Wat is master data management (MDM) en hoe werkt het?
Master data management (MDM) kan veel dataproblemen (lees: frustraties over onjuiste data) oplossen. In dit artikel leg ik uit wat MDM is, bespreek cases en leer je hoe je in 5 stappen master data management succesvol kunt toepassen in jouw organisatie.
In dit artikel:
- Wat is master data management (MDM)?
- Case – Manpower
- 5 stappen voor succesvol master data management
- MDM: beginnen van scratch of investeren in bestaande techniek?
- Master data: van handmatige invoer naar automatisering
- MDM kost geen geld, het levert geld op
- De waarde van MDM (podcast)
- Master data management software
- Master Data definiëren: Velden en meta data
- Case – Zalando
“Leuk! Vandaag mag ik weer handmatig klantgegevens bijwerken in mijn CRM” zei een marketeer nog nooit.
“Yes! M’n klant heeft onze dure brochure ontvangen op zijn oude adres” zei een verkoper nog nooit.
“Ideaal! In ons CRM staat onjuiste data, maar ik draai toch een rapportage.” zei een analist nog nooit.
Onjuiste data zorgt voor problemen en frustraties die zich het beste laten omschrijven als: WHAAAAAAH.
Datafrustraties oplossen met MDM
Kan jij door slechte data soms de haren wel uit je hoofd trekken?
Je bent naar de juiste plek gekomen, want in dit artikel lees je alles over master data management, hoe je het toepast en lees je hoe andere bedrijven hun data-uitdagingen hebben opgelost met MDM.
Side note: wanneer ik spreek over data, bedoel ik bedrijfsinformatie en geen personendata.
Wat is master data management (MDM)?
Master data management (MDM) omvat de tools en processen die een organisatie gebruikt om één bron van waarheid te creëren voor al haar kritieke gegevens.
Met behulp van MDM kan een organisatie consistente en nauwkeurige master data verspreiden binnen de gehele organisatie.
Data management systeem vs master data management
Terwijl een data management systeem alle data van een organisatie verzamelt, organiseert, beschermt en opslaat, zijn de doelstellingen van master data management het organiseren, centraliseren en bijwerken van alleen de master data.
Klinkt abstract? Laten we eens kijken hoe dat gaat in de praktijk.
Manpower - case study
Nieuwe klanten worden door Manpower opgeslagen in het CRM. De klantgegevens, zoals het bezoekadres, factuuradres, BTW-nummer, etc, moeten handmatig ingevuld worden door de accountmanager. Maar vaak zijn deze gegevens niet bekend en worden de velden opengelaten om ze later in te vullen, maar ‘later’ komt nooit 😂
Hierdoor ontstonden onvolledige klantprofielen waardoor ‘verderop’ in de organisatie allerlei problemen ontstonden, denk aan: onjuiste rapportages, ontbrekende factuurgegevens en getargete campagnes die hun effect misten.
MDM heeft dit opgelost door het CRM van Manpower in directe verbinding te stellen met de database van Altares Dun & Bradstreet die wél actuele en gevalideerde data heeft. Alle gegevens die ontbraken, werden automatisch aangevuld en verouderde of onjuiste gegevens werden aangepast. Zo voldeed de data aan twee eisen van master data: het was georganiseerd en gecentraliseerd.
En het bijwerken? Dagelijks wordt de data in het CRM geverifieerd met data in de database van Altares Dun & Bradstreet en wijzigingen worden automatisch doorgevoerd.
Wil je meer weten? Lees hier de hele case + het interview met Manpower.
5 stappen voor succesvol master data management
Wil jij aan de slag met MDM? Goed idee, maar maak niet de veelgemaakte fout door meteen tools en data aan te schaffen. Zorg eerst voor draagvlak in je organisatie, data raakt namelijk iedere afdeling.
1. Erken data als speerpunt in je organisatie 🎯
Bedrijven die master data management op de rit hebben, plukken daar de vruchten van, want ze zijn efficiënter en nemen slimmere beslissingen.
Als je aan managers vraagt hoe belangrijk data is voor hun bedrijfsvoering, dan zegt maar liefst 79% dat ze zonder data hun concurrentievoordeel zullen verliezen en mogelijk zelfs helemaal ophouden te bestaan. Dat is nogal wat.
Om echt succesvol te zijn in master data management moet je dus de waarde van data erkennen. Je hebt visie en een lange adem nodig. Veel goede plannen stranden als ze niet genoeg draagvlak hebben binnen de organisatie. Zorg daarom dat er een duidelijke langetermijnstrategie is, waar het bewaken van de kwaliteit van master data en data governance speerpunten zijn.
2. Begin met een schone dataset ✨
Op dit moment werk je met de data die je hebt, zoals de gegevens van je klant in je CRM. Maar weet je wel zeker of die gegevens up-to-date zijn?
Een pijnlijke manier om dit te constateren, is wanneer je prachtig opgemaakte en glanzende brochure wordt bezorgt op een oud adres. Dit is een typisch voorbeeld van verouderde data. Als je data niet actueel is, holt de kwaliteit ervan achteruit. Jij en je collega’s kunnen je klant niet zo goed bedienen als je zou willen waardoor je omzet misloopt. Sterker nog, slechte data betekent meer kosten.
Garbage in = garbage out
Beginnen met een schone lei is echter makkelijker gezegd dan gedaan. Je kan niet ieder contact in je CRM bellen om te controleren of zijn telefoonnummer nog klopt. Dat kost veel tijd en het is een beetje gek voor je klant.
Ook is het lastig te bepalen welke informatie je nodig hebt, nu en in de toekomst. Daar komt bij, voor data geldt ‘garbage in, is garbage out.’ De data waarmee je je tools voedt, moet betrouwbaar en actueel zijn.
Bepaal daarom eerst welke datasets opgeslagen moeten worden en hoe je dat gaat aanpakken. Definieer welke informatie je nodig hebt en van welke entiteiten (master data), zoals personen, organisaties, producten, projecten en services. Investeren in nieuwe software en tools om je data op te schonen, heeft pas nut als er een duidelijk proces en een structuur is afgesproken.
Kapstok voor je data
Om informatie te kunnen koppelen in al je systemen, heb je een unieke sleutel nodig. Altares Dun & Bradstreet gebruikt bijvoorbeeld het wereldwijde erkende D-U-N-S-nummer, een ‘identifier’ om entiteiten te verifiëren die kan dienen als kapstok voor je data.
Voor veel organisaties, zoals de Verenigde Naties, ISO en de Europese Commissie is een D-U-N-S-nummer zelfs een vereiste. Met het D-U-N-S-nummer wordt het een stuk makkelijker je data aan elkaar te koppelen, te ontdubbelen, verrijken met nieuwe informatie en als complete set te exporteren.
3. Valideer en standaardiseer je data-invoer
Bestaat je bedrijf al lang, dan is de kans groot dat je last hebt van dubbele of incomplete data. De financiële administratie krijgt bijvoorbeeld regelmatig een factuur teruggestuurd, omdat de geadresseerde niet meer klopt. Dan moet je dat bedrijf gaan nabellen, de factuur handmatig aanpassen en andere collega’s op de hoogte brengen van de wijziging. Een hoop rompslomp en verloren tijd. Vertrouwen op de validiteit van je data is onmogelijk wanneer de kwaliteit van je gegevens laag is.
Dat brengt ons bij de derde stap. Idealiter richt je namelijk je systemen zo in, dat alle data en systemen naadloos op elkaar aansluiten en dat je die menselijke fouten bij het invoeren van data zoveel mogelijk beperkt.
Het goede nieuws is dat die data-invoer en validatie gestandaardiseerd kan worden. Hoe? Door in je webapplicatie, bijvoorbeeld je CRM, een set van regels te maken die bepalen welke data wel of niet geaccepteerd wordt bij invoeren. Die vervolgens checkt welke informatie al bestaat en deze vergelijkt met de geïmporteerde informatie. Zo voorkom je dat er in je systeem dubbele informatie komt.
4. Koppel interne en externe bronnen
Van dataverrijking gaat menig sales- en marketing hart sneller kloppen. Kennis is immers macht: met meer informatie over de klant kunnen scherpere campagnes worden gemaakt. Master data management is een uitgelezen kans om databronnen niet alleen te koppelen, maar ook meteen je gegevens te verrijken. Bijvoorbeeld met nieuwe informatievelden over je klanten, zoals kredietrisicoinformatie. Zo werk je aan een totaaloplossing: je importeert schone data die meteen je huidige gegevens verrijkt. Dat is dubbele winst.
Met de juiste software-oplossing zorg je dat al je data gekoppeld en verrijkt kan worden en werk je aan een toekomstbestendig dataplan. Of je nu werkt in marketing, sales, finance, compliance: de informatie wordt in lijn gebracht met elkaar als je kiest voor een oplossing die je CRM, ERP en andere bedrijfsinformatiesystemen kan verbinden aan externe informatiebronnen. Er ontstaat een 360-graden klantbeeld én je kunt betere voorspellingen doen over de toekomst.
5. Monitor en bewaak de kwaliteit van je data 24/7 💂
Nu je de 4 voorgaande stappen hebt doorlopen voor het opzetten van je master data management, ben je een heel eind. Maar je blik moet ook op de toekomst zijn. Net zoals jouw bedrijf staat dat van anderen nooit stil. Dagelijks zijn er overnames, verhuizingen, noem maar op. Dus hoe zorg je dat je data actueel blijft? En dat de kwaliteit bewaakt is? Het is zonde van alle investeringen als je geen proces hebt om je data actueel te houden.
De vijfde stap is dan ook het opzetten van een data governance policy. Dat betekent zoveel als een proces dat continue de kwaliteit van je data waarborgt. Zonder zo’n plan, heeft master data management weinig kans van slagen. Stel dus een document op waarin de way of working omtrent data goed beschreven staat.
Data & monitoring in één
Je maakt het jezelf nog makkelijker door voor een datapartner te kiezen die ook jouw data monitort. Monitoring is de waakhond van je data en zorgt ervoor dat nieuwe informatie automatisch wordt doorgevoerd in je systeem.
Altares Dun & Bradstreet is de enige bedrijfsinformatiespecialist ter wereld die via het D-U-N-S-nummer bedrijfshiërarchie in kaart kan brengen. Zo kunnen eenvoudige aanpassingen zoals een nieuw adres worden aangepast, maar ook complexe wijzigingen na een overname en gewijzigde juridische structuur.
MDM: beginnen van scratch of investeren in bestaande techniek?
De vraag is of je als organisatie nog moet gaan investeren in het koppelen en verbeteren van de bestaande structuur, of beter helemaal opnieuw moet beginnen, ‘from scratch’.
Bedrijven die risico durven te nemen, echt ‘ballen’ hebben doen dat, omdat ze inzien wat het effect is op de lange termijn. Maar het inrichten van je processen voor master data management, van data governance en ownership, tot de software-architectuur, kan zomaar een aantal jaar duren.
Het voordeel is dat je alle touwtjes in handen hebt en een enorme efficiëntieslag kunt maken. Het nadeel is dat dit vaak naast je bestaande processen verloopt om geen omzet te verliezen en tegen die tijd kunnen je systemen alweer verouderd zijn. Agile werken kan dit natuurlijk wel deels oplossen.
Wat komt er kijken bij het proces van master data management? 👀
Organisaties die de laatste paar jaar begonnen zijn, denken veel strategischer na over hoe ze master data moeten gebruiken en inrichten.
De basis
Ze beginnen bij de basis: de definitie van welke informatievelden ze gaan gebruiken of welke informatie juist niet. Bijvoorbeeld: consumenten, bedrijven, leveranciers en productinformatie.
Overlap
Welke afdelingen welk soort informatie nodig hebben, en hoe die data overlapt.
Software
Daarna welke software of systemen ze nodig hebben om dat vervolgens te managen, en hoe die geïntegreerd kunnen worden. Variërend van een ERP, CRM, PIM, CMS of bijvoorbeeld een HR-systeem.
Zo voorkomen ze dat ze teveel informatie opslaan die niet gebruikt wordt, of dat data snel verouderd. Plus dat ze nog meer informatie uit hun systemen kunnen halen, of zelfs makkelijker kunnen verrijken met nieuwe oplossingen.
Hoe die architectuur en processen ingericht moeten worden, dat verschilt per bedrijf. Het is echt maatwerk. Het hangt sterk af van de complexiteit van je processen, de afhankelijkheid van andere partijen en de technische haalbaarheid.
Master data: van handmatige invoer naar automatisering
Bij het handmatig invoeren van data in systemen worden vaak menselijke fouten gemaakt, zoals spelfouten.
100% actuele data in je CRM, ERP en andere bedrijfsinformatiesystemen is dan ook een zeer onwaarschijnlijk scenario. Sterker nog, door het dynamische bedrijfsleven, en de alsmaar veranderende complexe wetgeving (zoals de AVG), wordt de houdbaarheid van je data steeds korter.
Menselijke fouten uitsluiten
Om menselijke fouten uit te sluiten, zie je steeds vaker dat het aanmaken van een account in CRM of ERP deels geautomatiseerd is.
Het CRM of ERP heeft een koppeling (zoals Dataxess) met een bedrijfsdatabase, zodat een gebruiker in het CRM kan zoeken naar een bedrijf, erop klikt en automatisch worden alle beschikbare gegevens aangevuld. De gebruiker hoeft zelf geen gegevens meer op te zoeken en handmatig in te voeren, waardoor fouten niet meer gemaakt kunnen worden en je zeker weet dat de informatie waarmee het account aangevuld wordt, juist is.
MDM kost geen geld, het levert geld op 🤑
MDM duur? Welnee, het levert juist geld op.
Een tijd terug vertelde onze MDM consultant Kunal Doerbali me het verhaal van een bekende financiële instelling. Het onboarden van een nieuwe klant in hun systemen kostte het bedrijf €16.000 per klant. Dit komt door de vele controles die iedere afdeling doet, wat veel tijd en geld kost, zoals de aanvraag van kredietcontroles, compliance checks, onderzoekskosten, personeelskosten, facturatie of identiteitscontroles.
Ondertussen zijn daar allerlei partijen bij betrokken die weer net even andere data hebben: leveranciers, ministeries van buitenlandse bedrijven, incassobureau’s, rechtbanken, etcetera. Dat schetst meteen de noodzaak om bij de basis te beginnen, dus bij je master data. Het hebben van één waarheid in al je systemen.
Menselijke fouten zijn duur
In een rapport van IDC uit 2018 werd geschat dat menselijke fouten bedrijven in de VS en de UK £315 per werknemer per jaar of £18 miljard per economie per jaar kosten. Volgens een nog recenter rapport uit Australië van hetzelfde bureau, werden de kosten van menselijke fouten in Australië op gemiddelde $650 per werknemer per jaar geschat.
De waarde van master data management (podcast)
Diezelfde Kunal was te gast bij De Dataloog voor hun podcastspeciaal tijdens de Data Insights Week. Ze namen twee afleveringen op.
Master data management software
Het beheren van je master data is een tijdrovende klus en kan op verschillende manier aangepakt worden. Het liefst zorg je ervoor dat het voor iedereen in de organisatie even makkelijk is en dat zoveel mogelijk automatisch gaat, zodat er zo min mogelijk fouten gemaakt wordt. Dit proces vraagt om slimme digitale toepassingen.
Met Master Data Management (MDM) Software kun je dit aansturen, je master data uit verschillende systemen aan elkaar koppelen (zoals je CRM, CMS, ERP, PIM en andere software of databases) en centraal master data gaan beheren.
CRM is vaak de meest logische plek om je master data te beheren, omdat daar veel klantgegevens ingevoerd worden en bovendien vaak het best ondersteund worden. Maar het kan per organisatie verschillen hoe de softwarearchitectuur eruit moet zien voor het beheren van Master Data.
MDM voor CRM
Zo leveren wij Dataxess, een MDM software oplossing die CRM opschoont, verrijkt met mondiale zakelijke informatie en de data vervolgens 24 uur per dag monitort. Zo beschikken bedrijven altijd over actuele, gevalideerde zakelijke data zonder dat iemand nog handmatig CRM hoeft bij te werken.
Master Data definiëren: velden en meta data
Naast MDM software is ook het bepalen van de definities en toewijzen van categorieën van je master data relevant.
Je hebt te maken met allerlei data:
- Ongestructureerde data
- Transactiegegevens
- Productgegevens
- Klantgegevens
- Geografische gegevens
- Contactgegevens
En per organisatie is dit weer verschillend.
Voor het beheren van je master data is het belangrijk dat je bepaalt welke velden wel of niet relevant zijn voor jouw organisatie. Immers kost het opslagruimte en tijd om te zorgen dat deze velden allemaal up-to-date blijven.
Daarnaast helpt meta data (data over je master data) bepalen hoe velden gecategoriseerd of weergegeven wordt.
Zalando - case study
Zalando is een goed voorbeeld van een organisatie die de complexiteit van master data laat zien.
Een product of artikel in die webshop kan wellicht zomaar honderden velden hebben voor de beschrijvingen en categorieën waar een klant vervolgens later op kan filteren en zoeken. En als je Adidas of Nike verkoopt via zo’n webshop, zullen die merken ook weer verschillende velden aanleveren.
Of wanneer een product geel is, kan dat okergeel of goudgeel zijn. Wordt dat als één kleur gerekend of hebben al die verschillende mogelijkheden ook een veld? De kunst is om dat juist te stroomlijnen via master data management. Zoiets kan namelijk nooit foutloos zonder automatisering ingevoerd worden.
Het besef dat master data management zichzelf niet gelijk terugverdient, is ook een belangrijk inzicht. Het hebben van die perfecte data levert niet direct iets op. Het gaat immers over hoe je je bedrijf efficiënt inricht en dat kost tijd voordat je daar de vruchten van plukt. Je moet onderzoeken hoe verschillende afdelingen data gebruiken en wat ze nodig hebben voor hun KPI’s.
Waarmee kunnen we je helpen?
Ik wil Dun & Bradstreet data integreren in mijn ERP-systeem
Door onze rijke database te integreren in jouw ERP-systeem kan je op vele manieren profiteren. Zo maak je en houdt je je data schoon binnen je hele organisatie. Je kan direct vanuit jouw bedrijfsapplicatie jouw klant en prospectinformatie valideren en verrijken. Actuele informatie wordt direct toegankelijk binnen je ERP en je kan het gebruiken om jouw acceptatieproces te automatiseren en scoringsmodel te verbeteren. Lees meer.
Ik wil de datakwaliteit van mijn database verbeteren
Je hebt geïnvesteerd in een krachtige (CRM of ERP) applicatie, maar de kwaliteit van de data die erin zit laat te wensen over. Ontzettend veel bedrijven kampen met dit probleem. Altares Dun & Bradstreet kan je helpen met het normaliseren, rationaliseren, ontdubbelen, actualiseren, verrijken en onderhouden van jouw data. Lees meer.
Ik wil meerdere databases integreren
Binnen bedrijven is vaak veel informatie aanwezig. In de praktijk is deze informatie echter meestal versnipperd, in verschillende systemen of databases vastgelegd. Voor een goed en compleet beeld van jouw relaties is het essentieel om jouw databases te integreren tot één zuiver master data management bestand. Lees meer.
Ik wil Dun & Bradstreet data in mijn bedrijfssystemen integreren
Je bedrijfssystemen voeden met juiste, volledige, actuele en consistente bedrijfsinformatie is van groot belang voor vrijwel al je businessprocessen. Het zorgt ervoor dat je effectiever en efficiënter gebruik kunt maken van jouw systemen en applicaties. Lees meer.
Ik wil de data van mijn leveranciersbestand opschonen
De datakwaliteit in leveranciersbestanden laat vaak te wensen over. Vrijwel elke supply database bevat dubbele, onjuiste en onvolledige records. Bovendien heb je waarschijnlijk te maken met niet één, maar meerdere bestanden. Altares Dun & Bradstreet helpt je met het clusteren van gegevens tot één zuiver ‘vendor master bestand’. Lees meer.
Altares Dun & Bradstreet
Otto Reuchlinweg 1094
3072 MD Rotterdam
Datakwaliteit
API & Integraties
Een bedrijf of D-U-N-S nummer opzoeken?
Een artikel of onderwerp opzoeken?
Suggesties
Je keuze voor
