Data Warehousing

Stammdaten - der Business Case für SOA

24.09.2007
Von Jan-Henrik Fischer
Lösungen für die Stammdatenverwaltung sollten eng mit Geschäftsprozessen und BI-Systemen verknüpft sein.

Unter dem Schlagwort Master-Data-Management (MDM) wird seit einiger Zeit einer zentralen und systemunabhängigen Verwaltung von Stammdaten das Wort gesprochen (siehe auch "Stammdaten – weniger ist mehr"). Dabei schien es eigentlich, dass mit dem Aufbau eines Data Warehouse (DWH) ein solcher "Single Point of Truth" bereits existierte. So ließ sich dank zentraler Systeme für Business Intelligence, die auf einem Enterprise DWH basieren, die Konsistenz von Kennzahlen insbesondere in Controlling- und Finanzabteilungen verbessern.

Zwar finden sich in den von den BI-Lösungen generierten Berichten immer wieder unterschiedliche Ergebnisse, aber diese ließen sich meist erklären. Ebenso wurden technische Beschränkungen früher zentraler DWH beseitigt und erste MDM-Ansätze als Ergänzung zu den BI-Systemen implementiert. So können Anwender durch eine Synchronisation der Stammdaten zwischen den BI-Systemen ihre Berichte vergleichen. Ein DWH bietet heute zudem viele Auswertungs- und Kombinationsmöglichkeiten für Kunden- oder Produktdaten, die zu präziser kalkulierten Geschäftsmodellen führen. BI wird operativ.

Das Architekturbeispiel zeigt ein zentrales MDM-System, das unabhängig von Enterprise DWH oder operativen Systemen die Verwaltung der Unternehmensstammdaten auf SOA-Basis steuert.
Das Architekturbeispiel zeigt ein zentrales MDM-System, das unabhängig von Enterprise DWH oder operativen Systemen die Verwaltung der Unternehmensstammdaten auf SOA-Basis steuert.
Foto: Trivadis GmbH

Neben dem Enterprise DWH kann auch ein spezielles Realtime- oder Near-Realtime-Data-Mart oder eine Event-Driven-Architecture die Basis für ein operatives BI sein. Anwendungsbeispiele sind dynamisch kalkulierte Kundenpräferenzen in Verkaufsprozessen oder die Betrugserkennung (Fraud Detection) und Kreditrisikoberechnungen in Echtzeit.

Allen operativen BI-Prozessen ist gemein, dass sie parallel auf verschiedene Systeme zugreifen, die die jeweiligen Stammdaten wie Kunden, Produkte, Organisationen und Geschäftspartner enthalten. Voraussetzung ist jedoch, dass es technisch gelingt, historische Daten (BI) mit Echtzeit-Informationen aus den operativen Systemen zu kombinieren und die Ergebnisse regelbasierend in einen operativen Prozess einzubringen (siehe auch "Stammdatenpflege braucht Kennzahlen"). Sind zudem Auswertungsprozesse mit kollaborativem Charakter gewünscht, müssen die gemeinsamen Stammdaten synchronisiert werden. Hierfür sind mittlerweile Werkzeuge erhältlich, die Prozesse im Kunden- und Produktumfeld unterstützen. Diese Lösungen dienen der "Customer Data Integration" (CDI) oder dem Produkt-Informations-Management und decken Teilausschnitte eines MDM ab.

Elemente von MDM-Systemen

Eine MDM-Lösung lässt sich anhand verschiedener Kriterien beschreiben. Häufig geschieht dies nach dem Ort der Stammdatenhaltung (Data Warehouse, separates System oder operatives System) oder nach dem Datenfluss beziehungsweise der Datenhierarchie. In letzterem Fall haben Anwender vier Architekturoptionen:

  • Ein zentralen MDM-System, das die Stammdaten einheitlich hält und verteilt,

  • die Bestimmung eines führenden Systems, das die Stammdaten an abhängige Systeme weitergibt und zur Referenz abbildet (Mapping),

  • die Verwendung eines Repository, um die dezentral gehaltenen Stammdaten abbilden zu können, oder

  • die Definition einheitlicher Standardstrukturen für Stammdaten, an die sich alle Systeme halten müssen.

Grundsätzlich können Anwender ein MDM-System individuell oder mit Hilfe marktgängiger Produktkomponenten aufbauen.

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