Single Point of Truth im Stammdatenmanagement

Stammdaten stellen das Rückgrat einer unternehmensübergreifenden IT-Landschaft dar. Diese Daten müssen zentral verfügbar sein. In diesem Zusammenhang ist der Begriff des Single Point of Truth relevant.

Definition des "Single Point of Truth"

Der Begriff Single Point of Truth stammt ursprünglich aus dem Bereich der Softwaretechnik. Er beschreibt weniger ein Tool, als vielmehr eine Praxis hinsichtlich der Bereitstellung und Beschaffung von Informationen. Ein Anbieter, ein System oder eine generelle Informationsquelle bietet einen Single Point of Truth (kurz SPOT), wenn spezifische Daten nur von eben dieser Quelle und keiner anderen erhalten werden können.
Somit steht der Ausdruck für die Einzigartigkeit einer Datenquelle. Als Synonym wird im Management sehr gern auch der Begriff Single Source of Truth (kurz SSOT) genutzt, was die eigentliche Bedeutung treffender wiedergibt.

Unternehmerische Adaption des SPOT

Das Konzept des Single Point of Truth setzt sich speziell in Unternehmen durch, in denen es viele IT-gestützte Fachbereiche gibt. Im Zusammenhang des Stammdatenmanagements sollen hochqualitative, standardisierte Stammdaten unternehmensweit verfügbar sein. Alle betrieblichen Informationssysteme, wie CRM-, Analyse- und ERP-Systeme, greifen auf diese gemeinsame Datenbasis zu. In diesem Bereich ist es deshalb von höchstem Interesse, einen Single Point of Truth zu integrieren.

Ein Multi-Domain Master Data Management (MDM) System kann einen solchen SPOT darstellen. Mittels eines derartigen Tools werden Stammdaten zentral erfasst, aufbereitet und in veredelter Form zur Verfügung gestellt. Es fungiert in diesem Zusammenhang als hintergründiges, umfassendes Data Warehouse. Weitere integrierte Single-Domain MDM Systeme greifen ausschließlich auf diese Instanz zur Datenbeschaffung zu. Bei einer korrekten Umsetzung der Praktik ist keine weitere Instanz notwendig. Das System benötigt nur eine Single Source of Truth.

Anforderungen des Konzepts

Damit eine Datenquelle dem Anspruch des „Single Point“ gerecht werden kann, müssen bestimmte Anforderungen erfüllt sein. Hauptsächlich ist die Qualität der Daten und der daraus zu gewinnenden Informationen entscheidend. Zudem müssen alle relevanten Parteien und (aus technischer Sicht) Komponenten Zugriff auf die bereitgestellten Datenmengen haben und diese auch verarbeiten können. So ist die Struktur der gespeicherten Daten eines SPOT von zwei Dingen abhängig:

• den Anforderungen der Abfragesysteme
• den Software-Kompatibilitäten auf Programmierebene

Um den Ansprüchen der rasanten digitalen Transformation gerecht zu werden, sollten die grundlegenden Strukturen so flexibel wie möglich gestaltbar und anpassbar bleiben. Kaum ein Modell mit Datenbezug ist heutzutage für die Ewigkeit entwickelt. Der Grundgedanke des Single Point of Truth weist jedoch einen zukunftsträchtigen Charakter auf.

Vorteile einer Single Source of Truth

Der Workflow in den Geschäftsprozessen eines Unternehmens ist immer mehr von effizienten Methoden und Ansätzen zum Datenaustausch abhängig. Grund dafür ist die rasante digitale Transformation und Technisierung. Der Einsatz eines SPOT kann hier signifikante Vorteile bringen.
Zum einen erhöht das Konzept die Datentransparenz und sorgt für größere Flexibilität. Dies ist möglich, da nur eine einzige Quelle für Informationen deutlich überblickbarer und folglich besser steuerbar für die Unternehmensführung ist. Zudem können Fehlerquellen schneller ausfindig gemacht und behoben werden.

Auf der Ebene der Data Warehouses hilft eine Single Source of Truth dabei, die Speicherung redundanter Daten zu kontrollieren und einzuschränken. Analysewerkzeuge im Bereich von Business Intelligence (BI) und Big Data sind auf die Korrektheit und Eindeutigkeit der Daten angewiesen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Diese Resultate sind wiederum relevant für die Erstellung Reportings im Controlling.
Weiterhin können mittels einer SSOT die Aufgabenbereiche der Data Governance zielführender bearbeitet werden. Diese betreffen speziell die Prüfung, Bereinigung und Pflege der Stammdaten. In der Folge erhöht sich deren Konsistenz, Aktualität und Zuverlässigkeit. Langfristig lässt sich so die Datenqualität signifikant steigern.

Herausforderungen für das Management

Bei der Integration eines Systems, welches eine SSOT darstellen soll, ist Vorsicht geboten. Aus den spezifischen Anforderungen ergeben sich entsprechende Herausforderungen. Diese müssen im Prozess der Umsetzung gemeistert werden, um eine adäquate Lösung mit angepassten Inhalten zu realisieren.

Eine Hürde stellt das Vorgehen bei der Standardisierung der Datenmengen dar. Um Inkompatibilitäten vorzubeugen, müssen spezielle Tools mit entsprechenden Funktionalitäten der Datenaufbereitung und -veredlung integriert werden. Des Weiteren ist bereits im Vorfeld der Umsetzung zu definieren, auf welcher systemischen Ebene die Aufbereitung und Single Point Integration stattfinden soll. Aus der Perspektive des Stammdatenmanagements ist dafür ein Multi-Domain MDM - System optimal.
Eine weitere Schwierigkeit liegt in der Definition konkreter KPIs, um den Stand der Umsetzung sowie die tatsächliche Leistung einer Single Source of Truth zu evaluieren. Hier sollen Fragen beantwortet werden, wie zum Beispiel: „Wird die Quelle den Kriterien der Abfragesysteme in technischer und inhaltlicher Sicht gerecht?“. Das Feintuning ist dabei entscheidend, benötigt jedoch jede Menge Konzeptarbeit.

Tipps zur Umsetzung

Für eine möglichst erfolgreiche Integration eines Single Point of Truth sind folgende Schritte zu beachten:

• Unternehmensweite KPIs zur fortlaufenden Evaluation der Umsetzung festlegen
• Datenquellen für SSOT analysieren und auswählen
• Konzeption und Definition der "Datenwahrheit": Welche Daten müssen wie zur Verfügung gestellt werden? Achtung: meist langer Zeitraum für Feinabstimmung notwendig
• Datenlogistik - physische Aufnahme und Eingliederung der Daten planen und steuern
• Unternehmensweite Kommunikation der Verfügbarkeit, Zuständigkeit und Umgangsweise mit der Single Source of Truth

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