Was ist Datenmanagement?

Autor: Steven Renwick, CEO und Mitgründer von Tilores. Tilores entwickelt eine Echtzeit-API für Entity Resolution, deren Matcher deterministische und probabilistische, unscharfe Machine-Learning-Verfahren kombiniert. Datensätze werden bereits beim Ingest aufgelöst und zusammengeführt, der aufgelöste Kontext wird zur Abfragezeit zurückgegeben. Tilores steht dabei neben bestehenden MDM-, CDP-, Data-Warehouse-, KYC- und AML-Systemen, statt sie zu ersetzen.

Kurzfassung

• Datenmanagement ist die übergreifende Disziplin, die Daten über Strategie, Fachbereiche, Governance und Technologie hinweg nutzbar, gesteuert, verfügbar und sicher macht.
• Master Data Management definiert und steuert vertrauenswürdige Stammdatensätze; Entity Resolution verknüpft doppelte, unvollständige oder widersprüchliche Datensätze, damit diese Stammdatensichten auf aufgelösten Entitäten beruhen.
• Tilores gehört als dediziertes Entity-Resolution-System in die Technologieebene: Datensätze werden beim Ingest aufgelöst und zusammengeführt, nachgelagerte Systeme rufen den aufgelösten Kontext zur Abfragezeit ab und nutzen ihn.

Inhaltsverzeichnis

1. Entscheidungshilfe
2. Datenmanagement verstehen: Definition, Elemente und Nutzen
3. Was ist Datenmanagement?
4. Mit Datenmanagement zu Data Excellence
5. Datenstrategie
6. Datenstrategie messbar machen
7. Business
8. Fachliche Datendomänen
9. Daten-Use-Cases
10. Governance
11. Datenrollen & Verantwortlichkeiten
12. Datenschutz & Compliance
13. Technologie
14. Data-Governance-Tools
15. Datentechnologien
16. Welche Vorteile bietet Datenmanagement?
17. Customer Experience
18. Product-Fit & Innovation
19. Beispiele aus der Praxis
20. Eine optimierte Preisstrategie
21. Operational Excellence
22. Ihr Einstieg ins Datenmanagement
23. Kurze Antwort
24. Wie Entity Resolution das Datenmanagement unterstützt
25. Wo MDM aufhört und Identity Resolution beginnt
26. Warum fachliche Datendomänen wichtig sind
27. Was Sie prüfen sollten, bevor Sie Tilores einsetzen
28. Häufig gestellte Fragen

Entscheidungshilfe

Frage	Tilores ist die richtige Wahl, wenn …	Worauf Sie achten sollten
Geht es um Governance oder um Matching?	Fachliche Datendomänen enthalten doppelte, unvollständige oder widersprüchliche Datensätze, die verknüpft werden müssen, bevor Teams der Entitätssicht vertrauen können.	Datenstrategie, Stewardship, Ownership, Zugriffsrichtlinien und Betriebsmodell bleiben Sache des Datenmanagement- oder MDM-Programms der Organisation.
Wo sollte Entity Resolution ansetzen?	Datensätze sollten aufgelöst und zusammengeführt werden, sobald sie in die Entitätsebene gelangen, und anschließend über Abfragen oder APIs für nachgelagerte Systeme verfügbar sein.	Behandeln Sie das Abrufen des aufgelösten Kontexts zur Abfragezeit nicht als dieselbe Aufgabe wie Matching und Zusammenführung beim Ingest.
Welche Domänen profitieren zuerst?	Kunden-, Konto-, Firmen-, Produkt- oder Lieferantendaten verteilen sich über CRM, ERP, Data Warehouse, Marketing, Support und operative Werkzeuge.	Beginnen Sie bei den Use Cases und Datendomänen, die der Ausgangsartikel betont, statt jeden Datenbestand ohne klaren Zweck aufzulösen.
Was muss weiterhin gesteuert werden?	Die Organisation benötigt Quellenreferenzen, Nachvollziehbarkeit und Prüfpfade dafür, wie Datensätze zu einem Entitätskontext verknüpft wurden.	Kontrollen für Datenschutz, Sicherheit, Aufbewahrung und Compliance hängen am gesamten Datenmanagement-Programm, nicht allein an der Matching-Technologie.
Wie sollte der Fortschritt gemessen werden?	Teams können Duplikatreduktion, Aufwand für Match-Prüfungen, Quellenabdeckung, Use-Case-Reife und das Vertrauen nachgelagerter Nutzer in die aufgelöste Sicht verfolgen.	Die Nutzenbeispiele des Ursprungsartikels sind als Kontext zu verstehen; jede Organisation sollte die Ergebnisse an den eigenen Daten überprüfen.

Datenmanagement verstehen: Definition, Elemente und Nutzen

Erfolgreiche Unternehmen wie Nike, Zalando oder Hello Fresh bieten nicht nur gute Produkte und Services an, sie nutzen ihre Daten auch, um ihre Kunden besser zu verstehen. Durch den wirksamen Einsatz von Daten können sie personalisierte und relevante Erlebnisse schaffen, die Kunden immer wieder zurückbringen.

Aber was genau ist Datenmanagement? Und wie hilft Ihnen Datenmanagement dabei, Ihre Geschäftsziele zu erreichen?

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement ist ein methodischer Ansatz, um Daten innerhalb einer Organisation zu steuern und zu nutzen. Dazu gehören die strategische Planung und Steuerung von Daten, die Organisation von Prozessen und Ressourcen sowie der Einsatz von Technologien zur wirksamen Erhebung, Speicherung, Analyse und Visualisierung von Daten.

Erfolgreiches Datenmanagement erfordert deshalb den Aufbau dedizierter Fähigkeiten auf strategischer, organisatorischer und technologischer Ebene. Diese Fähigkeiten sind notwendig, um eine hohe Qualität und Verfügbarkeit der Daten sicherzustellen und datengetriebene Anforderungen aus den Fachbereichen in Form neuer Produkte und Services umzusetzen.

Datenmanagement unterstützt Unternehmen außerdem dabei, gesetzliche und regulatorische Anforderungen (z. B. die DSGVO) an den Umgang mit Daten einzuhalten und nachvollziehbar zu machen.

Mit Datenmanagement zu Data Excellence

Führende Unternehmen nutzen ihre Daten, um digitale Use Cases umzusetzen, die für sie selbst und für ihre Kunden Wert schaffen. Die Fähigkeit, das volle Potenzial der Daten im Unternehmen auszuschöpfen – bekannt als Data Excellence – ist kein Zufall. Data Excellence setzt den Aufbau von Datenmanagement-Fähigkeiten in vier Bereichen voraus:

Das Datenmanagement-Framework von neoverv

Datenstrategie

Die Datenstrategie als Teil des Datenmanagements formuliert eine Datenvision, eine Mission und Ziele und verfolgt diese anschließend über eine definierte Roadmap zur Datentransformation.

Die Strategiedimension des Datenmanagements bestimmt, wie es im Unternehmen gelebt wird. Diese Strategie besteht aus zwei wesentlichen Elementen. Das erste sind Vision, Mission und Ziele des Datenmanagements, die aus der übergeordneten Unternehmensstrategie abgeleitet werden und den langfristigen Anspruch festlegen. Das zweite ist die Transformations-Roadmap, die die Maßnahmen zur Umsetzung von Vision, Mission und Zielen beschreibt und mit Leben füllt.

Datenstrategie messbar machen

Die Ziele des Datenmanagements sollten messbar definiert werden (z. B. mit der OKR-Methode), und die Prioritäten und Fortschritte der Roadmap sollten regelmäßig überprüft und angepasst werden. Darüber hinaus eignen sich konkrete Daten-KPIs, um den Stand der operativen Umsetzung der Datenstrategie zu überprüfen. Es gibt bereits mehrere Best-Practice-Daten-KPIs, die die Umsetzung begleiten und messbar machen, etwa die Anzahl umgesetzter Daten-Use-Cases oder etablierter Datenrollen. Hier erfahren Sie, wie Sie messbare Ziele für Ihre Datenstrategie definieren und umsetzen.

Business

Wirksames Datenmanagement muss unmittelbar auf die geschäftlichen Anforderungen des Unternehmens einzahlen. Es sollte keine rein technologiegetriebene Initiative sein, sondern sich an den Anforderungen der einzelnen Fachbereiche ausrichten.

Fachliche Datendomänen

Um das Datenmanagement im Unternehmen wirksam auszurichten, sind zwei Konzepte entscheidend. Erstens ein klares Verständnis der fachlichen Anwendungsbereiche (der sogenannten Business-Domänen) und der zugehörigen Geschäftsdaten. Zweitens ein Verständnis der aktuellen und künftigen Daten-Use-Cases je Fachbereich – etwa Kundenbedürfnisse erfüllen, Innovation vorantreiben oder Prozesse optimieren.

Die Steuerung von Unternehmensdaten sollte nicht allein bei den Fachbereichen liegen, die sie erzeugen und nutzen. Für fundierte Entscheidungen sind domänenübergreifende Sichten und Zugriffe auf Daten unverzichtbar, etwa für Sales & Marketing. Datenmanagement ermöglicht genau diese domänenübergreifende Nutzung und verhindert, dass isolierte Datensilos entstehen.

Ein Beispiel für eine ganzheitliche Sicht auf die Daten zeigt die folgende Abbildung. Kundendaten sind sowohl im Strategiebereich als auch in Marketing & Sales von Bedeutung. Den Bedarf der Kunden an neuen Produkten und Services zu bestimmen, ist strategisch; Bestellungen abzuwickeln und Kundenservice zu leisten, ist operativ.

Beispiel für ein fachliches Datendomänen-Modell

Daten-Use-Cases

Daten-Use-Cases zeigen die aktuellen und künftigen Anwendungsbereiche von Daten. Sie sind entscheidend dafür zu priorisieren, welche Daten benötigt werden und welche Datenfähigkeiten und Technologien im Unternehmen aufgebaut werden müssen, um die Use Cases erfolgreich umzusetzen. Damit sich Use Cases anhand ihres Wertbeitrags leicht vergleichen und priorisieren lassen, zeigt die folgende Abbildung ein Beispiel auf hoher Flughöhe.

Nachfolgend sehen Sie ein Beispiel für einen Use Case auf hoher Flughöhe, das den Vergleich und die Priorisierung nach dem Wertbeitrag für das Unternehmen erleichtert.

Beispiel für einen Daten-Use-Case (High-Level)

Governance

Ein Datenmanagement-System muss eine wirksame Data Governance und Datenorganisation bereitstellen. Nur so lassen sich Datenqualität und Verfügbarkeit optimieren und die richtigen Fähigkeiten für eine wirksame Datennutzung schaffen. Darüber hinaus hilft Datenmanagement Unternehmen dabei, ihre Datenschutz- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Datenrollen & Verantwortlichkeiten

Um Datenmanagement wirksam umzusetzen, braucht es neue Verantwortlichkeiten und Prozesse im Unternehmen. Die Einführung spezifischer datenbezogener Rollen wie Data Owner und Data Steward stellt sicher, dass die notwendigen neuen Fähigkeiten aufgebaut und die Verantwortung für Pflege und Nutzung der Daten klar definiert und durchgesetzt wird.

Für die Etablierung von Datenrollen sind zwei Faktoren wichtig. Erstens entspricht eine Datenrolle nicht zwangsläufig einer neu zu besetzenden Stelle. Bestehende Positionen können mehrere Rollen bündeln. So kann etwa eine Abteilungsleitung die Rolle des strategisch verantwortlichen Data Owner übernehmen. Zweitens erfolgt die Etablierung der Rollen im Kontext konkreter Daten-Use-Cases, sodass sich die neuen Fähigkeiten unmittelbar am geschäftlichen Mehrwert orientieren. Neue agile Kollaborationsmodelle tragen dazu bei, dass Datenexperten aus Fach- und Technikbereichen wirksam zusammenarbeiten.

Datenschutz & Compliance

Datenschutz ist ein wichtiger Aspekt des Datenmanagements. Er stellt sicher, dass personenbezogene Daten vertraulich behandelt, geschützt und ausschließlich zweckgebunden verwendet werden. Ein Datenmanagement-System fördert den Datenschutz, indem es Unternehmen befähigt, die notwendigen technischen und organisatorischen Maßnahmen umzusetzen, um Daten vor Verlust, Diebstahl oder Missbrauch zu schützen.

Beispiele für solche Maßnahmen sind Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkungen und Sicherheitsaudits. Zusätzlich hilft Datenmanagement Unternehmen dabei, Transparenz in der Datenverarbeitung herzustellen und Betroffene über ihre Rechte zu informieren.

Compliance-Anforderungen sind Vorschriften und Regeln, die Unternehmen einhalten müssen, um länder- und branchenspezifische Standards zu erfüllen. Dazu zählen unter anderem die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS). Compliance-Anforderungen legen fest, wie Unternehmen mit personenbezogenen Datensätzen umgehen sollen, um deren Sicherheit zu gewährleisten. Über das Datenmanagement können Unternehmen nachvollziehen, wie sie personenbezogene Daten speichern und verwalten, ihre Compliance-Anforderungen gegenüber Dritten dokumentieren und die Einhaltung der Vorschriften sicherstellen.

Datenschutz ist ein wichtiger Aspekt des Datenmanagements. Er sorgt dafür, dass personenbezogene Daten geschützt und vertraulich behandelt werden und nur für die Zwecke verwendet werden, für die sie erhoben wurden. Ein Datenmanagement-System kann den Datenschutz fördern, indem es sicherstellt, dass Unternehmen die notwendigen technischen und organisatorischen Maßnahmen zum Schutz der Daten vor Verlust, Diebstahl oder Missbrauch bereitstellen.

Technologie

Neben strategischer Planung und Governance liefert Datenmanagement die technische Systemarchitektur und Werkzeugunterstützung, um Daten-Use-Cases wirksam umzusetzen und Governance-Anforderungen zu erfüllen.

Der Aufbau und Einsatz von Datentechnologien ist ein entscheidender Baustein auf dem Weg zu Data Excellence. Dazu gehört eine Datenarchitektur, die flexiblen und kosteneffizienten Zugriff auf alle Daten ermöglicht, die für die fachlichen Use Cases benötigt werden. Ebenso wichtig sind Data-Governance-Tools, die die tägliche datenbezogene Arbeit der Fachleute unterstützen.

Eine gut entworfene Datenarchitektur sorgt dafür, dass Daten leicht zugänglich sind und wirksam genutzt werden, sodass die Organisation ihre Ziele erreichen kann. Indem Datenmanagement die notwendigen Werkzeuge zur Datensteuerung bereitstellt, trägt es dazu bei, dass die Organisation fundierte Entscheidungen auf Basis präziser und verlässlicher Informationen treffen kann.

Data-Governance-Tools

Data-Governance-Tools sind Softwareanwendungen oder Plattformen, mit denen Unternehmen ihre Data-Governance-Richtlinien und -Prozesse verwalten, überwachen und durchsetzen. Diese Werkzeuge helfen dabei, verschiedene Aspekte der Data Governance zu automatisieren und zu verschlanken, etwa Datenqualitätskontrolle, Zugriffssteuerung und Compliance-Reporting.

Typische Beispiele für Data-Governance-Tools sind Datenkataloge, technische Data Dictionaries, Data-Lineage-Werkzeuge und Data-Governance-Frameworks. Sie helfen Organisationen sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt, konsistent und sicher sind und im Einklang mit den Geschäftszielen und Datenschutzanforderungen genutzt werden.

Datentechnologien

Eine umfassende Datenarchitektur versetzt Unternehmen in die Lage, ihre Daten wirksam zu erheben, zu speichern, zu analysieren und zu visualisieren. Kundendaten, die für die Umsetzung von Use Cases oft entscheidend sind, liegen typischerweise in verschiedenen technischen Systemen wie CRM- und ERP-Lösungen. Wirksames Datenmanagement sorgt für eine Gesamtsicht auf die Daten – unabhängig von diesen verteilten Systemen. Je nach Use Case können Daten angepasst und konsistent an alle Systeme zurückgespielt werden.

Beispiele für Datentechnologien und Anwendungsbereiche

Technologien wie Data Lakes oder Data Warehouses, Extraktions- und Integrationswerkzeuge sowie Visualisierungstools sind Beispiele dafür, wie Datenmanagement diese Arbeit unterstützen kann. Sie ermöglichen die Integration und Analyse von Daten aus mehreren Quellen und schaffen eine Single Source of Truth – insbesondere in Kombination mit Entity-Resolution-Technologie wie Tilores. Visualisierungstools liefern anschließend eine klare und prägnante Sicht auf die Daten, sodass Entscheider auf Basis verlässlicher Informationen handeln können. Mit einer durchdachten Datenarchitektur und den passenden Werkzeugen können Unternehmen ihre Daten wirksam steuern und daraus wertvolle Erkenntnisse für ihre Geschäftsziele gewinnen.

Welche Vorteile bietet Datenmanagement?

Unternehmen, die Datenmanagement-Initiativen erfolgreich umgesetzt haben, zeigen: Der Nutzen zeigt sich besonders deutlich in drei Bereichen – Customer Experience, Product-Fit und Innovation sowie Operational Excellence.

Customer Experience

Ein wesentlicher Vorteil von Datenmanagement ist seine positive Wirkung auf die Customer Experience. Rund 52 % der Unternehmen, die Datenmanagement eingeführt haben, berichten von einem besseren Kundenerlebnis. Durch bessere Einblicke in ihre Daten verstehen Unternehmen die Vorlieben und Kaufgewohnheiten ihrer Kunden genauer. Der Zugriff auf zentrale Kunden- und Produktdaten ermöglicht zudem personalisierte und nahtlose Customer Journeys.

Führende E-Commerce-Unternehmen wie Zalando haben Datenmanagement-Prozesse beispielsweise über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg integriert – vom Vertrieb über den Einkauf bis zur Zustellung. Effizientes Datenmanagement ist entscheidend, um Echtzeit-Informationsbedürfnisse wie Produktverfügbarkeit und Lieferzeiten zu bedienen, und stärkt so Kundenbindung (41 %) und Kundentreue (39 %). Darüber hinaus hilft Datenanalyse dabei, Kunden gezielter anzusprechen, was zur Neukundengewinnung beiträgt (36 %).

Product-Fit & Innovation

Wirksames Datenmanagement liefert wertvolle Erkenntnisse für die Entwicklung innovativer Produkte und Services. Mithilfe von Daten erkennen Produktverantwortliche Lücken im Markt und verstehen Kundenbedürfnisse und -präferenzen besser. Datenmanagement macht diese Erkenntnisse breit verfügbar und leicht zugänglich, sodass Build-Measure-Learn-Zyklen schneller und wirksamer laufen. So können Unternehmen bessere Produkte und Services entwickeln und auf den Markt bringen (36 % der Unternehmen mit Datenmanagement beobachten diesen Effekt). Zudem können Daten selbst die Grundlage neuer Produktfunktionen und Kundenservices sein. Unternehmen können etwa mit Datenanalysen Muster und Trends im Kundenverhalten erkennen, aus denen neue Produkte oder Services entstehen.

Beispiele aus der Praxis

Nike verfolgt diesen Ansatz erfolgreich im Rahmen seiner Direct-to-Consumer-Strategie. Der Sportartikelhersteller nutzt Predictive Analytics, um seinen Kunden passgenaue Services rund um die physischen Produkte anzubieten. Fitness-Apps („Nike Running“), personalisierte Workouts und neue Loyalty-Funktionen wie die „SNKRS“-App sind nur eine Auswahl neuer, datengetriebener Kundenservices.

Eine optimierte Preisstrategie

Darüber hinaus ist Datenmanagement eine entscheidende Voraussetzung für eine optimierte Preisstrategie (43 %). Mit wirksamem Datenmanagement können Unternehmen die Nachfrage nach ihren Produkten besser einschätzen (z. B. anhand historischer Daten) und vorhersagen (z. B. unter Berücksichtigung von Wetterdaten, Feiertagen oder Events). Der Preis lässt sich dynamisch an die Nachfrage anpassen, und der Einkauf kann frühzeitig optimiert werden. Insgesamt lässt sich so die Profitabilität deutlich steigern.

Operational Excellence

Mit der weiter wachsenden Datenmenge steigt auch der Aufwand für Speicherung, Pflege und Schutz. Mit gut integrierten Datenmanagement-Werkzeugen und -Prozessen können Unternehmen viele dieser Abläufe automatisieren und optimieren. Das senkt nicht nur den manuellen Aufwand bei Datenabfragen (35 %) und Datenpflege (25 %), sondern sichert auch eine hohe Datenqualität und schnelle Verfügbarkeit.

Ihr Einstieg ins Datenmanagement

Sie möchten mehr über Datenmanagement erfahren? Unser Data Strategy Playbook gibt einen umfassenden Überblick über die vier Dimensionen des Datenmanagements und zeigt einen Weg auf, wie Sie Datenfähigkeiten in Ihrer Organisation aufbauen.

Autor: Niklas Deistler

Niklas ist Datenexperte, Analytics-Trainer und Innovationsenthusiast mit einer Leidenschaft für smarte Technologien und agile Arbeitsweisen. Bei neoverv hilft er Organisationen dabei, das volle Potenzial ihrer Daten zu heben. Mehr dazu hier: neoverv.com

Kurze Antwort

Entity Resolution und Master Data Management lösen unterschiedliche Teile des Datenmanagement-Problems. MDM legt fest, wie vertrauenswürdige Kunden-, Produkt-, Lieferanten- oder Kontodaten gesteuert und gepflegt werden sollen. Entity Resolution ermittelt, welche Datensätze über Systeme hinweg auf dieselbe reale Entität verweisen.

Der Ausgangsartikel beschreibt Datenmanagement als Zusammenspiel aus Strategie, fachlicher Ausrichtung, Governance und Technologie. Entity Resolution gehört in diese Technologieebene, wenn Organisationen eine verlässliche einheitliche Sicht auf Daten benötigen, die über CRM, ERP, Data Warehouse, Marketing und operative Systeme verstreut sind.

Wie Entity Resolution das Datenmanagement unterstützt

Der Ausgangsartikel definiert Datenmanagement als methodischen Ansatz, um Daten in einer Organisation zu planen, zu steuern, zu organisieren und zu nutzen. Entity Resolution unterstützt diese Disziplin, indem sie die Qualität der Entitätsdaten verbessert, auf die sich Geschäftssysteme stützen.

Wenn Datensätze über CRM, ERP, Data Warehouse, Analytics und operative Werkzeuge verstreut sind, hilft Entity Resolution dabei zu erkennen, welche Datensätze zusammengehören, bevor die Organisation sie als vertrauenswürdige Kunden-, Konto-, Produkt- oder Lieferantensicht behandelt.

Wo MDM aufhört und Identity Resolution beginnt

MDM befasst sich mit Ownership, Governance, dem Design von Stammdatensätzen, Stewardship-Workflows und der Frage, wie vertrauenswürdige Daten im Unternehmen verteilt werden. Es definiert das Betriebsmodell für wichtige Geschäftsentitäten.

Identity Resolution liefert die Matching-Ebene unter diesem Modell. Sie verarbeitet Namensvarianten, doppelte Identifikatoren, unvollständige Attribute und widersprüchliche Quelldatensätze, damit die gesteuerte Stammdatensicht nicht auf fragmentierten Daten aufbaut.

Warum fachliche Datendomänen wichtig sind

Der Ursprungsartikel betont Business-Domänen und Daten-Use-Cases, weil Datenmanagement geschäftlichen Prioritäten dienen sollte und nicht allein der technischen Umsetzung. Genau das ist auch der richtige Ausgangspunkt für Entity Resolution.

Ein Datenteam sollte zuerst die Domänen identifizieren, in denen eine aufgelöste Entitätssicht Wert schafft – etwa Customer Experience, Produktanalyse, Betrugsprüfung, Support oder operatives Reporting. Anschließend lässt sich die Matching-Strategie an diesen konkreten Use Cases erproben.

Was Sie prüfen sollten, bevor Sie Tilores einsetzen

Eine belastbare Validierung sollte repräsentative Quelldaten aus den Systemen verwenden, die später die Entitätsebene speisen. Nehmen Sie Duplikate, fehlende Felder, widersprüchliche Attribute und Entitäten auf, die sich ähneln, aber getrennt bleiben sollen.

Die Evaluierung sollte außerdem klären, wie nachgelagerte Systeme den aufgelösten Kontext abfragen, wie Quellenreferenzen erhalten bleiben und wie Data Owner Matches prüfen oder korrigieren, wenn sich der fachliche Kontext ändert.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Entity Resolution und Master Data Management?

Master Data Management steuert vertrauenswürdige Stammdatensätze und das Betriebsmodell darum herum. Entity Resolution ist die Matching- und Verknüpfungsfähigkeit, die erkennt, wann Datensätze über Systeme hinweg auf denselben Kunden, dasselbe Unternehmen, dasselbe Produkt oder eine andere Entität verweisen.

Wie unterstützt Entity Resolution das Datenmanagement?

Entity Resolution unterstützt das Datenmanagement, indem sie doppelte, unvollständige und widersprüchliche Datensätze über Systeme hinweg verknüpft. Fachbereiche, Governance und Analytics erhalten dadurch eine sauberere Entitätssicht für Customer Experience, Innovation und operative Prozesse.

Ersetzt Entity Resolution MDM?

Nein. Entity Resolution kann ein MDM- oder Datenmanagement-Programm stärken, ersetzt aber weder Datenstrategie, Stewardship, Ownership, Zugriffsrichtlinien und Datenschutzkontrollen noch das Design der Business-Domänen.

Wo passt Tilores in eine Datenmanagement-Architektur?

Tilores fügt sich als dedizierte Entity-Resolution-Ebene neben bestehende Datenmanagement-Systeme ein. Datensätze werden beim Ingest aufgelöst und zusammengeführt, nachgelagerte Systeme rufen den aufgelösten Kontext ab, wenn sie ihn brauchen.

Was sollten Datenteams testen, bevor sie Entity Resolution einführen?

Sie sollten echte Datensätze aus den wichtigsten Domänen testen – einschließlich Duplikaten, unvollständigen Feldern, widersprüchlichen Attributen, geänderten Namen oder Adressen und ähnlichen Entitäten, die getrennt bleiben sollen.

Testen Sie Tilores mit Ihren eigenen Daten

Wählen Sie den nächsten Schritt, der zu Ihrem Evaluierungsstand passt.

Demo buchen Tilores Studio kostenlos testen