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Kapitel 3.3 / Stammdatenmanagement Stammdatenmanagement ist eine Phi-
losophie
Stammdatenmanagement (SDM), engl. „Mas- ter Data Management“, bezeichnet die Ver- waltung von Stammdaten. Eine passende De- nition liefert das Analystenhaus Gartner: „Stammdatenmanagement beschreibt organi- satorische und/oder technologiebasierte Akti- vitäten, bei denen Geschä sbereiche zusam- men mit der IT-Abteilung arbeiten, um die Qualität der unternehmensweiten Stammda- ten zu verbessern und Hoheit über diese zu erlangen.“
Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Kooperation zwischen der IT und den Fach- bereichen wie HR, Marketing oder Einkauf. SDM ist unterdessen kein befristetes Projekt – es ist ein Mindset, welches von allen beteilig- ten Mitarbeitern und Fachbereichen im Un- ternehmen gelebt werden sollte.
Da die Verbesserung der Datenqualität durch- aus eine komplexe Aufgabe ist, bedarf es des Einsatzes und Zusammenspiels verschiedener dedizierter So waresysteme (z.B. Integrati-
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onsplattformen, Analysewerkzeuge, Daten- modellierungswerkzeuge, Work ow-Engines) zum Datenmanagement. Außerdem sind häu- g auch organisatorische und restrukturieren- de Maßnahmen in Unternehmen erforderlich.
Mangelnde Stammdatenqualität er- zeugt eine Vielzahl von Problemen
Die Notwendigkeit des SDM ergibt sich durch die Probleme der Unternehmen auf- grund minderer Stammdatenqualität. Ver- antwortlich hierfür sind der technologische Fortschritt, der es ermöglicht, immer größe- re Datenmengen speichern zu können, und die unzureichende P ege der Daten. Auch die zunehmend heterogenen Systemlandscha en und die Einführung neuer Geschä slösun- gen wie Systeme für „Customer Relationship Management“ oder „Enterprise Resource Pl- anning“ haben diesen Trend verstärkt. Hinzu kommen Probleme des Managements, allen voran unzureichend de nierte Verantwort- lichkeiten bzgl. der Daten. Daraus resultieren die folgenden typischen Probleme im SDM, die in der Konsequenz IoT-Maßnahmen er- schweren oder gar blockieren.
 Kernaussagen
V IoT benötigt eine Vernetzung zwischen Maschinen bzw. IT-Systemen.
V Die Vorteile von IoT können nur dann voll ausgeschöp werden, wenn die Da- ten in dem System auch korrekt sind.
V Schlüsselfaktoren sind die Vernetzung von Systemen und die Verbesserung der Datenqualität.
V Dedizierte Datenqualitätssysteme bie- ten eine Integrationsplattform zur Ver- netzung.
V Eine zentrale Datenbasis mit qualitäts- gesicherten Daten vereinfacht IoT-Pro- jekte und scha Mehrwerte im gesam- ten Unternehmen.
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