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Zwei Männer schauen auf einen Bildschirm.

Was ist Master Data Management (MDM)?

 

Diese Webseite wurde maschinell übersetzt. SAP übernimmt keine Gewährleistung hinsichtlich der Richtigkeit oder Vollständigkeit der maschinellen Übersetzung. Die ursprüngliche englische Webseite finden Sie über die Weltkarte in der oberen rechten Ecke dieser Seite.

Die meisten Unternehmen betreiben heute Hunderte verschiedener Anwendungen und Systeme – wie ERP, HCM und CRM –, die sich über viele verschiedene Abteilungen erstrecken. Da so viele Menschen die Daten in diesen Systemen berühren, ist es leicht, isoliert, dupliziert, veraltet oder sogar widersprüchlich zu werden. Und wie jeder weiß, führen schlechte Daten zu schlechten Entscheidungen. Um dem Bedarf an zeitnahen, präzisen Informationen gerecht zu werden – auch wenn die Datenquellen zunehmen – wenden sich Unternehmen der Stammdatenverwaltung zu.

Definition der Stammdatenverwaltung

Bei der Stammdatenverwaltung handelt es sich um den Prozess des Anlegens und der Pflege eines einzelnen Stammsatzes – oder einer zentralen Datenquelle – für jede Person, jeden Ort und jedes Ding in einem Unternehmen. Mit MDM erhalten Unternehmen eine zuverlässige, aktuelle Sicht auf wichtige Daten, die im gesamten Unternehmen gemeinsam genutzt und für eine bessere Berichterstellung, Entscheidungsfindung und Prozesseffizienz verwendet werden können.

Was sind ohnehin Stammdaten?

Stammdaten sind alle Daten, die für den Geschäftsbetrieb erfolgsentscheidend sind. Es beschreibt Personen (Kunden, Mitarbeiter und Lieferanten), Orte (Büros und Standorte) und Dinge (Produkte und Anlagen). Stammdaten sind in der Regel nur ein kleiner Prozentsatz aller Geschäftsdaten, aber sie gehören zu den komplexesten – und wertvollsten – Daten in einem Unternehmen.

 

Beispiele für Stammdaten sind:
  • Kundenstammdaten: Wie der Name schon sagt, enthalten die Kundenstammdaten alle Kerndaten, die für die Geschäftsabwicklung mit Ihren Kunden erforderlich sind – von den Kontaktinformationen bis hin zur Einkaufshistorie und den Zahlungsbedingungen. Die Verwaltung der Stammdaten für diese Domäne umfasst die Bereinigung und Standardisierung von Daten in ERP, CRM und anderen Systemen.

    Beispielsweise können Name und Adresse desselben Kunden sowohl in einem ERP- als auch im CRM-System vorhanden sein, aber auf zwei verschiedene Arten eingegeben werden, z.B. 1030 Sandy Court, 1030 Sandy Crt. oder 1030 Sandy Ct. MDM stimmt diese Unterschiede ab und bietet eine einheitliche Sicht auf jeden Kunden, die verwendet werden kann, um Marketingkampagnen zu personalisieren, bessere Erlebnisse zu bieten und vieles mehr. In einigen Organisationen umfassen Kundenstammdaten auch Daten für Mitarbeiter, Patienten im Gesundheitswesen und Lieferanten.
  • Lieferantenstammdaten: Lieferantenstammdaten umfassen Daten für Kreditorenkonten, Verträge, Policen, Preise usw. Sie steht im Mittelpunkt aller wichtigen Beschaffungsaktivitäten, von der Planung über die Bezugsquellenfindung bis hin zu Kontrakten und Einkäufen. Bereinigte und vertrauenswürdige Lieferantenstammdaten sind für die Beantwortung von Fragen zu Lieferantenausgaben, Preisen oder Leistung von entscheidender Bedeutung – zum Beispiel  .   
  • Lokationsstammdaten: Schlüsselattribute, die sich auf physische Standorte von Agenturen, Niederlassungen, Verteilzentren und Filialen beziehen, sind in den Lokationsdaten einer Organisation enthalten. Sobald diese Informationen mit anderen Datendomänen verbunden sind, können sie die standortbasierte Entscheidungsfindung unterstützen, z.B. die Ermittlung des richtigen Produktsortiments für eine bestimmte Filiale.  
  • Produktstammdaten: Die Produktstammdatenverwaltung deckt Attribute wie Produktnummer, Kategorie, Preis, Funktionen, Stücklisten und alle anderen erforderlichen Datenpunkte ab. Bei prozessübergreifenden Anwendungen für Vertrieb, Marketing, Logistikkette und Produktentwicklungslebenszyklus müssen diese Daten zuverlässig und präzise sein.  
  • Anlagenstammdaten: Anlagenstammdaten beschreiben die Anlage- und immateriellen Vermögenswerte eines Unternehmens, z. B. Bestand, Equipment und Marken. Dazu gehören in der Regel Attribute wie Abschreibungsparameter und -werte, Anlagenklassen, Leasinginformationen usw. Ungenaue Anlagenstammdaten können zur Nutzung und Verwaltung von Teilanlagen führen. Beispielsweise werden Equipment-Stammdaten in vorausschauenden Instandhaltungsprozessen verwendet. Wenn sie also falsch sind, wären die Vorhersagen ebenfalls.

Warum ist die Stammdatenverwaltung so wichtig?

Neben der Unterstützung einer Organisation bei der Entscheidungsfindung und der Beantwortung wichtiger Fragen bietet die Stammdatenverwaltung eine Reihe weiterer Vorteile. Hier nur einige:

  • Weniger Fehler und Redundanzen in Daten über mehrere Anwendungen hinweg. Wenn dieselben Informationen, z.B. ein Kundendatensatz, von verschiedenen Teams auf inkonsistente Weise eingegeben werden, führt MDM die Duplizierung zusammen und gleicht sie ab. 
  • Bessere Analyseeinblicke und datengestützte Entscheidungen. Das Sprichwort „Garbage In, Garbage Out“ trifft hier zu. Wenn die zu analysierenden Daten nicht korrekt sind, sind die Ergebnisse auch nicht.  
  • Optimierte Geschäftsprozesse und höhere Effizienz. Hochwertige, konsistente Stammdaten können verwendet werden, um durchgängige Geschäftsszenarios wie Lead-to-Cash, Source-to-Pay und Design to Operating zu beschleunigen und zu automatisieren.
  • Verbesserte Transparenz und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und anderen Vorschriften. Die DSGVO gibt den Menschen beispielsweise mehr Kontrolle darüber, wie ihre Informationen gesammelt, verwaltet und weitergegeben werden. Ohne MDM können Datensätze über mehrere Abteilungssilos hinweg fragmentiert werden, was die Einhaltung von Vorschriften erschwert.
  • Unterstützung von Fusionen und Übernahmen mit einem optimierten Prozess für die Zusammenführung und Abstimmung mehrerer Datenbestände.

Daten sind entscheidend für digitale Geschäftsprozesse, und Stammdaten sind die Grundlage, auf der alle anderen Daten basieren. Unternehmen mit präzisen und konsistenten Stammdaten sind besser aufgestellt, um erfolgreich zu sein.

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Mit Software für die Stammdatenverwaltung können Sie Datensätze konsolidieren und verwalten. 

Funktionsweise: MDM-Framework und -Prozesse

Ein Framework für die Stammdatenverwaltung stellt sicher, dass alle Informationen korrekt und semantisch konsistent sind. Er besteht aus zwei Teilen: Anlegen und Pflegen eines initialen Stammdatensatzes.

  • Anlegen eines Stammdatensatzes: Dieser Prozess beginnt mit der Identifizierung der Datenbanken und Anwendungen, die Daten enthalten, die in den Stammsatz aufgenommen werden sollen. Anschließend werden alle Attribute oder Merkmale wie Produktfarbe, -größe und -materialien definiert. Schließlich werden Daten abgeglichen, bei Inkonsistenzen abgestimmt und zusammengeführt, wenn mehrere Datensätze vorhanden sind.  
  • Stammdatenpflege: Dieser Prozess umfasst die Bereinigung, Transformation und Integration neuer Daten, die der Stammdatenliste hinzugefügt werden, um die Konsistenz und Qualität der Datensätze zu gewährleisten. Einige Lösungen für die Stammdatenverwaltung können heute viele Aspekte dieses Prozesses automatisieren und beschleunigen.

Beachten Sie, dass alle Prozesse zur Verwaltung von Stammdaten gemäß den Grundsätzen und Richtlinien der Daten-Governance eines Unternehmens ausgeführt werden sollten. Sie beschreiben, wie alle Geschäftsdaten gespeichert, verwaltet und gesichert werden sollen und von wem – und das sind auch Stammdaten.

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Daten-Governance in der Cloud

SAP Master Data Governance verwaltet, konsolidiert und steuert die Datenqualität.

Best Practices für eine erfolgreiche Stammdatenverwaltungsstrategie

Eine moderne Strategie für das Stammdatenmanagement umfasst Tools, Technologien und Best Practices, um sicherzustellen, dass alle Stakeholder Vertrauen in die Qualität datenbasierter Erkenntnisse haben und schnell darauf reagieren können.

 

Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, eine Erfolgsstrategie zu entwickeln:

  • Legen Sie, falls noch nicht geschehen, ein Daten-Governance-Framework an. Wie bereits erwähnt, sollten MDM-Aktivitäten gemäß den Data-Governance-Richtlinien ausgeführt und angewendet werden, um die Datenverantwortung und -konformität sicherzustellen.
  • Nutzen Sie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. Einige Anbieter bieten MDM-Software und -Tools an, die diese Funktionen nutzen, um den Prozess der Überprüfung neuer Daten auf Richtigkeit zu automatisieren, sie mit aktuellen Datensätzen abzugleichen und abzustimmen.
  • Mehrere Domänen in einer Instanz verwalten. Sie finden Lösungen, die sich auf die Verwaltung nur einer Domäne konzentrieren, z.B. Kunden- oder Produktstammdaten. Die beste Software ist jedoch in der Lage, alle Bereiche eines Unternehmens in einem System zu integrieren und zu verwalten – oft in der Cloud. Dies trägt dazu bei, die Kosten zu senken, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und flexible Anwendungsfälle zu unterstützen.
  • Verwalten Sie Stammdaten in der Cloud. Cloud-Plattformen können die Produktivität und Effizienz steigern, da Daten aus verschiedenen Anwendungen schnell, einfach und in großem Umfang zusammengeführt, abgeglichen, zusammengeführt und bereinigt werden können. Außerdem bieten sie robuste Sicherheitsfunktionen und automatisierte Aktualisierungen.
  • Stammdatenverwaltung und Daten-Governance integrieren Durch die Kombination einer einzigen Stammdatenquelle mit zentraler Daten-Governance in einer Lösung ist es einfacher, Richtlinien und Compliance durchzusetzen – und Geschäftsregeln und Stammdatenattribute zu definieren, zu validieren und zu überwachen.    


Die Stammdatenverwaltung ist ein laufendes Vorhaben und kein einmaliges Projekt. Je größer Ihr Unternehmen wird, desto größer wird auch das Datenvolumen sein. Mit cloudbasierter, intelligenter Technologie, Tools und Workflows werden diese MDM-Prozesse jedoch wesentlich effizienter.

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Daten richtig verwalten

 

Vereinfachen Sie die Verwaltung und Governance von Stammdaten mit einer einzigen, leistungsstarken Lösung.

Häufig gestellte Fragen zur Stammdatenverwaltung

Datenmanagement bezieht sich auf die übergreifenden Prozesse, die beim Sammeln, Organisieren und Zugreifen auf alle Daten innerhalb eines Unternehmens beteiligt sind. Die Stammdatenverwaltung ist eine Teilmenge von Kerngeschäftsentitäten und deren Merkmalen – Details zu Kunden, Lieferanten, Produkten, Anlagen usw.  

Data Governance ist eine Reihe von Verfahren, Richtlinien und Regeln, die sicherstellen, dass Daten konsistent, vertrauenswürdig und konform sind – und dass sie nicht missbraucht werden. Ein Governance-Framework legt eine Organisationsstruktur an und benennt die Personen, die für den Schutz bestimmter Datentypen verantwortlich sind. Die Daten-Governance und die Stammdatenverwaltung ergänzen sich: Die Regeln aus der Daten-Governance sind mit den Stammdaten (sowie allen anderen Geschäftsdaten) verknüpft. 

Die Stammdatenverwaltung konzentriert sich auf das Anlegen und anschließende Verwalten von Stammdaten im gesamten Unternehmen. Es deckt den Prozess der Erweiterung, Zusammenführung und Entfernung von Dubletten ab, um die Datenqualität zu verbessern. Die Stammdatenintegration hingegen hat die Aufgabe, Stammdaten zu verschieben und (unabhängig von der Qualität) zu harmonisieren, damit sie über alle Anwendungen hinweg ganzheitlich angezeigt werden können. Eine Stammdatenintegrationsschicht ermöglicht eine durchgängige Prozessintegration, ermöglicht Geschäftsbereichsanwendungen eine konsistente Sicht auf Daten und senkt letztendlich die Kosten und den Aufwand für die gemeinsame Nutzung von Daten.

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