Stammdatenmanagement in sechs Schritten

Schritt 2: Datenmodell

Nun kann ein Datenmodell entwickelt werden, in das sich die lokalen Schemata integrieren lassen. Als Vorbereitung dazu ist festzulegen, welche Schemata in welcher Reihenfolge integriert werden sollen. Die Schemata müssen noch einmal miteinander verglichen werden. Widersprüche und Unklarheiten werden durch eine Schemaangleichung beseitigt. Schließlich gelangt man mittels einer Schemafusion zu einem globalen Schema.

Schritt 3: Datenqualität

Nach der Beschreibung der Datenstrukturen liegt das Augenmerk auf der Verbesserung der Datenqualität. Das IAO empfiehlt, dabei mehrere Methoden anzuwenden. Eine statistische Analyse zeigt beispielsweise unnatürliche Häufungen auf. So lassen sich unter anderem auch Mitarbeiter entlarven, die aus Faulheit oder Desinteresse einfach die erste Option einer Liste anklicken. Daneben sollten auch Permutationen in den Datensätzen bereinigt werden. Damit sind verschiedene Schreibweisen für identische Daten gemeint - etwa "Horst Müller" und "Müller, Horst". Ferner bietet sich ein Abgleich mit externen Datenbanken an. So lässt sich unter anderem feststellen, ob Postleitzahl und andere Adressdaten übereinstimmen.

Schritt 4: Datenintegration

Nun werden die zuvor harmonisierten Daten zentral zusammengeführt. Gefragt seien in diesem Schritt "viel Erfahrung und Fingerspitzengefühl", schreibt Kokemüller. Zu entscheiden ist, welche Daten tatsächlich als Stammdaten konsolidiert werden sollen, und welche besser in ihren Systemen wie Customer Relationship Management (CRMCRM) oder Enterprise Resource Planning (ERPERP) verbleiben. Das IAO nennt zwar Attribute wie Steueridentifikationsnummer oder den EAN Produktcode, die sich für eine zentrale Integration in der Regel eignen. Aber schon die Frage, ob identische Produkte unterschiedlicher Lieferanten zusammengefasst werden sollen, muss jedes Unternehmen für sich bewerten. Tunlichst sei darauf zu achten, personenbezogene Daten und Login-Daten nicht zusammenzuführen - schon aus datenschutzrechtlichen Gründen. Mit der Integration aller Daten in der Stammdatenverwaltung geht auch die technische Integration der zentralen Daten in die Fachanwendungen einher. Wie dies geschieht, hängt von der IT-Architektur ab. Die Migration auf ein Stammdatensystem bei laufendem Betrieb sei in jedem Fall ein schwieriges Unterfangen, warnt das Institut. Alles zu CRM auf CIO.de Alles zu ERP auf CIO.de

Schritt 5: Datenanreicherung

Jetzt ist eine einheitliche Datenbasis geschaffen, die aber noch optimierbar ist. Das IAO rät deshalb zum Abgleich der Daten mit externen Listen, um die Datenqualität noch einmal zu erhöhen. Ein Beispiel dafür sind zum Beispiel Schufa-Abfragen, die wertvolle Informationen über die Kreditwürdigkeit liefern.

Schritt 6: Datenkontrolle

Der Aufbau einer zentralen Stammdatenverwaltung ist jetzt im Grunde abgeschlossen. Es beginnt der anhaltende Prozess der Kontrolle. "In diesem letzten wichtigen Schritt geht es darum, die Datenqualität im Prozess der Datenänderungen zu verankern", heißt es in der Studie. Eine recht einfache Möglichkeit ist es, bei jedem Schreibzugriff prüfen zu lassen, ob Qualitätsstandards durch die Änderung berührt sind. Das wäre Aufgabe der Anwender, die schnell genervt sein könnten - und am Ende gar nichts mehr einpflegen. Eleganter ist die Nutzung von Services, die auffällige Objekte automatisch zurückgeben. Allerdings benötige diese Variante meist eine Anpassung der Fremdsysteme und sei mit hohem Integrationsaufwand verbunden, bemerkt das Fraunhofer-Institut. Eine dritte Möglichkeit ist schließlich die Einsetzung eines Datenqualitätsbeauftragten, der alleine Änderungen freigeben kann. Die dadurch bedingte Verzögerung nach einem Schreibzugriff könne zu Akzeptanzproblemen bei den Mitarbeitern führen, so das IAO. Es verhält sich hier also wie bei der Auswahl der technischen Lösungen - eine einzige beste Lösung gibt es nicht.

Die Studie "Stammdaten-Managementsysteme 2009. Eine Marktübersicht zu aktuellen Systemen" kann auf der IAO-Homepage kostenlos heruntergeladen werden.