Was ist Master Data Management? Vorteile und Einsatz

Kundendaten werden im CRM aktualisiert, Produktdaten im ERP gepflegt und Lieferanteninformationen in weiteren Systemen oder Excel-Tabellen verwaltet. Stimmen die Datenstände nicht überein, entstehen Dubletten, fehlerhafte Auswertungen, manuelle Korrekturen und Verzögerungen in wichtigen Geschäftsprozessen.

Master Data Management (MDM) schafft verbindliche Regeln und Prozesse, um unternehmensweit relevante Stammdaten zusammenzuführen, zu prüfen und systemübergreifend konsistent bereitzustellen. In diesem Beitrag erfährst du, wie Master Data Management funktioniert, wann dein Unternehmen ein MDM-System benötigt und worauf du bei der Auswahl und Einführung einer passenden Lösung achten solltest.

Definition: Was ist Master Data Management (MDM)?

Beim Master Data Management werden wichtige Stammdaten unternehmensweit verwaltet. Je nach Unternehmen können dies beispielsweise Produkt-, Kunden-, Lieferanten-, Material- oder Standortdaten sein.

MDM verbindet Daten aus unterschiedlichen Quellen und schafft einen verlässlichen Rahmen für ihre Pflege, Prüfung und Nutzung. Dazu gehören ein gemeinsames Datenmodell, definierte Qualitätsregeln und klare Verantwortlichkeiten. So können Systeme und Abteilungen mit vollständigen, aktuellen und konsistenten Stammdaten arbeiten.

Für eine relevante Entität kann dabei ein Golden Record entstehen. Dieser bildet die verlässliche und maßgebliche Version eines Datensatzes, beispielsweise eines Produkts, eines Lieferanten oder eines Kunden.

Dabei geht es nicht zwingend darum, alle Informationen technisch an einem Ort zu speichern. Entscheidend ist vielmehr, unterschiedliche Strukturen und Datenstände so aufeinander abzustimmen, dass Stammdaten über Systemgrenzen hinweg eindeutig genutzt und weitergegeben werden können. Diese Datenharmonisierung ist eine wichtige Voraussetzung dafür.

Das übergeordnete Ziel ist eine „Single Source of Truth“, also eine zentrale und verlässliche Datenbasis. Systeme und Teams sollen auf nachvollziehbare und verbindliche Informationen zurückgreifen können, anstatt mit konkurrierenden Versionen derselben Daten zu arbeiten.

Warum ist Master Data Management wichtig?

Je mehr Systeme, Abteilungen und Standorte mit denselben Stammdaten arbeiten, desto größer ist das Risiko widersprüchlicher Datenstände.

Ein typisches Beispiel: Die Produktbezeichnung wird im ERP geändert, im PIM bleibt jedoch die alte Version bestehen. Der Webshop erhält wiederum Daten aus einer dritten Quelle. So existieren plötzlich mehrere vermeintlich richtige Versionen desselben Datensatzes.

Die Folgen zeigen sich im Arbeitsalltag häufig durch:

• doppelte Kunden-, Produkt- oder Lieferantendatensätze
• widersprüchliche Produkt- und Materialinformationen
• fehlerhafte Berichte und Auswertungen
• manuelle Abstimmungen zwischen Abteilungen
• verzögerte Produktveröffentlichungen
• aufwendige Datenbereinigungen vor Migrationen
• erschwerte Automatisierung
• fehlende Nachvollziehbarkeit von Änderungen und Freigaben
• zusätzliche Compliance- und Dokumentationsrisiken

Master Data Management setzt deshalb nicht erst bei der Speicherung an. Es verbindet Datenqualität, Prozesse, Verantwortlichkeiten und technische Systeme miteinander.

Klare Qualitätsregeln und Verantwortlichkeiten legen beispielsweise fest, wer Daten erstellen, verändern, freigeben oder verteilen darf.

Wann braucht ein Unternehmen ein Master Data Management

Nicht jedes Unternehmen benötigt sofort eine umfassende MDM-Lösung. Mit zunehmender Anzahl an Systemen, Standorten, Abteilungen und Datenbereichen wird es jedoch immer schwieriger, eine konsistente Datenbasis ohne verbindliche Prozesse sicherzustellen.

Typische Anzeichen für einen MDM-Bedarf sind:

• Stammdaten liegen gleichzeitig in ERP, CRM, PIM, Excel und weiteren Anwendungen.
• Mehrere Abteilungen pflegen dieselben Informationen unabhängig voneinander.
• Dubletten oder widersprüchliche Datenstände treten regelmäßig auf.
• Es ist nicht eindeutig definiert, welches System für bestimmte Informationen führend ist.
• Daten müssen vor Auswertungen, Migrationen oder Veröffentlichungen manuell abgeglichen werden.
• Neue Standorte, internationale Märkte oder Unternehmenszukäufe erhöhen die Datenkomplexität.
• Automatisierte Prozesse scheitern an unvollständigen oder uneinheitlichen Informationen.
• Änderungen lassen sich nicht zuverlässig nachvollziehen.
• Mitarbeiter verbringen viel Zeit damit, Informationen zu suchen oder ihre Richtigkeit zu prüfen.

Je mehr dieser Punkte auf dein Unternehmen zutreffen, desto sinnvoller ist es, das Stammdatenmanagement strukturiert anzugehen.

Wie funktioniert Master Data Management?

Master Data Management lässt sich vereinfacht als kontinuierlicher Prozess verstehen. Daten werden nicht nur einmalig bereinigt und anschließend sich selbst überlassen. Vielmehr müssen Quellen, Regeln und Verantwortlichkeiten dauerhaft zusammenspielen.

1. Datenquellen anbinden

Zunächst werden die relevanten Systeme und Datenquellen identifiziert. Dazu können ERP-, CRM-, PIM-, Lieferanten- oder individuelle Fachsysteme gehören.

Über Schnittstellen und Connectoren werden die benötigten Informationen zusammengeführt oder die beteiligten Anwendungen miteinander synchronisiert.

2. Daten strukturieren und zuordnen

Informationen aus unterschiedlichen Quellen folgen häufig verschiedenen Strukturen. Attribute, Bezeichnungen, Einheiten und Beziehungen müssen deshalb einem gemeinsamen Modell zugeordnet werden.

Ein flexibles Datenmodell unterstützt dabei, unterschiedliche Entitäten und ihre Beziehungen abzubilden – beispielsweise Produkte, Materialien, Lieferanten, Dokumente oder Produktvarianten.

3. Daten harmonisieren

Verschiedene Schreibweisen, Einheiten, Formate und Klassifikationen werden vereinheitlicht. Dadurch können angeschlossene Systeme dieselben Informationen konsistent interpretieren und weiterverarbeiten.

4. Datenqualität prüfen

Mithilfe von Validierungs- und Qualitätsregeln können Datensätze unter anderem auf Pflichtfelder, zulässige Werte, Dubletten oder widersprüchliche Informationen geprüft werden.

Je nach Datenbereich lassen sich zusätzlich Matching-Regeln einsetzen, um zusammengehörige Datensätze zu identifizieren.

5. Golden Record bilden

Aus den zusammengeführten Informationen entsteht nach definierten Regeln ein verlässlicher Datensatz.

Dabei muss nicht jedes Quellsystem vollständig ersetzt werden. Entscheidend ist, eindeutig festzulegen, welche Quelle für welche Information führend ist und wie Datenkonflikte aufgelöst werden.

6. Stammdaten bereitstellen und überwachen

Anschließend werden die freigegebenen Stammdaten an angebundene Systeme und Prozesse verteilt.

Qualitätsregeln, Rollen, Rechte, Freigaben und klare Verantwortlichkeiten stellen sicher, dass die Datenbasis auch nach der initialen Bereinigung konsistent bleibt.chten, Freigaben und Verantwortlichkeiten wird sichergestellt, dass die Datenbasis auch nach der initialen Bereinigung konsistent bleibt.

Welche Vorteile bietet Master Data Management?

Single-Domain vs. Multi-Domain Master Data Management

Bei der Planung eines Master Data Managements stellt sich häufig die Frage, welche Stammdatenbereiche einbezogen werden sollen.

Eine Domain bezeichnet einen fachlichen Datenbereich und nicht eine einzelne Datenquelle. Produktdaten können beispielsweise aus ERP-Systemen, Lieferantensystemen und weiteren Anwendungen stammen und trotzdem derselben Produkt-Domain angehören.

Typische Einsatzbereiche von Master Data Management

Produktdaten für verschiedene Systeme bereitstellen

Produktstammdaten entstehen häufig bereits im ERP. Anschließend werden sie um Marketinginformationen ergänzt und an Shops, Websites, Marktplätze oder weitere Kanäle verteilt.

MDM schafft klare Regeln dafür, welche Informationen aus welchem System stammen und wie sie miteinander verbunden werden.

Lieferanteninformationen vereinheitlichen

Lieferanteninformationen können aus Einkauf, ERP, Portalen oder externen Quellen stammen. Unterschiedliche Namenskonventionen oder doppelte Datensätze erschweren eine eindeutige Zuordnung.

MDM hilft dabei, Lieferanten eindeutig zu identifizieren und ihre Informationen nach gemeinsamen Qualitätsregeln zu verwalten.

Dubletten erkennen und vermeiden

Doppelte Datensätze entstehen schnell, wenn Informationen unabhängig voneinander in mehreren Systemen angelegt werden.

Matching- und Validierungsprozesse unterstützen dabei, potenzielle Dubletten zu erkennen, bevor sie in weitere Systeme und Prozesse gelangen.

Produkte, Materialien und Dokumente miteinander verknüpfen

In produzierenden Unternehmen sind Stammdaten häufig mit technischen Dokumenten, Produktbildern, Zertifikaten, Materialien oder Varianten verknüpft.

Ein geeignetes Datenmodell ermöglicht es, diese Beziehungen strukturiert abzubilden, anstatt zusammengehörige Informationen lediglich in verschiedenen Ordnern oder Systemen abzulegen.

Internationale Datenstrukturen vereinheitlichen

Bei der internationalen Expansion oder der Steuerung mehrerer Standorte hilft MDM dabei, globale Stammdatenstrukturen vorzugeben und gleichzeitig lokalisierte Attribute wie Sprachen, Währungen oder regionale Maßeinheiten konsistent zu steuern.

Dadurch können Unternehmen verbindliche Datenstandards für alle Standorte schaffen, ohne regionale Besonderheiten zu verlieren. Änderungen lassen sich kontrolliert übernehmen und für die jeweils relevanten Märkte, Systeme und Prozesse bereitstellen.cht es, diese Beziehungen strukturiert abzubilden, anstatt zusammengehörige Informationen lediglich in verschiedenen Ordnern oder Systemen abzulegen.

Was muss eine MDM-Software können?

Welche MDM-Software geeignet ist, hängt von der vorhandenen Datenlandschaft und den geplanten Use Cases ab.

Bei der Auswahl solltest du unter anderem prüfen, ob die Lösung:

• unterschiedliche Datenquellen anbinden kann
• flexible Datenmodelle unterstützt
• Beziehungen zwischen Datensätzen abbilden kann
• Dubletten und Inkonsistenzen erkennt
• Validierungs- und Qualitätsregeln ermöglicht
• Rollen, Rechte und Freigabeprozesse unterstützt
• Änderungen nachvollziehbar macht
• Daten automatisiert an weitere Systeme verteilen kann
• offene Schnittstellen bereitstellt
• mit zusätzlichen Datenbereichen und Anforderungen skalieren kann
• zu den Sicherheits- und Betriebsanforderungen deiner IT passt

Eine lange Feature-Liste allein reicht jedoch nicht. Entscheidend ist, ob die Lösung in die vorhandene Systemlandschaft passt und das konkrete Datenproblem tatsächlich löst.h löst.

Welche Systeme muss ein MDM integrieren?

Ein MDM arbeitet selten isoliert. In vielen Unternehmen existieren bereits ERP-, PIM-, CRM-, Shop- oder CMS-Systeme.

Vor der Auswahl sollte deshalb geklärt werden:

• Welches System ist für welche Information führend?
• Welche Anwendungen benötigen die Daten anschließend?
• Wie häufig müssen Informationen synchronisiert werden?
• Welche vorhandenen Schnittstellen lassen sich weiterverwenden?

Gerade die Verbindung zwischen ERP und Produktdatenmanagement ist häufig relevant. Deshalb sollte früh berücksichtigt werden, wie sich ein ERP-System mit PIM und weiteren Datenquellen verbinden lässt.

Auch Anforderungen an offene APIs, Rollen und Rechte, Authentifizierungsverfahren sowie Cloud-, On-Premise- oder hybride Betriebsmodelle sollten vor der Implementierung geklärt werden.

Klassisches MDM oder Lean MDM?

Nicht jedes Datenproblem erfordert den Aufbau eines umfassenden Enterprise-MDM-Programms.

Klassische MDM-Projekte können sinnvoll sein, wenn zahlreiche Stammdatendomänen, komplexe Governance-Strukturen und umfangreiche Konsolidierungsprozesse zentral gesteuert werden müssen.

Bei einem klar umrissenen Datenproblem können Unternehmen dagegen schrittweise vorgehen und zunächst die Systeme und Datenbereiche verbinden, die für den wichtigsten Use Case benötigt werden.

4ALLPORTAL verfolgt dafür einen Lean-MDM-Ansatz. Bestehende Systeme wie ERP lassen sich mit PIM, DAM und weiteren Anwendungen verbinden. Daten, Produktinformationen und zugehörige Medien werden über ein gemeinsames Datenmodell miteinander verknüpft und kontrolliert an nachgelagerte Systeme verteilt.

Der Vorteil dieses Ansatzes liegt darin, vorhandene Systeme gezielt einzubinden, statt die gesamte IT-Landschaft für ein MDM-Projekt neu aufzubauen.

MDM im Vergleich zu PIM, DAM, ERP und Data Governance

Master Data Management überschneidet sich mit mehreren Disziplinen und Systemen. Die Begriffe erfüllen jedoch unterschiedliche Aufgaben.

Was ist der Unterschied zwischen MDM und PIM?

Beim Product Information Management stehen Produktinformationen und deren Pflege, Anreicherung und Bereitstellung für verschiedene Zielgruppen und Ausgabekanäle im Mittelpunkt.

MDM ist breiter angelegt und kann neben Produktdaten auch Lieferanten-, Kunden-, Material- oder Standortstammdaten einbeziehen.

PIM und MDM schließen sich keineswegs aus. In einem integrierten Lean-MDM-Ansatz können MDM und PIM eine Einheit bilden: Das MDM steuert übergreifende Stammdaten, Beziehungen und Regeln, während das PIM die Produktinformationen für Marketing, Vertrieb und unterschiedliche Ausgabekanäle anreichert.

Bei 4ALLPORTAL werden dafür bestehende Systeme wie ERP, PIM und DAM über ein gemeinsames Datenmodell miteinander verbunden. So lassen sich strukturierte Daten und zugehörige Medien gemeinsam verwalten und kontrolliert an nachgelagerte Systeme verteilen.

Was ist der Unterschied zwischen MDM und DAM?

Das Digital Asset Management dient der Verwaltung digitaler Assets wie Bilder, Videos, Grafiken oder Dokumente. MDM verwaltet dagegen strukturierte Stammdaten und ihre Beziehungen.

Beide Bereiche können eng zusammenarbeiten. Ein Produktdatensatz lässt sich beispielsweise mit Produktbildern, Datenblättern, Zertifikaten oder CAD-Dateien verknüpfen.

Was ist der Unterschied zwischen MDM und Data Governance?

MDM beschreibt Prozesse und Systeme zur Verwaltung von Stammdaten.

Data Governance legt den organisatorischen Rahmen fest: Wer ist für welche Daten verantwortlich? Welche Standards gelten? Wie wird die Qualität gemessen? Wer darf Änderungen vornehmen oder freigeben?

Technologie allein löst daher kein Governance-Problem. Umgekehrt lassen sich Governance-Regeln ohne geeignete Prozesse und Systeme häufig nur schwer im Arbeitsalltag umsetzen.

Was ist der Unterschied zwischen MDM und Datenintegration?

Bei der Datenintegration steht der technische Austausch zwischen Systemen im Mittelpunkt.

MDM geht darüber hinaus. Neben der Übertragung werden Regeln für Qualität, Verantwortlichkeit, Konsistenz, Zuordnung und den Lebenszyklus der Stammdaten benötigt.

Eine Schnittstelle kann zwei Systeme miteinander verbinden. Sie entscheidet jedoch nicht automatisch, welcher von zwei widersprüchlichen Datensätzen maßgeblich ist.

Für wen eignet sich Master Data Management?

Master Data Management ist besonders relevant für Unternehmen, deren Stammdaten über mehrere Systeme, Teams oder Standorte verteilt sind.

Dazu gehören beispielsweise:

• Hersteller mit umfangreichen Produkt-, Material- und Lieferantendaten
• international tätige Unternehmen mit verschiedenen Sprachen, Währungen und Einheiten
• Konzerne mit mehreren Tochtergesellschaften und Systemlandschaften
• Unternehmen in einer Wachstums-, Migrations- oder Veränderungsphase
• Organisationen mit hohen Anforderungen an Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Compliance

Ein gemeinsames Datenmodell hilft dabei, unterschiedliche Datenstrukturen zusammenzuführen, Verantwortlichkeiten zu klären und zentrale Informationen zuverlässig zwischen Systemen und Standorten auszutauschen.

Fazit

Master Data Management wird besonders dann relevant, wenn Stammdaten über mehrere Systeme, Abteilungen oder Standorte verteilt sind und manuelle Abstimmungen zum Arbeitsalltag gehören.

MDM schafft Regeln für die Verwaltung dieser Informationen, verbindet relevante Datenquellen und hilft dabei, für wichtige Datensätze eine verlässliche Version bereitzustellen.

Vor der Auswahl einer Lösung sollte ein Unternehmen deshalb klären, welche Datenbereiche priorisiert werden, welche Systeme beteiligt sind und welche Anforderungen an Datenqualität, Freigaben, Verantwortlichkeiten und Integration bestehen.

Dabei muss nicht jedes Unternehmen sofort mit einem umfassenden Multi-Domain-Projekt starten. Ein klar abgegrenzter Use Case kann der sinnvollere Einstieg sein – insbesondere, wenn damit ein konkretes Datenproblem zwischen bestehenden Systemen gelöst werden kann.