Hoe werkt Master Data Management (MDM)?
De basis van Master Data Management, de trends en voordelen op een rijtje.
Wat is Master Data Management (MDM)?
De definitie van Master Data Management
Master Data Management (MDM) is een proces dat wordt gebruikt om masterdata te beheren, wat wordt gedefinieerd als de niet-transactionele gegevens die de belangrijkste bedrijfsentiteiten van een onderneming helpen beschrijven.
Dit omvat gegevens zoals klantinformatie of productinformatie.
Waarom Master Data Management wordt gebruikt
Helpt kwaliteit van mastergegevens verbeteren
MDM wordt vooral gebruikt om de kwaliteit van mastergegevens te verbeteren, door er een enkele, consistente versie van te behouden. Dit kan worden bereikt door het gebruik van master data governancebeleid en -processen.
MDM kan ook helpen om de efficiëntie van masterdatamanagement te verbeteren door het proces van het beheren en opslaan van masterdata te automatiseren.
Helpt besluitvorming binnen organisatie verbeteren
Daarnaast kan MDM helpen de besluitvorming te verbeteren door een beter inzicht te bieden in de masterdata van een onderneming. Uiteindelijk kan MDM organisaties helpen om hun masterdata beter te beheren en hun algehele bedrijfsprestaties te verbeteren.
Alle voordelen van Master Data Management op een rij
Het gebruik van master data en het managen is geen doel op zich. De voordelen voor de gehele organisatie zijn vele malen groter. Die zijn onder meer:
- Verbeterde operationele efficiëntie en minder faalkosten.
- Verbeterde besluitvorming, door betere rapportages.
- Minder kans op fouten, wat weer geld gaat kosten.
- Betere klantenservice.
- Minder duplicatie van gegevens, dus minder discussie binnen de organisatie.
- Veranderingen in belangrijke data worden op eenzelfde moment doorgegeven.
- Hogere inkomsten, omdat aanpassingen altijd op het juiste moment doorgevoerd wordt.
Kort samengevat
Masterdatamanagement (MDM) is een proces dat wordt gebruikt om de kwaliteit van masterdata te beheren en te verbeteren.
Het helpt ervoor te zorgen dat alle belangrijke gegevens worden verzameld en georganiseerd in een centrale repository, waardoor duplicatie van gegevens wordt voorkomen en de nauwkeurigheid wordt vergroot.
Dit behandelen we:
Wat is Master Data?
Voor Master Data Management heb je Master Data nodig. Wat is het precies?
De definitie van Master Data
Stamgegevens oftewel master data zijn de kritieke gegevens die organisaties gebruiken om de organisatie te runnen.
Dit omvat gegevens zoals:
1. productinformatie
2. klantenbestanden
3. leveranciersbestanden
4. gegevens over de organisatorische hiërarchie
Master data verschilt van andere soorten gegevens doordat ze statisch zijn en niet vaak veranderen.
De SKU (stock keeping unit) van een product blijft bijvoorbeeld hetzelfde, zelfs als de prijs of de beschrijving verandert.
De connectie tussen Master Data en Master Data Management
Omdat masterdata zo belangrijk zijn, moeten organisaties er extra op toezien dat ze accuraat en up-to-date zijn. Dit is waar MDM (Master Data Management) om de hoek komt kijken.
MDM is een proces en een set van tools die organisaties helpen hun master data effectief te beheren. Als MDM goed wordt uitgevoerd, kan het aanzienlijke voordelen opleveren, zoals verbeterde operationele efficiëntie, betere besluitvorming en betere naleving.
Organisaties met bijvoorbeeld veel producten, zoals de retail sector, hebben dit goed geregeld en weten wat het inhoudt om hun productstamgegevens te verzamelen, te beheren en overal synchroon te houden.
Het wordt een issue, wanneer organisaties worden geconfronteerd met uitdagingen als uitbreiden naar nieuwe markten en kanalen, zoals e-commerce en mobiel.
De vormen van Master Data Management
Master Data Management of MDM is het proces van centraliseren en standaardiseren van de cruciale gegevens van een organisatie.
Er zijn vier hoofdvormen van Master Data Management
1. Customer relationship management (CRM)
Ook wel customer master data genoemd.
CRM-systemen zijn ontworpen om deze customer master data van een organisatie te beheren, met inbegrip van contactinformatie, aankoopgeschiedenis en voorkeuren.
2. Marketingtechnologiesystemen
Denk hierbij bijvoorbeeld aan campagnebeheersystemen. Marketingtechnologiesystemen helpen organisaties bij het plannen, uitvoeren en meten van marketingcampagnes.
3. Datawarehouse omgeving
Data warehouse systemen slaan informatie uit meerdere bronnen op een centrale plaats op voor gemakkelijke toegang en analyse.
4. Analytische tools (zoals Power BI van de Microsoft corporation).
Analytische tools bieden inzicht in de stamgegevens van een organisatie, waardoor organisaties beter geïnformeerde beslissingen over hun bedrijf kunnen nemen.
Alle vier vormen hebben hetzelfde doel
Elk van deze systemen biedt een andere manier om de master data van een organisatie te beheren, maar alle vier hebben ze als gemeenschappelijk doel één enkele, nauwkeurige, bijgewerkte bron van stamgegevens (bron data) te creëren die kan worden gebruikt door alle afdelingen binnen de organisatie.
Het gaat in alle gevallen om betrouwbare data.
Slechte data in source systemen (source data) zorgt ervoor dat slechte datakwaliteit ‘doorsijpelt’ door de gehele organisatie met vervuiling van allerlei databases tot gevolg.
De oplossing die je dan vaak ziet is, dat door handmatige invoer in verschillende systemen er een verschil in definities ontstaat, wat leidt tot verkeerde beslissingen of het implementeren van applicaties in bedrijfsprocessen bemoeilijkt.
Elk van de vormen van MDM biedt andere voordelen
Alle vier deze componenten zijn essentieel voor masterdata management en zij bieden elk verschillende voordelen voor een organisatie.
- Systemen voor klantrelatiebeheer helpen organisaties om hun klanten te volgen en betere klantervaringen te creëren.
- Marketingtechnologiesystemen stellen organisaties in staat effectieve marketingcampagnes te plannen en uit te voeren.
- Data warehouse systemen bieden een gecentraliseerde opslagplaats voor de gegevens van een organisatie, waardoor deze gemakkelijker toegankelijk en analyseerbaar zijn.
- Analytische tools geven organisaties inzicht in hun stamgegevens, waardoor ze beter geïnformeerde beslissingen over je organisatie kunnen nemen.
Trends op het gebied van Master Data Management in 2022
De belangrijkste trends voor Masterdata Management in 2022 en verder zijn hieronder kort toegelicht:
1. MDM naar de Cloud
Master Datamanagement en data catalog gaan steeds meer naar de Cloud. De omgeving verhuist niet alleen naar de Cloud, ook steeds meer worden Cloud oplossingen integraal via deze MDM functionaliteit gemanaged en geborgd.
2. Naar een multi disciplinair vakgebied
MDM wordt steeds meer een multi disciplinair vakgebied. Het gaat over steeds meer domeinen heen, net de daaraan gekoppelde uitdaging op het gebied van definities, afstemming en implementatie. De data stewards en data owners spelen daarin een essentiële rol.
3. AI en machine learning doen een intrede
AI en machine learning (ML) doen haar intrede in dit vakgebied waardoor onderzoek, definitie, generatie en toepassing van master data steeds meer geautomatiseerd wordt. Hierdoor worden de doorlooptijd van MDM processen verkort en zijn er minder fouten in de master data aanwezig.
4. Data governance wordt gecombineerd
Master datamanagement en de ondersteuning van het proces (data governance) worden steeds vaker in een oplossing gecombineerd. Dit gaat vaak hand in hand met data lineage oplossingen en met meten en sturen via dashboards op master data KPI’s.
5. MDM krijgt meer functies
Steeds meer functies die er bij MDM zijn zoals data catalog, kwaliteitsverbetering data, security, governance en meta data management worden geïntegreerd in een oplossing.
6. BI systemen steeds vaker gestuurd met MDM
Operationele systemen en BI systemen worden steeds vaker gestuurd en aangepast vanuit een master en een metadata management perspectief.
Voorbeelden daarvan zijn Microsoft Dynamics, die data vastlegt en master data functies in zich heeft of MicroStrategy dat een federated analyse omgeving is en een centrale semantisch data definitie laag heeft.
7. Pre-built oplossingen
MDM oplossingen werden tot voor kort ‘leeg opgeleverd en moesten nog volledig geïnstalleerd worden. Tegenwoordig zie je steeds meer dat er ‘pre-built’ oplossingen aangeboden worden voor use cases. Denk bijvoorbeeld aan voorgeconfigureerde datamodellen, workflow en data kwaliteit regels.
8. Meer focus op data privacy en data beveiliging
In de komende jaren zal zullen we een toenemende focus zien op data privacy, data bescherming en data beveiliging. Dit vereist nieuwe functionaliteiten op het gebied van MDM, zoals ‘ GDPR compliance’ of ‘het recht om vergeten te worden’.
Naarmate meer en meer organisaties zich bewust worden van het belang van Master Data Management, zullen we een verdere toename zien in de adoptie van MDM en zorgen deze trends voor een snellere adoptie daarvan.
Hulp bij Master Data Management ontwerp en implementatie
Als ervaren implementator kunnen wij, samen met jou, het juiste Master Data Management systeem ontwerpen en implementeren voor jouw organisatie.
- Master Data Management ontwerp
- Masterdata Management implementatie
- Master Data Management training & opleidingen
Implementatie van MDM in een organisatie
Hoe Master Datamanagement implementeren
MDM kan op verschillende manieren in een organisatie worden geïmplementeerd.
Implementatiemethode 1: Centraal team
Eén manier is om een centraal team te hebben dat verantwoordelijk is voor alle master data management-activiteiten.
Dit team zou verantwoordelijk zijn voor het ontwerpen en implementeren van de MDM-oplossing en voor het onderhouden van de master data store.
Implementatiemethode 2: Business units
Een andere manier om master data management te implementeren is door business units verantwoordelijk te maken voor hun eigen gegevens.
In dit model zou elke bedrijfseenheid haar eigen team hebben, dat verantwoordelijk is voor het beheer van de gegevens die voor die eenheid relevant zijn. Deze aanpak kan goed werken als de bedrijfseenheden duidelijk en sterk eigenaar zijn van de gegevens.
Implementatiemethode 2: Hybrid aanpak
Er zijn ook hybride modellen, waarbij sommige MDM-activiteiten gecentraliseerd zijn en andere gedecentraliseerd.
De beslissing over de wijze van implementatie van master data management moet worden gemaakt op basis van de specifieke behoeften van de organisatie.
6 stappen om Master Data Management te implementeren
Master data management kan een complexe en kostbare onderneming zijn, dus het is belangrijk om de juiste stappen te zetten bij een implementatie:
1. Gegevens evalueren
De huidige staat van de gegevens evalueren en de belangrijkste gebieden voor verbetering identificeren.
2. Vereiste middelen vastellen
Een plan ontwikkelen voor de implementatie van master data management en de vereiste middelen vaststellen.
3. Oplossing ontwerpen
Een MDM-oplossing ontwerpen en implementeren.
4. Stamgegevens onderhouden
De opslag van stamgegevens onderhouden.
5. Gegevenswijzingen bijhouden
Wijzigingen in de gegevens beheren.
6. Gebruikers opleiden
Gebruikers opleiden in het gebruik van het MDM-systeem.
Te vermijden valkuilen tijdens het implementatieproces
Let bij het implementeren van MDM erop dat je deze valkuilen voorkomt of in ieder geval het risico erop verminderd:
1. Gebrek aan centrale aansturing
2. Onduidelijke of onvolledige gegevensdefinities
3. Beperkt of geen gebruik van metadata
4. Ongecontroleerde IT-veranderingen en integraties
5. Onjuiste eigendom van en toegangsrechten voor data
6. Gebrek aan systeemprestaties en schaalbaarheid
7. Onvolledige of onjuiste bedrijfsregels
Door van tevoren het implementatieplan op deze valkuilen te toetsen en tijdens de implementatie van MDM hier rekening mee te blijven houden wordt de kans op succes sterk vergroot.
Architectuurvormen van Masterdata Management in de praktijk
Master data management architecturen die je in de praktijk tegenkomt
Er zijn vier hoofdtypen van MDM-architecturen: de registry hub, de geconsolideerde hub, de hybride hub en de transactionele hub.
Ze stijgen daarmee ook in complexiteit van implementatie.
1. Registry hub
De registry hub is een gecentraliseerd MDM-systeem dat alle stamgegevens van een organisatie bevat. Dit is het meest voorkomende type MDM-architectuur en wordt gebruikt wanneer er behoefte is aan één enkele bron van waarheid voor alle masterdata.
2. Geconsolideerde hub
De geconsolideerde hub is een gedecentraliseerd MDM-systeem dat een subset van de masterdata voor een organisatie bevat. Dit type MDM-architectuur wordt gebruikt wanneer er behoefte is aan meerdere sources of truth voor verschillende delen van de organisatie.
3. Hybride hub
De hybride hub is een combinatie van de registry hub en de geconsolideerde hub. Hij wordt gebruikt wanneer er behoefte is aan één bron van waarheid voor sommige delen van de organisatie en meerdere bronnen van waarheid voor andere delen van de organisatie.
4. Transactionele hub
De transactionele hub is een gespecialiseerd type MDM-architectuur die wordt gebruikt voor het beheer van transactiegegevens. Het wordt gebruikt wanneer er grote hoeveelheden transactiegegevens moeten worden beheerd.
Welke architectuur het beste past bij jouw organisatie
De registry hub is het gemakkelijkst te implementeren, maar is vaak niet de meest ideale architectuur keuze voor een organisatie.
De geconsolideerde hub is het moeilijkst te implementeren, maar biedt de meeste flexibiliteit.
De hybride hub zit daar ergens tussenin en hangt af van de behoeften van je organisatie.
Als je een grote hoeveelheid transactionele gegevens moet beheren, dan is de transactionele hub wellicht de beste keuze voor u.
De FAQ over Master data management
Als implementator krijg ik veel vragen over master data management. Dit zijn de meest gestelde vragen beantwoord.
Waar moet data aan voldoen?
Naleving van het kader voor data governance is belangrijk om ervoor te zorgen dat de gegevens betrouwbaar en consistent zijn. Het kader moet normen bevatten voor de kwaliteit van de gegevens, eigendom, toegang en gebruik.
Naleving van het kader helpt ervoor te zorgen dat de gegevens bruikbaar en betrouwbaar zijn voor de besluitvorming.
Belangrijke aspecten daarin zijn de data kwaliteit en de beschrijving van de data elementen. Dit wordt ook wel metadata management genoemd. Dit alles is een onderdeel van de dama/dmbok datagovernance aanpak.
Wat is master data manager of specialist en wat hij of zij precies?
Een master data specialist is iemand die ervoor moet zorgen dat alle belangrijke gegevens worden verzameld en georganiseerd in een centrale repository. Dit zorgt voor gemakkelijke toegang, consistent gebruik en behoud van nauwkeurigheid.
De specialist moet er ook voor zorgen dat de data voldoet aan het data governance framework. De belangrijkste werkzaamheden van een master data specialist zijn:
1. Analyse van gegevens
2. Opschonen van gegevens
3. Beheer van gegevenskwaliteit
4. Beheer van metadata
5. Gegevensbeheer
Dit soort taken kan ook uitgevoerd worden door datastewards in organisaties.
Wat is de relatie van master data management met data governance?
MDM en data governance zijn nauw met elkaar verbonden. MDM is het proces van het verzamelen en organiseren van gegevens, terwijl data governance het proces is van het besturen van hoe die gegevens worden gebruikt.
Samen zorgen ze ervoor dat alle belangrijke gegevens op een consistente en nauwkeurige manier worden verzameld en gebruikt. MDM kan helpen dubbele gegevens te elimineren en de nauwkeurigheid te verbeteren, terwijl data governance helpt ervoor te zorgen dat gegevens correct en consequent worden gebruikt.
Anders gezegd: Master Data Management is eigenlijk een aspect van data governance!
Welke data governance aspecten hebben direct invloed op MDM?
MDM is een cruciaal onderdeel van data governance, omdat het verantwoordelijk is voor het waarborgen van de nauwkeurigheid en consistentie van master data. De voordelen van MDM zijn onder andere verbeterde besluitvorming, verhoogde efficiëntie en lagere compliance kosten.
Andere datagovernance aspecten die hier direct invloed op hebben zijn:
Datakwaliteit
Waarin gedefinieerd is wat de datakwaliteit van een master data element moet zijn.
Metadatamanagement
Waarin het element voor de gehele organisatie helder beschreven is.
Data architectuur
Met data architectuur wordt beschreven waar en hoe Master Data Management wordt gebruikt, welke database daarvoor van toepassing zijn en welke applicaties daar dan gebruik van maken.
Data security
Waarin wordt geregeld wie deze master data mag gebruiken.
Data governance aspecten als data integratie, datawarehouse en data modelling maken juist gebruik van deze data om voor de organisatie de juiste overzichten met de juiste inzichten te verschaffen.
Moet Master data management onderdeel uitmaken van een toekomstvaste data architectuur?
Ja, MDM moet deel uitmaken van een toekomstbestendige gegevensarchitectuur, omdat het de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens waarborgt.
Naarmate organisaties groeien en zich ontwikkelen in data volwassenheid, hebben ze betrouwbaardere en nauwkeurigere gegevens nodig om betere beslissingen te kunnen nemen.
MDM helpt dit doel te bereiken door alle mastergegevens te consolideren in één centrale repository. Dit elimineert het risico van onnauwkeurige of dubbele data.
Wat is de relatie tussen MDM en een CRM applicatie?
De CRM-toepassing is een van de vormen van Master Data Management, die zich specifiek bezighoudt met het beheer van klantgegevens.
CRM-systemen zijn ontworpen om organisaties een 360 graden beeld van de klant te geven, door gegevens uit verschillende interne en externe bronnen te integreren. Hierdoor ontstaat een completer beeld van de klant, dat kan worden gebruikt om de klantenservice en ondersteuning te verbeteren.
Bovendien kunnen CRM-gegevens worden gebruikt om inzichten te genereren die organisaties kunnen helpen hun klanten beter te begrijpen en betere zakelijke beslissingen te nemen.
De relatie tussen MDM en CRM-toepassingen is er dan ook een van nauwe samenwerking en wederzijds voordeel. Door deze te combineren kan je slim de crm software kosten verlagen.
Versneld master data management het proces van datagedreven werken?
De afgelopen jaren is data steeds belangrijker geworden in alle aspecten van de bedrijfsvoering, dus in elk bedrijfsproces.
Als gevolg daarvan is datagedreven werken meer gemeengoed geworden. Dit houdt in dat data worden gebruikt om beslissingen te nemen over hoe een organisatie moet worden geleid, in plaats van te vertrouwen op buikgevoel of ervaring.
Hoewel data uiteraard waardevol is, kan het verzamelen en analyseren ervan veel tijd in beslag nemen. Dit is waar MDM om de hoek komt kijken.
MDM biedt een manier om snel en efficiënt gegevens uit meerdere bronnen te verzamelen en deze vervolgens zo te organiseren dat ze gemakkelijk kunnen worden geanalyseerd. Dit versnelt het datagedreven werkproces, waardoor het mogelijk wordt om sneller en beter geïnformeerde beslissingen te nemen in en over je organisatie.
In de datagedreven wereld van vandaag is MDM een essentieel hulpmiddel voor elk organisatie dat de concurrentie voor wil blijven.
MDM is niet voor iedereen en is afhankelijk van de volwassenheid van de organisatie.
Master Data Management (MDM) is geen one-size-fits-all oplossing en hangt af van de maturiteit van de organisatie. MDM kost geld en er moet een goede zakelijke reden zijn om de uitgave te rechtvaardigen.
Als organisaties beginnen met data die redelijk onvolwassen is op het gebied van kwaliteit en governance, is het niet verstandig om met MDM te beginnen.
Eerst moeten de gegevens in kaart worden gebracht met meta data management en vervolgens moet de kwaliteit van de gegevens worden verhoogd door de invoering van data quality management.
Met de unieke, zelf ontwikkelde, IDAM-methodiek is het mogelijk om de volwassenheid te meten en goed te bepalen wanneer MDM wenselijk is voor je organisatie en of het nu het juiste moment is om te starten.
Waarom jouw organisatie master data management nodig heeft
Master Data Management: Krijg controle over je belangrijkste data en zie het als een asset
Master Data Management (MDM) is een proces dat ervoor zorgt dat alle belangrijke gegevens worden verzameld en georganiseerd in een centrale repository, of “master data store”.
Dit zorgt voor gemakkelijke toegang, consistent gebruik en toepassingen. Dubbele gegevens worden geëlimineerd en nauwkeurigheid gehandhaafd.
Het kan in verschillende vormen worden gebruikt om te helpen bij specifieke bedrijfsbehoeften zoals naleving van de regelgeving, opsporing van fraude, productcatalogi, klantenservice, enz.
Hoewel MDM veel voordelen biedt, zijn er ook enkele nadelen die bedrijven moeten overwegen voordat ze een MDM-strategie implementeren. In de FAQ-sectie vind je meer antwoorden op vragen rondom MDM.
