In sechs Schritten zum Golden Record

In der Regel basieren sämtliche Geschäftsprozesse auf der Summe aller generierten Stammdaten. Diese Informationen definieren die Segmente eines Unternehmens. Lieferanten, Kunden, Produkte, Mitarbeiter, Dienstleistungen, Händler, Partner, Anlagen; im Grunde alles was ein Unternehmen besitzt und ausmacht. Daten machen heute das Geschäft. Nun werden all diese Daten häufig in mehr als nur einem System – PIM, ERP et cetera – verwaltet. Dies kann und wird zwangsläufig zu Doppeleinträgen und Diskrepanzen führen, ein konsistentes "Master Data Management" (MDM) ist dann kaum mehr möglich. Um die Qualität der Daten in den verschiedenen Systemen zu verbessern, müssen sogenannte "Golden Records" erstellt und automatisiert werden.

"Golden Records" sind so was wie der Motor oder das Herzstück eines professionellen Stammdatenmanagements. Dabei werden die Stammdaten aus unterschiedlichen Datenquellen extrahiert und zentralisiert in einem "Repository" organisiert. Der Golden Record oder auch "Single Point of Truth" fixiert einen Stammdatensatz, der relevante Attribute aus sämtlichen Datenquellen zusammenführt und so eine Obermenge aller Attribute darstellt. "Data Cleaning" und "Matching" sollen die Datenqualität sicherstellen. Via "Identity Resolution" werden dann ähnliche Sätze aus verschiedenen Quellen einem einzigen Golden-Record zugeordnet. Tatsächlich werden so Duplikate vermieden und die Datenqualität weiter optimiert. Warum das Ganze? Zum einen kommunizieren die verwendeten Systeme so besser und fehlerfrei miteinander. Zum anderen will man relevante Daten schnell finden. Der Golden Record hilft durch konsequente Strukturierung dabei, Daten sinnvoll zu kategorisieren. Vor allem in Product Information Management-Systemen ist die Qualität der Daten von höchster Relevanz. Welche Kategorisierungen vorzunehmen sind, ist abhängig vom Betrachtungswinkel. Die Marketing-Abteilung bewertet die Relevanz anders, als die Entwicklungs-Abteilung.

6 Schritte zum Erstellen von Golden Records

Golden Records werden in einem speziellen MDM-System kreiert und nicht etwa in den Geschäftssystemen. So wird sichergestellt, dass Änderungen oder Korrekturen an den Stammdaten beziehungsweise an einem Attribut einer beliebigen Datenquelle in allen anderen betroffenen Quellen synchronisiert werden. Die Daten bleiben konsistent und müssen nicht physikalisch bewegt werden. Doch wie funktioniert professionelles Master-Data-Management respektive das Erstellen von Golden Records eigentlich?

1. Zuerst muss im MDM-System ein Modell für die Stammdaten erstellt werden. Das Modell sollte möglichst alle relevanten Schlüssel-Attribute enthalten, die das Master-Data-Management aus den unterschiedlichen Systemen – sogenannte "Systems of Entry" – abrufen kann und für die Erstellung eines Golden Records hilfreich sein können.

2. Die Daten werden aus einer Vielzahl der verfügbaren "Standard Operating Environments" SOEs in den Entwurf geladen. Dies können Kunden- und Produktinformationen, Geschäftssysteme oder externe Datenquellen sein.

3. Attribute zum Erstellen von Daten-Clustern sollten unbedingt standardisiert werden. Im E-Commerce-Sektor wären dies zum Beispiel Standort- und Adressinformationen von Kunden oder Lieferanten.

4. Jene Attribute, die zum Erstellen von Daten-Clustern verwendet werden, nach Möglichkeit immer überprüfen. Denn die Basisregel eines Golden Records lautet: Ausschließlich korrekte Informationen sind zulässig. Fragwürdige oder gar falsche Daten sollten ausgespart oder mindestens noch einmal manuell überprüft werden.

5. Um ganze Gruppen von Stammdatensätzen zu erstellen, müssen Cluster von Datensätzen kreiert und Schlüsselattribute mittels "Matching" identifiziert werden.

6. Im letzten Schritt, auch als "Survivorship" bezeichnet, werden die im MDM-System erstellten Golden Records mit den Attributen aus den Datensätzen definierten Clustern "gefüttert". Das funktioniert allerdings ausschließlich bei chronologischer Anwendung – also als finaler Abschluss der fünf vorangegangenen Schritte.

Warum Golden-Record-Management?

• Allumfassende, immer aktuelle und eindeutige 360-Grad-Kundensicht

• Cross- und Up-Selling-Potenziale

• Mehr Touchpoints entlang der Customer-Satisfaction

• Kundenmanagement wird im Multi- und Omnichannel effizient strukturiert

• Data Governance unternehmensweit verankern

• Customer Loyalty wird gesteigert, durch effizientere Datenauswertung

• Verlässliche Analysen und Reportings für belastbare Entscheidungen

• Zielorientierte Führung von Marketing-Kampagnen auf Basis korrekter Daten

• Übereinstimmende sowie homogene Kundeninformationen aufgrund aktueller Daten in Echtzeit

• Time-to-Market-Zeiten werden optimiert (Trends und Kundenverhalten können besser und schneller eingeschätzt werden)

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