Erprobtes Vorgehen zum MDM!

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Welche sind die Herausforderungen und Trends im Master Data Management? Die innoscale AG klärt auf , teilt Ihr Know-How und zeigt, wie Sie mit Hilfe von DataRocket® in Ihrem Betrieb Stammdatenmanagement umsetzen können und welche Vorteile dies mit sich bringt.

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Erprobtes Vorgehen zum MDM!

  1. 1. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 1 Erprobtes Vorgehen zum Master Data Management  Was sind Stammdaten?  Was ist Stammdatenmanagement?  Was meint Datenqualität?  Verschiedene Ansätze von Stammdatenmanagement  Folgen von schlechten Stammdaten/ schlechter Datenqualität  Wie DataRocket Abhilfe schaffen kann Dr.Tobias Brockmann Herausforderungen undTrends von MDM
  2. 2. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 2Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 2 Sie möchten diese Präsentation herunterladen? Wir haben Ihnen auf unserer Internetseite unter folgendem Link einen Download bereitgestellt! www.innoscale.de/slideshares Viel Spaß beim dazulernen wünscht ihnen Ihr innoscaleAG-Team
  3. 3. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 3 DataRocket® ist ein Multidomain Master Data Management System und unterstützt aktuelle Trends. Multidomänen- Plattform Qualitätsmessung mit Bausteinen Unterstützung des TQM-Ansatzes Multidatenbank- Plattform (No-SQL) Referenzdaten und -Modelle Analyse, Reporting und Cleansing
  4. 4. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 4 Stammdaten sind eindeutig und beschreiben die „Kern-Geschäftsobjekte“ in Unternehmen. WenigÄnderungen Lange Gültigkeit Fokus auf Datenpflege und Korrektheit BreiteVerwendung im Unternehmen Beispiele: Kunden, Lieferanten,Artikel, Einkaufskonditionen, Stücklisten und Lagerorte Häufige Änderungen Dynamik und Zeitbezug/Datum Vor allem kurz- und mittelfristiger Bedarf HoheVerbreitung analytischer Auswertungen Nutzung von wenigen Fachbereichen Beispiele: Aufträge, Bestände, Bestellungen, Rechnungen Stammdaten Bewegungsdaten
  5. 5. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 5 Position von Stammdaten im strukturiertem ERM-Modell Kunde Artikel Rechnung Auftrag Auftrags- position Rechnungs- position Stammdaten Bewegungsdaten
  6. 6. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 6 Wo und wozu werden Stammdaten im Unternehmen genutzt?  Produkt-Code  Beschreibung  Kategorien  Spezifikation Kunden  Wer  Wo  Wann  Wie/Wieviel Geschäftskennzahlen  Umsatz, nach Region, Produkt, Kategorie  Welche Risiken bestehen  Gewinn Optimierung  Kostenreduktion  Vereinfachte Integration  Leichtere Einführungsprozesse  Geschäftsprozesssupport
  7. 7. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 7 Stammdatenmanagement umfasst die Aktivitäten zur Verbesserung der Stammdatenqualität. „Stammdatenmanagement, beschreibt organisatorische und/oder technologiebasierte Aktivitäten bei denen Geschäftsbereiche zusammen mit der IT-Abteilung arbeiten, um die Qualität der unternehmensweiten Stammdaten zu verbessern und Hoheit über diese zu erlangen“ (Quelle: Gartner Inc.) Quelle: Gartner 2015 MDM Summit (London), Saul Judah Fachliche Geschäftsbereiche Bessere /effizientere operative GP Einhaltung von Compliance Kostenreduktion BI und GPM Valides Reporting und aussagekräftige Analysen Verbesserte Entscheidungs- grundlagen Enterprise Architecture Positive Effekte des „Information Sharing“ Konsistenz und Vergleichbarkeit Einfache Integration von Anwendungen Finanzen und Top-Management Verbessertes Wachstum, Performance Wettbewerbsfähigkeit Verbesserung des Umsatzes und Gewinns
  8. 8. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 8 Notwendige Voraussetzung zur Erreichung der Ziele im MDM sind integrierte Daten. Einmaliges Erfassen der Daten Einheitliches Verständnis der Daten Schnelles Synchronisieren und Bereitstellen aller Daten Sicherung einer hohen Datenqualität, z. B. Korrektheit, Vollständigkeit, Aktualität Erkennen von Duplikaten, Matches, Dummys Validierung und Plausibilitätsregeln Merken: Abstrakte Kennzahlen, wie Korrektheit, Konsistenz, und eine zentrale Datenstruktur genügen nicht als Argumente und Mehrwerte für MDM
  9. 9. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 9 Die größten Herausforderung für Unternehmen im Stammdatenmanagement. Quelle: Studie zum Status Quo im Stammdatenmanagement, Westfälische Wilhelms-Universität, innoscale AG, 2014
  10. 10. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 10 Es besteht eine Differenz zwischen der Wahrnehmung der Wichtigkeit und umgesetzten langfristigen Maßnahmen zur Verbesserung der DQ. 47% setzen eine Softwarelösung zur Verbesserung der Datenqualität ein. 42% setzen keine Software ein. 11% Keine Angabe. 40% davon nutzen eine Eigenentwicklung der IT 35% davon nutzen eine externe Softwarelösung 20% davon nutzen eine spezielle Lösung vom Dienstleister 5% nicht bekannt 90% halten Stammdaten- management für wichtig 10% Rest Quelle: Studie zum Status Quo im Stammdatenmanagement, Westfälische Wilhelms-Universität, innoscale AG, 2014
  11. 11. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 11 Erfolgreiches MDM besteht aus organisatorischen und technischen Maßnahmen. Datenstruktur- und Systemscreening Organisatorisch (Compliance) Initiale Daten Migration oder Integration Kontinuierliches MDM
  12. 12. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 12 Der Ansatz des Real-Time-MDM erzielt langfristig die höchste Datenqualität. LevelderDatenqualität MDM-Reife im Unternehmen Datenqualität Datenintegration Master Data Management Real-Time-MDM Oft punktuelle Verbesserung der Datenqualität in eine Systeme, z.B. Dubletten/ Adressprüfung Basis für die Systemübergreifende Betrachtung von Daten und derenAnalyse Schaffung eines „Single-Point-of -Truth“ durch Integration von Daten und Definition von Regeln. Oft in Form von Projekten Vollständig integriertes MDM-Regelwerk in die Geschäftsprozesse erlaubt eine Echtzeitprüfung der Daten
  13. 13. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 13 MDM-Architektur mit DataRocket® und der TransConnect® -Plattform. CAD ERP Webshop Kataloge CRM PIM PLM „Golden Records“ „Single-Point-of-Truth“ „360° Sicht“ MDM mit DataRocket Enterprise Service Bus TransConnect UI Regeln Externe Daten Entsch. Pool
  14. 14. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 14 Beispiele erzielter Vorteile aus MDM-Projekten in verschiedenen Branchen. Virtimo AG/QSC AG (GER): Durch die Integration vonTicketsystemen wurde die manuelle Übertragung obsolet, die Konsistenz der Daten sowie die Produktivität erhöht. Es konnte proWoche ein Arbeitstag gespart werden. Babcock Marine &Technology (UK) verbesserte die Qualität ihrer Materialstammdaten um 23% und reduzierte so Nacharbeiten bei Aufträgen. Schneider Electric (FR) reduzierte durch eine zentrale Stammdatenhaltung und Verbesserung der DQ, die Produkt- Uploadzeiten in Ihrem e-Commerce System um 75%. Audi AG (GER): 50% Zeitersparnis bei Datenintegrationsprojekten und erheblich verbesserte Qualität und damitVerlässlichkeit der Materialstammdaten.
  15. 15. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 15 Fazit und Ausblick auf aktuelle Trends Fazit Datenintegration ist erforderlich für ein erfolgreiches MDM Die Herausforderung besteht in der Definition von Regeln und die Integration in die Geschäftsprozesse. Unternehmen ehrhalten Übersicht und Kontrolle, können Kosten sparen, werden produktiver/ effizienter und die Mitarbeiter zufriedener. Wandel von Informationen zuWissen Trends Total Quality Management im MDM Industrie 4.0 – Automatisierung für Materialstammdaten Enrichment (Social Media, externe Datenquellen) Standards (GS1 /eClass)
  16. 16. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 16 Für Sie zum Download bereitgestellt: Studien, Vorträge und Präsentationen www.innoscale.de/slideshares
  17. 17. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 17 innoscale AG Wir entwickeln mit unserem engagierten und erfahrenenTeam DataRocket, eine einfach zu bedienende, flexible und moderne Softwarelösung, damit Sie die Datenqualität in Ihrem Unternehmen wieder in den Griff bekommen.
  18. 18. Dr. Tobias Brockmann | Erprobtes Vorgehen zum MDM | www.innoscale.de | © innoscale AG 18 innoscale AG Märkisches Ufer 34 10179 Berlin T +49 30 2280 5133 M +49 177 4030208 E brockmann@innoscale.de W www.innoscale.de Dr. Tobias Brockmann “Data is useful - high-quality, well-understood, auditable data is priceless.” –Ted Friedman, Gartner (2015)

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