Unternehmen suchen stets nach Methoden, um ihre Einnahmen zu steigern, die Kosten zu minimieren und die Effizienz zu verbessern. Um die Datenverwaltung zu rationalisieren, setzen Unternehmen eine Master Data Management (MDM)-Strategie ein, um eine einzige, konsistente Ansicht der Geschäftsdaten im gesamten Unternehmen zu erhalten.
MDM beseitigt doppelte, widersprüchliche und heterogene Daten, um die Berichterstattung und Business Intelligence zu verbessern.
Referenzdatenmanagement ist ein bedeutendes Problem der Datenverwaltung, das viele Unternehmen ignorieren. Sie müssen Nachschlagewerte, Referenzcodes, Codetabellen und Referenzhierarchien strategisch verwalten, um den Nutzen von Referenzdaten zu maximieren.
Nachschlagetabellen, die Benutzern bei der Eingabe von Daten wie Datum, Nation, Geschlecht oder Branche in eine Datenbank oder Anwendung konsistente Werte liefern, mögen einfach erscheinen, aber die Verwaltung dieser Informationen in einem großen Unternehmen kann überraschend kompliziert sein.
In diesem Blog erfahren Sie mehr über die Verwaltung von Referenzdaten, ihre Bedeutung und die Dinge, über die Unternehmen mehr wissen sollten.
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Was ist Referenzdatenmanagement?
Das Referenzdatenmanagement (RDM) sorgt dafür, dass die Referenzdaten eines Unternehmens konsistent, genau und aktuell sind. Mehrere Geschäftsprozesse oder Systeme verwenden Referenzdaten als Bezugspunkt.
Normalerweise sind sie nicht transaktionsbezogen und ändern sich nur manchmal. Einige Beispiele für Referenzdaten sind Codes und Beschreibungen für verschiedene Arten von Produkten, Codes zur Klassifizierung von Kunden und Währungscodes.
Effektives RDM bedeutet, Prozesse und Systeme für die Erstellung, Validierung, Speicherung und Verteilung von Referenzdaten einzurichten und sicherzustellen, dass diese in allen Systemen und Anwendungen gleich sind.
RDM ist wichtig, weil es dazu beiträgt, dass die Geschäftsprozesse ehrlich und zuverlässig sind. Es kann auch dazu beitragen, Fehler zu vermeiden und die Effizienz zu verbessern.
Die Bedeutung des Referenzdatenmanagements
Bevor es kommerzielle Lösungen für das Referenzdatenmanagement (RDM) gab, bauten Unternehmen ihre Lösungen mit Hilfe vorhandener Datenverwaltungssoftware wie RDBMS, Tabellenkalkulationen, Workflow-Software (Business Process Management oder BPM) und anderen Tools auf.
Meistens benötigten diese Systeme mehr Änderungsmanagement, Audit-Kontrollen und Sicherheit/Zulassungen auf granularer Ebene. Infolgedessen werden diese alten Lösungen zu einem größeren Compliance-Risiko.
Da Referenzdaten zur Steuerung wichtiger Geschäftsprozesse und der Anwendungslogik verwendet werden, können Fehler in Referenzdaten enorme und sich vervielfachende Auswirkungen auf ein Unternehmen haben.
Unstimmigkeiten in den Referenzdaten:
- Auswirkungen auf die Datenqualität;
- die Integrität von BI-Berichten beeinträchtigen;
- Dies sind ebenfalls häufige Ursachen für das Scheitern der Anwendungsintegration.
Unternehmen bauen nicht mehr ihre eigenen CRM-, ERP- oder MDM-Systeme. Jetzt beginnen Unternehmen auch, kommerzielle RDM- oder RDG-Lösungen zu kaufen, die sich leicht anpassen oder einrichten lassen und die volle Unterstützung eines großen Softwareanbieters haben.
Die Strategie zur Verwaltung von Referenzdaten in Unternehmen ist komplex. Geschäftsanwender können die komplizierte Lebensdauer von Referenzdatensätzen kontrollieren, indem sie das Referenzdatenmanagement mit KI und ML automatisieren. Die Integration, Verwaltung und Verteilung von Referenzdaten ist mit einem Cloud-basierten System einfach.
Bei Finanzdienstleistungen und im Gesundheitswesen ist das Referenzdatenmanagement von entscheidender Bedeutung für die Bereitstellung hochwertiger Dienstleistungen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
- Finanzdienstleistungen: Immer mehr Vorschriften auf der ganzen Welt lassen Finanzinstitute die Bedeutung einer Datenstrategie erkennen. Einige der häufigsten Probleme, die Finanzinstitute mit Referenzdaten haben, sind:
- Anlageklassen vermehren sich exponentiell
- Investitionen
- Security Masters müssen verwaltet werden.
- Front- und Mid-Office verwenden CUSIP, ISIN, SEDOL und interne Identitäten.
Finanzdienstleister zentralisieren Referenzdatencodes mit Referenzdatenmanagement. Große internationale Banken können nationale Kodierungssätze abgleichen.
Finanzdienstleister können durch das intelligente Referenzdatenmanagement nahtlos saubere, aggregierte und korrekte Daten im gesamten Unternehmen fließen lassen, so dass sie in der Lage sind:
- Optimieren Sie die Wertschöpfungskette
- Risiken effizient managen
- Kunden glücklicher machen
- Unterstützung einer guten Unternehmensführung
- Gesundheitswesen: Organisationen des Gesundheitswesens müssen viele verschiedene Arten von Informationen erfassen, um Patienten, Ärzten, Krankenhäusern, Leistungserbringern, Versicherungsgesellschaften und anderen zu helfen. Organisationen des Gesundheitswesens verwenden branchenübliche Codes wie ICD-9, ICD-10, Snomed, LOINC, RxNorm, DRG und Kontenrahmen sowie Spezialisierungen von Anbietern, Diagnosebeschreibungen und medizinische Begriffe, damit alle Beteiligten einander verstehen und miteinander sprechen können.
Die Standardisierung von Referenzdaten hilft Gesundheitseinrichtungen, Patienten eine qualitativ hochwertige Behandlung zukommen zu lassen, und stellt sicher, dass die Abrechnung und Bezahlung korrekt erfolgt. Ein besseres Referenzdatenmanagement hilft den Krankenhäusern, die Bearbeitung ihrer Ansprüche zu verbessern:
- Verbessern Sie das Erlebnis für Patienten
- Um die bestmögliche Entschädigung zu gewährleisten, dokumentieren Sie die klinische Absicht vollständig.
- Rationalisierung der Berichterstattung für Studien und klinische Versuche
- Um Geld und Zeit zu sparen, reduzieren Sie den operativen Aufwand.
Fazit
Referenzdatenmanagement kann die Konsistenz Ihrer Daten verbessern. Indem Sie alle Versionen von Referenzdaten verfolgen und sie mit Korrespondenztabellen verknüpfen, können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Bedeutungen im Laufe der Zeit und zwischen verschiedenen Standards konsistent sind.
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Mit dieser Konsistenz hätten Unternehmen eine gute Datenqualität und kleine Fehler, die sich im Laufe der Zeit zu kostspieligen Fehlern summieren könnten.
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