{"id":94939,"date":"2021-08-26T13:30:00","date_gmt":"2021-08-26T11:30:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=94939"},"modified":"2022-05-01T09:55:59","modified_gmt":"2022-05-01T07:55:59","slug":"master-data-excellence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/master-data-excellence\/","title":{"rendered":"Master Data Excellence"},"content":{"rendered":"\n

Die Bedeutung von Master Data Management hat sich nicht zuletzt mit Blick auf die Erfordernisse der fortschreitenden Digitalisierung gewandelt, sagt Andreas Stock von zetVisions zu Beginn des E-3 Gespr\u00e4chs. \u201eUm es auf den Punkt zu bringen: MDM ist noch wichtiger geworden. Seitdem erstmals Daten gesammelt, gespeichert und verarbeitet wurden, ist die Datenqualit\u00e4t ein st\u00e4ndiges Problem in der Gesch\u00e4ftswelt. Das Thema ist also nicht neu. Neu ist in den vergangenen Jahren, dass Daten mit Blick auf die Erfordernisse der digitalen Transformation mehr und mehr ins Zentrum des unternehmerischen Interesses r\u00fccken.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

Laut dem DataIQ-Research-Report gibt ein Drittel der befragten Unternehmen an, dass die Datenqualit\u00e4t f\u00fcr den Erfolg ihrer digitalen Transformation von grundlegender Bedeutung ist, 54 Prozent sehen sie als eine der Kernkomponenten an. W\u00e4hrend 87 Prozent der Unternehmen verstehen, dass Datenqualit\u00e4t eine grundlegende oder bedeutende Komponente f\u00fcr den Erfolg ihrer digitalen Transformation ist, stimmen gleichzeitig 68 Prozent der Aussage, schlechte Datenqualit\u00e4t wirke sich negativ auf die digitale Transformation aus, sehr zu oder zu.<\/p>

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

\u201eIm digitalen Zeitalter, in dem Daten zunehmend als Produktionsfaktor zu sehen sind, steigt der Druck, dauerhaft qualitativ hochwertige Daten vorzuhalten\u201c, betont Andreas Stock. Von den wachsenden Herausforderungen f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t m\u00fcsse man sich nur eine einzige Abfolge merken, um den erforderlichen \u201eSense of Urgency\u201c zu entwickeln, erkl\u00e4rt der zetVisions-Manager: \u201eFalsche Daten f\u00fchren in datengetriebenen Umgebungen zu falschen Informationen und damit zu falschen Entscheidungen.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus gebe es, so Marktforscher BARC, Aspekte, die Organisation zu zwingen, f\u00fcr zuverl\u00e4ssige Daten zu sorgen. Dazu geh\u00f6re die Notwendigkeit, auf dynamisch sich \u00e4ndernde Marktanforderungen mit Transaktionen flexibel zu reagieren. <\/p>\n\n\n\n

Ein effektives Stammdatenmanagement k\u00f6nne dabei der entscheidende Faktor f\u00fcr die Minimierung der Integrationskosten sein. Dar\u00fcber hinaus seien immer mehr abteilungs\u00fcbergreifende Analysen von integrierten Datens\u00e4tzen gefordert. Andreas Stock erg\u00e4nzt: \u201eInsbesondere datengetriebene Unternehmen sind auf qualit\u00e4tsgesicherte Stammdaten angewiesen, um Gesch\u00e4ftsprozesse optimieren und neue \u2013 datengesteuerte \u2013 Dienstleistungen und Produkte entwickeln zu k\u00f6nnen.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

Jan Richter von KPMG sieht die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr ein erfolgreiches MDM im Organisatorischen bei den Unternehmensstrukturen. \u201eOrganisatorische Ver\u00e4nderungen sind schwierig und Mitarbeiter trennen sich ungern von \u2013 lieb gewonnenen \u2013 Routinen, auch wenn diese ineffizient sind.<\/em>\u201c Als zweite Herausforderung sieht Richter das technische Konstrukt von Unternehmen: \u201eJe gr\u00f6\u00dfer die Organisation, desto gr\u00f6\u00dfer in aller Regel auch die Anzahl der Systeme, Datenfl\u00fcsse.<\/em>\u201c <\/p>\n\n\n\n

Drittens verweist er auf die betriebswirtschaftlichen Prozesse: \u201eWenn das organisatorische Buy-in sowie der Wille zu technischer Ver\u00e4nderung da sind, dann k\u00f6nnen die Prozesse nachgezogen werden, um die neue Realit\u00e4t widerzuspiegeln. Ich w\u00fcrde diese Herausforderung als zeitlich nachgelagert und unabh\u00e4ngig von den anderen beiden betrachten sowie auch nicht auf demselben Level bewerten. Der Grund liegt darin, dass man sich erfahrungsgem\u00e4\u00df schnell einig wird bei \u00fcbergeordneten Fragestellungen, wie der strategischen Bedeutung und wof\u00fcr Stammdaten genutzt werden sollen. Durch einen systematischen Ansatz kann oftmals ein qualitatives Zielbild schnell definiert werden.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

Bew\u00e4hrte Standardpflegeprozesse sowie Standardrollen und -profile helfen dabei, eine zukunftsf\u00e4hige MDE-Organisation mit effektiven Governance-Strukturen aufzubauen. \u201eDie Herausforderung besteht im Wesentlichen im Umstellungsprojekt<\/em>\u201c, betont Jan Richter. \u201eZuerst gilt es in einem hinreichenden Ma\u00dfe zu verstehen, wer alles in MDM-Prozesse involviert ist, was die spezifischen Anforderungen des jeweiligen Gesch\u00e4ftsbereichs sind und an welcher Stelle es Abweichungen vom bislang definierten Standard gibt \u2013 und weshalb. Nat\u00fcrlich ist es eine weitere Herausforderung, die Transformation auf Gruppenebene statt Gesch\u00e4ftsbereichsebene zu begleiten. Denn oftmals liegt es im Detail zu verstehen, was der Impact ist, wenn man von heute auf morgen das MDM umstellt, und vorherzusehen, wie die Nutzer darauf reagieren, wenn beispielsweise ein bestimmtes Feld nicht mehr in herk\u00f6mmlicher Weise genutzt werden kann.<\/em>\u201c <\/p>\n\n\n\n

Im Klartext hei\u00dft das nach -KPMG-Manager Richter: Wo werden bestimmte Informationen zuk\u00fcnftig hinterlegt, welche Auswirkung hat die Ver\u00e4nderung auf vor- und nachgelagerte Systeme und Prozesse? Zu einem erfolgreichen MDM geh\u00f6rt also auch immer eine ausf\u00fchrliche Schulung aller betroffenen Mitarbeiter.<\/p>\n\n\n\n

Tatsache ist, dass Master Data Excel-lence weit \u00fcber ein Management der Datenstrukturen innerhalb eines ERP-Systems hinausgeht, das hat auch die j\u00fcngste Studie des VDMA (Industrieverband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e. V.) aufgezeigt: Eine zentrale Ma\u00dfnahme zur Optimierung vertrieblicher Ma\u00dfnahmen und Sicherstellung einer h\u00f6heren Kundenbindung stellen die Digitalisierung der Prozesse und der gezielte Einsatz betrieblicher Anwendungssysteme dar. <\/p>\n\n\n\n

Die aktuelle Studie zeigt, dass die mit Abstand gr\u00f6\u00dfte Herausforderung f\u00fcr Unternehmen in diesem Zusammenhang die Datenpflege zur Sicherstellung einer hohen Dateng\u00fcte darstellt: 84 Prozent der Umfrageteilnehmer sch\u00e4tzen den damit verbundenen Aufwand -zur Eingabe, Suche und Pflege von Daten als hoch ein. <\/p>\n\n\n\n

Dieser Aspekt ist besonders relevant, da die Pflege von Daten einen direkten Effekt auf die Datenqualit\u00e4t und die Nutzbarkeit von IT-L\u00f6sungen hat. \u201eHier
sollten Unternehmen ansetzen, denn nur mit einer hohen Datenqualit\u00e4t ist ein effizienter Einsatz der Systeme gew\u00e4hrleistet<\/em>\u201c, sagt Professor Claus Oetter, Gesch\u00e4fts-f\u00fchrer des VDMA Software und Digitalisierung.<\/p>\n\n\n\n

Die Probleml\u00f6sung hei\u00dft Master Data Excellence. Jan Richter: \u201eMaster Data Excellence beschreibt einen bew\u00e4hrten, ganzheitlichen Ansatz und besteht aus den folgenden f\u00fcnf Dimensionen: erstens Vision, Strategie und Metrik, zweitens Data Governance, drittens Data Model, viertens Prozessen und schlie\u00dflich f\u00fcnftens technologischer Infrastruktur<\/em>.\u201c <\/p>\n\n\n\n

Und im E-3 Gespr\u00e4ch erg\u00e4nzt Andreas Stock: \u201eDer vielleicht entscheidende Unterschied ist, dass es sich bei dem gemeinsamen Angebot von KPMG und zetVisions zu Master Data Excellence nicht allein um eine Softwarel\u00f6sung handelt, sondern um ein erweitertes Dienstleistungsangebot rund um das Management von Stammdaten. Ausgehend von der Analyse, Definition und Implementierung der Prozesse \u00fcber die Einrichtung des Software-Tools bis hin zum folgenden Change Management sowie zu den Richtlinien f\u00fcr die Planung, Kontrolle und Bereitstellung von Daten \u2013 Data Governance \u2013 liefern die Partner einen l\u00fcckenlosen End-to-End-Service f\u00fcr das Stammdatenmanagement.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

MDM-Angebote scheint es fast wie Sand am Meer in unendlicher Auspr\u00e4gung zu geben. Gibt es hier Klassifikationen und Spezialisierungen? \u201eMDM-Angebote lassen sich grunds\u00e4tzlich danach unterscheiden, ob es sich um Singledomain- oder um Multidomain-L\u00f6sungen handelt<\/em>\u201c, antwortet Andreas Stock. Laut der Aberdeen Group ist das pr\u00e4gendste Charakteristikum der bei MDM f\u00fchrenden Unternehmen die F\u00e4higkeit, mehrere Datendom\u00e4nen simultan zu managen. <\/p>\n\n\n\n

Multidomain-MDM verbessert die Dateneffizienz gleich in mehrfacher Hinsicht: Zum einen sind die Genauigkeit der Daten um 8,7 Prozent und die Vollst\u00e4ndigkeit um 11,9 Prozent besser als bei Non-Multidomain-MDM. \u201eNoch sehr viel deutlicher werden die Vorteile von Multidomain-MDM aber bei den \u2013 nicht zuletzt f\u00fcr wirkungsvolle BI wichtigen \u2013 Kriterien Time to Information und Accuracy of Decisions<\/em>\u201c, erkl\u00e4rt zetVisions-Manager Stock. Beim Einsatz von Multidomain-MDM sehen 64 Prozent Verbesserungen bei Time to Informa-tion gegen\u00fcber lediglich 35 Prozent bei Non-Multidomain.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen mit nur einer Version der \u201eWahrheit\u201c und einem Master Data Record f\u00fcr jede Schl\u00fcsseldom\u00e4ne verbringen weniger Zeit damit, Informationen zu suchen oder die Verl\u00e4sslichkeit vorhandener Daten zu best\u00e4tigen, und haben mehr Zeit f\u00fcr relevante Analysen. \u201eMultidomain-MDM zentralisiert das gesamte Stammdatenmanagement. Alle relevanten Daten vom Einkauf bis zum Verkauf laufen in einem zen-tralen System zusammen. So l\u00e4sst sich ein Golden Record f\u00fcr zum Beispiel Kunden, Produkte, Lieferanten bilden sowie Verbindungen und Korrelationen zwischen diesen Dom\u00e4nen erkennen<\/em>\u201c, beschreibt Andreas Stock die Herausforderungen.<\/p>\n\n\n\n

Master Data Management ist eine eigene Disziplin und ein Golden Record ist das Ziel von MDM. \u201eEs geht darum, einen einzigen Punkt der Wahrheit zu haben<\/em>\u201c, sagt Andreas Stock und erkl\u00e4rt, dass es nicht um Stammdaten gehe, die in diversen Silos \u00fcber die gesamte Organisation verstreut seien und mal mehr, mal weniger Abweichungen aufwiesen. <\/p>\n\n\n\n

\u201eDabei geht es oft genug schon um Kleinigkeiten, die Verwirrung stiften, Zusatzarbeiten erfordern, Prozesse verlangsamen \u2013 und Kosten erzeugen\u201c, <\/em>wei\u00df Andreas Stock aus zahlreichen erfolgreichen Kundenprojekten. Die Frage, ob eine Kundin \u201eBianca Peterhans\u201c oder \u201eBianca Hanspeter\u201c hei\u00dft, ist eben nicht egal, ebenso wenig ob die Adresse \u201eOsterbekstr. 90\u201d oder \u201e90c\u201d ist. Solche Beispiele lassen sich f\u00fcr s\u00e4mtliche Stammdatenkategorien problemlos und sehr zahlreich auff\u00fchren. \u201eDie Kosten schlechter Datenqualit\u00e4t sind signifikant<\/em>\u201c, warnt der zetVisions-Manager.<\/p>\n\n\n\n

Durch Master Data Excellence werden unternehmensweite Zusammenh\u00e4nge und Wechselwirkungen sichtbar und infolgedessen ergibt sich einerseits nicht selten ein betr\u00e4chtliches Einsparungspotenzial bei Zeit und Kosten. Andererseits entstehen erfolgskritische Informationen f\u00fcr unternehmerische Entscheidungen. Entscheidungseffizienz ist ein wichtiger Vorteil des erw\u00e4hnten Multidomain-Ansatzes im Stammdatenmanagement. Damit wird dieser zu einem wesentlichen Erfolgsgaranten, wenn es darum geht, durch BI Entscheidungen auf Fakten zu st\u00fctzen und bessere Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n

Zum richtigen Zeitpunkt, um mit dem Master Data Management zu beginnen, sagt Jan Richter von KPMG: \u201eWie bereits in der Schule ist jederzeit der richtige Zeitpunkt, seine Hausaufgaben zu machen. In der Praxis bietet sich \u2013 wie auch zu Schulzeiten \u2013 an, ein externes Momentum zu nutzen. Dieses Momentum ist im MDE-Kontext das eines Transformationsprojekts, z. B. die S\/4-Transformation, oder weiterer Digitalisierungsinitiativen mit Stammdatenbezug wie z. B. Predictive Forecasting und Predictive Planning. In der Praxis sehen wir insbesondere die folgenden drei Trigger, die eine MDE-Initiative beg\u00fcnstigen: zuerst die Feststellung, dass die aktuelle Datenqualit\u00e4t zu hohen Opportunit\u00e4tskosten z. B. durch verpasste Gesch\u00e4ftschancen f\u00fchrt. Oft sind schlicht die Datenpflegeprozesse ineffizient und dadurch kostenintensiv durch Nacharbeiten und Aufr\u00e4umarbeiten.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

Grunds\u00e4tzlich l\u00e4sst sich f\u00fcr den richtigen Zeitpunkt zusammenfassen, dass, sobald die Datenmenge und Anzahl der betroffenen Systeme eine gewisse Masse erreicht haben, sich die Auswirkungen nicht mehr simultan einfangen lassen. <\/p>\n\n\n\n

Die High-Level-Antwort ist also laut Jan Richter: \u201eSobald bestimmte Daten \u2013 z. B. Produktname, Kundennummer, Lieferantenadresse \u2013 in mehreren Systemen verwendet werden, aber nicht zentral eingegeben werden, d. h. nicht immer von derselben Person, und\/oder die Eingabe in verschiedenen Systemen erfolgt, ist es nur noch eine Frage der Zeit, bis ein gro\u00dfes Datenchaos entsteht.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

\u201eDie Umstellung auf S\/4 Hana stellt keinen Ersatz f\u00fcr ein Stammdatenmanagement-System dar<\/em>\u201c, wei\u00df Andreas Stock aus seiner erfolgreichen beruflichen Praxis. \u201eNachhaltigkeit l\u00e4sst sich nicht allein mit Harmonisierung und Konsolidierung von ERP-Systemen erreichen. Gerade wenn sich die Daten in einer heterogenen Systemlandschaft befinden. In einer One-ERP-Landschaft mag das auf den ersten Blick zun\u00e4chst einfacher erscheinen.<\/em>\u201c Dass Soll- und Ist-Zustand bei der Datenqualit\u00e4t im ERP weit voneinander entfernt sind, hat bereits vor ein paar Jahren eine Studie der Omikron Data Quality belegt. <\/p>\n\n\n\n

Demnach entspricht nur bei einem Drittel der mehr als 200 befragten ERP-Anwender der tats\u00e4chliche Status in der Datenqualit\u00e4t den Anforderungen f\u00fcr die betriebswirtschaftlichen Applikationen. 29 Prozent stellen gewisse Abweichungen fest und 39 Prozent der Befragten geben sogar gro\u00dfe Diskrepanzen zu Protokoll.<\/p>\n\n\n\n

\u201eVor diesem Hintergrund gibt es in Unternehmen einen Harmonisierungs- und Konsolidierungstrend mit dem Ziel, durch weniger Systeme Komplexit\u00e4t, Fehlerquellen und Kosten zu reduzieren sowie die Datenqualit\u00e4t zu verbessern<\/em>\u201c, betont Andreas Stock im Gespr\u00e4ch. Dieses Ziel glaubt man mit One-ERP-Projekten erreichen zu k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n

One-ERP bezeichnet das Vorhaben, die heterogene ERP-Landschaft durch ein einziges ERP-System zu ersetzen. Das m\u00f6ge auch kurzfristig helfen, meint Andreas Stock: \u201eIn jedem Fall ist f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t ein ERP-System besser als viele ERP-Systeme, mittel- bis langfristig fehlen aber die Validierungsprozesse und Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfungen, also gerade die Aspekte, die eine Stammdatenmanagement-L\u00f6sung ausmachen und die notwendig sind, um Datenqualit\u00e4t nachhaltig zu sichern. Den Aufwand f\u00fcr eine solche L\u00f6sung scheuen jedoch manche.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

Beim MDM fallen vor allem die Schritte zur Prozessoptimierung ins Gewicht, da bei einer Stammdateninitiative automatisch auch die Gesch\u00e4ftsprozesse evaluiert und angepasst werden, wie auch SAP-Finanzvorstand Luka Mucic immer wieder betont. Diese Prozessanalyse und -beratung sind durchaus ressourcenintensiv, denn erst wenn die Prozesse klar sind und jeder wei\u00df, wer die Datenhoheit hat, wer welche Daten pflegt, welche Daten bei wem liegen, erst dann r\u00fcckt die MDM-Software in den Fokus. <\/p>\n\n\n\n

\u201eSie bildet letztlich nur das ab, was zuvor prozessseitig festgelegt wurde. Dies verdeutlicht einen wesentlichen Unterschied zwischen einem One-ERP-Projekt und einer Stammdateninitiative: Letztere analysiert die vorhandenen Prozesse, passt sie dem erforderlichen Soll-Zustand an und definiert Abl\u00e4ufe, Regeln und Standards f\u00fcr das Datenmanagement; Ersteres konsolidiert zwar mehrere ERP-Systeme zu einem einzigen, bel\u00e4sst aber die Prozesse in der Regel, wie sie sind, und legt keine verbindliche Data Governance fest<\/em>\u201c, erkl\u00e4rt Andreas Stock.<\/p>\n\n\n\n

Der SAP-Bestandskunde ist aufgefordert, in Algorithmen und Datenstrukturen zu denken. Wer sich mit Stammdatenmanagement auseinandersetzt, der erkennt: One-ERP hat viele Vorteile, nachhaltige Datenqualit\u00e4t l\u00e4sst sich aber mit einer Harmonisierung diverser ERP-Systeme allein nicht bewerkstelligen. <\/p>\n\n\n\n

\u201eDazu bedarf es einer MDM-L\u00f6sung<\/em>\u201c, betont zetVisions-Manager Stock, \u201edie vor allem dem Data-Governance-Aspekt Rechnung tr\u00e4gt. Ist One-ERP noch nicht realisiert und weiterhin eine heterogene ERP-Landschaft vorhanden, stellt sich die Frage, ob nicht eine MDM-L\u00f6sung etabliert wird, weil sich damit alle vorhandenen ERP-Systeme hinsichtlich einheitlicher Stammdaten steuern lassen.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

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Partnerschaft: zetVisions und KPMG<\/span><\/h3>\n\n\n\n

\u201eNach einer gemeinsamen Historie in der Projektarbeit und bei Expertengespr\u00e4chen rund um das Thema Stammdatenmanagement haben wir uns entschlossen, diese Zusammenarbeit zu vertiefen und eine strategische Partnerschaft einzugehen<\/em>\u201c, erkl\u00e4rt zetVi-sions-Manager Andreas Stock. <\/p>\n\n\n\n

\u201eUnsere Partnerschaft entstand aus der gemeinsamen Wahrnehmung, dass mit Blick auf die Erfordernisse der digitalen Transformation Daten und ihre Qualit\u00e4t mehr und mehr ins Zentrum des unternehmerischen Interesses r\u00fccken. In vielen Unternehmen erf\u00fcllen die meisten Daten jedoch nicht die Voraussetzungen, um die Herausforderungen der digitalen Transformation zu erf\u00fcllen. Hierf\u00fcr passgenaue Tools und L\u00f6sungen anzubieten ist der Ansatzpunkt unserer wegweisenden Zusammenarbeit. Die Partnerschaft mit KPMG passt zu unserer Strategie und zur forcierten Weiterentwicklung von zetVisions sowie unseren Softwarel\u00f6sungen.<\/em>\u201c<\/p>\n\n\n\n

\u201eDer Mehrwert ergibt sich f\u00fcr unsere Kunden daraus, dass wir das gesamte Spektrum der Master Data Excellence abdecken<\/em>\u201c, beschreibt Jan Richter von KPMG die Situation. \u201eWir bieten f\u00fcr jede Phase die passende Unterst\u00fctzung und die notwendige Expertise, sodass ein Unternehmen nicht mit einer Vielzahl von Dienstleistern agieren muss. So k\u00f6nnen die Unternehmen von der breiten Erfahrung aus einer Vielzahl von Projekten profitieren und in den Genuss von Best Practices kommen. Insbesondere f\u00fcr SAP-Bestandskunden, die sich mit der Migration zu S\/4 Hana besch\u00e4ftigen, ist unser Angebot interessant. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Die Konvertierung eines bestehenden ERP-Systems, Brownfield-Ansatz, setzt eine hohe Stammdatenqualit\u00e4t voraus und bedarf beispielsweise hinsichtlich der Integration von Kunden- und Lieferantenstammdaten aufgrund ver\u00e4nderter SAP-Datenmodelle \u2013 bisher: Debitor und Kreditor, k\u00fcnftig: Gesch\u00e4ftspartner \u2013 entsprechender Anpassungen<\/em>.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Andreas Stock: \u201eMithilfe der von uns eingesetzten Software-Tools k\u00f6nnen Unternehmen die f\u00fcr S\/4 zwingend erforderliche Datenumstellung f\u00fcr Kunden und Lieferanten schon jetzt vornehmen. Sie k\u00f6nnen also bereits das neue Datenmodell f\u00fcr die Stammdatenpflege nutzen, gleichzeitig aber auch das alte im operativen System noch beibehalten, solange es gebraucht wird<\/em>.\u201c<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n\n\n\n\n

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Es ist nicht die erste Coverstory \u00fcber den Wert und die Bedeutung von Daten, aber es ist die umfassendste und detaillierteste. Die langj\u00e4hrigen SAP-Partner zetVisions und KPMG erkl\u00e4ren nicht nur den Wert von Unternehmensdaten an sich, sondern auch, wie dieser Wert zustande kommt und wie dieser zu nutzen und zu pflegen ist. Master Data Excellence bedeutet ein Master Data Management f\u00fcr die gesamte Aufbau- und Ablauforganisation eines Unternehmens. Andreas Stock von zetVisions und Jan Richter von KPMG erkl\u00e4ren die Master Data Excellence.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[39789,39790],"tags":[1116,12811,236,10721],"coauthors":[27825],"class_list":["post-94939","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-coverstory-21-09","category-mag-21-09","tag-kpmg","tag-master-data-management","tag-sap","tag-zetvisions","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":"","thumbnail":"","medium":"","medium_large":"","large":"","image-100":"","image-480":"","image-640":"","image-720":"","image-960":"","image-1168":"","image-1440":"","image-1920":"","1536x1536":"","2048x2048":"","trp-custom-language-flag":"","bricks_large_16x9":"","bricks_large":"","bricks_large_square":"","bricks_medium":"","bricks_medium_square":"","profile_24":"","profile_48":"","profile_96":"","profile_150":"","profile_300":""},"post_excerpt_stackable_v2":"

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