Optimierung der Datenqualität: Beherrschung der Grundlagen des Datenmanagements (MDM)

Beim Master Data Management (MDM) handelt es sich um komplexe Verfahren, die darauf abzielen, sicherzustellen

• Integrität,
• Qualität,
• Verwaltung
• und Einheitlichkeit der Referenzdaten (sog. Stammdaten)

in der gesamten Organisation.

Zu den Stammdaten können Daten über Kunden, Produkte, Mitarbeiter, Lieferanten und andere für den ordnungsgemäßen Betrieb des Unternehmens wichtige Einheiten gehören.

Die Qualität der Daten und deren Einheitlichkeit sind entscheidend für die richtige Entscheidungsfindung im Unternehmen. Jeder Entscheidungsprozess, ob es darum geht

• strategische Planung,
• prädiktive Analyse,
• oder tägliche Abläufe,

es kommt auf die Genauigkeit, Konsistenz und Verfügbarkeit der Daten an. Ohne einheitliche und qualitativ hochwertige Daten besteht ein Risiko

• fehlerhafte Analysen,
• Effizienzverlust,
• unnötige Kosten

und letztendlich wirkt es sich negativ auf die Unternehmensführung aus.

Durch die Implementierung von MDM können diese Probleme vermieden werden

• einheitliche Sicht auf die Daten,
• eliminiert Duplikate,
• verbessert die Genauigkeit und Integrität der Daten,
• und ermöglicht eine effektive Verwaltung ihres Lebenszyklus.

Das Master Data Management (MDM)-System besteht aus einer Reihe von Komponenten und Modulen, die zusammenarbeiten, um einen einheitlichen und qualitativ hochwertigen Satz an Stammdaten im gesamten Unternehmen sicherzustellen. Zu den Schlüsselkomponenten und Modulen des MDM-Systems gehören in der Regel:

• • Datenmodell: Definiert die Struktur und Beziehungen zwischen einzelnen Tabellen und Datentypen. Ein flexibles Datenmodell ist die Grundlage für das effektive Funktionieren des MDM-Systems.

• • Data Governance System: Das Modul, das für die Definition und Verwaltung von Regeln und Richtlinien für die Arbeit mit Daten verantwortlich ist. Es umfasst Tools für die Metadatenverwaltung, Änderungsverfolgung, Prüfung und Berichterstattung über Attributwertabweichungen.

• • Modul für Datenqualität (Data Quality): Der Schwerpunkt liegt auf der Datenbereinigung, -anreicherung, -deduplizierung und -validierung. Es umfasst Tools zur Identifizierung und Korrektur von Fehlern sowie zur Identifizierung und Anreicherung von Datensätzen durch Integration mit externen Kommunikatoren (Registern).

• • Datenintegration: Eine Komponente, die eine reibungslose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in das MDM-System gewährleistet. Die Integration kann durch ETL- oder ELT-Ansätze erfolgen, wenn die Daten entsprechend transformiert und in Datenstrukturen gefüllt werden.

• • Datenserver: Eine zentrale Speicherkomponente, die Stammdaten verwaltet. Es gewährleistet einen schnellen Datenzugriff und eine schnelle Datenbearbeitung und kann für spezifische Anforderungen optimiert werden, beispielsweise für hohe Verfügbarkeit oder verteilte Verarbeitung.

• • APIs und Dienste: Ermöglichen die Interaktion des MDM-Systems mit anderen Anwendungen und Systemen in der Organisation. APIs und Dienste ermöglichen den Zugriff auf Stammdaten, deren Bearbeitung und Synchronisierung in Echtzeit.

Die MDM-Architektur ist ein komplexes System, das aus mehreren Schichten besteht. Jede Schicht ist für eine bestimmte Funktion innerhalb des gesamten Systems verantwortlich.

Ebenen können unterteilt werden in:

• • Datenerfassungsschicht (Data Ingestion Layer): Sie umfasst alle Mechanismen, die zum Sammeln und Integrieren von Daten aus verschiedenen Quellen erforderlich sind. Zum Einsatz kommen Tools mit Zugriff auf Daten über ETL- oder ELT-Prozesse, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, in die erforderliche Form überführen und in das MDM-System laden. Die Schicht umfasst auch Schnittstellen zur Verbindung verschiedener Datenquellen, darunter Datenbanken, Anwendungen, Webdienste und mehr.

• • Datenverarbeitungsschicht: Hier werden alle wichtigen Vorgänge an den Daten durchgeführt, einschließlich deren Bereinigung, Validierung, Anreicherung, Deduplizierung und Identifizierung. Diese Schicht ist auch für die Verwaltung von Metadaten und die Umsetzung von Regeln und Richtlinien verantwortlich, die im Datenverwaltungssystem definiert sind.

• • Datenspeicherschicht: Verantwortlich für die Datenspeicherung und -verwaltung. Es kann verschiedene Arten von Speicher umfassen, darunter relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Hadoop-Systeme und mehr. Diese Schicht gewährleistet außerdem eine hohe Datenverfügbarkeit und -zuverlässigkeit.

• • Datenpräsentationsschicht: Stellt Schnittstellen und Dienste bereit, die den Zugriff auf und die Interaktion mit Daten ermöglichen. Dazu gehören APIs, Webdienste oder grafische Schnittstellen, die es Benutzern und Anwendungen ermöglichen, mit Daten zu arbeiten.

• • Verwaltungsschicht: Sie umfasst die Tools und Dienste, die zur Überwachung, Verwaltung und Optimierung des gesamten MDM-Systems erforderlich sind. Es umfasst Tools für Konfigurationsmanagement, Leistungsüberwachung, Protokollierung, Sicherheit und andere Aspekte des IT-Infrastrukturmanagements.

• • Sicherheitsschicht: Verantwortlich für den Schutz der Daten und des Systems als Ganzes. Es implementiert verschiedene Sicherheitsmechanismen, einschließlich Authentifizierung, Autorisierung, Datenverschlüsselung, Prüfung und andere Sicherheitsprotokolle und -verfahren.

• • Data Lifecycle Management Layer: Verwaltet den Datenlebenszyklus von der Erstellung bis zur Löschung. Es umfasst Funktionen wie Archivierung, Sicherung, Wiederherstellung und Entsorgung von Daten.

• • Analyse- und Leistungsmanagementschicht: Bietet Tools und Dienste zum Messen und Analysieren der Datenqualität, Systemleistung und anderer relevanter Metriken. Diese Analyse ermöglicht es Unternehmen, ihre MDM-Initiativen kontinuierlich zu verbessern und ihre Datenqualitätsziele zu erreichen.

Damit das MDM-System effektiv ist und einen Mehrwert für das Unternehmen bietet, bedarf es klar definierter Prozesse und Regeln. Die technologische Komponente ist ein wichtiger Bestandteil der Implementierung von MDM im Unternehmen, ihre erfolgreiche Einführung in die Organisation erfordert jedoch besondere Anforderungen

• Management des Implementierungsprozesses,
• Qualitätsdatenstandards
• und enge Zusammenarbeit zwischen IT- und Fachabteilungen.

An der Erreichung dieses Ziels sind alle Schichten der MDM-Architektur beteiligt.

GRUNDSÄTZE DER ARBEIT MIT DATENQUELLEN IN MDM

Die Prinzipien der Arbeit mit Datenquellen innerhalb von MDM sind ein integraler Bestandteil eines effektiven Datenmanagements und können in mehrere Schlüsselbereiche unterteilt werden:

1) Identifizierung von Datenquellen

Der erste Schritt bei der Arbeit mit Datenquellen ist deren korrekte Identifizierung. Wichtig ist die Abbildung aller verfügbaren Datenquellen im Unternehmen, die zur Schaffung eines flexiblen Datenmodells beitragen könnten. Die Identifizierung umfasst interne Systeme, externe Datenbanken, Cloud-Speicher und mehr. Bei der Implementierung einer MDM-Lösung ist es wichtig, ein klares Bild davon zu haben, woher Ressourcen kommen und über welche Kanäle Daten zu ihnen und von ihnen fließen.

Der Prozess beginnt mit einer detaillierten Analyse der vorhandenen Informationssysteme im Unternehmen. Es werden Systeme wie ERP oder CRM identifiziert, die Daten erfassen und speichern, aber auch spezifische Softwaretools oder interne Datenbanken, die von einzelnen Abteilungen oder Teams genutzt werden, werden berücksichtigt. In diesem Schritt ist es von entscheidender Bedeutung, ein technisches Verständnis der Architektur von Informationssystemen, ihrer gegenseitigen Interaktionen und Datenextraktionsmöglichkeiten zu haben.

Anschließend erfolgt die Identifizierung relevanter externer Ressourcen. Diese Praxis umfasst Datenbanken, die von Dritten bereitgestellt werden, Partnerdatenbanken oder branchenübliche Datenbanken. Heutzutage werden zunehmend verschiedene Cloud-Speicher genutzt, die für das MDM-Management relevante Daten enthalten.

Bei der Identifizierung von Datenquellen darf die Analyse der Datenflüsse nicht vergessen werden. Es ist notwendig zu verstehen, wie Daten zwischen verschiedenen Systemen und Prozessen im Unternehmen fließen, um die wichtigsten Punkte zu identifizieren, an denen Daten generiert, umgewandelt oder gespeichert werden. Die Analyse von Datenflüssen hilft, mögliche Schwachstellen in Datenprozessen zu identifizieren und ermöglicht gleichzeitig eine effizientere Planung der MDM-Implementierung.

Wichtig ist auch, dass die identifizierten Datenquellen entsprechend ihrer Relevanz klassifiziert und priorisiert werden. Beispielsweise können die Art der Daten, die Häufigkeit der Aktualisierungen oder die Bedeutung der Daten für die Organisation ausschlaggebend für die Beurteilung der Relevanz sein. Priorisierung ist daher ein Argument bei der Entscheidung, welche Datenquellen zuerst in das MDM-System integriert werden.

2) Integration von Datenquellen

Nach der Identifizierung der Datenquellen erfolgt deren gegenseitige Integration. Ein MDM-System sollte in der Lage sein, mit verschiedenen Datenquellen zu kommunizieren und zu interagieren, um Konsistenz und Genauigkeit sicherzustellen. Die Integration kann die Verwendung von APIs, ETL-Tools oder spezifischen Konnektoren (Adaptern) für einzelne Systeme umfassen.

Die Integration von Datenquellen ist ein zentraler Punkt bei der Implementierung von MDM-Lösungen und hinsichtlich Komplexität und technischer Komplexität einer der anspruchsvollsten Teile des Prozesses.

Der erste Schritt der Integration besteht darin, die optimalen Methoden für die Datenübertragung zwischen dem MDM-System und seinen Datenquellen auszuwählen. In einigen Fällen ist es möglich, die vorhandene API (Application Programming Interface) zu verwenden, da sie eine sichere und effiziente Kommunikation zwischen Systemen ermöglicht und gleichzeitig verschiedene Datenformate und Möglichkeiten zu deren Übertragung oder Aktualisierung unterstützt.

Falls die API nicht verfügbar oder für MDM-Anforderungen nicht flexibel genug ist, kann ETL (Extract, Transform, Load) verwendet werden. ETL-Prozesse sind besonders nützlich, wenn wir große Datenmengen aus einzelnen Quellen extrahieren, in das erforderliche Format umwandeln und anschließend in das MDM-System laden müssen.

In manchen Fällen ist es notwendig, für einzelne Systeme spezifische Konnektoren zu erstellen. Diese Konnektoren sollen eine zuverlässige und effiziente Kommunikation zwischen dem MDM-System und der Datenquelle ermöglichen. Konnektoren können individuell für bestimmte Systeme entwickelt werden, was ein hohes Maß an Individualisierung gewährleistet und sicherstellt, dass alle Daten korrekt und effizient verarbeitet werden.

Bei der Integration von Datenquellen ist es auch wichtig, Sicherheitsaspekte zu berücksichtigen. Die Datenübertragung zwischen Systemen stellt eine potenzielle Sicherheitslücke dar. Daher muss sichergestellt werden, dass alle Daten mithilfe von Datenverschlüsselung, der Verwendung sicherer Protokolle oder der Implementierung von Zugriffskontrollen übertragen und gespeichert werden.

3) Datenkonsolidierung und Deduplizierung

Der nächste Schritt ist die Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen und deren Deduplizierung. Das MDM-System sollte in der Lage sein, doppelte Datensätze zu identifizieren und sie zu einem konsistenten Datensatz zusammenzuführen und dabei die Datenintegrität und -genauigkeit zu wahren.

Datenkonsolidierung und -deduplizierung sind zentrale Aspekte bei der Arbeit mit einem MDM-System und erfordern viel Fachwissen und technisches Verständnis. Während der Konsolidierungsphase werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einer einzigen, konsistenten und einheitlichen Form zusammengefasst. Bei diesem Prozess geht es nicht nur darum, Daten einfach zusammenzuführen, sondern auch darum, sicherzustellen, dass die resultierenden Daten sauber, konsistent und genau sind.

Die Deduplizierung ist der Schritt, der auf die Konsolidierung folgt. Das Hauptziel der Deduplizierung besteht darin, doppelte Datensätze zu identifizieren und zu entfernen, die während der Konsolidierungsphase auftreten können. Dieser Vorgang ist nicht nur unter dem Gesichtspunkt der Speicherplatzeinsparung wichtig, sondern vor allem unter dem Gesichtspunkt der Datenqualität. Doppelte Datensätze können zu falschen Ergebnissen in der Analyse und zu unerwünschten Problemen in datenbasierten Prozessen bei der Automatisierung ihrer Verarbeitung führen.

MDM-Systeme implementieren spezifische Algorithmen und Mechanismen, um doppelte Datensätze zu identifizieren. Solche Algorithmen können auf verschiedenen Techniken basieren, wie z. B. String-Matching, Matching anhand von Regeln, maschinellem Lernen und anderen. Basierend auf diesen Techniken ist das System in der Lage, doppelte Datensätze zu identifizieren, auch wenn diese nicht genau identisch sind, beispielsweise bei unterschiedlicher Syntax, Grammatikfehlern oder Tippfehlern.

Nachdem doppelte Datensätze identifiziert wurden, dedupliziert und vereinheitlicht das MDM-System diese. Bei diesem Vorgang wird ein „Master“-Datensatz ausgewählt, der zum Master wird und die anderen Duplikate übernimmt. Dabei ist es wichtig, die Integrität und Richtigkeit der Daten zu wahren, sodass keine wichtigen Daten verloren gehen oder verändert werden dürfen.

Konsolidierung und Deduplizierung sind Schlüsselprozesse innerhalb von MDM, die technisches Fachwissen und ein detailliertes Verständnis der Datenstrukturen und -prozesse erfordern. Diese Prozesse beseitigen nicht nur Redundanz und Inkonsistenz, sondern verbessern auch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten, was letztendlich zu einer besseren datengesteuerten Entscheidungsfindung führt. datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Es ist auch wichtig zu betonen, dass Konsolidierung und Deduplizierung kontinuierlich und nicht nur als einmalige Aktivität erfolgen sollten. Daten ändern sich ständig, daher ist eine regelmäßige systematische Überprüfung und Pflege der Schlüssel zur Aufrechterhaltung ihrer Qualität.

4) Datensynchronisierung und -aktualisierung

Das Prinzip der Synchronisierung und Aktualisierung von Daten bezieht sich auf die Aufrechterhaltung ihrer Relevanz für Geschäftsanforderungen. Das MDM-System sollte in der Lage sein, Daten aus allen Quellen regelmäßig zu aktualisieren und zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen zu synchronisieren.

Die Datensynchronisierung und -aktualisierung im MDM-System sind wichtige Mechanismen zur Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz. Bei dem Vorgang handelt es sich jedoch nicht nur um eine einfache Übertragung von Daten von einem Ort zum anderen. Hierbei handelt es sich um eine komplexe Reihe von Aufgaben, die technische Präzision und ein Verständnis für Datenflüsse und -transformationen erfordern.

Die Synchronisierung wird häufig mithilfe komplexer Mechanismen zur Änderungsverfolgung erreicht, die neue, geänderte oder gelöschte Datensätze aus verschiedenen Datenquellen identifizieren und sicherstellen, dass alle diese Änderungen auf einzelne Attributwerte angewendet werden. Ein solcher Prozess ist häufig automatisiert, kann jedoch bei Inkonsistenzen oder Fehlern in den Daten auch manuelle Eingriffe erfordern.

Was die Aktualisierung von Daten betrifft, umfassen MDM-Systeme in der Regel Funktionen zur Planung und Automatisierung von Prozessen. Dazu gehören größtenteils automatisierte Datenextraktions-, Lade- und Transformationsaufgaben, die in regelmäßigen Abständen ausgeführt werden sollen.

Ein solch komplexer Synchronisierungs- und Aktualisierungsprozess ist wichtig, damit die Daten im MDM-System die neuesten und genauesten Informationen aus verschiedenen Datenquellen widerspiegeln. Und dies ist für alle nachfolgenden Prozesse von entscheidender Bedeutung, einschließlich der Datenanalyse, der Berichterstellung und der datengesteuerten Entscheidungsfindung.

5) Datenqualität und -management

Die Arbeit mit Datenquellen im MDM umfasst die Überwachung und Verbesserung der Datenqualität sowie die Bewertung ihrer Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Relevanz. In jüngster Zeit werden KI- und maschinelle Lerntechniken (ML) häufig zur automatisierten Erkennung und Korrektur von Fehlern in Daten eingesetzt.

Datenqualität und -management sind die Grundpfeiler einer effektiven MDM-Implementierung. Hierbei handelt es sich nicht nur um einmalige Aktivitäten, sondern um kontinuierliche Aufgaben, die durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, konsistent, vollständig und für die Anforderungen des Unternehmens relevant sind.

Im Kontext von MDM beginnt die Datenqualitätspflege auf der Ebene der Identifizierung und Integration von Datenquellen. Komplexe Algorithmen zur Fehlererkennung, Datenvalidierung und Deduplizierung sind Teil dieses Prozesses, um sicherzustellen, dass nur die genauesten und konsistentesten Daten in die Datenstrukturen integriert werden.

Sobald die Daten integriert sind, werden die Prozesse zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität fortgesetzt. Zu diesen Prozessen gehören spezielle Verfahren zur Datenqualitätsüberwachung, die regelmäßig auf Fehler oder Anomalien prüfen. Das Ergebnis der verwendeten Tools kann die Bereitstellung detaillierter Berichte, Benachrichtigungen und Visualisierungen sein, die dabei helfen, Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und deren anschließende Lösung zu planen.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) hat im Datenverwaltungsprozess erhebliche Anwendung gefunden. Fortschrittliche moderne Technologien tragen wesentlich dazu bei:

• Erkennung und Korrektur von Fehlern in Daten, wodurch deren Qualität erhöht und der Bedarf an manueller Wartung verringert wird,
• Identifizierung und Korrektur von Fehlern in Daten,
• Aufdecken von Mustern in Daten,
• Vorhersage zukünftiger Trends,
• und viele andere Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenverwaltung, die möglicherweise nicht innerhalb definierter Transformationsregeln und -bedingungen erfasst werden.

VORTEILE UND WERT DER STAMMDATENVERWALTUNG

Deduplizierung, Identifizierung und Anreicherung von Datensätzen sind Schlüsselelemente im Datenmanagement. Für den Datenanalysten ist es wichtig zu verstehen, dass es bei diesen Prozessen nicht nur um einfaches Filtern und Bereinigen von Daten geht, sondern dass sie in den Kontext einer komplexen MDM-Architektur eingebettet sind und das Ergebnis fortgeschrittener Rechenoperationen sind.

• Deduplizierung wird oft als ein einfacher Prozess zum Entfernen von Duplikaten betrachtet, aber im Kontext von MDM ist dieser Vorgang viel komplexer. Es umfasst Techniken wie Hashing, Thresholding und Textähnlichkeitsalgorithmen, die fortschrittliche Methoden wie TF-IDF und Kosinusähnlichkeit verwenden. Darüber hinaus wird die Deduplizierung auf verschiedenen Ebenen des Datenmodells implementiert – von einzelnen Datensätzen bis hin zu Entitätsbeziehungen.
• Matching bezieht sich auf die Bestimmung, welche Datensätze aus unterschiedlichen Quellen dieselbe Entität repräsentieren. Es handelt sich um einen anspruchsvollen Prozess, der auf fortschrittlichen Methoden wie probabilistischem Matching, Entscheidungsbäumen und maschinellem Lernen beruht. Eine effektive Identifizierung beruht auf der präzisen Erkennung von Beziehungen zwischen Daten und deren korrekter Zuordnung innerhalb eines konsistenten Modells.
• Datensatzanreicherung ist ein Prozess, der Datenwerte mithilfe zusätzlicher Daten aus verschiedenen Quellen hinzufügt, aktualisiert oder verbessert. Diese können aus internen Datenbanken, externen Datenquellen, aber auch aus der Analyse vorhandener Daten stammen. Als Teil dieses Prozesses können eine Reihe fortschrittlicher Methoden eingesetzt werden, darunter Hauptkomponentenanalyse, Klassifizierung oder Clustering, um neue Attribute und Beziehungen zu identifizieren, die die Dateninterpretation und -analyse verbessern.

Diese Prozesse sind nicht nur notwendige Schritte im Datenmanagement, sondern auch ein Beweis für den hohen technischen Anspruch und die erweiterten Fähigkeiten, die MDM-Systeme mit sich bringen.

SCHAFFUNG STÄRKERER DATENRESSOURCEN FÜR DIE UNTERNEHMENSENTSCHEIDUNGSFINDUNG

Die Implementierung eines MDM-Ansatzes in einem Unternehmen unter Verwendung fortschrittlicher Techniken ist ein grundlegendes Instrument zur Optimierung der Datenqualität. Es ermöglicht Unternehmen, eine einheitliche und konsistente Datenumgebung zu schaffen, die die Handhabung vereinfacht, doppelte Datensätze eliminiert und diese mit zusätzlichen Daten anreichert. Prozesse und Verfahren zur Schaffung einer Datenumgebung mit dem erforderlichen Qualitätsniveau werden mithilfe fortschrittlicher Algorithmen, Techniken und Tools implementiert.

Der Erfolg der MDM-Implementierung im Unternehmen hängt auch von der richtigen Einstellung interner Prozesse, Regeln, Richtlinien und einer effektiven Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Abteilungen im Unternehmen ab. Unternehmen können MDM-Systeme nutzen, um konsistente, genaue und zuverlässige Datenquellen zu schaffen, die zu tragenden Säulen bei der Visualisierung ihrer Werte werden, da sie für eine erfolgreiche Entscheidungsfindung bei der Verwaltung von Aktivitäten in Unternehmen notwendig sind.

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