Die Top 3 MDM-Initiativen

MASTER DATA MANAGEMENT
DIE TOP 3 „MASTER DATA MANAGEMENT“-INITIATIVEN
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INHALT
VORWORT 3
MDM IST LANGWEILIG – JEDOCH ENTSCHEIDEND FÜR DEN UNTERNEHMENSERFOLG
4
INITIATIVE 1 ERP-EINFÜHRUNG
6
INITIATIVE 2 DATA WAREHOUSE
8
INITIATIVE 3 (ZIEL-)KUNDENDATEN
10
FAZIT & AUSBLICK
11
VORWORT
Liebe Leserinnen und Leser,
in diesem Paper erfahren Sie, welche drei Initiativen im Bereich
Master Data Management (MDM) zu nachhaltiger Prozesseffizienz und zu neuer Entscheidungsqualität führen. Obwohl das Thema oft als langweilig und eher administrativ wahrgenommen wird,
beschäftigen wir in der FWI uns schon seit Jahren mit der Frage,
wie Prozesse optimiert werden können bzw. welche Initiativen im
Bereich MDM den größten Nutzen bringen.
Vorab möchten wir unser Verständnis von MDM klarstellen:
Nachhaltig saubere Stammdaten sind einerseits die Grundlage
für effizientes Reporting und Analyse sowie andererseits die Basis
für durchgängige Prozesseffizienz.
Über 50 Prozent der Herausforderungen in operativen Geschäftsprozessen sind im Kern auf MDM zurückzuführen und werden
dennoch konsequent fehldiagnostiziert. Oft werden die Konsequenzen vor der Ursache bekämpft. Wir beobachten sogar
häufig, dass MDM-Herausforderungen konsequent ignoriert und
stattdessen unendlich aufwendig umschifft werden.
Bei aller Langeweile, die das Thema in vielen Köpfen auslöst: Für
uns ist MDM eine Kernvoraussetzung für effiziente Prozesse und
richtige Entscheidungen!
Viel Spaß beim Lesen und Umsetzen der Tipps!
Ihr Alfred Grünert
Head of Division BI & MDM
FWI Information Technology GmbH
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MDM IST LANGWEILIG –
JEDOCH ENTSCHEIDEND FÜR
DEN UNTERNEHMENSERFOLG
Es gibt kaum ein Thema für das Management, das
dermaßen langweilig anmutet wie Stammdaten. Im
Vergleich zu Business Intelligence (BI) ist das ungefähr so anregend wie ein lauwarmer Becher Leitungswasser neben einer eiskalten Dose Energydrink.
Wenn aber nun dieses lauwarme, vielleicht sogar
bakteriell verschmutzte Wasser als Grundstoff für
die Herstellung des Energydrinks verwendet werden
würde - fänden Sie das gut?
HETEROGENE DATENQUELLEN - EINE WAHRHEIT.
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Die direkten Auswirkungen sind noch einigermaßen greifbar:
Rücklieferungen bzw. Fehllieferungen von Waren aufgrund fehlerhafter Adressen oder Doppelbestellung von Materialien aufgrund
inhomogener Materialstämme in räumlich getrennten Lagerorten
sind prominente Beispiele dafür.
Die „1-10-100-Pyramide“
1
10
100
1 – PRÄVENTIONSKOSTEN
10 – KORREKTURKOSTEN
100 – FEHLERKOSTEN
Übersetzt in die betriebliche Realität bedeutet dies:
Nachhaltig saubere Stammdaten sind der unverzichtbare
Grundstoff für effizientes Reporting und Analyse, kurz gesagt für
Ihre Entscheidungsqualität und die einzige Chance auf wirklich
nachhaltige Prozesseffizienz.
Die Fehlervermeidung kostet 1 Euro, die Beseitigung 10 Euro und
die Folgen eines tatsächlichen Schadens 100 Euro!
Der wirtschaftliche Sinn von MDM
2010 betrugen die berechneten Gesamtkosten schlechter Datenqualität in den Vereinigten Staaten rund 3,1 Billionen Dollar.
Laut Schätzung der US Insurance Data Management Association
machen diese Kosten auf Unternehmensebene 15 bis 20 Prozent
der betrieblichen Erträge aus (Quelle: Sophie Lizard – The Costs
of Data Quality Failure. http://bit.ly/kosten-data-quality).
Was Entscheidern bewusst sein dürfte, ist die Tatsache, dass im
Unternehmen häufig schlechte Datenqualität vorhanden ist. Die
tatsächlichen Konsequenzen wurden aber offensichtlich lange
unterschätzt. Dieser Trend kehrte sich in den letzten Jahren um:
Eine IBM-Studie (The MDM Advantage: IBM Corporation2014)
hat CIOs befragt. Diese betrachten MDM bereits als die beste
Möglichkeit, aus Daten Informationen zu generieren.
Fehlendes oder unzureichendes MDM verursacht Kosten oder
verhindert Umsatz. Das passiert allerdings latent und ist daher auf
keiner Kostenstelle unmittelbar sichtbar. Dennoch gibt es sowohl
direkte als auch indirekte Auswirkungen.
Wir haben 3 Bereiche identifiziert, in denen entsprechende
MDM-Initiativen wirklichen Nutzen bringen. Diese Bereiche
wollen wir Ihnen im Folgenden genauer beschreiben und auf die
entsprechenden Herausforderungen und möglichen Lösungen
eingehen.
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INITIATIVE 1
ERP-EINFÜHRUNG
PROBLEMSTELLUNG &
HERAUSFORDERUNG
Bei ERP-Einführungen sind Stammdaten systemimmanent und Teil des Prozederes. Daher erfährt MDM
bei ERP-Einführungen eine gewisse Wahrnehmung
und die Fragestellungen liegen oft klar auf dem Tisch,
werden aber nicht immer beherzt genug angegangen.
Eine ERP-Einführung teilen wir zur Vereinfachung in drei
wesentliche Bereiche:
1. Prozesse: ca. 80–90 Prozent der Anstrengungen und – fast
wichtiger – beinahe die gesamte Aufmerksamkeit konzentrieren sich auf diesen Aspekt
2. Bestände zur Initialbefüllung des ERP-Systems
3. Und als Stiefkind: Übernahme der Stammdaten
In der Praxis werden die bestehenden Prozesse meist mit den
folgenden Methoden in das neue ERP-System übernommen:
• Gap-Fit
• Verwendung von Standards
• Verwendung von Templates
• Anpassungen des Systems an neu definierte Prozesse
• Nachbau der alten Prozesse im neuen System
Die Ansätze sind also vielfältig
- allen gemeinsam ist aber:
1. Die Stammdaten werden nur beispielhaft geladen, meist im
Promillebereich der tatsächlich bestehenden Datenvolumina
2. Die vorhandenen Stammdaten sind weitgehend
unvollständig
3. Ein professionelles MDM bei ERP-Einführungen ist eher die
Ausnahme
Das führt zu den
folgenden Problemen:
Problem 1: Testen und Durchspielen der Prozesse. Dazu benötigt
es ganz einfach valide und umfangreiche Stammdaten. Im Wesentlichen bewegt man sich hier im Kreis: Testen, Stammdaten
nachpflegen und ergänzen, erneut testen, erneut nachpflegen...
Oft stellt man beim Testen fest, dass weitere Stammdaten-Entitäten (etwa Kunden, Lieferanten, Maschinen usw.) fehlen und
damit eine genaue Bewertung des Testprozessergebnisses nicht
möglich ist.
Service (DQS). Das eigentliche Stammdatenproblem – inkonsistente Stammdaten über verschiedene Systeme und Organisationseinheiten hinweg – ist damit nicht gelöst.
Problem 4: Die Generierung neuer Stammdaten ist zumeist ein
abteilungsübergreifender Prozess – diesem Umstand wird aber in
den betrieblichen Systemen zumeist nicht ausreichend Rechnung
getragen.
Migrationsmodell „klassisch“
Bestände
Bestände
Bewegungsdaten
Bewegungsdaten
Prozesse
Prozesse
Stammdaten
Stammdaten
X
Funktionierende, integrierte MDM- und BI-Systeme schaffen
die zur Einführung (oder auch Überarbeitung) neuer Prozesse
benötigte Klarheit. Darüber hinaus ermöglichen homogenisierte
Stammdaten effiziente Roll-Outs von konzernweiten Lösungen.
Nutzen
Kostensenkung
Das schrittweise Vorgehen vermeidet kostspielige Überschneidungen, weil man sich nicht ineffizient im Kreis drehen muss.
Einige der wesentlichen Vorteile sind:
Risikominimierung
Bei einer ERP-Einführung – egal wie gut geplant – wagt das
Unternehmen einen gewaltigen Sprung in eine neue Richtung.
Stammdaten, Bestände und Prozesse in einem Vorgang – wenn
auch verteilt auf viele Monate– anzugehen, birgt ein gewaltiges
Risiko in sich.
Die Reihenfolge der Schritte umzudrehen minimiert das Risiko insofern, als jeder einzelne Schritt für sich sinnvoll ist: MDM und BI
können auch ohne ERP eingesetzt werden und die erstgenannten Schritte sind vom Umfang her deutlich abgrenzbarer.
Durch das Vorliegen sauberer Stammdaten und Bestände im
Entwicklungssystem können die Entwicklung und das Testen
wesentlich effizienter und realitätsnaher gestaltet werden.
Und zu guter Letzt:
Standardnahe oder vorlagenorientierte ERP-Einführungen sind
erheblich effizienter durchführbar, da auftretende Probleme nur
von den Prozessen, nicht aber von mangelhaften Stammdaten
oder Bestandsdaten herrühren können.
Lösung
In Hinblick auf das oben Genannte empfehlen sich eine Entflechtung des ERP-Einführungsprozesses und die Umkehr der
üblichen Vorgangsweise:
IST
VORSCHLAG
ERP
ERP
BI
BI
MDM
(optional)
MDM
Problem 2: Relativ knapp vor dem Go-live (im Vergleich zur Gesamtprojektdauer) werden die Stammdaten eingespielt. Da der
Zeitdruck an diesem Punkt schon relativ groß ist, landen Stammdaten oft in entsprechend schlechter Qualität im neuen System.
1. Noch vor den Prozessen und den Bestandsdaten werden
die Stammdaten separat organisiert und mit einem eigenen
Prozess versehen.
Problem 3: Anlässlich der ERP-Einführung werden die Stammdaten bereinigt und sind bestenfalls zum Zeitpunkt des Einspielens
„sauber“. Das ist aber typischerweise ein einmaliger Data Quality
2. Die Bestandsdaten werden zusammen mit den Bewegungsdaten (aus dem bestehenden System) in einem Data
Warehouse (BI) organisiert und bereitgestellt
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3. Die Prozesse – als eigentliches Kernthema der ERP-Einführung – werden im letzten Schritt behandelt und können auf
der Grundlage der vorangegangenen Schritte, ohne störende Ablenkungen, im neuen ERP abgebildet werden.
HOMOGENISIERTE STAMMDATEN VERHELFEN
ZU EFFIZIENTEN ROLL-OUTS VON ERP-LÖSUNGEN.
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INITIATIVE 2
DATA WAREHOUSE
•
•
•
•
Den meisten Lösungen ist Folgendes gemein:
• Sie sind gewachsen
• Die Teilbereiche sind im Zeitablauf durch Einzelinitiativen
entstanden und getrieben
• Die Lösungen beinhalten unterschiedliche Technologien
• Größere, umfangreichere Systeme erreichen in absehbarer
Zeit ihr „End-of-Life“
• Die Teilbereiche sind dahingehend nicht kompatibel, dass die
Informationen nicht die benötigten Abhängigkeiten aufzeigen
bzw. nicht ineinander überleitbar sind
• Die Protagonisten der bestehenden „alten“ Systeme haben
bereits oder werden aus Altersgründen in Bälde das Unternehmen verlassen
Die vermeintliche Lösung:
Ein Konzern-Data Ware House (DWH).
Leider führt das aber zu weiteren Komplikationen: Ein häufig auftretendes und zumeist übersehenes Problem ist der Umgang mit
Stammdaten und deren Übertragung in das neue System. Die
Ursache ist, dass gleichartige Stammdaten in unterschiedlichen
Systemen vorhanden, manchmal voneinander abgeleitet und
unterschiedlich weiterentwickelt sind.
Am Beispiel von Kundenstammdaten veranschaulicht: Nach Initialbefüllung des ERP-Systems mit CRM-Daten führt die anschließend weiterhin getrennte Pflege des Kundenstamms in CRM und
ERP zu neuerlichen Dateninkonsistenzen. Manchmal entstehen
diese Stammdaten sogar komplett unabhängig voneinander und
führen in der Folge ein heimliches Doppelleben in den verschiedenen Systemen.
Hier einige Beispiele:
• Ein Kunde wird in zwei ERP-Systemen eines Konzerns
geführt
• Ein Kunde wird im CRM und im Webshop-System geführt
• Artikel von ein und demselben Lieferanten sind in mehreren
Systemen unterschiedlich angelegt. Die Folge: Waren im
Lager 1 veralten und werden abgeschrieben, während diese
in Produktionsstätte B nur 20 Kilometer entfernt monatlich
neu nachbestellt werden
Das Problem wurde in den alten Auswertungssystemen, die
die neuerdings „Corporate Data Warehouse“ oder „Group BI“
genannt werden, mit folgenden Algorithmen gelöst:
• Händisches Zusammenführen in sogenannten Mapping-,
Matching- oder Zuordnungstabellen, sodass am Ende im
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•
Informationssystem eine heterogene Sicht entsteht
Definition eines führenden Systems, an welches die Informationen der anderen Systeme – ebenfalls „biomechanisch“ –
angepasst wurden und werden
Betrachtung auf einer höheren Aggregationsebene (etwa nur
Produktgruppen statt einzelner Produkte)
Trennen der Auswertungen in Bereich A (Produktion Standort links) und Bereich B (Produktion Standort rechts)
Kennen und Akzeptieren von doppelt ausgewiesenen Strukturen
Ignorieren des Problems, weil hoffentlich nicht relevant
die gleiche Aufmerksamkeit erfahren, jedoch unterschiedlich
konzipiert werden.
Während Bewegungsdaten typischerweise direkt aus unterschiedlichen operativen Systemen in ein BI-DWH geladen wer-
Die massivste Auswirkung liegt auf der Hand: Auswertungen,
Berichte und Analysen sind nicht homogen. Gleiches ist nicht mit
Gleichem vergleichbar.
CRM
Der Ansatz, eine professionelle MDM-Systematik einzuführen, hat
eine Vielzahl von positiven Effekten.
Data Quality
Prozesse
Workflows
Data Flows
Business Rules
| Informationsrelevanz
| Prozessrelevanz
ERP
Kundenportal
externe
Ressourcen
den, sollten im Interesse einer möglichst umfassenden BI-Sicht
idealerweise nur solche Stammdaten verwendet werden, die
mittels MDM systemübergreifend harmonisiert wurden.
CRM
ERP
Kundenportal
externe
Ressourcen
Die dafür erforderliche Verbesserung von Stammdatenpflege,
-harmonisierung und -qualität muss jedoch nicht zwangsläufig
schon vor Beginn eines BI-Projekts gewährleistet sein, sondern
kann auch bei einem bereits vorhandenen DWH „Schritt für
Schritt“ realisiert werden.
Nutzen
Master Data Management
Die Problemstellung ist zugleich Herausforderung und
Chance. Faktisch jedes Unternehmen vom gehobenen Mittelstand bis hin zum Konzern verfügt über
eine umfangreiche Business Intelligence-Landschaft.
Dabei ist es unerheblich, ob diese als relationales
Data Warehouse mit eher starren Berichten oder als
multidimensionales analytisches Modell mit flexibleren
Front-Ends ausgestaltet ist.
Hier drei wesentliche im Überblick:
1. Ein MDM-System ist keine einmalige Bereinigung („Duplicate Cleansing“) und Zuordnung („Duplicate Mapping“) von
Stammdaten. Es ist vielmehr als ein darauf aufsetzender,
permanenter Prozess zu verstehen, der die Qualität der
Stammdaten auf Dauer sicherstellt
2. Die Stammdaten werden nicht (nur) für Informationszwecke
sondern in erster Linie für Prozesszwecke (wie Logistik und
Produktion) gepflegt
3. Verlässliche Stammdaten führen nicht nur zu effizienteren
laufenden Prozessen, sondern erleichtern auch die Anpassung von bestehenden Lösungen bzw. deren Ausrollung in
andere Bereiche wie zB andere Produktionsstätten
Dann, und nur dann ist es möglich, aus den Daten, die in verschiedenen Systemen gehalten werden, maximalen Informationswert zu gewinnen.
Das Problem wird dadurch institutionalisiert, dass (nur) eine der
oben genannten Lösungen aufgegriffen und professionalisiert
wird. Das im Kern zugrundeliegende Problem eines unzureichenden MDM wird in diesem Zusammenhang zwar gerne angesprochen, aufgrund der Komplexität aber zumeist nicht wirklich
gelöst.
Lösung
Die banale Antwort auf die oben aufgeworfenen Problemstellungen ist, das Data Warehouse als „Enterprise Data Warehouse“
der 2. Konzeptionsgeneration zu definieren und entsprechend
umzusetzen.
Mit „2. Generation“ meinen wir an dieser Stelle weniger, dass
neue Technologie wie In-Memory, Cloud usw. zum Einsatz
kommen müssen, sondern dass die richtige Idee konsequent
umgesetzt wird:
Ein DWH kann nur dann wirklich gut sein, wenn die beiden Komponenten
• Fakten (Bewegungsdaten) und
• Dimensionen (Stammdaten)
PROZESSEFFIZIENZ DURCH BEREINIGTE
UND DAUERHAFT GEPFLEGTE DATEN.
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INITIATIVE 3
(ZIEL-)KUNDENDATEN
PROBLEMSTELLUNG &
HERAUSFORDERUNG
Das wahrscheinlich herausforderndste Thema für
jedes Unternehmen ist es, Kunden zu gewinnen und
diese auch langfristig zu halten. Umso erstaunlicher
ist es, wie wenig wir über (potenzielle) Kunden wissen. Das ist an dieser Stelle nicht im philosophischen
Sinne gemeint, sondern soll vielmehr die eklatante
Diskrepanz zwischen verfügbaren und tatsächlich
genutzten Informationen aufzeigen.
Ein interessantes Detail am Rande: Oben wurde eine IBM-Studie
erwähnt, in welcher CIOs MDM als oberste Priorität nannten, um
Daten in Informationen umzuwandeln und damit Business Value
zu generieren. Platz 2 belegte die Analyse von Kundendaten.
Die Ursachen, warum wir wenig über unsere Käufer wissen, sind
vielfältig:
1. Zum einen gibt es eine Unzahl potenzieller Informationsquellen, die wir nicht auf einen Blick zusammengefasst zu sehen
bekommen:
• Internet: Soziale Netzwerke (Xing, LinkedIn), Nachrichten,
Feeds, Alerts, Tweets usw.
• Mailsysteme des Unternehmens, die die Reaktionen aufzeichnen (AWeber, GetResponse, Mailworx etc.)
• Trackingsysteme für den Homepage-Zugriff, die Benutzerfirmen identifizieren und deren Verhalten aufzeichnen
(Google Analytics, Wired Minds, Logfile-Auswertungen mit
Auflösung und Übersetzung der IP-Adressen usw.)
• CRM-Systeme mit Informationen über Firmen, Kontakte,
Aktivitäten, Kampagnen und Veranstaltungsteilnahmen
• E-Mail-Systeme wie etwa Outlook/Exchange, die die
Kommunikation mit Kunden und Interessenten beinhalten
• Kollaborationssysteme wie SharePoint, die Dokumente
etc. speichern
• Telefonie-Systeme wie Lync, die Telefonate dokumentieren
• Excel- oder Textdateien ,die ausgetauscht, gespeichert
und verarbeitet werden
2. Zum anderen haben diese Informationen völlig unterschiedliche Strukturen und Inhalte:
• Strukturierte Informationen wie zB Datensätze
• Semi-strukturierte Informationen wie Dateien
• Unstrukturierte Informationen wie Nachrichten und
E-Mails
3. Weiters sind die Informationen je nach Informationsobjekt
oder Zeitpunkt unterschiedlich „dicht“
4. Zu guter Letzt gibt es zunehmend noch das Thema von
flüchtigen Informationen, d.h. Inhalte, die nur zu einem bestimmten Zeitpunkt oder innerhalb eines Zeitraums vorhanden sind, wie etwa Streamdaten
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Eine neue Problematik entsteht durch Big Data. Zu den unorganisierten, heterogenen internen Daten kommen massenhaft
externe, volatile und unstrukturierte Inhalte dazu. Diese sind
mangels „strukturierter“ interner Datenbasis schwer andock- und
damit verwertbar.
Lösung
Die Best Practice-Lösung besteht aus einer CRM-MDM-Kombination als tragende Säule der Kundendaten. Das CRM ist dabei
das „ERP-System der Kundenbeziehung“ und wickelt als zentrale
Drehscheibe die wesentlichen Prozesse rund um Marketing,
Verkauf und Service ab.
Das CRM hat Subsysteme für spezielle Prozesse wie Massenmails, Homepageanalyse, Social Shouting und Listening
etc. Diese Subsysteme sind meist nicht oder nur ungenügend
verknüpft – der Grund liegt in den uneinheitlichen Kundendaten.
In der Folge gehen wertvolle Kundeninformationen verloren oder
sind nicht zeitnah aufzufinden.
Wir haben das Bild einer Best Practice-Zielarchitektur skizziert.
Dieses Bild geht nicht von der Neueinführung einer kompletten
Architektur aus, sondern erweitert die „üblichen“ Systemlandschaften um MDM-Aspekte:
Reporting, Analyse, Monitoring, Prediction, Process Intelligence
ERP
Aufträge, Bestellungen,
offene Posten
CRM
Marketing, Sales, Service
360 °
Datenbank
Firmen, ??,??
MDM
Firmen, Personen
Mailsystem
Personen (in Firmen)
Social Listening
(Firmen, Personen)
Homepage & Blog
(Firmen)
Social Shouting
(Xing, LinkedIn, Twitter, ...)
Was sofort ins Auge sticht: Die meisten Komponenten (grau =
vorhanden) sind etabliert und wohl bekannt: CRM, Mailsystem,
Homepage und Auswertungen.
Wirklich neu (= orange) ist eigentlich nur die Komponente „MDM“.
Diese kümmert sich um die Stammdaten-Entitäten „Firma“ und
„Person“
MDM ist der zentrale Schlüssel, der alle Informationen entweder
über die Firma oder die Person zusammenführt: Die Entitäten
Firma und Person werden durch MDM direkt verknüpft
Zusätzlich schlagen wir die Einführung einer „360-Grad-Datenbank“ vor. Diese hat die Aufgabe, die Informationen der vorher
genannten Systeme aufzuzeichnen. Zum einen deswegen, weil in
vielen CRM-Systemen hierfür keine Felder vorgesehen sind und
zum anderen weil diese Informationen ein CRM-System völlig unnötig „verstopfen“ würden. Diese 360° Datenbank kann darüber
hinaus auch Informationen aus ERP-Systemen (z.B. Umsätze,
usw.) mitspeichern, um eine echte 360-Grad-Sicht zu schaffen
FAZIT & AUSBLICK
Wohin geht die Reise?
Ausblick: Viele Unternehmen führen ERP-Systeme mit der Hoffnung
auf Prozesseffizienz ein. Um aber Prozesseffizienz herbeizuführen,
müssen Aktionen erfasst werden – nicht „nur“ Informationen. Um diese
Ebenfalls zumeist neu sind die Elemente „Prediction“ und „Process Intelligence“ in der obersten Ebene (Reporting, Analyse
usw.)
mehrere Applikation
Nutzen
Nutzen 1 – Investition in Zukunftsfähigkeit
Beginnen wir beim unangenehmen Teil – bei den Kosten: Eine
MDM-Initiative im Bereich der Kundendaten erfordert zweifelsfrei
ein umfassenderes Investment – auch an eigenen Ressourcen.
Dennoch: Einige der teuersten und erfolgreichsten Unternehmen
der Welt (Google, Facebook, Xing) handeln und leben von genau
den Informationen, die auch wir benötigen. Bei diesen Unternehmen können wir die vermeintlich fehlenden Informationen
oder Prozesse kaufen und übersehen dabei, dass wir durchaus
selber in der Lage wären, diese Informationen aufzuzeichnen und
kostenfrei zu verwerten. Informationen werden oft als das „neue
Öl“ bezeichnet. Wir sehen „Öl“ hier nicht als Synonym für unendlichen Reichtum, sondern in der Bedeutung eines notwendigen
Treibstoffs für betriebliche Verkaufsprozesse. Informationen, auf
die wir zugreifen wollen, müssen wir erfassen, sie einem Kontakt
zu ordnen und trotz dezentraler Verteilung zentral anreichern
können.
Nutzen 2 – Generieren von Personeninformationen
Sehr viele Sichten sind um die Firma bzw. das Unternehmen
des Kunden zentriert. Relativ wenige Informationen drehen sich
jedoch um den einzelnen Kontakt (die Person) – das gilt vor allem
bei „Noch-nicht-Kunden“. Nun wechseln die relevanten Schlüsselpersonen aber häufig. Diese Information ist im Mailsystem versteckt (sogenannte „Mail Bounces“ – es gibt den Ansprechpartner nicht mehr). Ergänzende Informationen wie zB „Wo arbeitet
der Ansprechpartner jetzt?“ stecken in sozialen Plattformen (Xing,
LinkedIn).
Der Rest ist „Process Intelligence“: Ansprechpartner A ist nicht
mehr in Firma X (= Information aus Mail Bounce), Xing gibt Auskunft wo er jetzt arbeitet, Telesales ruft den ehemaligen Kontakt
an trägt ihn als Kontakt bei Firma Y ein (Relevanz für Mailverteiler,
Kampagneneinladungen, etc.).
Das oben dargestellte System beinhaltet alle benötigten Informationen und macht aus mühsamen Einzelaktionen einen wertvollen
Standard zur Erhaltung und Pflege von Kontakten. Anstatt dass
eine Ansprechperson verloren geht, hat man nun einen wertvollen
Kontakt bei einem neuen Unternehmen und einen Anlass, den
Nachfolger in der alten Organisation zu begrüßen. Statt einem
obsoleten hat man nunmehr zwei valide Kontakte.
mehrere Entitäten
Informationsfokus
Prozessfokus
eine Entität
eine Applikation
Prozesseffizienz auch zu konservieren, muss man darüber hinaus:
1. Im ersten Schritt die Daten in der Quell-Applikation sauber halten
2. Im zweiten Schritt diese Daten auch über mehrere Applikationen
synchron halten
Systematisches MDM ist unseres Erachtens der einzige Weg zur
Erreichung von optimaler Informationsqualität, Datenkonsistenz und
Prozesseffizienz. Auch wenn das Thema häufig noch als langweilig
und lästig empfunden wird – die Wahrheit lautet: MDM ist ein fundamentaler Treiber für die Professionalisierung von Unternehmen. Nur
eine durchgängige und applikationsübergreifende Sauberkeit von
Entitäten, Daten und Informationen stellt sicher, dass Unternehmen
ihre Herausforderungen in den Bereichen Heterogenität, Wachstum
und Prozesseffizienz meistern können.
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FWI INFORMATION TECHNOLOGY GMBH
Im Stadtgut B2
AT - 4407 Steyr-Gleink
Phone: +43 (0) 50551 - 0
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DIE STANDORTE DER FWI GRUPPE:
Steyr | Wien | Vitis | Neumarkt (D)
IHR ANPRECHPARTNER:
Gerald Al-Shami
Senior Sales Manager BI & MDM
Tel.: +43 664 88 49 2099
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