Master Data Management, lessons learned: is een dedicated MDM-tool noodzakelijk?
De componenten van het MDM werden geïntroduceerd in een vorig blogartikel, en op basis van enquêtes bij bedrijven (zie referenties hieronder) bespreken we hier de aandachtspunten ervan. Is een dedicated MDM-tool noodzakelijk?
We komen niet terug op de ‘best practices’ die in het vorige blogartikel werden genoemd en waarmee rekening moet worden gehouden om ‘AI Ready Data’ te verkrijgen. We herhalen wel eerst enkele belangrijke punten over Master Data Management. Vervolgens bespreken we de verschillende ‘kritieke elementen’ met betrekking tot de implementatie van een MDM, om af te sluiten met enkele suggesties.
MDM: de key points
‘Master Data Management’ (MDM) is een ‘business’-discipline waarvan de implementatie gebaseerd is op een technologie (keuze van een MDM-architectuur, een MDM-tool) waarbij semantisch met elkaar verbonden datasets tussen databases worden uitgewisseld voor toepassingsdoeleinden.
De aanpak is gebaseerd op data governance om geïsoleerde gegevenssilo’s te voorkomen. Een ‘data catalog’ (of meta-informatiesysteem) is ook onmisbaar. Deze zorgt voor een volledige en actuele definitie van de data (via een IT en business validation workflow, versiebeheer met het genereren van delta’s tussen versies van metagegevens en de overeenkomstige applicaties). In onze sector hebben de wettelijke redenen voor het bijhouden van versies tussen metagegevens te maken met de verjaringstermijn, de periode waarin de gegevens en metagegevens moeten worden bewaard in geval van rechtszaken en nog lopende dossiers. Deze termijn kan in de sociale zekerheid variëren van 5 tot 30 jaar, of zelfs meer.
Een ‘data quality’-aanpak stroomopwaarts en stroomafwaarts van de uitwisselingsarchitectuur is eveneens essentieel om de kwaliteit van de ‘brondatabases’ te waarborgen, maar ook om de door de business gevalideerde ‘golden records’ te identificeren. De ‘golden records’ worden uitgewisseld om de traceerbaarheid van de Master Data (‘data lineage’) tussen databases te garanderen. De volgende figuur illustreert de toepassing van regels (vastgesteld door de business) om een golden record te identificeren per type cluster van vermoedelijke duplicaten (geïdentificeerd via een ‘matching’-procedure).
Op basis hiervan is het mogelijk om deze regels binnen enkele uren toe te passen op miljoenen records die vermoedelijke duplicaten bevatten, via performance management (de geschiedenis van de ‘niet-geselecteerde’ records wordt altijd bewaard voor het geval de eigenaars van de database de regels achteraf willen aanpassen). De volgende afbeelding toont een voorbeeld van het opstellen van een ‘golden record’ via de ‘data quality tool’ Trillium.
Vervolgens moeten de gegevens worden overgedragen via een te bepalen MDM-architectuur (zie volgende afbeelding). We hebben de voor- en nadelen hiervan geïdentificeerd in ons vorig blogartikel. Deze zullen worden aangevuld in het deel over aandachtspunten.
Invoering van MDM: aandachtspunten
De interviews in de onderstaande referenties wijzen op verschillende aandachtspunten bij het opzetten van een MDM-systeem.
De kwaliteit van de gegevens
Alle onderstaande referenties benadrukken zonder uitzondering dat een ‘continue data quality’-aanpak in de praktijk ontbreekt en moet worden geïmplementeerd voor alle brondatabases, voordat het ‘golden record’ wordt geïdentificeerd: profilering (data audit), standaardisatie (bijvoorbeeld het opschonen van adressen) en matching (bijvoorbeeld deduplicatie).
Integratie van de gegevens
Behalve de architectuur van het type ‘virtual directory’ vereisen alle andere architecturen een integratie van de gegevens. In de privésector van multinationals (4) wordt vaak gekozen voor centralisatie en wordt deze ook opgelegd. Deze aanpak is door veiligheid en privacy niet haalbaar in het kader van e-government, gezien de gevoeligheid van de beheerde gegevens.
Er zijn echter specifieke beveiligde toepassingen op dit gebied die gegevensintegratie vereisen, bijvoorbeeld het SumEHR (Summarized Electronic Health Record of ‘patiëntendossier’), waarvan hier een schematische weergave wordt gegeven (JC Trigaux, 2009) met de uitwisseling van ‘golden records’ en het genereren van een unieke identificatiecode binnen de SumEHR-toepassing.
Maar in 2025 blijkt uit een bericht aan artsen dat de kwaliteit van de gegevens niet altijd optimaal is.
MDM-tools
Daarnaast zijn er volgens de hieronder genoemde referenties, wanneer een MDM-tool met gegevensintegratie wordt gebruikt (wat de meeste van deze tools bieden), mogelijke synchronisatieproblemen, omdat sommige gegevens in batches worden overgedragen en andere continu. Er kunnen ook heterogene standaardisatiekwesties aan de orde komen die een belemmering vormen voor de traceerbaarheid van gegevens. MDM-tools worden soms ook traag geïntegreerd en brengen hoge kosten met zich mee (sommige tools worden gefactureerd per geïntegreerde ‘golden record’). Sommige tools zijn ondoorzichtig wat betreft de identificatie van het ‘golden record’. Bovendien heeft de gebruiker, zodra de gegevens zijn geïntegreerd, niet noodzakelijkerwijs nog controle over deze gegevens.
Het gebruik van de cloud (meestal privé: Microsoft Azure, Google Cloud, Amazon Web, enz.) biedt goedkopere oplossingen dan een on-prem-ontwikkeling, maar is dit een haalbare aanpak in het kader van e-government?
Enkele van de bekendste MDM-tools zijn: Profisee, Pilog Group, Semarchy, … Sommige daarvan maken deel uit van bedrijven die verschillende softwareprogramma’s (data catalog tools, data quality tools, MDM tools, …) hebben verzameld in de vorm van een ‘suite’, die niet noodzakelijkerwijs onderling compatibel zijn: Informatica bijvoorbeeld. Er bestaan ook open source MDM-tools (met cloud of on-prem), waaronder bepaalde betaalde modules, zoals bijvoorbeeld Altrocore. Maar gezien de omvang van de databases die binnen de e-government in België worden beheerd, kunnen deze tools vragen oproepen over de ‘schaalbaarheid’. In elk geval moet bij de aanschaf van een MDM-tool eerst een data governance en een organisatie met bijbehorende rollen worden opgezet, een test op een representatieve PoC worden uitgevoerd en een planning worden opgesteld.
Een ‘in house’ oplossing? Een voorbeeld op het gebied van sociale zekerheid
Zou naast de oplossingen die op de markt beschikbaar zijn, ook een ‘in house’ oplossing overwogen kunnen worden? We geven hier een voorbeeld uit het domein van de sociale zekerheid. In het kader van een architectuur van het type ‘virtual directory’, die een beveiligde gegevensuitwisseling met toegangsbeheer via de directory garandeert, naar het voorbeeld van de kruispuntbank van de sociale zekerheid, beschikken we over een ‘data catalog’, namelijk de ‘glossaria van de sociale zekerheid’, waarvan hier een voorbeeld is met betrekking tot de DmfA (Déclaration Multifonctionnelle – Multifunctionele Aangifte). De data catalog oplossing voorziet in een documentatie van de uitgewisselde gegevens, inclusief versiebeheer van metadata, een validatieworkflow en beheer van meertaligheid. Deze mechanismen zorgen ook voor de actualisering van de toepassingen die verband houden met de betreffende databases, met IT- en businessvalidatie voor elk van deze databases. Dit meta-informatiesysteem draagt momenteel bij aan de jaarlijkse inning en herverdeling van 95 miljard euro aan sociale bijdragen en uitkeringen. Deze data catalog wordt momenteel langzaam gemigreerd naar de ‘glossaria egov 3.0’. Ten slotte zou het competentiecentrum ‘data quality’ van Smals het mogelijk maken om de kwaliteit van de brondatabanken en de tussen instellingen uitgewisselde ‘golden records’ te beheren.
Voorlopige conclusie
Een ‘in house’ oplossing, zoals hierboven beschreven, zou zeker aanpassingen ten opzichte van het bestaande systeem vereisen. De haalbaarheid en algemene toepasbaarheid ervan zouden moeten worden onderzocht. Maar het is misschien een optie om te overwegen naast de commerciële “MDM-tools” als er in onze omgeving een Master Data Management moet worden geïmplementeerd.
Commerciële tools, ook al dekken sommige een klein deel van de publieke sector af – zoals Semarchy (1) – richten zich vooral op multinationals die producten of diensten verkopen, zoals Procter & Gamble (P&G), Coca-Cola, General Electric of Wal-Mart (4).
Daarnaast blijft het nuttig om de ontwikkeling van de hierboven genoemde open source-tools te blijven volgen, waarvan de volwassenheid nog zou kunnen toenemen.
Referenties
(1) GARTNER : rapports (2024, 2025) et en particulier Voice of the Customers for Master Data Management, Gartner, 30 juin 2025, Peer Lessons Learned for Master Data Management Solution Implementation, Gartner, août 2025.
Interviews bij klanten en leveranciers van MDM-tools
(2) LEPENIOTIS P, Master data management: its importance and reasons for failed implementations. Doctoral Thesis, Sheffield Hallam University Press (UK), 2020.
Analyse van MDM in twee Engelse handelsondernemingen (VK): interviews, gegevensaudits, enz.
(3) PANSARA R. (MDM Specialist, TESLA, USA), Master Data Management Challenges, In International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol.10 Issue.10, October- 2021, p. 47-49.
(4) PANSARA R.,Strategies for Master Data Management Integration and Their Benefits, In Scholars Journal of Engineering and Technology, 2024, p. 40-47.
Bibliografische opzoeking, case study’s, peilingen en interviews in de volgende Amerikaanse multinationals: Procter & Gamble (P&G), Coca-Cola, General Electric, Wal-Mart.
(5) SMITH H. A. et al. (Queen’s School of Business, Queen’s University, Canada), Developments in Practice XXX: Master Data Management: Salvation Or Snake Oil ? In Communications of the Association for Information Systems, Volume 23, Article 4, pp. 63-72, juillet 2008.
Interviews bij IT Managers van 15 industriële organisaties
Deze blogpost werd geschreven door Isabelle Boydens, Data Quality Expert bij Smals Research. Dit artikel is geschreven onder haar eigen naam en weerspiegelt op geen enkele wijze de standpunten van Smals.
