Golden Record: Obermenge der Kundendaten aus allen Quellen
Der CDH extrahiert und konsolidiert Kundenstammdaten aus heterogenen Datenquellen und bildet daraus den Golden Record. Der Golden Record oder Single Point of Truth stellt einen Stammdatensatz dar, der die relevanten Attribute aus allen Datenquellen vereinigt und damit eine Obermenge sämtlicher Attribute aus sämtlichen Datenquellen ergibt.
Data Cleansing und Matching stellen die Datenqualität sicher. Customer Identity Resolution ordnet dabei ähnliche Sätze aus verschiedenen Quellen einem einzigen Golden Record zu. So lassen sich Dubletten vermeiden und die Datenqualität weiter steigern. Zudem enthält der übergeordnete Datensatz die Links zu allen Stammdatensätzen in verschiedenen Datenquellen, in denen Attribute aus dem Golden Record verwendet werden.
Foto: Wolfgang Martin
So können Anwender sicherstellen, dass bei der Änderung eines Attributs in einer beliebigen Datenquelle diese Änderung in allen anderen betroffenen Quellen nachgezogen wird. Die Daten bleiben so einerseits konsistent und müssen andererseits nicht - wie in einer Data-Warehouse-Lösung - physikalisch bewegt und damit redundant gespeichert werden. Das Ergebnis ist eine Synchronisierung der Datensilos. Fragmentierte Kundendaten gehören somit der Vergangenheit an.
Über individuelle Regelwerke kann der Golden Record automatisiert und bei Bedarf manuell bearbeitet und ergänzt werden. Die Basis für die 360-Grad-Sicht auf den Kunden ist damit geschaffen.
Die Mehrzahl der bisherigen Lösungen am Markt fokussiert auf B2B-Szenarien. B2C-Anwendungsfälle hingegen erfordern Stammdaten-Services in nahezu Echtzeit, und für Big Data bedarf es einer Customer Identity Resolution. Wenn die Technologieplattform auf einer Service-orientierten Architektur basiert und eine hohe Performance und Skalierbarkeit bietet, dann können solche Stammdaten-Services in Echtzeit angeboten werden. Das hat den Vorteil, dass bereits beim Erfassen von Daten die Datenqualitätsmechanismen greifen - quasi als Firewall. Konsistente Kundendaten von gleichbleibender Qualität über alle Datenquellen hinweg lassen sich so sicherstellen. Ein solcher Ansatz basiert auf den Konzepten von Total-Quality-Management. Das ist entscheidend beim Kundenstammdaten-Management in B2C-Umgebungen, wenn hohe Datenvolumen verarbeitet werden müssen.
Für Kaufempfehlungen braucht es schnelle Analysen
Ein Einsatzszenario, bei dem Nahe-Echtzeit-Lösungen entscheidend sind, ergibt sich beispielsweise im Customer-Experience- Management (CEM). Unternehmen im B2C-Markt verwenden mehr und mehr BigData-Konzepte. Daten über Kunden, Markt und Mitbewerber werden zum Beispiel in dem Big-Data-Framework Hadoop abgelegt und genutzt, um mit Hilfe schneller Analysen präzise Kaufempfehlungen zu geben. Die entscheidende Frage in diesem Zusammenhang lautet: Wie erkenne ich unter allen Besuchern des Webshops meine Kunden? Die Antwort gibt - auf Basis des Golden-Record-Konzepts - ein Customer- Identity-Resolution-Service. Beinahe in Echtzeit erkennt dieser Dienst Kunden, so dass passende Angebote platziert werden können. Das Ergebnis ist eine durchgängige Customer Experience.
Fazit
Die Marktbefragung zum Customer-Information-Management hat in den Anwenderunternehmen Schwachstellen in der operativen Umsetzung von CIM und damit auch dem Management von Kundenstammdaten aufgezeigt. Zum einen gibt es Mängel bei den Prozessen und Zielen, zum anderen beim Einsatz von Technologie.
Unternehmen sollten daher als zentralen Baustein für Kundenzentrierung in Plattformen für Customer MDM investieren, die eine 360-Grad-Kundensicht auf Basis des sogenannten Golden Records in allen Business- und Projektszenarien unterstützen. Solche Plattformen sollten Service-orientiert sein sowie eine hohe Performance und Skalierbarkeit bieten, damit sie in B2B-, B2C- und Big-Data-Szenarien eingesetzt werden können.
Unternehmen beginnen, zunehmend Quellen aus den Social Media zu nutzen. Ebenso wird, wie die Marktbefragung bestätigt, Geocodierung wichtig. Cloud Computing ist auch im Kundenstammdaten-Management auf dem Vormarsch. Daher sollte eine Plattform für Customer MDM all diese Aspekte berücksichtigen.(ba)