{"id":1838,"date":"2016-11-25T03:00:42","date_gmt":"2016-11-25T02:00:42","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=1838"},"modified":"2022-02-05T23:54:55","modified_gmt":"2022-02-05T22:54:55","slug":"hueterdesgoldenrecords","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/hueterdesgoldenrecords\/","title":{"rendered":"H\u00fcter des Golden Records"},"content":{"rendered":"

Wenn es um Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen geht, haben Unternehmen<\/span> schnell offene Ohren.<\/p>\n

\u201eUnd genau darum geht es beim Stammdatenmanagement\u201c<\/p>

\"Fullsize\"<\/a><\/div><\/div>\n

definiert CEO Monika P\u00fcrsing und legt damit gleich zu Beginn des E-3 Gespr\u00e4chs die Richtung fest.<\/p>\n

Modernes Datenmanagement<\/span> ist keine technische Disziplin, sondern eine unternehmerische Herausforderung f\u00fcr das ganze Unternehmen<\/span>. Die SAP<\/span>-Basis muss hier ebenso an Bord wie die Fachabteilungen.<\/p>\n

Ursache und Wirkung<\/h2>\n

Laut allgemeinen Sch\u00e4tzungen liegt der negative Effekt schlechter Datenqualit\u00e4t<\/span> bei acht bis zw\u00f6lf Prozent des operativen Gewinns.<\/p>\n

\u201eSchlechte Datenqualit\u00e4t<\/span> kostet also richtig Geld\u201c,<\/p>\n

wei\u00df auch Monika P\u00fcrsing und sie nennt die Ursachen:<\/p>\n

\u201eDer Grund daf\u00fcr ist in einem oftmals vollkommen ineffizienten ,Datenmanagement<\/span>\u2018 zu suchen, wenn man davon \u00fcberhaupt sprechen kann. Historisch wild gewachsene Daten<\/span>, voneinander abgeschottete Datensilos, Kompetenzwirrwarr, aufw\u00e4ndige manuelle Datenpflege, komplexe, umst\u00e4ndliche Prozesse, regelm\u00e4\u00dfiges ,Fire Fighting\u2018 bei Datenproblemen, keine unternehmensinternen Richtlinien f\u00fcr den Umgang mit Daten<\/span>, kein ,Golden Record\u2018 \u2013 um mal einige der wesentlichen Aspekte zu nennen.\u201c<\/p>\n

Ein professionelles Stammdatenmanagement wird dar\u00fcber hinaus durch Entwicklungen wie Big Data, Internet der Dinge und Industrie 4.0, Predictive Analytics etc. wichtiger.<\/p>\n

\u201eDas Internet der Dinge, Industrie 4.0, die Digitalisierung der Wertsch\u00f6pfungsketten sind wichtige aktuelle Treiber f\u00fcr das Thema Datenqualit\u00e4t<\/span>\u201c<\/p>\n

\u201eHinzu kommen Business Intelligence und Big Data Analytics. F\u00fcr die wirksame Auswertung und Nutzung von Daten<\/span> muss die Datenqualit\u00e4t<\/span> stimmen. Der Einsatz von Verarbeitungs- und Analysemethoden kann nur dann einen monet\u00e4ren Wert aus Big Data generieren, wenn die Daten<\/span> ,stimmen\u2018. Aus ,schlechten\u2018 Daten<\/span> kann es keine ,guten\u2018 Informationen geben. Auswertungen oder Planungen sind fehleranf\u00e4llig, wenn sie nicht auf vollst\u00e4ndigen, eindeutigen und ,richtigen\u2018 Daten<\/span> basieren.\u201c<\/p>\n

\"ZetVisions\"<\/a>
ZetVisions CEO Monika P\u00fcrsing beantwortete mit Border Collie Spot, dem \u201eH\u00fcter des Golden Records\u201c, alle Fragen rund um Master Data Management, Big Data, Governance, Datenqualit\u00e4t, Datenstrukturen und Algorithmen.<\/figcaption><\/figure>\n

Die Wirkung: Die Annahme, dass Prognosen nur so gut sein k\u00f6nnen wie die Daten<\/span>, auf denen sie basieren, klingt plausibel.<\/p>\n

Im Rahmen einer Bachelorarbeit an der Hochschule der Medien (HdM) Stuttgart wurde dieser Zusammenhang nun erstmals empirisch untersucht und anhand einer konkreten Testreihe best\u00e4tigt.<\/p>\n

Der Autor der Arbeit, Paul Titze, Student am Fachbereich Information und Kommunikation des Studiengangs Wirtschaftsinformatik<\/span> und digitale Medien an der HdM, \u00fcberpr\u00fcfte mithilfe verschiedener Testszenarien, in denen Datenanalysen mithilfe von Stammdaten<\/span> verschiedener Qualit\u00e4t durchgef\u00fchrt wurden, den Zusammenhang zwischen qualitativ hochwertigen Stammdaten<\/span> und den Ergebnissen der Analyse<\/span> unter anderem mittels Machine Learning<\/span>.<\/p>\n

Ergebnis: Vor allem beim Machine Learning<\/span>, bei dem die Stammdaten<\/span> die Grundlage f\u00fcr das Lernen des Algorithmus bilden, konnten mit einer durch Stammdatenmanagement qualitativ hochwertig aufbereiteten Datengrundlage deutlich bessere Vorhersagen erzielt werden als beim Machine Learning<\/span> mit einem unbehandelten Datenset.<\/p>\n

\u201e\u00dcber Datenqualit\u00e4t<\/span> wird in der Tat schon lange geredet\u201c \u201eAber der Druck auf die Unternehmen<\/span> w\u00e4chst mehr und mehr, das Thema wirklich ernst zu nehmen und etwas zu tun.\u201c<\/p>\n

Die Datenmengen nehmen rasant zu. Nur viele Daten<\/span> bringen den Unternehmen<\/span> aber wenig. Ohne das Erkennen von Zusammenh\u00e4ngen, Bedeutungen und Mustern sind sie weitgehend wertlos.<\/p>\n

Laut einer PwC-Studie aus dem Jahr 2014 sind f\u00fcr die Zukunft branchen\u00fcbergreifend 90 Prozent aller Unternehmen<\/span> davon \u00fcberzeugt, dass die F\u00e4higkeit, gro\u00dfe Datenmengen effizient zu analysieren und effektiv zu nutzen, f\u00fcr den Erfolg ihres Gesch\u00e4ftsmodells von entscheidender Bedeutung sein wird.<\/p>\n

\u201eUm diese F\u00e4higkeit zu entwickeln und im Unternehmen<\/span> zu verankern, bedarf es einer wirkungsvollen Data Governance, also einheitlicher Prozesse und Verantwortlichkeiten f\u00fcr Dateneingabe, -freigabe und -pflege\u201c<\/p>\n

Algorithmen<\/span> und Datenstrukturen<\/h2>\n

\u201eOhne Data Governance, also kontrollierte Prozesse und klare Verantwortlichkeiten, geht es nicht. Sie bilden die Grundlage, auf der wir mit unserer Stammdatenl\u00f6sung ZetVisions SPoT aufsetzen\u201c \u201eDas ist kein Datenqualit\u00e4ts-Tool f\u00fcr die kurzfristige Datenbereinigung, sondern eine nachhaltig wirksame Multi-Domain-MDM-L\u00f6sung, mit der Unternehmen<\/span> einen ,Golden Record\u2018 f\u00fcr beispielsweise Kunden<\/span>, Produkte und Lieferanten schaffen und Wechselwirkungen zwischen diesen Dom\u00e4nen erkennen k\u00f6nnen. Sie erhalten einen Rundumblick auf die Stammdaten<\/span> \u00fcber alle Dom\u00e4nen hinweg.\u201c<\/p>\n

Momentan ist ein spannendes Wechselspiel zwischen Big Data und Algorithmic Business zu beobachten. Das eine kann ohne das andere wohl nicht existieren \u2013 in beiden F\u00e4llen kommt es immer auf die Qualit\u00e4t an.<\/p>\n

Bereits Ex-SAP<\/span>-Technikvorstand Vishal Sikka erkannte, dass nur eine schnelle Datenbank f\u00fcr Big Data zu wenig ist, es braucht auch Mathematik und Algorithmen<\/span>. SAP<\/span> meint, dass Master<\/span> Data die \u201eDNA\u201c eines Unternehmens<\/span> ist. Stimmt das?<\/p>\n

 <\/p>\n

\u201eDas sehe ich auch so: Stammdaten<\/span> bilden das R\u00fcckenmark der Gesch\u00e4ftsprozesse<\/span>\u201c \u201eAuf ihrer Grundlage fallen Entscheidungen, sie regeln den Gesch\u00e4ftsprozess<\/span>. Stammdaten<\/span> sind eine wichtige \u00fcbergreifende Komponente, die in operativen Prozessen und Unternehmensentscheidungen ebenso beteiligt ist wie bei Datenauswertungen und -analysen oder Produkten und Dienstleistungen.\u201c<\/p>\n

Disruptive digitale Technologien<\/span> wie Algorithmen<\/span>, k\u00fcnstliche Intelligenz, Bots sowie Chatbots ver\u00e4ndern bereits die gesamte Gesch\u00e4ftswelt.<\/p>\n

Das IT<\/span>-Research- und Beratungsunternehmen Gartner geht davon aus, dass das sogenannte Algorithmic Business eine noch gr\u00f6\u00dfere Anzahl disruptiver Entwicklungen hervorbringen und so neue Industrien schaffen wird.<\/p>\n

Um die neuen digitalen und auf Algorithmen<\/span> basierenden Funktionalit\u00e4ten und Gesch\u00e4ftsmodelle zu unterst\u00fctzen, m\u00fcssen CIOs eine Technologieplattform f\u00fcr das digitale Business entwickeln und einsetzen.<\/p>\n

\u201eDaten<\/span>, Analytics und k\u00fcnstliche Intelligenz treiben das Algorithmic Business voran, sodass es weiter wachsen und Unternehmen<\/span> ver\u00e4ndern wird\u201c\u201eDieses Wachstum h\u00e4lt unvermindert an, da sich Algorithmen<\/span> an der unaufhaltsam steigenden Datenmenge bereichern.\u201c<\/p>\n

Mehr als 500.000 neue Ger\u00e4te verbinden sich pro Stunde mit dem Internet und jedes davon tr\u00e4gt zum unvermeidlichen Datenwachstum bei.<\/p>\n

\u201eKerngesch\u00e4ftsprozesse und Stammdaten<\/span> sind eng miteinander verzahnt\u201c\u201eNur optimal aufeinander abgestimmt, verursachen sie keine zus\u00e4tzlichen Kosten im gesamten Unternehmen<\/span>. Als Herzst\u00fcck eines jeden Unternehmens<\/span> und als Grundlage von Unternehmensentscheidungen wirken sich verl\u00e4ssliche Stammdaten<\/span> positiv auf die Prozesseffizienz aus und sorgen f\u00fcr Kosteneinsparungen.\u201c<\/p>\n

Marktforscher L\u00fcnendonk befragte 103 Managementberater, knapp drei Viertel davon gaben an, analytische Software<\/span> zu nutzen. H\u00e4ufig handelt es sich dabei noch um klassische Tools wie Excel oder Standardwerkzeuge von Microsoft oder SAP sowie Eigenentwicklungen.<\/p>\n

Agile und interaktive Software<\/span>-Tools, die in der Regel eine tiefere Analyse<\/span> zulassen, kommen bei noch nicht einmal der H\u00e4lfte der befragten Berater zum Einsatz.<\/p>\n

Hier besteht noch ein gro\u00dfer Nachholbedarf, denn 77 Prozent der Consultants sind voll oder zu einem hohen Teil der Ansicht, mit Hilfe von analytischer Software und Algorithmen<\/span> Zusammenh\u00e4nge besser zu erkennen und dadurch Beratungsprojekte besser umzusetzen.<\/p>\n

Predictive Analytics<\/h2>\n

\u201eWenn Predictive Analytics valide Ergebnisse liefern soll, ist eine hohe Datenqualit\u00e4t<\/span> zwingende Voraussetzung\u201c<\/p>\n

Dazu ein Beispiel von GE, das Sokwoo Rhee, Leiter des Cyber-Physical Systems Program am National Institute of Standards and Technology in den USA, geschildert hat.<\/p>\n

GE hat fr\u00fcher Flugzeugmotoren zu einem einheitlichen Preis verkauft. Heute geben sie die Motoren im Rahmen eines Subskriptionsmodells gratis ab und berechnen eine monatliche oder j\u00e4hrliche Nutzungsgeb\u00fchr, die mit einer Garantie verbunden ist.<\/p>\n

Kunden<\/span> m\u00fcssen sich \u00fcber Reparaturen oder \u00c4hnliches keine Gedanken machen. Sie k\u00f6nnen darauf vertrauen, dass die Motoren anspringen und laufen, wenn sie den Schalter bet\u00e4tigen.<\/p>\n

Damit dieses Modell funktioniert, muss GE genau wissen, wann die Motoren auszufallen drohen. Werden sie zu fr\u00fch ersetzt, verliert das Unternehmen<\/span> Geld, denn die Motoren h\u00e4tten noch weitere Ertr\u00e4ge generieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

Warten sie dagegen zu lange, kann das verh\u00e4ngnisvolle Folgen haben.<\/p>\n

Um herauszufinden, wann genau die Motoren auszufallen drohen, sammelt GE die Daten<\/span> von vielen Hundert Sensoren und wertet sie mithilfe von Big Data Analytics aus.<\/p>\n

\u201eStammdaten<\/span> sind ein kritischer Erfolgsfaktor, um diese analytischen und vorausschauenden Erkenntnisse gewinnen zu k\u00f6nnen\u201c \u201eNat\u00fcrlich sollte das Thema Datenqualit\u00e4t<\/span> alle im Unternehmen<\/span> vorhandenen Daten<\/span> umfassen\u201c<\/p>\n

Au\u00dferdem ben\u00f6tigt nicht nur das ERP<\/span> Stammdaten<\/span>, sondern beispielsweise auch das Supply Chain Management<\/span>, das Customer Relationship Management, Marketing, \u00adSales, HR, Accounting, Controlling. Insoweit ist das Thema Stammdaten<\/span> dem ERP<\/span>-Thema \u00fcbergeordnet und Predictive Analytics ist auch nur ein Teil davon, wenn auch ein immer wichtigerer.<\/p>\n

\u201eEinzell\u00f6sungen f\u00fcr die verschiedenen Stammdatendom\u00e4nen sind nicht sinnvoll, da es am Ende wieder diverse Datensilos gibt\u201c \u201eBei einem Stammdatenprojekt ist es durchaus sinnvoll, zun\u00e4chst mit nur einer Dom\u00e4ne \u2013 beispielsweise Kundenstammdaten \u2013 zu starten.\u201c<\/p>\n

Unternehmen<\/span> sollten aber darauf achten, von vornherein eine Multi-Domain-L\u00f6sung zu implementieren, mit der alle relevanten Stammdatendom\u00e4nen abgedeckt werden k\u00f6nnen. Eine solche L\u00f6sung bietet die M\u00f6glichkeit, sukzessive das gesamte Master<\/span> Data Management an einem Ort zu zentralisieren.<\/p>\n

Und Monika P\u00fcrsing erkl\u00e4rt, dass man ZetVisions SPoT mit Content f\u00fcr Kunden<\/span>– und Lieferantenstammdaten, Produktstammdaten und Finanzstammdaten ausliefert. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Unternehmen<\/span> Stammdaten<\/span> definieren, die nicht einer anderen Stammdatendom\u00e4ne zugeordnet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Dabei kann es sich zum Beispiel um Organisationsstrukturen oder Referenzdaten wie Regionen- oder L\u00e4nderhierarchien handeln.<\/p>\n

Bei ZetVisions SPoT handelt es sich um nur ein Produkt, das dieselben Funktionalit\u00e4ten wie Validierungsframework, Requests, Data Quality Dashboard, Datentransfer, Ad-hoc-Reporting, Hierarchien f\u00fcr alle Dom\u00e4nen bereitstellt.<\/p>\n

Es gibt keine unterschiedlichen Roadmaps; Funktionsverbesserungen stehen allen Dom\u00e4nen zur Verf\u00fcgung, beispielsweise die Massendatenpflege oder das Erstellen aus Vorlagen.<\/p>\n

Datenqualit\u00e4t<\/span> oder MDM<\/h2>\n

\u201eDatenqualit\u00e4t<\/span> und MDM sind nicht dasselbe\u201c<\/p>\n

Stammdatenmanagement ist das Zusammenf\u00fcgen aller im Unternehmen<\/span> befindlichen Informationen und Daten zu einem schl\u00fcssigen Ganzen, dem \u201eGolden Record\u201c, f\u00fcr beispielsweise Kunden<\/span>, Produkte, Lieferanten.<\/p>\n

Erst so lassen sich Wechselwirkungen zwischen diesen Dom\u00e4nen erkennen, und man erh\u00e4lt einen Rundumblick auf die Stammdaten<\/span> \u00fcber alle Dom\u00e4nen hinweg. Ein Master<\/span> Data Management schafft somit die \u201eeine Wahrheit\u201c f\u00fcr unterschiedliche Stammdatendom\u00e4nen \u00fcber den gesamten Gesch\u00e4ftsprozess<\/span>.<\/p>\n

Ein Nebeneffekt davon ist eine verbesserte und nachhaltige Datenkonsistenz und Datenqualit\u00e4t<\/span> \u00fcber den gesamten Gesch\u00e4ftsprozess<\/span> hinweg. Vor allen aber wird die Prozesseffizienz und Performance durch die bereichs\u00fcbergreifende Zusammenarbeit verbessert.<\/p>\n

Datenqualit\u00e4t<\/span> sagt dagegen etwas aus \u00fcber die Korrektheit, Konsistenz, Zuverl\u00e4ssigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit, Genauigkeit und Aktualit\u00e4t von Daten<\/span> \u2013 nicht nur von Stammdaten<\/span>. Datenqualit\u00e4t<\/span> ist also ein Teilaspekt des Stammdatenmanagements.<\/p>\n

\u201eMDM ist kein Thema allein f\u00fcr die IT<\/span>. Es kann von der IT<\/span> getrieben, muss aber von den betroffenen Fachbereichen getragen werden. Auch die Datenverantwortung sollte in den Fachbereichen liegen.\u201c<\/p>\n

Es ist nie zu sp\u00e4t, sich mit Datenqualit\u00e4t<\/span> zu besch\u00e4ftigen, ist die feste Meinung von Monika P\u00fcrsing:<\/p>\n

\u201eWenn schlechte Datenqualit\u00e4t<\/span> dazu f\u00fchrt, dass ein Unternehmen<\/span> Gesch\u00e4ft oder Geld verliert, wird es allerdings h\u00f6chste Zeit, sich mit dem Thema zu befassen. Nicht in ferner Zukunft, sondern gleich.\u201c<\/p>\n

Das ist dann der sogenannte Compelling Event, der auf die Frage \u201eWarum jetzt\u201c eine klare Antwort gibt. Entwicklungen wie das Internet der Dinge, Industrie 4.0 etc. treiben das Thema Datenqualit\u00e4t<\/span> weiter.<\/p>\n

F\u00fcr Vertagen und Vertr\u00f6sten ist da kein Platz. Und noch etwas ist CEO \u00adP\u00fcrsing wichtig:<\/p>\n

\u201eOb Daten<\/span> das neue \u00d6l sind, dar\u00fcber wird seit rund zehn Jahren, seit dieses Diktum erstmals auftauchte, gerne philosophiert. Am Ende ist es dabei nicht entscheidend, ob \u00d6l und Daten mehr unterscheidet, als sie gemeinsam haben. Entscheidend ist, sich immer wieder vor Augen zu f\u00fchren, dass Daten<\/span> in der digitalen \u00d6konomie werthaltiger Schmierstoff f\u00fcr Unternehmen und Wirtschaft sind. Daten<\/span> sind zentraler Rohstoff des digitalen Wandels. Diese Erkenntnis allein sollte reichen, um die Besch\u00e4ftigung mit Datenqualit\u00e4t<\/span> nicht auf die lange Bank zu schieben.\u201c<\/p>\n

\"ZetVision,<\/a><\/p>\n

Des Weiteren m\u00fcssen Verantwortlichkeiten definiert werden, Rollen wie Master<\/span> Data Expert und Data Steward \u2013 Stammdatenmanagement geht \u00fcber die reine Datenverwaltung und -verteilung hinaus.<\/p>\n

\u201eAus unserer Sicht gehen MDM und MDG Hand in Hand. Data Governance ist essenziell f\u00fcr ein wirkungsvolles Stammdatenmanagement\u201c<\/p>\n

erkl\u00e4rt P\u00fcrsing.<\/p>\n

Eine professionelle Softwarel\u00f6sung liefert sodann die technische Unterst\u00fctzung. MDM allein \u2013 ohne Data Governance \u2013 k\u00f6nnte auch nur ein HUB oder die Konsolidierung von Stammdaten<\/span> sein \u2013 ohne die Definition von Regeln f\u00fcr den Umgang mit Daten<\/span> und die Anpassung von Organisation, Strukturen und Prozessen.<\/p>\n

\u201eStammdaten<\/span>-Governance ist vorrangig ein organisatorisches Thema, Technologie<\/span> ist nur unterst\u00fctzend\u201c,<\/p>\n

wei\u00df CEO P\u00fcrsing.<\/p>\n

Und betriebswirtschaftlich ist das Thema insofern relevant, als Unternehmen<\/span> ohne interne Richtlinien f\u00fcr den Umgang mit Daten<\/span>, ohne einheitliche Prozesse und Verantwortlichkeiten f\u00fcr Dateneingabe, -freigabe und -pflege auf Dauer ein Problem mit ihrer Datenqualit\u00e4t<\/span> haben.<\/p>\n

\u201eUnd schlechte Datenqualit\u00e4t<\/span> kostet Geld\u201c<\/p>\n

wei\u00df die Zet\u00adVisions CEO.<\/p>\n

Data Governance schafft den erforderlichen Ordnungs- und Steuerungsrahmen als organisatorische Grundlage, um ein Stammdatenmanagement im Unternehmen<\/span> einf\u00fchren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Hierbei sind die relevanten Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse zu definieren. Beispielsweise sollte in den entsprechenden Policies festgelegt werden, wer f\u00fcr bestimmte Daten<\/span> und die Einhaltung von Qualit\u00e4tsstandards verantwortlich ist; welche Rollen die Mitarbeiter haben, die mit Daten<\/span> hantieren, und wie diese mit Daten<\/span> umzugehen haben; nach welchen Standards Daten<\/span> erfasst werden (hier sollte definiert werden, welche Mindestanforderungen an Daten<\/span> einzuhalten sind); und schlie\u00dflich, welche Sicherheitsregeln zu beachten sind.<\/p>\n

Um Data Governance wirkungsvoll in die Tat umzusetzen, kann ein Data Governance Office als institutionalisierte Daten<\/span>-Autorit\u00e4t installiert werden, die die Nutzung von Daten<\/span> innerhalb des Unternehmens<\/span> festlegt.<\/p>\n

Das Office besteht aus Vertretern der relevanten Gesch\u00e4ftsbereiche; dabei kann nach fachlichem Fokus (zentrale\/dezentrale Vertriebsfunktionen, Finance, HR, IT<\/span>) oder geografischem Fokus (alle Funktionen einer Landesvertretung) unterschieden werden.<\/p>\n

Und abschlie\u00dfend: Was sind aus Sicht von ZetVisions die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen beim Streben nach einer hohen Daten<\/span>\u00adqualit\u00e4t?<\/p>\n

\u201eEs muss der Wille zur Ver\u00e4nderung gegeben sein, die Bereitschaft, \u00dcberkommenes infrage zu stellen. Wer das Management<\/span> von Stammdaten<\/span> professionell angehen m\u00f6chte, wird nicht umhin kommen, alte Prozesse aufzubrechen und in bisherige ,Hoheitsgebiete\u2018 einzugreifen. Da gibt es manche ,Befindlichkeiten\u2018, die zu adressieren sind. Es m\u00fcssen neue, einheitliche Prozesse definiert und Datenverantwortliche benannt werden.\u201c<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

SAP-Partner ZetVisions hat eine sehr interessante Analogie publiziert: Der Datenschatz eines Unternehmens geh\u00f6rt nicht nur gehoben, sondern auch gepflegt und bewacht \u2013 \u00e4hnlich wie eine Herde von einem Wachhund nicht nur besch\u00fctzt, sondern auch geleitet und organisiert wird. \u201eSchwarze Schafe\u201c haben dann keine Chance, wenn es einen H\u00fcter gibt. Mit ZetVisions CEO Monika P\u00fcrsing sprach E-3 Chefredakteur Peter F\u00e4rbinger \u00fcber Datenqualit\u00e4t und Stammdatenmanagement im Allgemeinen und den Golden Record im Speziellen.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":1968,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[741,740],"tags":[259,210,606,73,367,143,236,400,610,608],"coauthors":[27825],"class_list":["post-1838","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-coverstory1612","category-mag1612","tag-analyse","tag-big-data","tag-daten","tag-erp","tag-industrie-4-0","tag-management","tag-sap","tag-software","tag-stammdaten","tag-unternehmen","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",400,267,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-768x512.jpg",768,512,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-100x67.jpg",100,67,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-480x320.jpg",480,320,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-640x427.jpg",640,427,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-720x480.jpg",720,480,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-960x640.jpg",960,640,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",18,12,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",1000,667,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",600,400,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild.jpg",600,400,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/ShutterstockTitelbild-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

SAP-Partner ZetVisions hat eine sehr interessante Analogie publiziert: Der Datenschatz eines Unternehmens geh\u00f6rt nicht nur gehoben, sondern auch gepflegt und bewacht \u2013 \u00e4hnlich wie eine Herde von einem Wachhund nicht nur besch\u00fctzt, sondern auch geleitet und organisiert wird. \u201eSchwarze Schafe\u201c haben dann keine Chance, wenn es einen H\u00fcter gibt. Mit ZetVisions CEO Monika P\u00fcrsing sprach E-3 Chefredakteur Peter F\u00e4rbinger \u00fcber Datenqualit\u00e4t und Stammdatenmanagement im Allgemeinen und den Golden Record im Speziellen.<\/p>\n","category_list_v2":"Coverstory 16-12<\/a>, MAG 16-12<\/a>","author_info_v2":{"name":"Peter M. F\u00e4rbinger, E3-Magazin","url":"https:\/\/e3mag.com\/de\/author\/peter-m-faerbinger-e-3-magazin\/"},"comments_num_v2":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1838","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1838"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1838\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1968"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1838"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1838"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1838"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=1838"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}