Master Data
Management
(MDM)

Warum MDM?

Kunden-, Produkt-, Lieferanten- und andere Stammdaten entstehen häufig in unterschiedlichen Systemen und werden von verschiedenen Abteilungen gepflegt. Dadurch entstehen Dubletten, widersprüchliche Informationen und unklare Zuständigkeiten.

Wir unterstützen Unternehmen dabei, ihre geschäftskritischen Stammdaten konsistent zu verwalten, miteinander zu verknüpfen und für alle relevanten Prozesse und Anwendungen bereitzustellen. Von der Strategie und Datenmodellierung über Governance und Architektur bis zur technischen Implementierung.

Lassen Sie uns über Ihre MDM-Anforderungen sprechen:
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Heraus-
forderung

Wenn mehrere Systeme dieselbe Wahrheit beanspruchen

In gewachsenen Systemlandschaften existieren häufig verschiedene Versionen derselben Kunden-, Produkt- oder Lieferantendaten. ERP, CRM, PIM, Commerce-Plattformen und individuelle Anwendungen verwenden unterschiedliche Strukturen, Identifikatoren und Qualitätsregeln.

Typische Folgen sind:

• Dubletten und widersprüchliche Datensätze
• Unklare führende Systeme
• Manuelle Abstimmungen und Korrekturen
• Fehlerhafte oder verzögerte Prozesse
• Uneinheitliche Kunden- und Produktsichten
• Schwierigkeiten bei Reporting, Analytics und KI
• Erhöhte Risiken bei Compliance und regulatorischen Anforderungen
• Hoher Aufwand bei Systemmigrationen und Integrationsprojekten

Master Data Management schafft einen verbindlichen Rahmen, um diese Daten konsistent zu definieren, zu pflegen und unternehmensweit nutzbar zu machen.

Was MDM
leistet

Eine verlässliche Grundlage für geschäftskritische Daten

Ein MDM verbindet fachliche Regeln, Verantwortlichkeiten, Prozesse und Technologie. Ziel ist nicht zwangsläufig eine einzige zentrale Datenbank, sondern eine konsistente und kontrollierte Sicht auf Stammdaten über die gesamte Systemlandschaft hinweg.

Einheitliche Datenmodelle

Wir entwickeln gemeinsame Definitionen, Strukturen und Beziehungen für geschäftskritische Datenobjekte. Dazu gehören beispielsweise Kunden, Produkte, Lieferanten, Standorte, Organisationseinheiten oder Referenzdaten.

Golden Records und vertrauenswürdige Sichten

Daten aus verschiedenen Quellen werden abgeglichen, zusammengeführt und nach klaren Regeln bewertet. So entstehen verlässliche Datensätze oder abgestimmte Sichten, die den jeweiligen Geschäftsprozessen zur Verfügung stehen.

360°-Kundensicht

Kundendaten sind häufig über CRM-, ERP-, Commerce-, Marketing-, Service- und Abrechnungssysteme verteilt. Master Data Management gleicht diese Informationen ab, führt zusammengehörige Datensätze zusammen und schafft eine konsistente, systemübergreifende Sicht auf Kunden und Accounts.

Damit entsteht eine verlässliche Datenbasis für Vertrieb, Marketing, Service, Finance, Analytics und Compliance. Auch Kundenhierarchien, Konzernstrukturen und Beziehungen zwischen Accounts lassen sich dadurch transparenter abbilden.

Matching und Dublettenbereinigung

Wir definieren Regeln, mit denen identische oder zusammengehörige Datensätze erkannt, abgeglichen und konsolidiert werden können.

Pflegeprozesse und Workflows

MDM organisiert, wie Stammdaten angelegt, geändert, geprüft, freigegeben und verteilt werden. Rollen und Prozesse werden dabei so gestaltet, dass Datenqualität dauerhaft gesichert werden kann.

Integration in die Systemlandschaft

Wir verbinden das MDM mit ERP-, CRM-, PIM-, Commerce-, Analytics- und weiteren Unternehmenssystemen. Dabei berücksichtigen wir sowohl bestehende Architekturen als auch künftige Modernisierungsschritte.

Governance und Nachvollziehbarkeit

Klare Verantwortlichkeiten, Freigaberegeln, Historisierung und Auditierbarkeit sorgen dafür, dass Änderungen nachvollziehbar und Daten verlässlich genutzt werden können.

Relevante
Stammdaten-
Domänen

MDM ist mehr als Kundendaten

Customer MDM

Konsistente Kunden-, Account- und Kontaktdaten für Vertrieb, Service, Marketing, Commerce, Finance und Compliance.

Product MDM

Verlässliche Produktstammdaten für Entwicklung, Einkauf, Produktion, Vertrieb, Commerce und After-Sales-Prozesse.

Supplier MDM

Einheitliche Lieferantendaten für Beschaffung, Risikomanagement, Compliance und Supply-Chain-Prozesse.

Location and Organization Data

Konsistente Informationen zu Standorten, Werken, Niederlassungen, Gesellschaften und organisatorischen Einheiten.

Reference Data Management

Zentrale Verwaltung kontrollierter Wertelisten, Klassifikationen, Codes und Hierarchien, die in zahlreichen Systemen verwendet werden.

Multi-Domain MDM

Verknüpfung mehrerer Stammdatendomänen, um komplexe Beziehungen zwischen Kunden, Produkten, Lieferanten und Organisationseinheiten abzubilden.

Der
geschäftliche
Nutzen

Weniger Reibungsverluste, bessere Entscheidungen

Effizientere Prozesse

Konsistente Stammdaten reduzieren manuelle Prüfungen, Rückfragen, Fehlerkorrekturen und Medienbrüche.

Geringere Kosten

Fehlerhafte, unvollständige oder redundante Stammdaten verursachen laufend vermeidbare Aufwände. Dazu gehören manuelle Korrekturen, Rückfragen, doppelte Datenpflege, fehlerhafte Bestellungen, Lieferprobleme und aufwendige Abstimmungen zwischen Systemen und Fachbereichen.

Master Data Management reduziert diese Kosten durch konsistente Daten, automatisierte Qualitätsregeln und klar definierte Pflegeprozesse. Gleichzeitig sinkt der Aufwand für Integrationen, Migrationen und die Einführung neuer Anwendungen.

Verlässliche Kunden- und Produkterlebnisse

Einheitliche Informationen sorgen dafür, dass Kunden, Partner und Mitarbeiter über alle Kanäle hinweg auf dieselben Daten zugreifen.

Bessere Analytics- und KI-Grundlagen

Analytics und KI benötigen eindeutig definierte, qualitativ hochwertige Daten. MDM schafft dafür eine belastbare semantische und operative Grundlage.

Schnellere Integration und Modernisierung

Klare Datenmodelle und Verantwortlichkeiten erleichtern Cloud-Migrationen, ERP-Transformationen, Commerce-Projekte sowie die Einführung neuer Plattformen.

Mehr Transparenz und Compliance

Nachvollziehbare Datenherkunft, Historisierung und kontrollierte Pflegeprozesse unterstützen regulatorische Anforderungen und interne Kontrollen.

Größere geschäftliche Agilität

Neue Produkte, Kanäle, Märkte und Geschäftsmodelle lassen sich schneller integrieren, wenn Stammdaten nicht bei jedem Vorhaben neu abgestimmt werden müssen.

MDM als
Basis für KI

KI braucht eindeutige Geschäftsdaten

KI-Anwendungen benötigen nicht nur große Datenmengen, sondern auch eindeutige Entitäten, konsistente Beziehungen und verlässliche Kontextinformationen. Andernfalls können Modelle Kunden, Produkte oder Lieferanten nicht zuverlässig zuordnen.

Master Data Management unterstützt KI-Initiativen unter anderem durch:

• eindeutige Identitäten und Beziehungen
• harmonisierte Begriffe und Klassifikationen
• konsistente Produkt-, Kunden- und Lieferantendaten
• dokumentierte Herkunft und Qualitätsregeln
• kontrollierten Zugriff auf sensible Stammdaten
• verlässliche Kontextdaten für Such-, Analyse- und Automatisierungsanwendungen

So verbessert MDM nicht nur die Trainings- oder Analysegrundlage, sondern auch die Qualität operativer KI-Anwendungen.

Unser Ansatz

Von der MDM-Strategie bis zur produktiven Lösung

Phase 1: Ziele und Ausgangslage analysieren

Wir untersuchen die relevanten Geschäftsprozesse, Datenquellen, Systeme und Verantwortlichkeiten. Gemeinsam identifizieren wir die Stammdatendomänen und Use Cases mit dem größten Nutzen.

Mögliche Ergebnisse:

• Analyse der System- und Datenlandschaft
• Stakeholder- und Prozessanalyse
• Identifikation kritischer Datenobjekte
• Bewertung von Datenqualität und Redundanzen
• Priorisierung von Use Cases
• MDM-Business-Case

Phase 2: Zielbild und Datenmodell entwickeln

Wir definieren, wie Stammdaten künftig verwaltet, verantwortet und verteilt werden sollen.

Mögliche Ergebnisse:

• Fachliches und technisches Zielbild
• Domänen- und Datenmodell
• Definition führender Systeme
• Golden-Record- und Survivorship-Regeln
• Rollen- und Governance-Modell
• Integrations- und Migrationsstrategie

Phase 3: Plattform und Architektur gestalten

Wir bewerten geeignete MDM-Ansätze und Technologien auf Basis der Anforderungen und der bestehenden Systemlandschaft.

Mögliche Ergebnisse:

• Auswahl des passenden MDM-Architekturmodells
• Toolauswahl oder Make-or-Buy-Bewertung
• Integrationsarchitektur
• Schnittstellen- und Event-Konzept
• Sicherheits- und Berechtigungskonzept
• Implementierungsroadmap

Phase 4: Implementieren und schrittweise skalieren

Wir starten mit einer priorisierten Domäne oder einem konkreten Use Case und erweitern die Lösung iterativ.

Mögliche Ergebnisse:

• Proof of Concept oder Pilot
• Datenbereinigung und Migration
• Implementierung von Matching- und Qualitätsregeln
• Workflows und Benutzeroberflächen
• Systemintegration
• Rollout, Enablement und Betriebsübergabe

MDM-
Architektur

Der passende Ansatz für Ihre Systemlandschaft

Je nach Ausgangslage kommen unterschiedliche MDM-Architekturmodelle infrage:

Registry

Stammdaten bleiben in den Quellsystemen. Das MDM stellt Identitäten und Verknüpfungen her und schafft eine übergreifende Sicht.

Consolidation

Daten werden aus verschiedenen Systemen in einer zentralen MDM-Lösung zusammengeführt und für Analyse- oder Referenzzwecke konsolidiert.

Coexistence

Quellsysteme und MDM tauschen Änderungen aus. Das MDM verbessert und harmonisiert Daten, ohne sämtliche Pflegeprozesse vollständig zu übernehmen.

Centralized beziehungsweise Transactional MDM

Stammdaten werden zentral im MDM angelegt und gepflegt und anschließend an die angeschlossenen Systeme verteilt.

Föderiertes MDM

Verantwortung und Datenhaltung bleiben teilweise in den Domänen, während gemeinsame Standards und Governance eine konsistente Nutzung ermöglichen.

Wir verfolgen kein vorgegebenes Architekturmodell.

Entscheidend sind Ihre Prozesse, Domänen, Systemabhängigkeiten und geschäftlichen Ziele.