegende Anforderungen

3.1     Anforderungen an MDM

3.1.1     Anforderungen aus der Datenqualität

3.1.2     Anforderungen der Akteure

3.2     Grundlegende Prozesse des MDM

3.2.1     Führungssystem

3.2.2     Management des Stammdatenlebenszyklus

3.2.3     Management der Datenqualität

3.2.4     Stammdatenlogistik

3.2.5     Metadaten und Stammdatenmodelle

3.2.6     Administration

3.3     Datenmanagement und MDM

3.4     Zusammenfassung

4        Klassifikation

4.1     Dimensionen

4.1.1     Distribution

4.1.2     Nutzungsart

4.1.3     Domäne

4.1.4     Datenhaltung

4.1.5     Aktualität

4.2     Bewertung der Komplexität

4.3     Beispiele

4.3.1     Produktdatenmanagement in einem Produktionsunternehmen

4.3.2     Harmonisierung der Geschäftspartner im Industrieunternehmen

4.3.3     Zentrale Lieferantenbewertung im Handelskonzern

4.3.4     Analyse der Beispiele hinsichtlich der Komplexität

4.4     Zusammenfassung

5        MDM als Programm

5.1     Begriffsklärung

5.1.1     Projekt

5.1.2     Programm

5.1.3     Programmmanagement

5.1.4     Projektportfolio und Projektportfoliomanagement

5.1.5     Unterschied zwischen Programm und Projekt

5.2     Einflussgrößen

5.3     Das MDM-Programm

5.3.1     Zentrale Aufgaben des Programmmanagements

5.3.2     Organisation des MDM-Programms

5.3.3     Phasen des MDM-Programms

5.4     Erfolgsfaktoren

5.4.1     Programm-Benefits-Management

5.4.2     Programm-Stakeholder-Management

5.4.3     Programm-Governance

5.4.4     Veränderungsmanagement

5.5     Risiken

5.5.1     Risiko 1: MDM ist ein Data-Warehouse-Projekt

5.5.2     Risiko 2: Ein funktionierendes DQM bedingt die operative Exzellenz

5.5.3     Risiko 3: Bedingungsloser Glaube an den Hersteller einer MDM-Lösung

5.5.4     Risiko 4: Beginn des MDM ohne organisatorische Voraussetzungen als MDM-Programm

5.5.5     Risiko 5: Fehlende Koordination von Fachbereich und IT

5.5.6     Risiko 6: Start der Maßnahmen ohne klare Ziele und Nutzen

5.5.7     Risiko 7: Unterschätzen des Anpassungsaufwands von Legacy-Anwendungen

5.5.8     Risiko 8: Unzureichendes Veränderungsmanagement

5.5.9     Risiko 9: Unzureichende organisatorische Verankerung der DQ-Maßnahmen

5.5.10   Risiko 10: Unklare Abstimmungsprozesse mit anderen IT-nahen Initiativen

5.5.11   Risiko11: MDM ist nur ein weiteres IT-Projekt

5.5.12   Checkliste Risiken

5.6     Zusammenfassung

Teil II Methodik

6        Metamodell

6.1     Motivation

6.2     Das MDM-Metamodell

6.2.1     MDM-Strategie

6.2.2     MDM-Organisation

6.2.3     MDM-Architektur

6.2.4     MDM-Daten

6.3     Implementierung und Nutzung

6.3.1     Management

6.3.2     Implementierung

6.4     Zusammenfassung

7        Referenzmodell zur Organisation

7.1     Einführung

7.1.1     Übersicht der MDM-Prozesse

7.1.2     Prozessmuster

7.1.2.1   Programmmanagement nach PMI

7.1.2.2   Strategisches Geschäftsprozessmanagement (sGPM) nach COBIT

7.1.2.3   IT-Servicemanagement nach ITIL V3

7.1.2.4   Anwendung der Prozessmuster

7.1.3     Kennzahlen

7.1.3.1   MDM-interne Kennzahlen

7.1.3.2   Erfolgsmessung des MDM-Vorhabens

7.2     Programmmanagement und Führungssystem

7.3     Lebenszyklusmanagement

7.3.1     Der Lebenszyklus von Stammdaten

7.3.2     Aufgabenschwerpunkte nach Phasen

7.3.3     Prozesse und Aktivitäten

7.3.3.1   Prozess »Steuerung und Governance«

7.3.3.2   Aktivität »Planung und Strategie«

7.3.3.3   Aktivität »Design und Entwicklung«

7.3.3.4   Aktivität »Implementierung und Betrieb«

7.3.3.5   Aktivität »Controlling und Prozessoptimierung«

7.3.3.6   Prozess »Veränderungsmanagement«

7.3.4     Einflussfaktoren

7.3.5     Baseline erstellen

7.4     Datenqualitätsmanagement

7.4.1     Aufgabenschwerpunkte nach Phasen

7.4.2     Prozesse und Aktivitäten

7.4.2.1   Prozess »Steuerung und Governance«

7.4.2.2   Aktivität »Planung und Strategie«

7.4.2.3   Aktivität »Design und Entwicklung«

7.4.2.4   Aktivität »Implementierung und Betrieb«

7.4.2.5   Aktivität »Controlling und Optimierung«

7.4.2.6   Prozess »Veränderungsmanagement«

7.4.3     Einflussfaktoren

7.4.4     Baseline erstellen

7.5     Stammdatenlogistik

7.5.1     Aufgabenschwerpunkte nach Phasen

7.5.2     Prozesse und Aktivitäten

7.5.2.1   Prozess »Kontinuierliche Verbesserung der Stammdatenlogistik«

7.5.2.2   Aktivität »Planung und Strategie«

7.5.2.3   Aktivität »Design und Entwicklung«

7.5.2.4   Aktivität »Implementierung«

7.5.2.5   Aktivität »Betrieb«

7.5.3     Einflussfaktoren

7.5.4     Baseline erstellen

7.6     Metadatenmanagement und Stammdatenmodelle

7.6.1     Aufgabenschwerpunkte nach Phasen

7.6.2     Prozesse und Aktivitäten

7.6.2.1   Prozess »Überwachung der Qualität der Modelle und Nutzung«

7.6.2.2   Exkurs Change Management und Governance

7.6.2.3   Prozessmanagement des Metadatenmodells

7.6.2.4   Prozessmanagement der Metadatennutzung

7.6.2.5   Prozess »Terminologiemanagement«

7.6.3     Einflussfaktoren

7.7     Administration

7.7.1     Prozesse und Aktivitäten

7.7.2     Einflussfaktoren

7.8     Aufbauorganisation

7.8.1     MDM als eigene Organisationseinheit

7.8.2     MDM als virtuelles Team

7.8.3     MDM als externer Partner

7.8.4     Grad der operativen Verantwortung

7.8.5     Entscheidungskriterien

7.8.6     Weitere Organisationsaspekte

7.9     Zusammenfassung

8        Funktionsarchitektur

8.1     Einführung

8.1.1     Motivation

8.1.2     Struktur

8.2     Lebenszyklusmanagement

8.2.1     Lösungsansätze

8.2.2     Funktionsbereiche und Funktionen

8.3     Datenqualitätsmanagement

8.3.1     Lösungsansätze

8.3.2     Funktionsbereiche und Funktionen

8.4     Stammdatenlogistik

8.4.1     Lösungsansätze

8.4.2     Bulk-Load vs. Record-Load

8.4.3     Push vs. Pull

8.4.4     Funktionsbereiche und Funktionen

8.5     Metadatenmanagement

8.5.1     Lösungsansätze

8.5.2     Funktionsbereiche und Funktionen

8.6     Administration des MDM

8.6.1     Lösungsansätze

8.6.2     Funktionsbereiche und Funktionen

8.7     Querschnittsfunktionen

8.7.1     Lösungsansätze

8.7.2     Funktionsbereiche und Funktionen

8.8     Zusammenfassung

9        Referenzarchitektur

9.1     Motivation und Begriffsklärung

9.1.1     Definition und Vorgehensweise

9.1.2     Einflussfaktoren

9.1.3     Governance von Referenzarchitekturen

9.1.4     Nutzen

9.2     Leitlinien zur Referenzarchitektur

9.2.1     Motivation

9.2.2     SOA als Grundlage der MDM-RA

9.2.3     Leitlinien

9.3     Architekturschichten

9.3.1     Service Consumer

9.3.2     MDM Solution Services

9.3.3     Service Provider

9.4     Dienste der MDM-RA

9.4.1     Dienste für das Management des Stammdatenlebenszyklus

9.4.2     Dienste für das Management der Stammdatenqualität

9.4.3     Dienste für das Management der Stammdatenlogistik

9.4.4     Dienste für das Management der Metadaten

9.4.5     Dienste für die Administration von MDM

9.4.6     Allgemeine und MDM-spezifische Utility Services

9.5     Applikationsintegration

9.5.1     Oberflächenintegration

9.5.2     Prozessintegration

9.5.3     Anwendungsintegration

9.5.4     Datenintegration

9.6     Architekturmuster

9.6.1     Zentrale Fachapplikationen

9.6.2     Transaction-Server

9.6.3     Konsolidierungsknoten

9.6.4     Abstimmungsknoten

9.6.5     Verzeichnis

9.6.6     Peer-to-Peer-Architektur

9.7     Zusammenfassung

Teil III Praxis

10      Entwicklung der MDM-Ziele

10.1   Setup durchführen

10.1.1     MDM 1.1.1 – Tätigkeiten planen und Team bilden

10.1.2     MDM 1.1.2 – Handlungsbedarf spezifizieren und priorisieren

10.2   Gestaltungsbereich identifizieren

10.2.1     MDM 1.2.1 – Beteiligte Organisationseinheiten identifizieren

10.2.2     MDM 1.2.2 – Kernprozesse identifizieren

10.2.3     MDM 1.2.3 – IT-Systeme identifizieren

10.2.4     MDM 1.2.4 – Stammdatenobjekte identifizieren

10.3   Einflussfaktoren analysieren

10.3.1     MDM 1.3.1 – Aktive Initiativen analysieren

10.3.2     MDM 1.3.2 – Stakeholder analysieren

10.3.3     MDM 1.3.3 – Sonstige Einflussfaktoren festhalten

10.4   Vision und Ziele formulieren

10.4.1     MDM 1.4.1 – MDM-Vision formulieren und abstimmen

10.4.2     MDM 1.4.2 – MDM-Ziele formulieren und abstimmen

10.5   Vorteile darstellen und Risiken identifizieren

10.5.1     MDM 1.5.1 – MDM-Vorteile dokumentieren

10.5.2     MDM 1.5.2 – Risiken bewerten

10.5.3     MDM 1.5.3 – Budget für Entwicklung der MDM-Strategie schätzen

11      Entwicklung der MDM-Strategie

11.1   Planung und Setup durchführen

11.1.1     MDM 2.1.1 – Strategieentwicklung als Teilprojekt planen

11.1.2     MDM 2.1.2 – Vorgehen und Methoden festlegen

11.1.3     MDM 2.1.3 – Terminologiemanagement implementieren

11.2   Istsituation dokumentieren

11.2.1     MDM 2.2.1 – Aufbauorganisation dokumentieren

11.2.2     MDM 2.2.2 – Ablauforganisation dokumentieren

11.2.3     MDM 2.2.3 – Systemarchitektur dokumentieren

11.2.4     MDM 2.2.4 – Stammdatenmodelle dokumentieren

11.3   MDM-Lösung initial konzipieren

11.3.1     MDM 2.3.1 – MDM-Organisation konzipieren

11.3.2     MDM 2.3.2 – Nutzung MDM in Geschäftsprozessen konzipieren

11.3.3     MDM 2.3.3 – MDM-Bebauungsplan erstellen

11.3.4     MDM 2.3.4 – Gap-Analyse durchführen

11.4   Initiativen und Maßnahmen formulieren

11.4.1   MDM 2.4.1 – Organisatorische Initiativen formulieren

11.4.2   MDM 2.4.2 – Technische Initiativen formulieren

11.4.3   MDM 2.4.3 – Veränderungsmanagement-Initiativen ableiten

11.4.4   MDM 2.4.4 – Lastenheft formulieren

11.5   Vorteile und Risiken überarbeiten

11.5.1   MDM 2.5.1 – Vorteileund Kennzahlen dokumentieren

11.5.2   MDM 2.5.2 – Risiken neu bewerten

11.5.3   MDM 2.5.3 – Budget für Roadmap und Programm schätzen

12      Entwicklung der MDM-Roadmap

12.1   Planung und Setup durchführen

12.1.1   MDM 3.1.1 – Roadmap-Entwicklung als Teilprojekt planen

12.1.2   MDM 3.1.2 – Einführungsstrategie planen

12.1.3   MDM 3.1.3 – Veränderungsmanagement planen

12.2   MDM-Programm planen

12.2.1   MDM 3.2.1 – Programmorganisation planen

12.2.2   MDM 3.2.2 – Implementation der MDM-Prozesse planen

12.2.3   MDM 3.2.3 – Meilensteine beschreiben

12.3   Kalkulation durchführen

12.3.1   MDM 3.3.1 – Prozesskosten kalkulieren

12.3.2   MDM 3.3.2 – Programmorganisation kalkulieren

12.3.3   MDM 3.3.3 – IT-Kosten kalkulieren

12.3.4   MDM 3.3.4 – Wirtschaftlichkeitsbetrachtung

12.4   Vorteile und Risiken dokumentieren

12.4.1   MDM 3.4.1 – MDM-Vorteile und Metrik quantitativ dokumentieren

12.4.2   MDM 3.4.2 – Risiken und Gegenmaßnahmen festhalten

12.4.3   MDM 3.4.3 – Roadmap final formulieren

12.5   Übersicht der Rollen und Aufgaben

12.6   Zusammenfassung

13      Fallstudien

13.1   Einkaufsoptimierung in der diskreten Fertigung

13.1.1   Unternehmen und Geschäftstreiber

13.1.2   Klassifikation

13.1.3   Lösungsansatz

13.1.4   Vorgehensweise und Methodik

13.1.5   Lessons Learned

13.2   Optimierung der Produktplanung in der Prozessfertigung

13.2.1   Unternehmen und Geschäftstreiber

13.2.2   Klassifikation

13.2.3   Lösungsansatz

13.2.4   Vorgehensweise und Methodik

13.2.5   Lessons Learned

13.3   Nutzung von eCommerce-Plattformen im Handel

13.3.1   Unternehmen und Geschäftstreiber

13.3.2   Klassifikation

13.3.3   Lösung

13.3.4   Vorgehensweise und Methodik

13.3.5   Lessons Learned

13.4   Verbesserte Kundenbindung in der Logistik

13.4.1   Unternehmen und Geschäftstreiber

13.4.2   Klassifikation

13.4.3   Lösung

13.4.4   Vorgehensweise und Methodik

13.4.5   Lessons Learned

13.5   Intensivierung der Kundenbeziehung in einem Verband

13.5.1   Unternehmen und Geschäftstreiber

13.5.2   Klassifikation

13.5.3   Lösung

13.5.4   Vorgehensweise und Methodik

13.5.5   Lessons Learned

13.6   Einkaufsoptimierung im Handel

13.6.1   Unternehmen und Geschäftstreiber

13.6.2   Klassifikation

13.6.3   Lösung

13.6.4   Vorgehensweise und Methodik

13.6.5   Lessons Learned

13.7   Zusammenfassung

Anhang

A      Verzeichnis der Abbildungen, Tabellen und Steckbriefe

B      Abkürzungsverzeichnis

C      Literatur

         Index

Teil I
Einführung

Der erste Teil dieses Buches beschäftigt sich mit der Motivation und Einführung in das Thema des Master Data Management (MDM) bzw. des deutschsprachigen Synonyms Stammdatenmanagement. Der Schwerpunkt liegt auf einer ausführlichen Begriffsklärung und der Darstellung der grundlegend notwendigen Funktionalität einer MDM-Lösung.

Abbildung Teil I–1 beschreibt den Aufbau und die Abhängigkeiten der Kapitel im ersten Teil dieses Buches. Leser mit Vorkenntnissen können diese Darstellung nutzen, um selektiv die einzelnen Kapitel zu lesen.

Abb. Teil I–1     Übersicht über die Kapitelstruktur des ersten Teils

Über eine historische Betrachtung der MDM-Ansätze in den letzten Jahrzehnten und den aktuellen MDM-Ansätzen in unterschiedlichen Industriesegmenten erfolgt eine Motivierung des MDM in Kapitel 1. Daran schließt sich eine systematische Einordnung der Geschäftstreiber für MDM an.

Kapitel 2 führt die notwendige Begrifflichkeit ein und stellt den Ordnungsrahmen für MDM sowie die Handlungsfelder für die Planung eines MDM-Vorhabens vor. Es schließt mit der Abgrenzung und Beschreibung der Möglichkeiten für Synergien von MDM zu anderen IT-Initiativen im Unternehmen.

Die grundlegende Funktionalität von MDM wird in Kapitel 3 einmal aus der Sicht der Datenqualität und zum anderen aus der Sicht der Anforderungen typischer Anwenderklassen hergeleitet und beschrieben. Kapitel 3 fasst die Anforderungen in Form einer Prozesslandkarte mit Kernprozessen zusammen. Die Inhalte von Kapitel 2 und 3 sind notwendig für das Verständnis der Methodik im zweiten Teil des Buches.

Kapitel 4 klassifiziert MDM-Vorhaben nach organisatorischen und technischen Kriterien. Zusammengefasst beschreiben diese Kriterien die Komplexität eines MDM-Vorhabens.

Kapitel 5 beschäftigt sich mit der Organisation des MDM-Vorhabens als Programm und stellt Leitlinien sowie Best Practices zusammen.

Als Ergebnis der Einführung von MDM im ersten Teil des Buches hat der Leser ein klares Bild hinsichtlich

der Historie und Geschäftstreiber für den Einsatz einer MDM-Lösung,

des Ordnungsrahmens und der Handlungsfelder eines MDM-Vorhabens,

der grundlegenden Anforderungen an MDM,

der Prozesslandkarte von MDM und der notwendigen Kernprozesse,

Kriterien zur Klassifikation und Bewertung der Komplexität eines MDM-Vorhabens,

eines Rahmens für die Durchführung eines MDM-Vorhabens als Programm sowie

einer Übersicht über Erfolgsfaktoren von MDM-Vorhaben.

Der zweite Teil des Buches widmet sich der Planung und Konzeption eines MDM-Vorhabens und stellt eine Methodik vor, die sich vor allem auf den Ordnungsrahmen, die Handlungsfelder und die Prozesslandkarte bezieht.

1 Motivation und Treiber

Dieses Kapitel motiviert die Beschäftigung mit dem Thema Master Data Management und gibt Antworten auf die folgenden Fragen:

Warum ist das Bedürfnis nach konsistenten und verlässlichen Stammdaten so hoch?

Wie wurden Stammdaten in den letzten vierzig Jahren seitens der IT behandelt?

Wie ist die momentane Markteinschätzung?

Was sind die unterschiedlichen und gemeinsamen Herausforderungen der Industriesegmente im Master Data Management?

Was sind die grundlegenden Geschäftstreiber für Master Data Management?

Das Kapitel beginnt mit einer Marktanalyse zu MDM und betrachtet die Nutzung der Stammdaten in den vergangenen 40 Jahren. Anschließend erfolgt eine Untersuchung der Gemeinsamkeiten und Unterschiede bei der Nutzung von Stammdaten in unterschiedlichen Industriesegmenten. Das Kapitel schließt mit einer Klassifikation der Geschäftstreiber für MDM und der Rolle von MDM bei Verfolgung dieser Unternehmensziele.

Deutsche oder englische Begriffe: Master Data Management oder Stammdatenmanagement?

Befragt man die deutsche Version von Google (google.de) nach der Trefferhäufigkeit der Begriffe, erhält man folgendes Ergebnis (Stand 6. März 2012): Bei »Stammdatenmanagement« sind es 107.000 Ergebnisse; bei »Master Data Management« sind es 2.880.000 Ergebnisse und bei »Master Data Management« auf deutschsprachigen Seiten immerhin noch 122.000 Ergebnisse. Die Verwendung des Begriffs Stammdatenmanagement ist auf dem deutschen Sprachraum beschränkt. Die Produkthersteller und Systemintegratoren in Deutschland führen in der Regel den Begriff »Stammdatenmanagement« als Synonym von »Master Data Management« auf und verwenden in der Folge den englischen Begriff. Aus diesem rein pragmatischen Grund haben wir uns im Titel sowie im weiteren Verlauf dieses Buches für den Begriff »Master Data Management« entschieden und nutzen den deutschen Begriff »Stammdatenmanagement« als ein Synonym. Gleichwohl verwenden wir jedoch die Begriffe »Stammdaten« und »Stammdatenobjekte«, da die Verwendung des formal korrekten Begriffes »Master Data« und »Master Data Objects« zu ungewöhnlichen Wortschöpfungen führt. Insbesondere werden hierdurch deutsch-englische Konstrukte (Master-Daten, Kunden-Master-Data etc.) vermieden.

1.1 Bedürfnis nach verlässlichen Stammdaten

Master Data Management (MDM) oder Stammdatenmanagement umfasst insbesondere die Themen der Datenintegration, Datenqualität, Datenkonsolidierung, Kunden- und Produktdatenabstimmung, Metadatenmanagement und verwandte Themengebiete. Egal wie es im Einzelfall genannt wird oder welche Lösung verwendet wird, Master Data Management fokussiert auf das höchste Gut jeder Organisation: die Daten. Daten liegen in den unterschiedlichsten operativen und analytischen Systemen vor und sind Steuerungsgrundlage von Geschäftsprozessen sowie Basis unternehmerischer Entscheidungen. Ohne Nachhaltigkeit im Umgang mit Stammdaten bleiben die wirtschaftlichen Vorteile einer IT-Unterstützung begrenzt. Sobald ein Unternehmen nicht mehr in der Lage ist, eine konsistente und konsolidierte Sicht auf seine zentralen Geschäftsobjekte zu liefern, ist es sinnvoll, einen unternehmensweiten Ansatz für das Master Data Management zu implementieren.

Zunehmender Wettbewerbsdruck erfordert in immer kürzer werdenden Zyklen Anpassungen der Geschäftsmodelle und der unterstützenden Geschäftsprozesse an veränderte Anforderungen. Gleichzeitig wird durch die Globalisierung und digitale Vernetzung der Unternehmen die Interaktion mit externen Geschäftspartnern immer komplexer. Verlässlicher Informationsaustausch mit qualitativ hochwertigen Daten ist entscheidend, um Effizienzsteigerungen in Prozessen zu ermöglichen. Hieraus ergibt sich die zentrale Fragestellung nach der Qualität der Information und somit deren Verlässlichkeit in Transaktionen, Auswertungen und Berichten. Diese beiden Facetten, Qualität und Verlässlichkeit von Daten, sind für Verbesserungspotenziale sehr bedeutsam. Denn Unternehmensentscheidungen können nur gezielt eingesetzt werden und erfolgreich sein, wenn die grundlegenden Daten verlässlich in Bezug auf Aktualität, Bedeutung und inhaltliche Korrektheit sind. Dies betrifft insbesondere die vertikale Informationsversorgung. Eine Steigerung der Prozesseffizienz durch eine Harmonisierung der Prozesse und der unterlagerten Systeme sowie die Fokussierung auf eine ganzheitliche Unterstützung der Prozesse über Abteilungsgrenzen oder Unternehmenssparten hinweg kann nur gelingen, wenn die organisatorischen Gegebenheiten zur Sicherung der Qualität und die Inhalte der Geschäftsobjekte selbst verlässlich sind. Diese Sichtweise fokussiert auf die horizontale Informationsversorgung zwischen den IT-Systemen.¹

Viele Unternehmen bzw. deren IT-Systeme können heute dem raschen Wandel in der Organisation, in Geschäftsbereichen und auch technologisch nicht mehr folgen, sodass auf Unternehmensseite ein Flechtwerk an IT-Systemen mit den bekannten Integrationsproblemen entsteht und wächst. Wäre dies nicht schon ein hinreichend ungünstiger Zustand, so kommt noch hinzu, dass sich das Problem an der Wurzel festsetzt: Die Informationen zu grundlegenden Geschäftsobjekten, den Stammdaten, sind inkonsistent.

Die beiden folgenden Abschnitte erläutern zunächst, wie es dazu kam, wie sich also die Sicht auf Stammdaten entwickelt hat, und danach, wie zurzeit die Markteinschätzung im Bereich Stammdaten ist.

1.1.1 Vier Jahrzehnte Stammdaten

Seit über 40 Jahren ist Master Data Management als Thema en vogue. Die typischen Ansätze der IT zum damaligen Zeitpunkt haben die Sichtweise auf und damit auch das Management der Stammdaten geprägt.

Im Zeitraum von 1965 bis 1984 war der Einsatz von DV bzw. EDV, heute IT, an sich eine Innovation. Erstmals waren bedeutende Effizienzzuwächse bei der Bearbeitung von Arbeitsabläufen durch IT-Einsatz zu verzeichnen. Sogenannte Mainframe-Systeme, also zentralisierte Systeme, bestimmten die EDV-Welt und daher wurden Stammdaten auch zentral abgelegt. Von Stammdaten sprach man bereits in der frühen Phase der Datenverarbeitung, als es noch keine Bildschirmarbeitsplätze für eine Dateneingabe gab. Die Stammdaten lagen am Anfang als sortierte Lochkartenstapel und später auf einem Magnetband vor.

Abb. 1–1     Historische Betrachtung der Bedeutung und Nutzung von Stammdaten

In beiden Fällen handelte es sich um von den Anwendungssystemen getrennte Datenbestände. Änderungen durch Transaktionen wurden über einen bestimmten Zeitraum in Bewegungsdateien, d.h. Lochkartenstapeln, gesammelt und anschließend in Batchläufen, d.h. Stapelverarbeitung, verarbeitet. Hierbei wurden die Stammdaten separat gelesen und bei der Verarbeitung der Transaktionen den Bewegungsdaten mittels eigener Sortierläufe zugeordnet. Dieser Ansatz spiegelt schon recht gut ein zentrales Master Data Management wider.

Ab 1985 setzte sich in einem verstärkten Maße die Client/Server-Architektur durch. Begünstigt durch den Verfall der Preise für die Hardwarekomponenten wurde das Preis-Leistungs-Verhältnis der Systeme immer besser. Hierdurch wurde es den Fachbereichen möglich, eigene Systeme zu erwerben, was ihnen die benötigte Flexibilität für ihre Tätigkeitsbereiche gab. In Folge wurden spezifische Branchenlösungen entwickelt und mit Erfolg eingesetzt. Der Druck auf die Fachbereiche, immer innovativere fachspezifische Lösungen zu entwickeln, wuchs und führte schließlich zu einer Dezentralisierung der IT einhergehend mit dem Verlust an zentraler Kontrolle. Die Sicherung der Konsistenz und Qualität der Stammdaten wurde der Dynamik der Entwicklung untergeordnet und wurde nicht durch ein Management verfolgt. Durch die hohe Anzahl an dezentral verteilten Systemen wäre eine zentrale Steuerung ohne einen hohen Managementaufwand nicht zu gewährleisten gewesen.

Spricht man mit Anwendern, so verstehen diese nicht selten unter Referenzdaten die Stammdaten des Unternehmens. Diese Sichtweise ist durch die Begriffsbildung der Standardsoftwareanbieter geprägt, die z.T. die Wertelisten als Stammdaten bezeichneten.

Mitte der 1990er-Jahre etablierte sich das Internet und führte zu einer Standardisierung der Kommunikation der IT-Systeme. Endlich konnten die Fachbereiche versuchen, die Kontrolle über die verteilten (Stamm-)Daten wieder an sich zu ziehen. Systeme konnten zentral administriert und überwacht werden. Die Anwender hatten zwar weiterhin Zugriff auf ihre Anwendungen, dennoch wurden zuvor dezentral angeordnete Systeme (Stichwort »Schatten-IT«) schrittweise re-zentralisiert. Bezogen auf die IT wurden die Kosten und Sicherheitsbedenken wieder beherrschbarer, zumindest was die Haltung der Datensätze bis zur Unternehmensgrenze anbelangte.

Eine weitere Entwicklung begünstigte die Zentralisierungstendenzen: Die Datenhaltung wurde nun zunehmend über zentrale Datenbanksysteme realisiert. Stammdaten wurden definiert über die existenzielle Abhängigkeit der Entitäten in den Tabellen der relationalen Datenbankmanagementsysteme zu dem Stammdatenobjekt. Einige Unternehmen richteten erste eigenständige Organisationseinheiten ein, die sich mit der Stammdatenpflege beschäftigten. Dies wurde u.a. durch Einführung zentraler ERP²-Systeme und Data-Warehouse-Systeme erforderlich und auch möglich. Daten wurden aus den Quellsystemen extrahiert und erfuhren eine umfangreiche Validierung und Normalisierung, bevor die Stammdaten in die zentralen Datenbanken des Data Warehouse (DWH) überspielt wurden. Ein Rückfluss der »verbesserten« Stammdaten wurde in der Regel durch organisatorische Maßnahmen realisiert. Das Thema Master Data Management wurde aus der Business-Intelligence- und DWH-Sicht getrieben. Das Data Warehouse benötigte einen harmonisierten und zentralisierten Bestand an Daten inkl. der Stammdaten. Die Stammdaten wurden aus den Quellsystemen extrahiert und nach Transformationen inkl. einer Datenqualitätsprüfung in einem zentralen Bestand konsolidiert.

Im Kontext der Einführung zentraler ERP-Systeme erfolgte ebenfalls eine Normierung. Kundendaten, Produktdaten, Lieferantendaten, die in unterschiedlichen disjunkten operativen Systemen vorlagen, mussten normiert werden, um ein zentrales ERP-System zu füllen. Hierdurch erfolgte eine erhebliche Verbesserung der Qualität der Daten und damit auch der Stammdaten. Trotz des Versprechens der Hersteller von ERP/CRM-Lösungen führten diese Ansätze nicht zur »vollständigen« Lösung des Problems der verteilten und inkonsistenten Stammdaten. Der Fokus der Verbesserung verlagerte sich auf die Optimierung des gesamten Leistungserstellungsprozesses, den jedes einzelne ERP-, CRM³- oder SCM⁴-System nur in Ausschnitten abdecken konnte.

Nach 2005 wurden die innovativen Konzepte der Dotcom-Zeit, die um die Jahrtausendwende entstanden, verstärkt aufgegriffen. Im Konsumgüterbereich erfolgte zunehmend eine Umstellung der Produktentwicklung auf die sogenannte Mass Customiziation⁵. Die Produkte wurden nach kundenspezifischen Parametern als Varianten industriell gefertigt. Zur Reduktion der Vertriebskosten und der Erreichung neuer Kundensegmente erfolgte ihr Vertrieb in verstärktem Maße über eBusiness-Ansätze im Internet. Dies führte zu einer Verbreitung von Multichannel-Ansätzen im Vertrieb, z.B. über Marktplätze im Web. Hierbei wurden einerseits die Sicht auf das Produkt und der Austausch der produktspezifischen Daten immer entscheidender, um neue Märkte über eBusiness-Plattformen zu erschließen und die Logistikkosten der mittlerweile globalen Lieferketten zu senken. Andererseits gestaltete sich die Produktentwicklung kundenspezifischer. Produkte wurden nicht mehr exklusiv in den Markt verkauft, sondern die Sicht auf den Kunden und seine Bedürfnisse wurde immer wichtiger und rückte in den Mittelpunkt der Bemühungen. Dieses Phänomen wird als Wandel von einem Verkäufermarkt zu einem Käufermarkt beschrieben.

Begründet durch die Wirtschaftskrisen der letzten Jahre werden seitens des Gesetzgebers heute verstärkt Leitlinien und Regularien für den Markt gesetzt. Typische Beispiele sind die Regularien von BASEL II im Bankensektor und SOLVENCY im Versicherungsmarkt. Hierzu müssen Unternehmen ausgewählte Geschäftsdaten an Behörden oder regulatorische Einrichtungen melden und sind selbst für deren Einhaltung verantwortlich. Die ausgewählten Geschäftsdaten unterliegen klaren Ansprüchen bzgl. Konsistenz, Widerspruchfreiheit und Aktualität seitens des Gesetzgebers. MDM-Vorhaben können Unternehmen dabei unterstützen, diese Anforderungen zu erfüllen.

Ein weiterer Punkt für die Implementierung eines MDM ist die stärkere Vernetzung der Unternehmen im Rahmen der Leistungserbringung und der Bildung von Wertschöpfungsnetzwerken. Dies führt zu einer größeren Abhängigkeit der eigenen Prozesse vom Informationsfluss des Geschäftspartners. Oft erfolgt hier der Austausch automatisiert und die Daten steuern im Hintergrund Bestell- oder Fertigungsprozesse. Fehlerhafte und inkonsistente Daten können in diesem Fall die Transaktionskosten erhöhen.

Viele weitere aktuelle Marktentwicklungen, die heute herangezogen werden, lassen sich auch im Hinblick auf Einsatzfelder für MDM erörtern. Da die damit zusammenhängenden grundsätzlichen Probleme wie steigende Komplexität, Dynamik, höherer Bedarf an Flexibilität, Kosten- und Wettbewerbsdruck bekannt sein dürften, erfolgt die Erörterung hier nur in aller gebotenen Kürze. Die Fallbeispiele sowie die Methoden- und Best-Practice-Erörterungen in diesem Buch werden diese Herausforderungen noch ausreichend aufgreifen:

Unternehmenszusammenschlüsse und Akquisen: Sofern mehrere Unternehmen zusammengeführt werden, um daraus beispielsweise Synergiepotenziale zu heben, eine Markterweiterung durchzuführen oder neue Geschäftsfelder zu erschließen, ist es offensichtlich, dass die Datenhaushalte wahrscheinlich zunächst nicht zusammenpassen. Im günstigen Fall handelt es sich um disjunkte Stammdaten (z.B. bei gänzlich unterschiedlichen Geschäftszwecken, Märkten oder Kundengruppen), in der Regel sind aber Redundanz, abweichende Strukturen, unterschiedliche Qualitätsniveaus, sicherlich auch inkompatible Systemlandschaften anzutreffen. Hier kann MDM dabei unterstützen, das Synergiepotenzial des Unternehmenszusammenschlusses zu heben.

Marktkonsolidierungen: Aus Sicht von Anwenderunternehmen ist die damit einhergehende Problematik bereits durch voranstehende Erläuterung beschrieben, wenn die Marktkonsolidierung tatsächlich Hauptstrategie eines Unternehmens ist (z.B. alle kleineren Wettbewerber nach und nach zu integrieren). MDM kann hier eine geschäftskritische Initiative bilden. Aber auch aus Sicht der IT-Anbieter kann Marktkonsolidierung ein entscheidender Faktor für den Einsatz von MDM sein. Beispielsweise wurden zuletzt zahlreiche ERP-Systeme im Hause einzelner Großanbieter zusammengeführt, z.B. im Falle von ORACLE: Peoplesoft, Siebel, JD Edwards u.a. Sofern ein Unternehmen nun Produkte der zuvor separaten Systemanbieter einsetzt und nunmehr auf ein neues Release des Großanbieters wechseln möchte, das ggf. ein konsolidiertes Modell bereitstellt, dann bietet sich der Einsatz von MDM zur Vorbereitung auf die Migration an.

Megakonzerne, Diversifikationsstrategien und Deregulierung: