Definition: Match-&-Merge-Regeln

Match-&-Merge-Regeln definieren systematische Prozesse zur Identifikation und Konsolidierung von Datensätzen in Beschaffungssystemen.

Grundlegende Komponenten

Die Regeln bestehen aus zwei Hauptphasen: dem Matching zur Identifikation ähnlicher Datensätze und dem Merging zur Zusammenführung. Dabei werden verschiedene Attribute wie Lieferantenname, Adresse oder Herstellerteilenummern verglichen.

• Exakte Übereinstimmungen bei eindeutigen Identifikatoren
• Fuzzy Matching für ähnliche, aber nicht identische Werte
• Gewichtete Scoring-Verfahren zur Bewertung der Ähnlichkeit

Match-&-Merge-Regeln vs. Dublettenerkennung

Während Dublettenerkennung primär auf die Identifikation fokussiert ist, gehen Match-&-Merge-Regeln einen Schritt weiter und definieren auch die Konsolidierungslogik für gefundene Duplikate.

Bedeutung im Einkauf

Im Beschaffungskontext ermöglichen diese Regeln eine einheitliche Sicht auf Lieferanten, Materialien und Verträge. Sie sind fundamental für Stammdaten-Governance und bilden die Basis für zuverlässige Spend-Analysen.

Kennzahlen zur Steuerung

Effektive Messung der Match-&-Merge-Performance erfordert spezifische KPIs zur Bewertung von Genauigkeit und Effizienz.

Match-Rate und Precision

Die Match-Rate misst den Anteil erkannter Duplikate, während Precision die Genauigkeit der Identifikation bewertet. Diese Kennzahlen sind zentral für die Bewertung der Regeleffektivität und fließen in umfassende Data Quality Scores ein.

Merge-Erfolgsquote

Diese Kennzahl bewertet den Anteil erfolgreich konsolidierter Datensätze ohne manuelle Nachbearbeitung. Sie reflektiert die Qualität der Merge-Logik und unterstützt die kontinuierliche Optimierung der Datenqualität.

• Automatisierungsgrad der Konsolidierung
• Reduzierung manueller Eingriffe
• Zeitersparnis bei der Datenbereinigung

Datenqualitäts-Impact

Messung der Verbesserung von Standardisierungsgrad und Konsistenz nach Anwendung der Regeln. Diese Kennzahlen werden typischerweise in Datenqualitätsberichten dokumentiert.

Risikofaktoren und Kontrollen bei Match-&-Merge-Regeln

Unzureichend konfigurierte Regeln können zu Datenverlust oder falschen Zusammenführungen führen, die Geschäftsprozesse beeinträchtigen.

False Positive Matches

Zu aggressive Matching-Kriterien können unterschiedliche Entitäten fälschlicherweise zusammenführen. Dies gefährdet die Integrität von Stammdatenprozessen und kann zu fehlerhaften Analysen führen.

• Verlust wichtiger Geschäftsinformationen
• Verfälschung von Spend-Analysen
• Compliance-Risiken bei Lieferantendaten

Unvollständige Datenkonsolidierung

Zu restriktive Regeln übersehen echte Duplikate, was die Effektivität des Master Data Governance reduziert. Data Stewards müssen kontinuierlich die Regelperformance überwachen.

Systemperformance-Risiken

Komplexe Matching-Algorithmen können bei großen Datenmengen zu Performance-Problemen führen. Eine ausgewogene Balance zwischen Genauigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit ist entscheidend für operative Effizienz.