Stammdaten gehören heute zu den Kernelementen des Geschäfts. Automatisierungsmöglichkeiten, Business Intelligence, effiziente Geschäftsprozesse – all das erfordert eine zuverlässige Stammdatengrundlage. Doch wie kann man dies erreichen?
In unserem letzten Artikel haben wir beschrieben, welche Stolperfallen schlechte Daten mit sich bringen. Neben der Herausforderung, auf dem neuesten Stand über Möglichkeiten für den Einsatz robotischer Prozessautomatisierung (RPA) und künstlicher Intelligenz (KI) zu bleiben, können kritische Geschäftsprozesse durch den Verlust von Kapazitäten, den Verlust von Zeit, den Verlust von Umsätzen, den Verlust von Einsparpotenzialen und Compliance-Probleme behindert werden. Resiliente Stammdaten gewährleisten zu können, ist daher zu einem wesentlichen Faktor für die Verbesserung von Geschäftsprozessen geworden.
Das MDM-Haus
Wenn man eine zuverlässige Stammdatengrundlage schaffen möchte, gibt es sechs Themen, mit denen man sich auseinandersetzen muss. Von einer Strategie für das Master Data Management (MDM) über Prozesse, Organisation, Daten und IT-Systeme bis hin zur Organisation des Supports und der Betriebsabläufe. Dieser Ansatz lässt sich als Haus visualisieren. Die Strategie bildet das Dach, die Vision, die von den anderen Komponenten getragen wird. Die Prozesse, die Organisation, die Daten und die IT-Systeme, die hochwertige Stammdaten erstellen und erhalten, sind die Stützpfeiler des Hauses. Die Betriebsabläufe und der Support schließlich sind das Fundament, das der gesamten Konstruktion Resilienz und Nachhaltigkeit verleiht.
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Sieben Schritte zum MDM
Bei CAMELOT haben wir einen ganzheitlichen Ansatz entwickelt, um Unternehmen auf den Weg hin zu hochwertigen Stammdaten vorzubereiten und sie auf diesem Weg zu begleiten. Mit unseren sieben Schritten zum Master Data Management haben wir vielen Unternehmen dabei geholfen, die Qualität ihrer Stammdaten erheblich zu steigern und sie auch nach dem ursprünglichen Projekt aufrechtzuerhalten.
- Strategie
- Zustandsanalyse
- Angestrebtes Design
- Datenbereinigung
- Implementierung und Migration
- Schulung
- Übergabe
Strategie
Zuerst muss eine Strategie festgelegt werden. Bei CAMELOT wird die Beurteilung der Strategie in der Regel als eigenständiges Projekt durchgeführt. Dazu gehört eine grobe Einschätzung der aktuellen Stammdatensituation, gefolgt von Workshops, um aus dieser Beurteilung abzuleiten, welcher Weg in Sachen Stammdaten eingeschlagen werden soll. Dies hilft dabei, eine Vision und Mission zu schaffen und davon ausgehend die Roadmap zu entwerfen. Damit es sich bei der Strategie nicht nur um eine hübsche Präsentation handelt, sondern um etwas, das man tatsächlich erreichen kann, begleiten wir auch die Umsetzung der Strategie.
Zustandsanalyse
Der erste Schritt zur Umsetzung der Strategie besteht darin, die aktuelle Situation zu verstehen. Welche Prozesse gibt es aktuell? Welche Daten werden derzeit gepflegt und wie werden sie in den Geschäftsprozessen verwendet? Wer ist aktuell an der Pflege der Stammdaten beteiligt? Gibt es Sonderfälle, die berücksichtigt werden müssen? Diese Fragen helfen dabei, die Anforderungen für das angestrebte Design zu entwickeln. Darüber hinaus kann mit ihrer Hilfe vermieden werden, dass Ausnahme- und Sonderfälle bei der Erstellung des angestrebten Designs vergessen werden. Zu einem späteren Zeitpunkt wird außerdem ein Vergleich der Zustandsanalyse mit dem angestrebten Design durchgeführt. Er zeigt, wie groß die Veränderung ist, die die Stammdatenorganisation durchläuft, und ermöglicht einen maßgeschneiderten Ansatz für Änderungsmanagement und Schulung.
Angestrebtes Design
Der dritte Schritt hin zu einem neuen Master Data Management (MDM) ist die Entwicklung des angestrebten Designs. Wie soll die MDM-Organisation künftig aussehen? Welche Prozesse sind zu diesem Zweck erforderlich und welche Möglichkeiten ergeben sich hinsichtlich Standardisierung und Harmonisierung? Welche Daten müssen gepflegt werden, um Geschäftsprozesse zu ermöglichen? Die neuen Strukturen für das Master Data Management werden anhand der Vorgaben aus der Zustandsanalyse sowie der neuen Anforderungen entwickelt.
Datenbereinigung
Bevor die vorhandenen Stammdaten in ein neues System verschoben werden, müssen sie bereinigt werden. Auf diese Weise gelangen nur relevante und korrekte Daten in das neue System und die neue MDM-Ära kann mit einem Satz hochwertiger Daten begonnen werden. Wir bei CAMELOT unterstützen die Bereinigung mit Tools, die ermitteln, welche Daten bereinigt werden müssen. Die eigentliche Bereinigung nehmen Fachexperten des Kunden vor, die mit ihrem Wissen Entscheidungen über die korrekten Datenwerte treffen können.
Implementierung und Migration
Nachdem das angestrebte Design definiert wurde, können die neuen Strukturen auf der technischen und organisatorischen Ebene umgesetzt werden. Die technische Implementierung übernehmen Entwickler, die das neue System iterieren und sich dabei in einer ständigen Feedbackschleife mit dem Kunden befinden. Alle Entwicklungen werden zudem auf ihre Funktionalität getestet. Auf der organisatorischen Ebene konzentrieren wir uns auf Aktivitäten im Bereich Änderungsmanagement, wie zum Beispiel die Erstellung eines Kommunikationsplans, um alle im Rahmen einer Analyse identifizierten Stakeholder auf dem Weg mitzunehmen oder um die Nominierung von Mitarbeitern für die neu festgelegten Rollen zu verwalten.
Für die Migration wird eine Migrationslandschaft zur Validierung der Datenmigration eingerichtet, um sie vor der Produktivlast beim Go-live zu testen. Nach jeder Testmigration werden die Fehler analysiert und behoben. Der im Rahmen der Analyse erstellte Bericht wird an das Datenbereinigungsteam des Kunden übergeben, das ihn als Grundlage für seine Aktivitäten verwenden kann. Vor dem Go-live führen wir die Produktivlast durch.
Schulung
Vor dem Go-live eines neuen Tools für das Master Data Management werden die Beteiligten der neuen MDM-Organisation geschult. Auf der operativen Ebene werden Schulungen für Endbenutzer über das neue MDM-Tool sowie zum Verständnis der neuen Prozesse, ihrer Rollen und ihrer Verantwortlichkeiten durchgeführt. Bei den Schulungen auf der taktischen und strategischen Ebene steht hingegen das Verständnis der neuen Aufgaben und Verantwortlichkeiten im Mittelpunkt. Gemeinsam werden erste KPIs entwickelt, die als Ausgangspunkt für das neue Datenqualitätsmanagement dienen.
Go-Live und Übergabe
Nach dem Go-live des neuen Master Data Managements folgt eine Phase der Systempflege. Falls das System durch Berater oder externe Partner implementiert wurde, gibt es einige zusätzliche Schritte, die eine reibungslose Übergabe sicherstellen. Das Team, das die neuen Strukturen umgesetzt hat, übernimmt den First Level Support. Es trägt sämtliche Dokumentation zusammen, die während des Implementationsprojekts erstellt wurde, und konsolidiert sie für die Verwendung durch den Kunden. Außerdem wird das neue Datenpflegeteam auf der funktionalen und technischen Ebene geschult und beginnt damit, zusammen mit dem externen Partner Fragen von Endbenutzern oder Fehlerkorrekturen zu bearbeiten. Auf diese Weise ist das Datenpflegeteam am Tag der Übergabe vom Beratungsunternehmen an den Kunden bereits daran gewöhnt, den System-Support zu verwalten und kann seine neue Rolle reibungslos übernehmen.
Fazit
Mit diesen sieben Schritten kann man eine neue Ära des Master Data Managements einläuten. Die Datenqualität wird in kürzester Zeit erheblich verbessert und gleichzeitig werden die Voraussetzungen dafür geschaffen, dass sie auf diesem hohen Niveau bleibt. Gemeinsam mit dem Kunden bereiten wir den Weg für ein Master Data Management der nächsten Generation, das RPA- und KI-Lösungen einschließt.
Viele Unternehmen können noch immer schwer einordnen, welche Daten und welche Datenattribute in welchem Geschäftsprozess verwendet werden. Dies ist jedoch von entscheidender Bedeutung dafür, zu verstehen, welche Attribute für das jeweilige Datenobjekt ausgefüllt werden müssen und welche einer besonderen Governance (z. B. Vier-Augen-Prinzip) unterzogen werden sollten, weil sie bestimmte Geschäftsprozesse steuern. CAMELOT entwickelt zurzeit eine Vorlage, mit der wir dieses Wissen ableiten und Erfahrungen von Unternehmen in ähnlichen Geschäftsbereichen zur Verfügung stellen werden, um dies leichter verständlich zu machen. Dies wird Gegenstand eines nachfolgenden Artikels sein.
