Im Bereich des Master Data Management (MDM) zeichnen sich mehrere Trends ab, darunter der verstärkte Einsatz cloudbasierter Lösungen, die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), der Fokus auf Data Governance und Compliance sowie die Nutzung von MDM-Systemen als Grundlage für digitale Transformationsinitiativen.
Darüber hinaus gewinnen die Verarbeitung von Echtzeitdaten – und die Fähigkeit große Datenmengen zu bewältigen, zunehmend an Bedeutung. Weitere Themen sind die Integration von MDM mit anderen Unternehmenssystemen wie Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Resource Planning (ERP) sowie der Einsatz von Datenanalysen, um Erkenntnisse aus den Stammdaten zu gewinnen.
1: Cloud-basierte Master Data Management-Lösungen
Eine der größten Entwicklungen im Master Data Management ist der Übergang zu cloudbasierten MDM-Lösungen. Diese bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz sowie die Möglichkeit, von überall aus auf Daten zuzugreifen.
Für Unternehmen, die eine 360-Grad-Sicht und somit maximale Transparenz auf ihre Unternehmensdaten anstreben, bieten sich durch diesen Wandel erhebliche Vorteile. Er ermöglicht nicht nur fundiertere Entscheidungen, sondern kann auch die operative Effizienz erheblich steigern.
Cloud-native MDM-Lösungen erleichtern außerdem die nahtlose Integration und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Stakeholdern und sichern den sicheren Zugriff auf Daten, wann und wo sie benötigt werden.
2: Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Ein weiterer großer Trend im Master Data Management ist die Integration von Künstlicher Intelligenz. KI-Technologien können dabei helfen, die Datenqualität zu verbessern, Prozesse der Data Governance-Richtlinien zu automatisieren und eine Echtzeitdatenanalyse und -prognose zu ermöglichen.
KI-gestützte Datenprofilierung und Datenmodellierung können die Konsistenz und Genauigkeit der Daten erheblich steigern. Moderne Algorithmen sind in der Lage, schwer erkennbare Datenqualitätsprobleme schnell vorherzusagen und gezielte Maßnahmen zur Behebung der Probleme vorzuschlagen. So können Geschäftsprozesse stetig optimiert und an die Anforderungen angepasst werden.
3: Automatisierung der Data Governance
Die Automatisierung von Data Governance-Prozessen wird zunehmend wichtig, da Organisationen die Datenqualität verbessern und den Datenzugriff besser kontrollieren möchten sowie rechtliche Anforderungen erfüllen müssen. Ein automatisiertes Governance-Framework kann effektiv folgende Bereiche verwalten:
- Metadaten
- Datenherkunft (Data Lineage)
- Compliance-Anforderungen
Dies erhöht nicht nur die Datensicherheit, sondern stellt auch sicher, dass kritische Daten jederzeit für geschäftliche Anforderungen und regulatorische Prüfungen verfügbar sind.
4: Data Fabric-Strukturen schaffen
Das Konzept des Data Fabric bietet einen neuen Ansatz im Datenmanagement, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen, Anwendungen und Systemen verbunden werden, um eine einheitliche Sicht auf die Daten innerhalb der gesamten Organisation zu schaffen.
Durch diese ganzheitliche Sicht können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, ihre Geschäftsprozesse (intern und extern) verbessern und die Kundenerfahrung optimieren. Ein großer Vorteil vieler Data-Fabric-Lösungen ist die Unterstützung einer nahtlosen Datenintegration, wodurch Datensilos abgebaut und die MDM-Strategie insgesamt verbessert wird.
5: Datenschutz und Datensicherheit
nach Möglichkeiten, ihre Daten vor Datenlecks, Hacking und anderen Bedrohungen zu schützen. Dies treibt die Einführung von Datenverschlüsselung, Tokenisierung und anderen Sicherheitsmaßnahmen in MDM-Systemen voran.
Unternehmen können durch die Implementierung solcher Sicherheitsmaßnahmen sicherstellen, dass sensible Kunden- und/oder Produktdaten geschützt sind und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und Co. gewährleistet ist.
Das verbessert die Reputation und schafft Vertrauen bei den verschiedenen Stakeholdern wie z. B. Investoren und schafft so weitere Wachstumsmöglichkeiten.
Darüber hinaus gewinnen die Verarbeitung von Echtzeitdaten – und die Fähigkeit große Datenmengen zu bewältigen, zunehmend an Bedeutung. Weitere Themen sind die Integration von MDM mit anderen Unternehmenssystemen wie Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Resource Planning (ERP) sowie der Einsatz von Datenanalysen, um Erkenntnisse aus den Stammdaten zu gewinnen.
1: Cloud-basierte Master Data Management-Lösungen
Eine der größten Entwicklungen im Master Data Management ist der Übergang zu cloudbasierten MDM-Lösungen. Diese bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz sowie die Möglichkeit, von überall aus auf Daten zuzugreifen.
Für Unternehmen, die eine 360-Grad-Sicht und somit maximale Transparenz auf ihre Unternehmensdaten anstreben, bieten sich durch diesen Wandel erhebliche Vorteile. Er ermöglicht nicht nur fundiertere Entscheidungen, sondern kann auch die operative Effizienz erheblich steigern.
Cloud-native MDM-Lösungen erleichtern außerdem die nahtlose Integration und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Stakeholdern und sichern den sicheren Zugriff auf Daten, wann und wo sie benötigt werden.
2: Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Ein weiterer großer Trend im Master Data Management ist die Integration von Künstlicher Intelligenz. KI-Technologien können dabei helfen, die Datenqualität zu verbessern, Prozesse der Data Governance-Richtlinien zu automatisieren und eine Echtzeitdatenanalyse und -prognose zu ermöglichen.
KI-gestützte Datenprofilierung und Datenmodellierung können die Konsistenz und Genauigkeit der Daten erheblich steigern. Moderne Algorithmen sind in der Lage, schwer erkennbare Datenqualitätsprobleme schnell vorherzusagen und gezielte Maßnahmen zur Behebung der Probleme vorzuschlagen. So können Geschäftsprozesse stetig optimiert und an die Anforderungen angepasst werden.
3: Automatisierung der Data Governance
Die Automatisierung von Data Governance-Prozessen wird zunehmend wichtig, da Organisationen die Datenqualität verbessern und den Datenzugriff besser kontrollieren möchten sowie rechtliche Anforderungen erfüllen müssen. Ein automatisiertes Governance-Framework kann effektiv folgende Bereiche verwalten:
- Metadaten
- Datenherkunft (Data Lineage)
- Compliance-Anforderungen
Dies erhöht nicht nur die Datensicherheit, sondern stellt auch sicher, dass kritische Daten jederzeit für geschäftliche Anforderungen und regulatorische Prüfungen verfügbar sind.
4: Data Fabric-Strukturen schaffen
Das Konzept des Data Fabric bietet einen neuen Ansatz im Datenmanagement, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen, Anwendungen und Systemen verbunden werden, um eine einheitliche Sicht auf die Daten innerhalb der gesamten Organisation zu schaffen.
Durch diese ganzheitliche Sicht können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, ihre Geschäftsprozesse (intern und extern) verbessern und die Kundenerfahrung optimieren. Ein großer Vorteil vieler Data-Fabric-Lösungen ist die Unterstützung einer nahtlosen Datenintegration, wodurch Datensilos abgebaut und die MDM-Strategie insgesamt verbessert wird.
5: Datenschutz und Datensicherheit
nach Möglichkeiten, ihre Daten vor Datenlecks, Hacking und anderen Bedrohungen zu schützen. Dies treibt die Einführung von Datenverschlüsselung, Tokenisierung und anderen Sicherheitsmaßnahmen in MDM-Systemen voran.
Unternehmen können durch die Implementierung solcher Sicherheitsmaßnahmen sicherstellen, dass sensible Kunden- und/oder Produktdaten geschützt sind und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und Co. gewährleistet ist.
Das verbessert die Reputation und schafft Vertrauen bei den verschiedenen Stakeholdern wie z. B. Investoren und schafft so weitere Wachstumsmöglichkeiten.
