Master Data Management – MDM einfach erklärt

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.

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).

Letztendlich hängt die Wahl der richtigen Plattform und Methode für das MDM an euren 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 euren 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 ihr 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 ihr 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.

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

2. Effiziente Datenerfassung und -aktualisierung
MDM-Systeme erleichtern euch 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 eure 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 euch die Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien. Dies kann dazu beitragen, Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz und Compliance zu minimieren.

Zu den häufigsten Problemen gehören:

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

Um diese Probleme anzugehen, solltet ihr euch mit der Einführung von Datenrichtlinien bzw. eines „Data Governance“-Konzept auseinandersetzen.

1. Datenkonsistenz & Qualität:

Eine MDM-Lösung verbessert Datenkonsistenz und -qualität, indem sie Unternehmensstammdaten zentral verwaltet und Standards umsetzt.

2. Effiziente Datenerfassung & -aktualisierung:

MDM-Systeme vereinfachen die Datenerfassung und -aktualisierung, indem sie einen gemeinsamen Zugriffspunkt bieten und somit die Datenverwaltung beschleunigen.

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 sorgt dafür, dass alle Abteilungen Zugriff auf konsistente Daten haben, was fundierte Entscheidungen ermöglicht und das Potenzial für Kosteneinsparungen erhöht.

5. Compliance & Risikominderung:

Zentrales Master Data Management erleichtert die Einhaltung von Vorschriften und minimiert Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz und Compliance.

MDM-Systeme haben eine wichtige Rolle im Produktdatenmanagement. Zum einen können dort Produktdaten zentral gepflegt werden. Durch eine zentrale Datenquelle lassen sich Datensilos vermeiden, da alle Beteiligten auf eine einheitliche Datenbasis zugreifen.

Andernfalls könnten verschiedene Quellen für Produktdaten existieren, beispielsweise unterschiedliche Excel-Dateien mit verschiedenen Ständen, was zu Inkonsistenzen und Fehlern führen kann. Unabhängig davon, welcher Datenstandard genutzt wird, ist es wichtig, einen Single Point of Truth für Produktdaten sicherzustellen – die verlässlichste Quelle für alle Produktinformationen.

Wichtig sind nicht nur die Produktdatenprozesse im MDM sondern auch rund um das MDM. Hier spielen vor allem das Data-Onboarding und die Data-Syndication eine entscheidende Rolle.

Falls ihr Produktdaten von Lieferanten erhaltet, solltet ihr auch ein entsprechendes Data-Onboarding in eurem MDM berücksichtigen. So könnt ihr sicherstellen, dass die Daten, die ihr onboardet, euren Qualitätsstandards entsprechen. Hierbei unterstützt Lieferantenportal-Software. Dadurch sorgt ihr dafür, dass nur Daten in eure MDM kommen, die euren eigenen Anforderungen bzw. Datenvorgaben entsprechen. Ohne eine solche Qualitätskontrolle besteht das Risiko des sogenannten „Shit in, Shit out“-Prinzips: Übernehmt ihr fehlerhafte oder unzureichend gepflegte Daten, werden diese auch mit schlechter Qualität in Online-Shops oder Marktplätze syndiziert.

Darunter leidet auch die Sichtbarkeit eurer Produkte in Suchmaschinen wie Google oder auf Marktplätzen, weil fehlerhafte oder unvollständige Angaben die Auffindbarkeit und Relevanz mindern. Dies kann dazu führen, dass Produkte seltener angezeigt werden, wodurch die Kaufwahrscheinlichkeit sinkt. Außerdem senken schlecht gepflegte Produktdaten auch das Vertrauen von Kunden –, z. B. wenn ein Artikel bestellt wird, der eigentlich gar nicht mehr verfügbar ist.

Neben dem Data-Onboarding solltet ihr die Daten auch effizient aus eurem MDM-System für Kunden, Großhändler, Online-Plattformen syndizieren. Dabei unterstützten euch flexible Middleware- bzw. Data-Syndication-Lösungen.