Master Data Management mit Sepia Alterra

Multi-Shop und Multi-Site Content aus einer Quelle

Abbildung: Beispiel für Master Data Management mit Sepia Alterra als Quelle für Multi-Shop / Multi-Site eCommerce Umgebung 

Nach Ablauf von nunmehr zwei Dekaden Internet-Nutzung haben insbesondere Anwendungen zum Koordinieren und Speichern von Kommunikation und zur Terminabsprache große Fortschritte gemacht. Anwendungsbeispiele sind sozial Networking im privaten Bereich oder Groupware Anwendungen für Unternehmen.

Parallel zu dieser schnell fortschreitenden Entwicklung tritt man in vielen Unternehmen im Bereich der Informations-Strukturierung und Konsolidierung auf der Stelle. So müssen insbesondere Firmen, die Ihre Daten im Internet verfügbar machen wollen, feststellen, dass Produktinformationen - selbst bei einfachen Produkten - in unterschiedlichen Versionen, teils mehrsprachig teils einsprachig, unvollständig spezifiziert und schlecht auf den Zielmarkt abgestimmt vorliegen.

Dazu kommt das leidige immer wieder unter neuen Marketingbegriffen aufgewärmte Thema "Suchen und Finden" - aktuell verwendetes Schlagwort: "Big Data" - früher "Knowledge Management" oder später "Enterprise Search".

Mangelhafte Datenqualität

Die Qualität der Information für den Zielmarkt aufzubessern, erfordert oft immensen Aufwand in den Unternehmensbereichen Produktmarketing und Vertrieb. Selbst wenn schließlich die von außen sichtbare Information vollständig und schlüssig erscheint, wundert man sich über die verschlungenen Wege, die Daten nehmen müssen, um in ausreichender Qualität zum potenziellen  Konsumenten zu gelangen. Besonders ärgerlich: häufig steht die Güte der Information zum Produkt im diametralen Gegensatz zur hervorragenden Qualität und den ausgefeilten Produktionsprozessen zu dessen Erzeugung.

 

Exzessive Nutzung von MS-Office

Einer der Hauptgründe für die Stagnation der Entwicklung in diesem Bereich ist, dass der Umgang mit diesen Informationen in Unternehmen nach Mustern abläuft, die sich seit den 90er Jahren eingeschlichen und dann zementiert haben. Sehr beliebt ist das hin und her senden von Word und Excel-Dateien ohne Versionierung, das Nutzen von Excel als Datenbank und von internen  Programmierern und Administratoren geschaffene undurchdringliche Geflechte von MS-Access/MS-SQL-Server-Datenbanken. Dabei sollte man berücksichtigen, dass Software-Unternehmen wie namentlich Microsoft eigentlich kein Interesse daran haben dürften, diese Missstände zu beseitigen - schließlich würde dies dem Paradigma Softwarelizenzen in möglichst großer Zahl zu verkaufen - widersprechen: je mehr verteilte und inkonsistente Datensätze parallel verwaltet werden, desto besser fürs Geschäft.

Rechtliche Aspekte

Eher die Regel als die Ausnahme ist am Ende eines chaotischen Datengewinnungsprozesses die falsche Auszeichnung eines  Produkts, die nicht nur kosmetischer Natur sein muss, sondern auch gravierende rechtliche Probleme nach sich ziehen kann. Kauft ein Kunde beispielsweise einen Kühlschrank, dessen Geräuschentwicklung irrtümlich vom Hersteller mit 40 Dezibel angegeben ist und muss später feststellen, dass das Gerät mit einer Lautstärke von 42 dB arbeitet, dann hat dies automatisch Auswirkungen auf das Rückgabe- und Umtauschrecht. An dieser Stelle ist natürlich immer die Summe der Fälle zu beachten, die dann für den Umsatz  relevant sind - und sich final negativ auf die Reputation eines Unternehmens auswirken - Stichwort: negative Mund-zu-Mund-Propaganda.

Time to Market

Vor dem Hintergrund, dass bei vielen Produkten der Faktor "Time to Market" immer entscheidender wird muss zwangsläufig neben der Produktentwicklung und der Optimierung der Supply Chain auch die Prozesse im Produktmarketing optimiert werden.
Wobei die Behandlung von Produktinformationen planerisch und in der Koordination viel schwieriger ist als das Aufnehmen und Weiterleiten von Kommunikationsfragmenten bei Sozial Media oder bei Groupware Anwendungen. Beim Verwalten von Stammdaten
bedarf es a) Planung, b) Koordination und c) einer flexiblen Datenbasis zum Speichern und Auffinden der Informationen.

Lösungsansatz: Stammdatenmanagement / Master Data Management (MDM)

Als Lösungsansätze für die strategische Planung kommen 2 Szenarien in Frage: Ein Ansatz berücksichtigt nur Informationen, die das Produktmarketing betreffen und wird softwareseitig über den Einsatz von PIM = Product Information Management angegangen. In einem weitergehenden Lösungsansatz packt man die Probleme an der Wurzel und beginnt unternehmensweit Stammdaten zu
konsolidieren und zu synchronisieren - softwareseiting umsetzbar über MDM = Master Data Management.

Welche Teilaspekte sind bei Planung und Aufbau eines nachhaltigen Stammdatenmanagements zu berücksichtigen? Generell ist davon auszugehen, dass ein Stammdatenmanagementsystem einfach zu konfigurieren, leicht mit vorhandenen Daten zu bestücken und bei Abfragen hochperformant sein sollte. Dazu wünschenswert möglichst einfach einzurichtende Schnittstellen zu anderen Systemen - vorzugsweise einem Enterprise Service Bus oder zur Integration in einer Service Cloud.

Aspekt: Aufnehmen von Daten

Bei der Aufnahme von Daten gehen wir von zwei Teilaspekten aus. Zum einen müssen vorhandene Datenbestände leicht ins MDM-System migrierbar sein. Ein Stichwort ist in diesem Zusammenhang das Datamapping. Dieses Mapping sollte sowohl aus 2-dimensionalen Datenquellen (Tabellen) als auch aus Datenquellen mit mehr Dimensionen also z.B. XML-Bäumen möglich sein. Zudem sollte eine Migration über ETL-Werkzeuge (Pentaho o.ä.) steuerbar sein. Zeitgesteuerte Synchronisation oder "real time" Updates aus anderen Anwendungen sollten ebenfalls einstellbar sein.

Unterstützende Funktionen in Alterra: 

• Import- und Mapping Assistent (Import Wizard)
• Flexible Abfrage-Sprache für CRUD-Funktionen (Create, Update und Delete per SQL und XPath)*
• Möglichkeit der Nutzung von ETL-Werkzeugen (Extract Transform Load)

Aspekt: Datenqualität und Integrität

Unterhält man einen Stammdatenpool, so ist bei der Erstbefüllung wie auch im laufenden Betrieb sicherzustellen, dass Datenqualität und Integrität gewährleistest sind und vor allem "bleiben". Um dies sicherzustellen, sollte eine MDM-Anwendung Funktionen für das Data-Cleansing beinhalten. Zudem sollte bei der Planung eines MDM-Datenpools berücksichtigt werden, dass eines der  wirkungsvollsten Mittel zur Vermeidung von Dateninkonsistenzen die hierarchische Vererbung von Informationen ist.

Unterstützende Funktionen in Alterra:

• Data Cleansing Assistent*
• Query Designer
• PHP-API Java-API*, .Net-API*

Aspekt: Pflege von Teilmengen und Kontexten

Ebenfalls nicht zu unterschätzen ist das Aufbrechen von Informationsblöcken in feingranulare Teilinformationen, die in bestimmten
Kontexten auf unterschiedliche Weise miteinander kombiniert werden können (Data Splitting). Für gewöhnlich in einem Dokument zusammengefasste Texte können so zum Beispiel in Textbausteine aufgeteilt werden.

Unterstützende Funktionen in Alterra:

• Alterra ist ein mehrdimensionaler Datenspeicher
• Konfiguration Eigenschaftsobjekten
• Konfiguration von Textbausteinen (XHTML-formatiert, unformatiert)
• Konfiguration von Abhängigkeiten zwischen Eigenschaften
• Dynamische Verlinkung von Eigenschaften mit Produkten

Aspekt: inhaltliche Anforderungen der Zielmärkte

Die so fein granular vorhandene Information lässt sich so recht leicht in Langtexte mit unterschiedlicher Priorität der Textbausteine - und mit pro Zielmarkt unterschiedlicher Informationsmenge zusammenführen. Produktbeschreibungen können auf diese Weise an regionale Gegebenheiten angepasst werden.

Unterstützende Funktionen in Alterra:

• Landes- und Sprachspezifische Werte
• auf Kunden bezogene Werte
• auf Zielplattform bezogene Werte

Aspekt: technische Spezifizierung

Stammdaten differenziert zu beschreiben, effizient durchsuchbar, auffindbar und vergleichbar zu machen, erreicht man über  Produktklassifizierung. Klassifikation ist zudem nützlich, wenn Stammdaten mit Partnern oder Kunden synchronisiert werden sollten. Erst das Klassifizieren ermöglicht Ihnen Kunden direkt vergleichbare alternative Produkte anzubieten - oder nach Auslauf eines Produkts direkt dass passende Nachfolgeprodukt zu lancieren. Über die Klassifizierung von Produkten kann zum Beispiel im Handel Category Management betrieben werden, dass es ermöglicht Sortimente zu analysieren und zu planen. Um dies technisch umsetzen zu können  sollte ein MDM System das Anlegen eine unbegrenzte Anzahl Attribute wie auch Taxonomien beliebiger Tiefe erlauben.

Unterstützende Funktionen in Alterra:

• Klassifikation von Produkten
• Erstellung eigener Klassifizierungs-Systeme
• Erstellung eigener Attribute
• Diverse Datentypen vorkonfiguriert.
• Standards wie UNSPSC, GTIN, eClass, ETIM

Aspekt: Sprachen

An den Stellen, an denen mehrsprachige Information nötig ist, muss diese explizit in der Zielsprache gesetzt werden können.
Ist Mehrsprachigkeit nicht nötig, muss im Datenpool ein Standard-Datensatz aufgerufen werden. Der Datenpool ist so einzustellen,
dass Begriffe möglichst nie doppelt übersetzt werden müssen. Im Tagesgeschäft wird Information viel zu häufig mehrfach übersetzt gespeichert. Das führt dazu, dass bei Änderungen am Quelldatensatz - also der Sprache, in der der Hersteller sein Produkt entwirft - nicht direkt bis hin zur Zielsprache kommuniziert werden können (Information Chain Interception).

Unterstützende Funktionen in Alterra:

• Definition beliebiger Sprachräume möglich
• Differenziert Übersetzung einzelner Eigenschaften
• Definition von Sprachraum- und Länder-Schnittmengen
• Translation Memory als Übersetzungshilfe

 

Aspekt: Datenaustausch mit Zielplattformen

Für den Datenaustausch mit anderen marketing- und vertriebsrelevanten Systemen kommen im Wesentlichen in Frage:

• Shopsysteme
• Content Management Systeme
• Apps (vormals "Programme")
• Portale (Amazon, Mercateo u.s.w.)

Generell sollte ein MDM-System gängige Standards für den synchronen und asynchronen Datenaustausch bereitstellen. Standard-Technologien sind XML-Export/Import, CSV-Export/Imprt, SOAP-Interface, Webservices und RFC/RPC. Im Optimalfall bietet ein MDM-System bereits standardisierte Schnittstellen für gängige Systeme. Bei Webshops sollten hier die wichtigsten OpenSource-Systeme abgedeckt werden, bei CMS ebenfalls die Top5 der OpenSource-Szene. Das Ansteuern von Apps geschieht in der Regel, um die zu übertragende Datenmenge gering zu halten über differenzierte SOAP oder JASON-Aufrufe.

Eines der wichtigsten Themen in diesem Zusammenhang sind Treuhänder wie Amazon, B2B-eCommerce Portale wie Mercateo oder Syndizierungsplattformen. An dieser Stelle hilft Standardisierung über XML-Formate wie BMEcat und branchenspezifische  Klassifikationssysteme. Die Realtime-Ausgabe dieser Formate sollte zum Standard gehören.

Unterstützende Funktionen in Alterra:

• Event-basierte Realtime Updates von Fremdsystemen.
• XML-Views in Echtzeit.
• Extensions und Plugins für diverse OpenSource Systeme wie Magento, Typo3, Joomla wie auch Enterprise CRM/eCommerce Systeme

Aspekt: Formate und Standards für den Datenaustausch

Dies führt uns direkt zum Thema Formate für den Produktdatenaustausch. An dieser Stelle sollte man auf die wichtigsten Standards setzen. Dies ist für den Datenaustausch ganz klar XML (Extensible Markup Language) in seinen diversen Spielarten und mit seiner hohen Flexibilität in puncto Definition und Schematisierung (DTD, XML-Schema). Zudem ist für die Internationalisierung als Encoding für die Daten unbedingt UTF-8 zu nutzen. Für die Angabe der Sprache ist der Standard ISO 639-1 und der Landeskennung ISO-3166-1 zu nutzen. Der Datenaustausch sollte über das Internet-Protokoll HTTP laufen, Daten sollten zur Reduzierung der Netzlast unbedingt komprimiert übertragen werden (Kompression: ZIP, GIP) sowie Grafiken ebenfalls nach Möglichkeit in komprimierten Formaten wie PNG, JPEG oder GIF ausgetauscht werden.

Unterstützte Formate in Alterra:

• XML (mit DTD, XML-Schema für den Austausch von Katalogdaten mit UTF8
• Alle gängigen Bild und Video-Formate und automatische Kompression/Umwandlung (PNG, JPEG, GIF, MPEG, SWF ...)
• Dateikomprimierung mit ZIP, GZIP
• HTTP und HTTPS als Protokoll für den Datenaustausch
• Nutzung von ISO 3166-1 für Länder und ISO 639-1 für Sprachen

 

Aspekt: Performance (insbesondere bei der Synchronisation)

Beim Datenaustausch mit anderen Systemen sind 3 Varianten möglich:

• Synchroner Austausch = Informationsbeschaffung in Echtzeit (Abfragen kleinerer Datenmengen direkt live).
• Asynchroner Austausch = Informationsaustausch in zeitlichen Intervallen (Abfragen im Batchverfahren bei großen Datenmengen).
• Asynchroner Austausch über Event-Triggering (meist in Kombination mit ESB = Enterprise Service Bus oder Service Clouds)

 

Unterstützende Funktionen in Alterra:

• High-Perfomance MDM-Datapool mit bis zu 10 Mio. Objekten (im Benchmark getestete maximale Zugriffszeit 0,2 Sekunden)
• XML-Output in nahezu Echtzeit.
• Definition und Erzeugung von Snapshots*
• Definition von Cronjobs zur Batch-Übertragung
• Event-Triggering

Aspekt: Usability

Bei allen technischen Finessen ist die einfache und vor allem komfortable Handhabung der Benutzeroberfläche des MDM-Systems natürlich eminent wichtig. Die aktuell auf dem Markt befindlichen Systeme sind in der Regel flexibel in der Konfiguration und besitzen aufwändig gestaltete Programmierschnittstellen - im Tagesgeschäft jedoch muß ein manueller Eingriff oder die manuelle  Datenerfassung flüssig von der Hand gehen. Anlehnungen an bekannte Anwendungsmuster wie Bearbeiten von Massendaten im Grid (wie in Excel) gehören bei einer neu konzipierte Webanwendung wie Alterra zur Grundausstattung.

Abbildung: Flexible webbasierte Tabellenbearbeitung mit Excel-Funktionen (hier "drag cells" in Alterra 2.8 mit Flexgrid-Plugin)
 

Ausblick

Mit dem für das für 2013 geplanten Going Live von Altera 3 werden Kunden mit erhöhten Ansprüchen an Flexibilität, Konfigurierbarkeit, Performance und Standardisierung in MDM-Projekten angesprochen. Alterra 3 ist als Enterprise-Software für Mittelstand und Großunternehmen konzipiert. Die dafür benötigte JAVA- und .NET-Connectoren sowie Scripting-Unterstützung über PHP sind feste Bestandteile des neuen Release.

Alterra 3 in Zahlen:

• Planungsstart: 2008
• Entwicklungszeit: 2009 bis 2013.
• Codezeilen (bis 01/2013): 0,4 Mio.
• Support: 3rd-Level Enterprise Support
• Veröffentlichung: 2013

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* verfügbar ab Alterra 3