Common Data Model (CDM)

Definition

Das Common Data Model (CDM) ist ein standardisiertes, modulares Framework zur Datenkonsolidierung innerhalb einer Organisation. CDM ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und diese in einer einheitlichen, leicht verständlichen Form darzustellen. Durch die Kombination von Daten auf einheitliche Weise ermöglicht es CDM den Benutzern, Geschäftsprozesse auf Basis derselben Datenbasis zu verwalten und die Daten austauschbar und interoperabel zu machen.

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Funktionsprinzip

CDM arbeitet durch die Definition von standardisierten, modularen Datenstrukturen, die in einer gemeinsamen Datenbank gespeichert werden. Daten aus verschiedenen Quellen werden in dieses Modell importiert und konvertiert. Der Benutzer hat die Möglichkeit, die Daten über eine visuelle Schnittstelle zu manipulieren und zu analysieren. Durch die Verwendung einer gemeinsamen Datenstruktur und einer einheitlichen Terminologie vereinfacht das CDM die Datentransformation und -analyse und verbessert die Datenqualität.

Praxisbeispiele

• In einem Unternehmen kann das CDM dazu verwendet werden, Daten aus Vertrieb, Marketing und Kundenservice zusammenzuführen, um ein einheitliches Bild des Kunden zu erstellen.
• In einer Behörde kann das CDM hilfreich sein, um Daten aus verschiedenen Abteilungen zu sammeln und so ein einheitliches, konsolidiertes Reporting zu ermöglichen.
• Im Gesundheitswesen kann das CDM dazu genutzt werden, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und so einen umfassenden Blick auf den Patienten zu ermöglichen.

Vorteile

• CDM verbessert die Datenqualität durch standardisierte Strukturen.
• CDM ermöglicht eine größere Konsistenz und Genauigkeit bei der Datenanalyse.
• CDM fördert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen.
• CDM ermöglicht eine effiziente Datenauswertung und -nutzung.
• CDM fördert die Austauschbarkeit und Interoperabilität von Daten.
• CDM unterstützt die Compliance- und regulatorischen Anforderungen.
• CDM ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung auf der Grundlage von qualitativ hochwertigen Daten.
• CDM erhöht die Flexibilität und Skalierbarkeit der IT-Infrastruktur.

Herausforderungen

• Die Einführung von CDM kann anfänglich kostspielig und komplex sein.
• Nicht alle Datenquellen lassen sich in das CDM einbinden.
• Die Kontrolle über die Datenqualität kann eine Herausforderung sein.
• Es kann eine Herausforderung sein, die Benutzer für das CDM zu schulen und zu gewinnen.
• CDM kann die Notwendigkeit von Datenbereinigungen erhöhen.
• Die Migration bestehender Daten in das CDM kann Herausforderungen bereiten.
• Es kann eine Herausforderung sein, die CDM-Technologie auf dem neuesten Stand zu halten.
• Die Einhaltung verschiedener Datenschutzbestimmungen kann eine Herausforderung darstellen.

Best Practices

• Beginnen Sie mit der Implementierung von CDM in kleinen Schritten.
• Konzentrieren Sie sich auf die Datenqualität.
• Schulen Sie Ihre Mitarbeiter im Umgang mit dem CDM.
• Nutzen Sie die Vorteile der Modulstruktur des CDM.
• Planen Sie die Datenmigration sorgfältig.
• Halten Sie das CDM immer auf dem neuesten Stand.
• Berücksichtigen Sie stets Datenschutzbestimmungen.
• Ziehen Sie Experten zu Rate, um das volle Potenzial des CDM auszuschöpfen.

Fazit

Das Common Data Model bietet eine effektive Lösung für Datenkonsolidierung und -analyse in komplexen Unternehmensumgebungen. Durch die Bereitstellung einer standardisierten und modularen Data-Warehouse-Struktur verbessert CDM die Datenqualität und fördert datengetriebene Entscheidungsprozesse. Dennoch sind Herausforderungen zu erwarten, insbesondere in Bezug auf die anfängliche Implementation und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Eine sorgfältige Planung und kontinuierliche Schulungen sind entscheidend für den Erfolg des CDM.