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concept#Daten#Analytics#Datenmanagement#Datenqualität

Master Data Management (MDM)

Master Data Management (MDM) verwaltet und harmonisiert kritische Unternehmensdaten über verschiedene Systeme hinweg.

MDM ist ein strategischer Ansatz zur Verwaltung der primären Datenquellen eines Unternehmens.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Geschäftlich
  • Design
  • Reif

Technischer Kontext

CRM-SystemeERP-SoftwareBI-Tools

Prinzipien & Ziele

Eindeutigkeit der DatenZugänglichkeit der InformationenDatensicherheit
Umsetzung
Unternehmen

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Datenverlust während der Migration
  • Fehlerhafte Datenintegration
  • Unzureichende Schulung des Personals
  • Regelmäßige Datenüberprüfungen durchführen.
  • Eindeutige Datenrichtlinien erstellen.
  • Schulung des Personals sicherstellen.

I/O & Ressourcen

  • Vorhandene Datenquellen
  • Technologische Infrastruktur
  • Ressourcenzuweisung
  • Bereinigte und harmonisierte Daten
  • Zentrale Datenplattform
  • Echtzeit-Datenanalysen

Beschreibung

MDM ist ein strategischer Ansatz zur Verwaltung der primären Datenquellen eines Unternehmens. Es sorgt für Datenkonsistenz und unterstützt die Entscheidungsfindung durch genaue und zuverlässige Informationen.

  • Bessere Datenqualität
  • Erhöhte Effizienz
  • Reduzierte Kosten

  • Hohe Implementierungskosten
  • Komplexität der Datenintegration
  • Mangelnde Akzeptanz durch Mitarbeiter

  • Datenfehlerquote

    Maß für die Genauigkeit der Daten.

  • Durchlaufzeit der Datenintegration

    Zeit, die benötigt wird, um Daten zu integrieren.

  • Nutzerzufriedenheit

    Grad der Zufriedenheit der Nutzer mit den bereitgestellten Daten.

Fallstudie A

Ein Unternehmen implementierte MDM zur Verbesserung der Datenintegrität.

Fallstudie B

Optimierung der Lieferantendaten durch ein neues MDM-System.

Fallstudie C

Kundendaten wurden erfolgreich vereinheitlicht.

1

Analyse der bestehenden Dateninfrastruktur.

2

Entwicklung eines Implementierungsplans.

3

Durchführung der Schulungen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Veraltete Datensysteme.
  • Mangelnde Systemkompatibilität.
  • Unzureichende Datensicherheitsmaßnahmen.
DateninkonsistenzenHohe Komplexität der DatenintegrationMangelnde Systemkompatibilität
  • Daten aus verschiedenen Quellen nicht abgleichen.
  • Keine Benutzeranpassungen ermöglichen.
  • Unzureichende Datenqualität akzeptieren.
  • Übermäßige Komplexität schaffen.
  • Fehlende Dokumentation der Prozesse.
  • Ignorieren der Benutzerfeedbacks.
DatenanalyseProjektmanagementSystemintegration
EchtzeitdatenverfügbarkeitSkalierbarkeit der SystemeIntegration bestehender Systeme
  • Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
  • Technologische Einschränkungen
  • Budgetvorgaben