Was versteht man unter Stammdatenmanagement (MDM)?

Stammdatenmanagement im Überblick

Stammdatenmanagement ist eine Disziplin, ein Prozess und ein Paket an Technologien, um eine einheitliche und verlässliche Datenbasis für die kritischsten Geschäftsinformationen eines Unternehmens – wie etwa Kunden, Lieferanten, Produkte, Materialien und Anlagen – über alle Systeme hinweg zu schaffen und zu pflegen.

In Unternehmen, die auf zahlreiche Anwendungen angewiesen sind – darunter ERP-, HCM- und CRM-Systeme –, werden dieselben Kerndaten häufig an mehreren Stellen gleichzeitig angelegt und aktualisiert. Stammdatenmanagement hilft dabei, Duplikate, Inkonsistenzen und veraltete Datensätze zu vermeiden, indem Daten standardisiert und systemübergreifend abgeglichen werden; so lassen sich präzise und konsistente Stammdaten nutzen, um fundiertere Entscheidungen, effizientere Geschäftsabläufe und eine verlässliche KI zu unterstützen.

Wie definieren sich Stammdaten?

Stammdaten bezeichnen die geschäftskritischen Kerndaten, welche die wesentlichen Informationsobjekte eines Unternehmens beschreiben – wie etwa Kunden, Lieferanten, Produkte, Materialien und Anlagen. Diese Daten werden system- und prozessübergreifend genutzt und ändern sich im Vergleich zu anderen Datentypen relativ selten.

Zur Abgrenzung der Stammdaten ist der Vergleich mit zwei weiteren gängigen Datentypen hilfreich:

• Bewegungsdaten erfassen geschäftliche Ereignisse und Aktivitäten, wie zum Beispiel Kundenaufträge, Rechnungen, Lieferungen oder Zahlungen. Bewegungsdaten ändern sich fortlaufend und beziehen sich häufig auf Stammdaten (Beispiel: ein Kundenauftrag, der mit einem bestimmten Kunden und Produkt verknüpft ist).
• Referenzdaten bestehen aus standardisierten Werten zur Klassifizierung oder Kategorisierung, wie etwa Ländercodes, Währungen, Maßeinheiten oder Branchenschlüssel. Referenzdaten gewährleisten Konsistenz, repräsentieren jedoch keine geschäftlichen Kernobjekte.

Da Stammdaten wiederholt in verschiedenen Systemen und Prozessen zum Einsatz kommen, können bereits geringe Inkonsistenzen – wie Dubletten bei Kundendatensätzen oder abweichende Produktdetails – schnell zu operativen Ineffizienzen, fehlerhaften Berichten und Fehlentscheidungen führen. Aus diesem Grund ist eine konsistente Verwaltung der Stammdaten von entscheidender Bedeutung.

Beispiele für Stammdatendomänen

Stammdaten werden üblicherweise nach Domänen strukturiert, die sich an der Art der beschriebenen geschäftlichen Kernobjekte orientieren. Obwohl die Domänen je nach Branche variieren, sind dies gängige Beispiele:

• Kundenstammdaten
  Diese umfassen Informationen zur Identifizierung und Verwaltung von Kunden, wie Namen, Kontaktdaten, Kontohierarchien, Rechnungsinformationen und Zahlungsbedingungen. Kundenstammdaten unterstützen Prozesse in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Kundenservice und Regelkonformität.
• Produktstammdaten
  Diese beschreiben Produkte oder Dienstleistungen anhand von Attributen wie Produktkennungen, Kategorien, Spezifikationen, Preisgestaltung und Lebenszyklusstatus. Produktstammdaten kommen in der gesamten Lieferkette wie auch in der Fertigung, im Vertrieb und in der Produktentwicklung zum Einsatz.
• Lieferantenstammdaten
  Diese enthalten Daten über Kreditoren und Geschäftspartner, einschließlich Lieferantennamen, Verträgen, Zertifizierungen, Zahlungsbedingungen und Leistungsmerkmalen. Präzise Lieferantenstammdaten sind unerlässlich für Beschaffung, Sourcing, Risikomanagement und Ausgabenanalysen.
• Materialstammdaten
  Diese beschreiben die Attribute physischer Güter – wie Rohstoffe, Halbfabrikate und Fertigerzeugnisse – einschließlich Materialnummer, Maßeinheit, Gewicht und Abmessungen. Konsistente Materialstammdaten sind die Voraussetzung für eine exakte Beschaffung, Produktionsplanung und die Abwicklung der Lieferkette.
• Anlagenstammdaten
  Diese beschreiben Sachanlagen und immaterielle Vermögenswerte, wie etwa Ausrüstung, Gebäude, Fahrzeuge oder geistiges Eigentum. Anlagenstammdaten umfassen in der Regel Attribute wie Anlagentyp, Eigentumsverhältnisse, Abschreibungsdetails und Wartungsanforderungen.

Da diese Domänen system- und prozessübergreifend genutzt werden, ist ihre konsistente Verwaltung entscheidend, um korrekte und verlässliche Informationen im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.

Warum ist das Stammdatenmanagement so bedeutsam?

Das Stammdatenmanagement ist deshalb so wichtig, weil viele kritische Geschäftsprozesse auf gemeinsamen Daten basieren, die in verschiedenen Systemen erstellt und gepflegt werden. Ohne eine konsistente Verwaltung dieser Daten haben Unternehmen häufig mit Dubletten, widersprüchlichen Informationen und einer eingeschränkten Transparenz ihrer geschäftlichen Kernobjekte zu kämpfen.

Wenn Stammdaten fragmentiert oder inkonsistent sind, wirft das typische Probleme auf, darunter:

• Fehlerhafte Entscheidungsfindung aufgrund ungenauer oder unvollständiger Daten in Reporting, Analyse und Planung
• Ineffiziente Abläufe durch manuellen Abgleich, Nachbesserungen und Verzögerungen in den End-to-End-Prozessen
• Unprofessionelle Wirkung auf Kunden und Lieferanten, wenn unterschiedliche Systeme mit abweichenden Informationen zu den gleichen Datensätzen arbeiten
• Risiken bei der Compliance durch mangelnde Kontrolle über sensible oder regulierte Daten
• Höhere Kosten und Komplexität bei der Integration neuer Systeme, der Unterstützung von Fusionen und Übernahmen oder der Skalierung des Geschäftsbetriebs
• Unbrauchbare KI-Vorhersagen, da fehlerhafte, unvollständige oder doppelte Stammdaten die Logik der Modelle und Algorithmen verfälschen

Durch die Etablierung einer einheitlichen, vertrauenswürdigen Datenbasis für geschäftskritische Informationen hilft Stammdatenmanagement Unternehmen dabei, die Datenqualität zu verbessern, Informationen systemübergreifend abzugleichen und sicherzustellen, dass verlässliche Daten überall dort verfügbar sind, wo sie benötigt werden.

Diese Vorteile des Stammdatenmanagements ermöglichen effizientere Prozesse, präzisere Erkenntnisse und ein größeres Vertrauen in datengesteuerte Entscheidungen.

Infolgedessen können Unternehmen, die Stammdatenmanagement einführen, folgende Ziele leichter erreichen:

• Höhere Datengenauigkeit und Konsistenz über alle Systeme hinweg
• Effizientere End-to-End-Geschäftsprozesse
• Verlässlichere Ergebnisse in Analyse, Reporting und KI
• Stärkere Governance, Compliance und Risikokontrolle
• Geringere Integrationskosten und schnellere Skalierbarkeit

Was Stammdatenmanagement konkret leistet

In der Praxis konzentriert sich das Stammdatenmanagement darauf, Qualität, Konsistenz und Nutzbarkeit der geschäftskritischen Kerndaten systemübergreifend zu verbessern. Anstatt Quellanwendungen zu ersetzen, agiert MDM ergänzend, um sicherzustellen, dass gemeinsam genutzte Daten präzise, abgeglichen und verlässlich sind.

Im Wesentlichen konzentriert sich Stammdatenmanagement auf:

• Datenbereinigung von Dubletten durch das Identifizieren und Auflösen mehrfacher Datensätze, die sich in verschiedenen Systemen auf denselben Kunden, dasselbe Produkt oder denselben Lieferanten beziehen.
• Standardisierung von Daten durch Anwendung einheitlicher Formate, Definitionen und Geschäftsregeln, damit Daten unternehmensweit vergleichbar und nutzbar sind.
• Abgleich und Zusammenführung von Datensätzen, um zusammengehörige Daten aus verschiedenen Quellen zu einem einzigen, vollständigen Datensatz zu bündeln – oft als Golden Record bezeichnet.
• Validierung und Freigabe von Änderungen durch definierte Prüfprozesse, um die Datengenauigkeit und Verantwortlichkeit zu gewährleisten.
• Durchsetzung von Data-Governance-Richtlinien bei jedem Erstellungs-, Aktualisierungs- und Löschvorgang. Dies stellt sicher, dass Regeln zur Datenqualität und Verantwortlichkeiten proaktiv greifen, noch bevor fehlerhafte Daten ins System gelangen.
• Bereitstellung verlässlicher Stammdaten für operative und analytische Systeme, damit alle Teams auf Basis derselben konsistenten Informationen arbeiten.

Durch die kontinuierliche Ausführung dieser Schritte hilft Stammdatenmanagement Unternehmen dabei, verlässliche Stammdaten aufrechtzuerhalten – selbst wenn sich Systeme, Prozesse und geschäftliche Anforderungen ändern.

Arten des Stammdatenmanagements

Es gibt vier gängige MDM-Ansätze, die Unternehmen einsetzen – je nachdem, wie Stammdaten gespeichert, verwaltet und systemübergreifend geteilt werden. Jeder Ansatz bietet eine andere Gewichtung von Kontrolle, Integration und Flexibilität.

• Registry-MDM
  Führt ein zentrales Verzeichnis der Stammdatensätze, ohne die Quellsysteme zu verändern. Dieser Ansatz verknüpft und identifiziert zusammengehörige Datensätze über Systeme hinweg, während die Originaldaten an ihrem Ursprung verbleiben.
• Konsolidierungs-MDM
  Sammelt Stammdaten aus mehreren Quellsystemen und führt diese in einer zentralen Datenbank für Reporting, Analysen und nachgelagerte Anwendungen zusammen, während die operativen Systeme ihre eigenen Daten weiterhin selbst verwalten.
• Koexistenz-MDM
  Synchronisiert Stammdaten zwischen den Quellsystemen und einem zentralen Hub. Änderungen können an beiden Stellen vorgenommen werden und werden abgeglichen, um die Systeme konsistent zu halten.
• Zentralisiertes MDM
  Erstellt und verwaltet Stammdaten in einem einzigen zentralen System, das als führendes System fungiert. Alle nachgelagerten Anwendungen beziehen ihre Stammdaten aus dieser verbindlichen Quelle.

Funktionsweise des Stammdatenmanagements

Das Stammdatenmanagement folgt einem strukturierten Ansatz, um geschäftskritische Kerndaten präzise, konsistent und bei zeitlichen Änderungen auf dem neuesten Stand zu halten. Dieser MDM-Lebenszyklus spiegelt wider, dass Unternehmen Stammdaten als fortlaufende Aufgabe verwalten, anstatt sie als einmaliges Projekt zu betrachten.

Obwohl die Implementierungen variieren, stützen sich die meisten Unternehmen auf ein gemeinsames MDM-Framework, das vorgibt, wie Stammdaten erfasst, validiert und systemübergreifend geteilt werden. Innerhalb dieses Rahmens umfasst der MDM-Prozess üblicherweise folgende Schritte:

• Sammeln
  Zusammentragen von Stammdaten aus relevanten Quellsystemen wie ERP-, CRM-, Supply-Chain- und Finanzanwendungen.
• Standardisieren
  Anwenden einheitlicher Formate, Definitionen und Geschäftsregeln, damit Daten unternehmensweit auf dieselbe Weise strukturiert und interpretiert werden.
• Abgleichen und zusammenführen
  Identifizieren von Datensätzen, die sich auf dasselbe reale Objekt beziehen, und deren Bündelung zu einem einzigen, vollständigen Stammdatensatz.
• Freigeben
  Prüfen und Validieren von Änderungen mithilfe definierter Workflows, um Genauigkeit, Verantwortlichkeit und die Einhaltung von Datenrichtlinien zu gewährleisten.
• Bereitstellen
  Verteilen verlässlicher Stammdaten an operative und analytische Systeme, damit alle Teams auf Basis derselben Informationen arbeiten.
• Überwachen
  Fortlaufendes Nachverfolgen der Datenqualität und -nutzung, um Probleme zu identifizieren, Änderungen zu verwalten und die Konsistenz dauerhaft zu wahren.

Da sich Geschäftsdaten ständig ändern, ist Stammdatenmanagement ein Dauerlauf, kein Sprint.

Daten-Governance vs. Stammdatenmanagement

Stammdaten-Governance und Stammdatenmanagement sind eng miteinander verknüpft. Tatsächlich ist Daten-Governance eine Kernkompetenz innerhalb des Stammdatenmanagements, die gezielt auf Stammdaten angewendet wird.

Daten-Governance definiert die Regeln, Richtlinien und Verantwortlichkeiten für die Erstellung, Pflege und Nutzung von Daten. Sie legt Standards fest, weist Zuständigkeiten zu und stellt sicher, dass Daten geschäftliche Anforderungen und gesetzliche Vorgaben erfüllen.

Stammdatenmanagement hingegen ist die operative Disziplin, welche diese Regeln spezifisch auf Stammdaten anwendet. Es nutzt Prozesse und Werkzeuge, um Stammdaten systemübergreifend konsistent zu erstellen, zu aktualisieren, zu validieren und bereitzustellen.

Während Daten-Governance breit auf alle Datentypen angewendet werden kann – wie Data Warehouses, Data Lakes oder Bewegungsdaten –, wendet das Stammdatenmanagement sie gezielt und kontinuierlich auf Stammdaten an. Dadurch wird die Governance zu einem festen Bestandteil der MDM-Abläufe und ist keine separate Disziplin, die lediglich parallel dazu läuft.

Typische Herausforderungen im Stammdatenmanagement (und wie man ihnen begegnet)

Unternehmen, die neu in das Thema Stammdatenmanagement einsteigen, stellen oft eine einfache und ehrliche Frage: „Ist Stammdatenmanagement schwierig?“ Die Wahrheit lautet: Stammdatenmanagement liefert zwar erheblichen Mehrwert, kann aber ohne den richtigen Ansatz schwer zu implementieren und dauerhaft aufrechtzuerhalten sein. Zu den typischen Herausforderungen im Stammdatenmanagement gehören:

• Unklare Zuständigkeit und Rechenschaftspflicht
  Wenn die Verantwortung für Stammdaten nicht eindeutig geklärt ist, bleiben Probleme ungelöst und die Datenqualität sinkt. Die Festlegung klarer Rollen für Data Ownership und Data Stewardship hilft dabei, die Verantwortlichkeit für die Datengenauigkeit und Änderungen sicherzustellen.
• Inkonsistente Daten über verschiedene Quellsysteme hinweg
  Stammdaten werden häufig in mehreren Anwendungen unter Verwendung unterschiedlicher Formate und Regeln erstellt und gepflegt. Die Standardisierung von Definitionen und die Anwendung einheitlicher Validierungsregeln über alle Systeme hinweg helfen dabei, Konflikte und Dubletten zu reduzieren.
• Geringe Akzeptanz durch die Anwender
  Wenn Stammdatenprozesse schwer nachvollziehbar sind oder die tägliche Arbeit bremsen, werden sie von den Anwendern oft umgangen. Die Gestaltung einfacher Arbeitsabläufe und die Einbettung von MDM-Prozessen in bestehende Geschäftsanwendungen fördert die Akzeptanz.
• Umgang mit stetigen Veränderungen
  Unternehmensstrukturen, Produkte, Lieferanten und Vorschriften entwickeln sich ständig weiter, wodurch Stammdaten zu einer beweglichen Zielgröße werden. Wenn das Stammdatenmanagement als fortlaufendes Programm betrachtet wird – mit kontinuierlicher Überwachung und Verbesserung –, können sich Unternehmen leichter an zeitliche Veränderungen anpassen.

Indem Unternehmen diese Fallstricke vorausschauend umgehen, machen sie ihr Stammdatenmanagement messbar besser und dauerhaft erfolgreich.

Erfolg im Stammdatenmanagement messen

Anhand der Erfolgsmessung im Stammdatenmanagement lässt sich beurteilen, ob die Datenqualität steigt und in welchen Bereichen noch Handlungsbedarf besteht. Effektive Stammdatenmanagement-Programme verfolgen in der Regel eine überschaubare Anzahl klarer, aussagekräftiger Kennzahlen.

Gängige Metriken und KPIs im Stammdatenmanagement sind:

• Dublettenquote
  Misst, wie oft derselbe Kunde, dasselbe Produkt oder derselbe Lieferant mehrfach in den Systemen auftaucht. Eine sinkende Dublettenquote ist ein Zeichen für eine bessere Datenkonsistenz.
• Datenvollständigkeit
  Überprüft, ob Pflichtfelder – wie Kontaktdaten von Kunden oder Produktattribute – ausgefüllt sind. Eine höhere Vollständigkeit sorgt für verlässlichere Prozesse und Analysen.
• Datengenauigkeit
  Bewertet auf Basis definierter Validierungsregeln oder Audits, ob die Stammdatenwerte korrekt und aktuell sind.
• Zeit bis zur Problemlösung
  Misst, wie schnell Probleme bei der Datenqualität erkannt, geprüft und behoben werden. Eine schnellere Behebung spricht für effektivere Prozesse und klare Zuständigkeiten.
• Anzahl abgeglichener Systeme
  Zeigt an, wie umfassend verlässliche Stammdaten über Anwendungen hinweg geteilt werden. Je mehr Systeme abgeglichen sind, desto höher sind Akzeptanz und Integrationsgrad des Stammdatenmanagements.

Durch die langfristige Überwachung dieser Kennzahlen können Unternehmen Lücken schließen, Fortschritte belegen und die Qualität wie auch Zuverlässigkeit ihrer Stammdaten stetig steigern.

Best Practices im Stammdatenmanagement

Eine erfolgreiche Stammdatenmanagement-Strategie verbindet klare Zuständigkeiten, konsistente Prozesse und fortlaufende Kontrolle, damit Stammdaten dauerhaft präzise und verlässlich bleiben. Auch wenn die Umsetzung variiert, helfen die folgenden Best Practices dabei, effektive Stammdatenmanagement-Programme aufzubauen und langfristig zu sichern:

• Klare Zuständigkeiten festlegen
  Weisen Sie die Verantwortung für Stammdaten-Domänen und Kernattribute eindeutig zu, damit Probleme schnell und einheitlich gelöst werden können.
• Einheitliche Datenstandards etablieren
  Einigen Sie sich auf gemeinsame Definitionen, Formate und Geschäftsregeln, um eine system- und teamübergreifend einheitliche Interpretation der Stammdaten sicherzustellen.
• Governance in die täglichen Abläufe integrieren
  Betten Sie Freigabe-, Validierungs- und Änderungsverfahren in bestehende Workflows ein, um die Datenqualität ohne unnötige Reibungsverluste zu wahren.
• Mit den einflussreichsten Domänen beginnen
  Konzentrieren Sie sich zuerst auf die Stammdaten-Domänen, die den direktesten Einfluss auf kritische Geschäftsprozesse, das Reporting oder die Erfüllung gesetzlicher Vorgaben haben.
• MDM als Daueraufgabe verstehen
  Überwachen Sie die Datenqualität fortlaufend und passen Sie die Prozesse an, wenn sich geschäftliche Anforderungen, Systeme oder Vorschriften ändern.

Durch die Einhaltung dieser Praktiken können Unternehmen die Akzeptanz erhöhen, die Datenqualität im großen Maßstab sichern und die Zuverlässigkeit der Stammdaten bei der Weiterentwicklung des Geschäfts gewährleisten.

FAQs zum Stammdatenmanagement