Master Data Management Definition
Master Data Management (MDM) ist die Praxis, eine einzige, vertrauenswürdige Version der Kerndaten einer Organisation zu erstellen und zu pflegen – wie Kunden, Produkte, Lieferanten und Standorte – und diese Version konsistent über alle Systeme und Teams hinweg verfügbar zu machen. Das Ziel ist sicherzustellen, dass alle Abteilungen beim Abrufen derselben Kunden- oder Produktinformationen die gleichen Daten sehen.
Warum gibt es MDM?
Die meisten Organisationen bauen ihre IT-Systeme im Laufe der Zeit auf: ein ERP für das Finanzwesen, ein CRM für den Vertrieb, eine E-Commerce-Plattform, ein Lagerverwaltungssystem. Jedes System startet mit einer eigenen Kopie gemeinsamer Daten, und jede entwickelt sich in eine andere Richtung weiter. Ein Kunde aktualisiert seine Adresse in einem System, nicht aber in einem anderen. Ein Produkt erhält im Katalog und im Lager leicht unterschiedliche Bezeichnungen. Ein Lieferant erscheint dreimal im Beschaffungssystem, weil er von drei verschiedenen Personen separate eingegeben wurde.
Ab einer bestimmten Größe wird dies kostspielig. Das Finanzwesen gleicht Rechnungen gegen Datensätze ab, die nicht übereinstimmen. Marketing verschickt Kommunikation an die falsche Adresse. Compliance-Berichte erfordern Daten, bei denen niemand zuversichtlich ist, dass sie korrekt sind. MDM ist die Antwort auf dieses Problem.
Was leistet ein MDM-System?
Es zieht Datensätze aus mehreren Quellsystemen ein, identifiziert, welche Datensätze auf die gleiche reale Entität verweisen, und erzeugt einen konsolidierten Master-Datensatz, oft „Golden Record" genannt, der die beste verfügbare Version der Wahrheit darstellt. Dieser Datensatz wird dann an die Systeme verteilt, die ihn benötigen.
Ein Kunden-MDM-Prozess könnte beispielsweise erkennen, dass „J. Smith, 14 Oak St" im CRM und „John Smith, 14 Oak Street" im Abrechnungssystem die gleiche Person sind, die relevanten Attribute zusammenführen und beide Systeme mit dem konsolidierten Datensatz aktualisieren.
Wie verbindet sich MDM mit dem restlichen Datenbestand?
MDM funktioniert nicht isoliert. Data Pipelines bringen Quelldaten herein und verteilen Master-Datensätze hinaus. Data Stewards verwalten die Datensätze, die die Automation nicht selbst auflösen kann, und treffen Entscheidungen darüber, welche Version eines widersprüchlichen Feldes korrekt ist. Datenqualitäts-Standards definieren, wie ein vollständiger und gültiger Master-Datensatz aussieht, und Data Lineage macht es möglich, nachzuvollziehen, woher die Attribute eines Golden Record stammen, falls etwas falsch sein sollte.
Wer nutzt MDM und wann wird es notwendig?
MDM wird typischerweise zur Priorität, wenn eine Organisation eine Größe oder Komplexität erreicht, bei der inkonsistente Daten sichtbar Zeit und Geld kosten: Finanzteams manuell Datensätze abgleichen, Kundendienst aus veralteten Informationen arbeiten oder Compliance-Teams kein klares Bild der Lieferantenbeziehungen liefern können. Es wird am häufigsten im Einzelhandel, in der Fertigung, im Finanzdienstleistungs- und Gesundheitswesen eingeführt, wo sowohl das Volumen gemeinsamer Referenzdaten als auch die Kosten bei fehlerhafter Datenverwaltung hoch sind.
