30 Apr Was ist „Master Data Management“ (MDM)?

Der Begriff „Master Data Management“ (auch „Masterdata Management“, kurz: MDM) umfasst die Pflege und Sicherstellung eines vollständigen, einheitlichen und hohen Datenniveaus der Stammdaten eines Unternehmens oder einer Organisation.

Was versteht man unter „Master Data“?

Der Begriff „Master Data“ ist das englische Wort für „Stammdaten“. Stammdaten zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich kaum bis wenig ändern, eine lange Gültigkeit haben und breit im Unternehmen verwendet werden. Beispiele dafür sind u.a.: Produktdaten (z.B. eine Artikelnummer), Lieferantendaten (z.B. Lieferantenname), Kundendaten (z.B. Kundenadresse).

Warum ist Master Data Management für Unternehmen wichtig?

Master Data Management (MDM) verknüpft alle wichtigen Stammdaten unter einer gemeinsamen Referenz. Dadurch entstehen vollständige Datensätze, die auch als „Golden Record“  bezeichnet werden. Der Golden Record ist also die „beste“ oder „vollständigste“ Version eines Datensatzes, die alle relevanten und korrekten Informationen enthält. Diese Version wird oft als „golden“ bezeichnet, da sie, als die am meisten verlässliche und vollständige Quelle der Wahrheit (Single Point of Truth) betrachtet wird.

Dank Master Data Management sind Stammdaten sowohl aktuell, korrekt, widerspruchsfrei als auch einheitlich und das – an einer zentralen Stelle. Dadurch werden veraltete Daten vermieden und eine hohe Datenqualität geschaffen.

Wenn zum Beispiel ein Produkt aus dem Sortiment genommen wird, sollte das MDM dafür sorgen, dass diese Änderung in allen wichtigen Systemen aktualisiert wird, also z.B. im Shopsystem, im PIM-System oder auch im ERP-Systemort. Andernfalls besteht die Gefahr, dass Daten isoliert, veraltet oder widersprüchlich sind. Bei falschen Produktdaten kann dies auch zu Fehlkäufen und einer Kundenunzufriedenheit führen.

Außerdem vermeidet ein durchdachtes Master Data Management bzw. Stammdatenmanagement auch Fehler und Duplikate in den Daten.

Häufig werden dieselben Informationen von verschiedenen Teams inkonsistent eingegeben. Klassisches Beispiel hierfür sind die Kundenadressen: Die eine Abteilung schreibt, Straße und die andere schreibt die Abkürzung „Str.“ MDM führt diese doppelten Daten zusammen und gleicht sie ab. Dadurch können Unternehmen genaue und einheitliche Daten nutzen, was zu besseren Analysemöglichkeiten führt. Andernfalls könnten falsche Entscheidungen getroffen werden.

Ein überspitztes Beispiel wäre der Verkaufserfolg der fiktiven Lampe: „Glow Buddy“. Hier wurden zwei Käufer mit leicht unterschiedlichen Namen und Adressen in der Datenbank erfasst sind:

• Kunde A: Emily Smith, 123 Hauptstraße
• Kunde B: E. Smith, 123 Hauptstr.

Aufgrund dieser Dubletten sieht es so aus, als ob „Glow Buddy“ von zwei verschiedenen Kunden gekauft wurde, was den Verkaufserfolg des Produkts erhöhen könnte. In Wirklichkeit handelt es sich jedoch um denselben Kunden, der zweimal erfasst wurde. Das führt also zu einer übertriebenen Einschätzung des tatsächlichen Verkaufserfolges.

Welche Lösungen gibt es für das Master Data Management?

Master Data können in verschiedenen Systemen und Software-Lösungen gepflegt werden. Diese helfen dabei, verschiedene Aufgaben rund um das Stammdatenmanagement zu erledigen, wie zum Beispiel Stammdaten zu definieren, abzugleichen und bereitzustellen. Bei der fiktiven Lampe: „Glow Buddy“ würde die MDM-Software also dabei helfen, dass alle Informationen zu diesem Produkt – wie Modellnummer, Preis und Verfügbarkeit – korrekt und einheitlich sind, egal ob sie im Laden, online oder in der Lagerverwaltung verwendet werden. MDM-Software wird häufig als Cloud-Lösung oder onPremise-Lösung angeboten. Die Cloud-Versionen erlauben es, die Daten online zu speichern und zu bearbeiten, was Kosten spart, und die Verwaltung erleichtert. Bei der onPremise-Variante wiederum wird eigene Hardware, also Server und IT-Infrastruktur, benötig

Hier einige übliche Beispiele:

MDM-Software

Es gibt spezialisierte MDM-Softwarelösungen für Unternehmen, um Master Data standardisiert zu verwalten. Solche Programme sind besonders nützlich, da sie gleich mehrere notwendige Aufgaben des Master Data Managements abdecken. Dazu gehören die zentrale Definition, Verwaltung, Synchronisierung und Bereitstellung von Master Data. Bekannte MDM-Softwareplattformen sind beispielsweise Informatica MDM, SAP Master Data Governance, Stibo STEP sowie Syndigo MDM.

PIM-Systeme / Product Master Data Management

Ein Produktinformationsmanagement-System (kurz: PIM) wird sowohl von Herstellern als auch von Händlern eingesetzt, um Produktdaten sowie damit zusammenhängende Prozesse zu steuern (Product Master Data Management). Dazu gehören einerseits die Datenbeschaffung (Data-Onboarding), sowie die Anreicherung und Distribution von Produktdaten (Data-Syndication / Feed Management). Aufgrund ihrer wichtigen Funktionen sind PIM-Systeme häufig ein wichtiger Bestandteil von MDM-Strategien im Rahmen eines Best of Breed Ansatzes.

Beispiele für bekannte PIM-Systeme sind Akeneo, apollon/ OMN, Contentserv, Crossbase, Pimcore oder VIAMEDICI.

Enterprise Master Data Management

1) Das Enterprise Master Data Management (kurz „EMDM“ stellt sicher, dass wichtige Stammdaten wie Kundendaten und Produktinformationen nicht nur in verschiedenen Finanzsystemen einheitlich sind, sondern auch in anderen Anwendungen wie Einkauf, Logistik und Kundenservice verwendet werden können.

Customer Master Data Management

Das Customer Master Data Management (kurz „CMDM“, sprich Kundenstammdatenmanagement) konzentriert sich auf die Verwaltung von Kundenstammdaten. Hierbei handelt es sich um Informationen zu Kunden wie Namen, Kontaktdaten, Kaufhistorie, Präferenzen und andere relevante Daten.

Was ist das beste Stammdatenmanagement-Tool?

Die vielfältigen Möglichkeiten für Unternehmen, ihre Master Data mit verschiedenen Softwarelösungen und Systeme zu managen, zeigen bereits, dass es hier keine eindeutige Antwort geben kann. Letztendlich hängt die Wahl der richtigen Plattform und Methode für das MDM von spezifischen Anforderungen, dem Budget und den geschäftlichen Zielen eines Unternehmens ab. Es ist daher sehr wichtig, die verschiedenen Optionen zu vergleichen, ihre jeweiligen Vor- und Nachteile zu evaluieren und die Master Data Management-Lösung zu wählen, die am besten zu den individuellen Bedürfnissen passt.

Zum Beispiel bei der Fragestellung: Nutze ich ein PIM oder ein MDM oder beides? Hier ist die Zielstellung entscheidend. Wenn nur der Umgang mit Produktinformationen verbessert werden soll, um ein einheitliches Produkterlebnis über alle Kanäle zu schaffen, reicht wahrscheinlich ein PIM-System aus. Möchten Unternehmen allerdings den Umgang mit allen Stammdaten im Unternehmen verbessern und so eine 360° Ansicht zu erhalten, dann ist sicherlich ein MDM, die Kombination aus PIM und MDM bzw. die Umsetzung des Best of Breed-Ansatzes sinnvoll.

Unternehmen können auch eigene Datenbanken und Data Warehouses einsetzen, um Master Data zu speichern und zu verwalten. Voraussetzung für die Nutzung sind allerdings oft maßgeschneiderte Entwicklungen und Implementierungen. Sind diese Datenmanagementsysteme allerdings einmal eingerichtet, erlauben Sie für gewöhnlich viel individuelle Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten.

Welches das beste Master Data Management Tool ist, hängt auch von der Software-Strategie des Unternehmens ab. In einem „Best of Breed“-Ansatz profitiert das MDM eines Unternehmens von einer Kombination vieler Lösungen und Systeme von unterschiedlichen Anbietern. So kann ein spezifisch ausgewähltes PIM-System als eine zentrale Säule der Master Data Management-Strategie fungieren. Präferiert man ein „Best of Suite“-Konzept, fußt die unternehmerische MDM-Strategie hingegen auf einem zentralen / monolithischen System eines einzigen Anbieters. Beide Ansätze haben dabei Vor- und Nachteile und können in unterschiedlichen Kontexten mehr oder weniger sinnvoll sein.

Ein Tipp aus der Praxis: Es kann durchaus hilfreich sein, Referenzkunden zu kontaktieren und Demoversionen der Software zu testen, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Top 5 Vorteile von Master Data Management:

1. Datenkonsistenz und -qualität

Die Nutzung einer MDM-Software ermöglicht die zentrale Verwaltung von Master Data, was zu einer verbesserten Konsistenz und Qualität der Unternehmensstammdaten führt. Durch die Implementierung von Standards und Richtlinien können Inkonsistenzen und Fehler in den Daten reduziert werden.

2. Effiziente Datenerfassung und -aktualisierung

MDM-Systeme erleichtern die Erfassung und Aktualisierung von Daten. Alle Mitarbeiter können auf eine gemeinsame Quelle zugreifen, um Informationen standardisiert hinzuzufügen oder zu aktualisieren, was zu einer schnelleren und effizienteren Datenverwaltung führt.

3. Integration von Datenquellen

MDM-Tools ermöglichen die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um isolierte Daten „Silos“ zu überwinden und einheitliche Master Data bereitzustellen.

4. Unterstützung von Geschäftsprozessen

MDM-Software unterstützt Geschäftsprozesse, indem sie sicherstellt, dass alle relevanten Abteilungen Zugriff auf konsistente und aktuelle Daten haben. Dadurch können Entscheidungen auf zuverlässigen Informationen basieren. Außerdem kann ein gut strukturiertes MDM mit einer konsistenten und qualitativ hochwertigen Datenbasis dazu beitragen, die Unternehmensleitung bei fundierten Entscheidungen zu unterstützen. Dazu zählt auch das erhöhte Potenzial für Kosteneinsparungen, da mit einem aktiv gepflegten Master Data Management redundante Daten und deren Bereinigung vermieden und Datenqualitätsprobleme reduziert werden können.

5. Compliance und Risikominderung

Die zentrale Verwaltung von Master Data erleichtert die Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien. Dies kann dazu beitragen, Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz und Compliance zu minimieren.

5 wichtige Fragen zum Thema „Master Data Management“

Um ein bestmögliches Master Data Management zu gewährleisten, sollten sich Unternehmen unter anderem diese grundlegenden Fragen stellen:

• Wie soll die Qualität von Master Data aussehen?
• Welche Qualität liegt aktuell bei den Master Data vor?
• Wo sind Daten und Zusammenhänge besonders wichtig?
• Welche Maßnahmen müssen ergriffen werden, um diese Ansprüche zu erfüllen?
• Wie kann ich einen hochwertigen Datenstandard definieren und etablieren?

Was sind Herausforderungen und Chancen im Master Data Management?

Damit ein erfolgreiches Master Data Management (MDM) gelingen kann, sollten Firmen darauf achten, diese fünf häufigen Probleme zu vermeiden:

• Doppelte Daten
• Unvollständige Daten
• Fehlerhafte Daten
• Veraltete Daten
• Unterschiedliche Formatierungen und fehlende Standardisierung

Um von den Vorteilen einer guten Stammdatenpflege profitieren zu können, sollten sich Unternehmen mit den Herausforderungen auseinandersetzen. Dadurch können potenziellen Hindernissen vorgebeugt und Mitarbeitende entsprechend geschult werden.

Zu den größten Herausforderungen und Chancen einer optimalen Pflege von Stammdaten:

1. Unterschiedliche Datenanforderungen berücksichtigen: Verschiedene Abteilungen benötigen unterschiedliche Datensätze und Formate, was die Koordination erschwert. Beispiel: Ein international tätiger Einzelhändler muss sicherstellen, dass Produktdaten sowohl für die europäischen als auch für die asiatischen Märkte korrekt sind.
2. Mitarbeiterschulung: Mitarbeitende müssen im Umgang mit Stammdaten geschult werden, um Fehler zu vermeiden und die Datenqualität zu sichern. Beispiel: Ein Unternehmen führt regelmäßige Schulungen für sein Vertriebsteam durch, um sicherzustellen, dass Kundendaten korrekt erfasst und gepflegt werden.
3. Datenmodell erstellen: Ein klar definiertes Datenmodell ist notwendig, um die Datenstruktur zu standardisieren und zu vereinheitlichen. Beispiel: Ein Automobilhersteller entwickelt ein umfassendes Datenmodell, das alle Fahrzeugdaten einheitlich erfasst und verwaltet.
4. Investitionen in Technik und Systeme: Um Stammdaten effizient zu verwalten, sind Investitionen in geeignete Technologien und Systeme erforderlich. Beispiel: Ein Handelsunternehmen implementiert ein neues PIM-System (Product Information Management), um seine Produktdaten zentral zu verwalten.
5. Einführung von Data Guidelines: Klare Richtlinien zur Datenpflege sind notwendig, um Konsistenz und Qualität der Daten sicherzustellen. Beispiel: Eine Bank führt Data Guidelines ein, die festlegen, wie Kundendaten zu erfassen und zu aktualisieren sind.

Zusätzlich zu diesen Herausforderungen sind Zeit und Energie notwendig, um diese Maßnahmen umzusetzen und kontinuierlich zu überwachen. Dies erfordert eine langfristige Planung und ein starkes Engagement seitens des Managements.

Durch das Bewältigen dieser Herausforderungen können Unternehmen die Qualität ihrer Stammdaten erheblich verbessern, was letztendlich zu effizienteren Prozessen, besseren Geschäftsentscheidungen und einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Fazit zum Thema „Master Data Management“

Damit Unternehmensprozesse reibungslos ablaufen können, ist ein durchdachtes Master Data Management nahezu unerlässlich. Auf sauber und einheitlich gepflegten Stammdaten fußen weiterführende wirtschaftliche Aktivitäten. Anders ausgedrückt: Ist bereits die Datenbasis lückenhaft, weist Fehler auf oder ist uneinheitlich, leiden darunter mitunter zusammenhängende Geschäftsprozesse – teils auch wichtige Entscheidungsfragen für die Ausrichtung einer unternehmerischen Strategie.

Es empfiehlt sich daher, rechtzeitig eine klar definierte und einheitliche Lösung für das Master Data Management zu bestimmen, welche den individuellen wirtschaftlichen Bedürfnissen eines Unternehmens entspricht.

Ein wichtiger Aspekt bei der Sicherung der Datenqualität sind Datenstandards. Mehr dazu lesen Sie im Artikel über Datenstandards. Standardisierungen erleichtern die Aufbereitung der Daten, weil sie eine klare Struktur vorgeben, an der man sich orientieren kann.  

Wissenswerte Informationen zu weiteren Themen der Datenwelt finden Sie außerdem in unserer NEXIpedia-Rubrik.