Stammdatenmanagement (MDM) und Big Data Analytics – Herausforderungen und Voraussetzungen

Die Zukunft der Integration von MDM und Big Data Analytics ist vielversprechend und ihre bidirektionale Verbindung eröffnet vielfältige Business Cases. In unserem letzten Blogbeitrag zu dem Thema haben wir Wege aufgezeigt, wie Unternehmen diese Potenziale durch die Integration dieser beiden wirkungsvollen Fachbereiche erschließen können. Zu diesen Anwendungsfällen gehören Big Data Feeds zur Sicherstellung der Datenvollständigkeit, neue Stammdatenattribute und die Identifizierung von Cross-Selling-Potenzialen.


Viele Unternehmen haben längst erkannt, dass sie von Big Data in vielfältiger Weise profitieren können. Doch bevor diese Vorteile zum Tragen kommen können, müssen zunächst die damit verbundenen zentralen Herausforderungen angegangen werden. Auf Basis unserer fundierten Erfahrung im Daten Management haben wir die kritischsten Punkte zusammengetragen, die es für erfolgreiche Big-Data-Initiativen zu berücksichtigen gilt.

Das Zeitalter von Big Data hat bleibende Spuren in den MDM-Programmen von Unternehmen hinterlassen. Eine Reihe von Unternehmen haben bereits Initiativen zur Kombination von Big Data Analytics und MDM ins Leben gerufen. Das Vertrauen in derartige Initiativen hat jedoch gelitten und ihr Geschäftsnutzen wurde bisher noch nicht voll ausgeschöpft, weil Dateninitiativen auf einen kollaborativen und ganzheitlichen Ansatz angewiesen sind, der neben allen relevanten technologischen Aspekten auch Menschen, Prozesse und Governance-Fragen mit einbezieht.


Die Integration von Big Data Analytics und MDM ist auf technologischer Seite noch nicht voll ausgereift, doch sollten Unternehmen über die Technologiehürden hinaus auch den möglichen Return-on-Investment (ROI) sowie die Herausforderungen im Zusammenhang mit diesen Potenzialen sorgfältig prüfen und bewerten.

  1. Neue Führungskräfte auf Vorstandsebene: Das Vorantreiben und die Umsetzung von Dateninitiativen mit fortschrittlichsten technologischen Möglichkeiten erfordert nicht nur den Einsatz von Datenanalysten und Data Scientists, sondern benötigt auch die Unterstützung und Einbeziehung der Vorstandsebene.
  2. Bessere teamübergreifende Integration: Ist Stammdaten Governance zur Integration der Big-Data-Initiativen in der Lage? Eher nicht. Unternehmen müssen die teamübergreifende Zusammenarbeit verstärken, um Anstrengungen zu bündeln und so den Geschäftsnutzen zu realisieren.
  3. Herausforderung Datenhoheit: In Unternehmen werden jeden Tag riesige Datenmengen erzeugt, die an verschiedenen Stellen vorgehalten werden und deren Datenhoheit bei unterschiedlichen Mitarbeitern liegt. In gemeinsamen Initiativen für MDM und Big Data Analytics wird es daher unerlässlich sein, sich einen detaillierten Überblick darüber zu verschaffen, wer die Hoheit über welche Daten hat, wer welche Daten aus welchen Grund erstellt und wer auf die Daten zugreifen kann.
  4. Integrität der Daten: Zwischen Stammdaten Governance und Big Data Governance gibt es große Unterschiede hinsichtlich ihrer jeweiligen Anforderungen und Herangehensweisen. Unternehmen benötigen also ein zuverlässiges Framework, um die Integrität ihrer Daten zu garantieren. Mit Data Governance Lead, Business Data Steward, IT Data Steward und Data Modeler gibt es darüber hinaus neue Governance-Rollen, die für das Management von unternehmensweiten Big-Data- und MDM-Initiativen erforderlich werden.
  5. Datensicherheit: Unternehmen stehen unter großem Druck, Kunden- und andere sensible Daten zu schützen. Straftaten von Cyberkriminellen lassen sich immer häufiger auch auf Insider zurückführen. Folglich gehören Datenschutz und Datensicherheit zu den dringlichsten Anliegen bei Dateninitiativen.
  6. Steigende Compliance-Risiken: Angesichts immer strengerer Datenschutzgesetze mussten Unternehmen ihre Compliance-Anstrengungen deutlich verstärken und steigenden Druck auf ihre Dateninfrastrukturen hinnehmen. Sie benötigen daher Systeme, die die Genauigkeit und Konsistenz der Daten bei Extraktion, Speicherung, Pflege, Erstellung und Berichterstattung gewährleisten.

Um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, müssen sich Unternehmen dieser Herausforderungen annehmen und die entsprechenden Voraussetzungen identifizieren. Wir raten Unternehmen dringend dazu, einen gut durchdachten und kollaborativen Ansatz zu wählen, bevor sie Investitionen in Initiativen zur Integration von Big Data Analytics und MDM tätigen.


Wie kann CAMELOT Ihnen bei der Realisierung der Nutzenpotenziale zur Seite stehen, die sich aus der Integration von Big Data Analytics und MDM ergeben?

Mit mehr als zwanzig Jahren Erfahrung und Kompetenz in allen Fragen des Master Data und Enterprise Information Managements steht CAMELOT seinen Klienten von der Strategieentwicklung bis hin zur Umsetzung zur Seite, um größtmöglichen Nutzen ihrer Dateninitiativen zu garantieren. Unser im folgenden Schaubild beschriebene Ansatz hilft Kunden dabei, den ROI aus der Integration von Big Data Analytics und MSM besser zu verstehen, konkrete Business Cases zu identifizieren, das geeignete Governance-Framework zu entwickeln und die Implementierungskosten wirksam einzusetzen.

Der ganzheitliche Ansatz von CAMELOT und die passgenaue Ausrichtung auf die Anforderungen des Kunden haben unser Unternehmen zum bevorzugten Partner für Enterprise-Information-Management-Lösungen gemacht. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie auch Ihr Unternehmen die Potenziale neuer Datentrends voll ausschöpfen kann.

written by
Bhavana Jotwani
Bhavana Jotwani ist Beraterin für Enterprise Information Management bei Camelot und unterstützt Unternehmen seit 2015 in allen Fragen rund um die Themen Datenstrategie und Implementierung. In ihren mehr als fünf Jahren internationaler Berufserfahrung hat Bhavana erfolgreich Projekte rund um hochmoderne Technologielösungen, innovative Produktentwicklung, Innovationsmanagement und Projektmanagement realisiert.

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