Was ist Master Data Management? Alles, was Datenprofis wissen müssen

Was ist Master Data Management?

Komponenten des Master Data Managements. Quelle: STIBO Systems

Master Data Management bezeichnet den Prozess, für jede Geschäfts-Entität wie Kundin/Kunde, Filiale oder Produkt aus unterschiedlichen internen und externen Datenquellen und Anwendungen einen einzigen Datensatz zu erstellen. Dieser Masterdatensatz bildet die verlässliche Sicht auf die Daten der Organisation.

Angenommen, du analysierst Kundendaten in deinem Unternehmen. Du stellst fest, dass die Daten eines bestimmten Kunden – sagen wir Joseph – in verschiedenen Quellen und Systemen liegen. Dabei treten einige Probleme und Inkonsistenzen auf:

• Inkonsistente Namensschreibweisen: Unterschiedliche Systeme und Abteilungen erfassen den gleichen Kunden mit Varianten seines Namens (Josef, Joe, Joey).
• Mehrere Kennungen: Joseph hat verschiedene E-Mail-Adressen für Einkäufe verwendet, was zu fragmentierten und doppelten Einträgen führen kann.
• Datendifferenzen: Leichte Abweichungen bei Produkt-IDs zwischen Systemen erschweren die genaue Nachverfolgung von Transaktionen und Verhalten.

Durch diese Abweichungen können Dubletten entstehen, was ein klares Bild von Joseph erschwert.

Hält sich dein Unternehmen jedoch an Best Practices im Master Data Management, werden alle kritischen Informationen zu Joseph mit einer einzigen, verlässlichen Referenz verknüpft – dem Masterdatensatz. So kannst du diese Person in deinem Datensatz schnell und eindeutig identifizieren.

Was sind die zentralen Komponenten des Master Data Managements?

Typische Kernkomponenten von MDM sind semantische Konsistenz, Synchronisation, Data Stewardship, Datenqualität und mehr. Schauen wir sie uns an.

1. Semantische Konsistenz

Semantische Konsistenz legt einheitliche Standards für Datenformate und -interpretationen fest und setzt sie durch – für reibungslose Verarbeitung und Analyse. Beispiel: Du arbeitest für ein Einzelhandelsunternehmen mit einem MDM-System.

Im Sales-Datensatz des Onlineshops steht der Begriff „Kundenrabatt“ für eine prozentuale Preisreduzierung beim Checkout.

Aber es gibt eine Besonderheit.

Im Loyalitätsprogramm bedeutet „Kundenrabatt“ die gesammelten Bonuspunkte aus früheren Käufen, die künftig eingelöst werden können.

Ein Weg zur semantischen Konsistenz ist, Homonyme (gleiches Wort, unterschiedliche Bedeutung) zu identifizieren und Geschäftsregeln für den Begriff „Kundendaten“ je nach Kontext festzulegen.

2. Datensynchronisation

Datensynchronisation über verschiedene Systeme. Quelle

Datensynchronisation hält alle Daten aktuell und stellt sicher, dass Änderungen im gesamten Masterdaten-Repository korrekt widergespiegelt werden.

Wenn sich beispielsweise neue Kundinnen und Kunden für ein Abo registrieren, geben sie ihre Daten online ein. Danach übernimmt die Masterdatensynchronisation Folgendes:

• Erkennung des neuen Kundendatensatzes: Identifizieren, dass eine neue Person registriert wurde und ein neuer Datensatz existiert.
• Datentransformation: Umwandeln der neuen Kundendaten in ein standardisiertes Format und eine Struktur, die den Anforderungen des Abrechnungssystems entspricht. Das ist entscheidend für Konsistenz über Systeme hinweg.
• Datenzustellung: Übermitteln der transformierten Kundendaten an alle relevanten angebundenen Systeme, etwa Abrechnungssystem und Kundenportal.
• Datenintegration: Jedes angeschlossene System integriert die Daten in seine jeweilige Datenbank, sodass überall der aktuelle, konsistente Stand vorliegt.

3. Data Stewardship

Data Stewardship beschreibt die Verantwortung und Zuständigkeit, die Abteilungen oder Personen für bestimmte Datendomänen im Masterdaten-Repository übernehmen.

Wenn du als Data Scientist beispielsweise Kundendaten im MDM-System bereinigen sollst, wäre das Marketingteam der Data Steward. Es definiert Qualitätsstandards, etwa gültige E-Mail-Formate, und kann dich entsprechend anleiten.

Diese Zusammenarbeit verbessert die Datenqualität und stellt sicher, dass deine Bereinigungsarbeit zu den Grundlagen der Data Governance passt. Wenn du diese Grundlagen verinnerlichen willst, hol dir das Cheat Sheet.

4. Datenqualität

Qualitative Merkmale hochwertiger Daten. Quelle

Datenqualität stellt sicher, dass Masterdaten im MDM-System gültig, vollständig und konsistent sind. Das heißt, alle wichtigen Elemente eines Masterdatensatzes liegen vor. Beispielsweise dürfen E-Mail-Adressen oder andere Kundendetails in den Kundendaten nicht fehlen.

MDM setzt außerdem Data-Cleaning- und Profiling-Techniken ein, um die Datenqualität zu gewährleisten. So werden doppelte Masterdatensätze bereinigt sowie Fehler und ungültige Formate korrigiert.

5. Masterdaten-Repository

Ein Masterdaten-Repository ist der Ort, an dem alle kritischen Informationen zu deinen Geschäfts-Entitäten strukturiert und standardisiert gespeichert und verwaltet werden. Es enthält Datensätze zu Entitäten wie Produkten, Lieferanten, Kundinnen und Kunden, Mitarbeitenden und Standorten.

Jede Entität hat hier einen einzigen Masterdatensatz mit vollständigen Informationen. Darüber hinaus enthält das Repository alle relevanten Datenelemente, Datenpunkte, Attribute und Details zu diesen Entitäten.

6. Datensicherheit

Master Data Management setzt verschiedene Sicherheitsmaßnahmen ein, um Daten vor unbefugtem Zugriff und Veränderung zu schützen. Dazu gehören:

• Granulares Berechtigungsmanagement: Es regelt, wer Daten im Masterdaten-Repository sehen und bearbeiten darf, sodass nur autorisierte Personen Zugriff auf sensible Informationen haben.
• Datenverschlüsselung und Audit-Trails: Verschlüsselung schützt Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung, Audit-Trails protokollieren Nutzeraktivitäten und Änderungen im Repository. So lassen sich unbefugte Zugriffe und Manipulationen erkennen und verhindern.
• Compliance-Durchsetzung: MDM-Systeme sorgen für die Einhaltung relevanter Datenschutzvorgaben wie der DSGVO, indem sie vordefinierte Kontrollen zur Absicherung sensibler Daten und zur Definition von Nutzungsrechten implementieren.

7. Datenmapping

Datenmapping ist eine weitere zentrale Komponente des MDM. Es integriert Daten aus mehreren Quellen zu einer konsistenten und vollständigen Sicht innerhalb des Masterdaten-Repositorys.

Dabei werden Datenelemente aus Domänen und Systemen mit den entsprechenden Feldern im Repository verknüpft. So ist sichergestellt, dass alle Werte mit dem im MDR definierten Format und der Struktur übereinstimmen.

Welche Vorteile bietet Master Data Management?

Master Data Management verbessert das gesamte Datenmanagement deiner Organisation. Die wichtigsten Vorteile:

Höhere Datenqualität

MDM sorgt für Konsistenz und Genauigkeit in allen verbundenen Systemen. Das bedeutet: sauberere, verlässlichere Daten für Analysen und bessere Entscheidungen.

Effizienz

MDM verschlankt das Datenmanagement und etabliert zentrale Single-Source-of-Truths für kritische Datenelemente. So sinken Zeit- und Arbeitsaufwand für Abgleiche, Datenerfassung und -pflege über Systeme und Abteilungen hinweg deutlich.

Regulatorische Compliance

Viele Branchen unterliegen strengen Vorgaben zu Datenschutz, -sicherheit und Governance. MDM unterstützt die Compliance, indem vollständige und korrekte Daten im Sinne von Vertraulichkeitsregeln vorgehalten werden.

Außerdem fördert MDM einheitliche Datenmanagementpraktiken zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen. Konsistente und genaue Kundenakten in CRM-, Abrechnungs- und Marketingsystemen helfen bei der Einhaltung von Vorgaben zur ordnungsgemäßen Aufzeichnung.

Verschlankte Abläufe

MDM vereinfacht komplexe Datenkontexte, indem es zuvor getrennte Datentypen, -formate und -strukturen in einer Ansicht zusammenführt. Diese einheitliche Sicht erleichtert bereichsübergreifende Zusammenarbeit, bessere Abstimmung und reibungslose Geschäftsprozesse.

Weniger Zusatzkosten

MDM senkt unnötige Kosten im Datenmanagement durch optimierte Datenqualität – etwa für manuelle Erfassung, Fehler und Inkonsistenzen, aufwendige Abgleiche, Bußgelder oder Ineffizienzen durch Datensilos.

So können Organisationen Ressourcen gezielter einsetzen und den gewünschten Return on Data erzielen.

Welche Strategien und Best Practices gibt es im Master Data Management?

Für die Einführung eines MDM-Systems brauchst du eine klare Strategie, um Funktionen zu stärken und das Potenzial voll auszuschöpfen.

Klare Ziele und Scope definieren

Lege fest, welche Ziele du mit MDM verfolgst und welche konkreten Herausforderungen du lösen willst. Notiere außerdem die für dein Business kritischen Masterdaten-Entitäten (z. B. Kundinnen/Kunden, Produkte, Standorte).

So priorisierst du Ressourcen und stellst sicher, dass sich das MDM-System auf die wirkungsstärksten Daten konzentriert.

In die passende Technologie investieren

Es gibt zahlreiche MDM-Plattformen. Die richtige Wahl triffst du, indem du zentrale Funktionen bewertest: Liegt der Schwerpunkt auf tiefer Datenbereinigung und Standardisierung oder eher auf Data Governance?

Prüfe zudem die Integrationsfähigkeit. Die Lösung sollte sich nahtlos mit deinem bestehenden ERP, CMS oder Data-Warehouse verbinden, um ein vollständiges Bild deiner Daten zu liefern.

Ein Data-Governance-Framework etablieren

Ein Data-Governance-Framework legt fest, wer auf welche Daten zugreifen darf und welche Qualitätsstandards unternehmensweit gelten.

Dein MDM-Dienst setzt dieses Framework um, um ein konsistentes Datenformat durchzusetzen. Deshalb ist ein passendes Framework essenziell, um Einheitlichkeit über Abteilungen hinweg zu fördern. Mehr dazu hörst du in unserer Podcast-Folge Building Trust in Data with Data Governance.

Datenstandardisierung umsetzen

Lege klare Datenstandards für alle Masterdaten-Entitäten fest. Dazu gehören Formate, etwa wie eine Kundenadresse im MDR gespeichert wird.

Es wird gemeinsame Terminologien geben. Möglicherweise existiert auch ein unternehmensspezifisches Codeschema, das in allen Bereichen beibehalten werden soll.

All das fällt unter Datenstandardisierung und stellt sicher, dass alle Daten im MDR denselben Definitionen folgen.

Kontinuierlich überwachen und verbessern

Nach der Einführung von MDM solltest du regelmäßig Nutzungsraten, Datenqualitätsmetriken und Systemleistung verfolgen.

So erkennst du Optimierungsfelder und passt deine MDM-Strategie an Geschäftsbedürfnisse und Datenpraxis an.

Teams weiterbilden 

Eine wirksame MDM-Einführung braucht nicht nur die richtigen Tools, sondern auch die richtigen Kompetenzen. Da der Bedarf an Datenqualität, Governance und Integration stetig wächst, ist es entscheidend, dass dein Team das nötige Know-how für das Management und die Optimierung von Daten mitbringt.

DataCamp for Business bietet umfassende Lernpfade, mit denen du dein Team in Datenmanagement, Governance und Analyse weiterbildest. Mit Kursen zu Themen wie Datenqualität, Integration und Sicherheit ist dein Team bestens gerüstet, Masterdaten effizient und souverän zu verwalten.

Fordere noch heute eine Demo an und befähige dein Unternehmen, das volle Potenzial von MDM zu nutzen – mit Trainings, die persönliches Wachstum und Unternehmensziele unterstützen.

Welche Herausforderungen gibt es im Master Data Management?

MDM bringt einige Herausforderungen mit sich, die sich durch gute Vorbereitung und passende Gegenmaßnahmen adressieren lassen. 

Skalierbarkeit und Flexibilität

Nicht skalierbare MDM-Systeme können mit wachsenden Datenmengen und neuen Anforderungen nicht Schritt halten. Für langfristigen Erfolg brauchst du eine Lösung, die steigende Volumina bewältigt und sich mit neuen Anwendungen integrieren lässt.

Nutzerakzeptanz und Change Management

Mitarbeitende für MDM zu gewinnen, kann herausfordernd sein – gerade, wenn Veränderung auf Skepsis trifft. Fördere die Akzeptanz mit fundiertem Training, schaffe Vertrauen und gehe auf Bedenken ein.

Mit sorgfältiger Planung und gezielten Maßnahmen lässt sich die Einführung von MDM in deiner Organisation reibungslos gestalten.

Welche Jobs gibt es im Master Data Management?

MDM hat viele neue Berufsbilder geschaffen und bietet Datenprofis vielfältige Karrierechancen. Häufige Rollen sind:

Junior-Positionen 

• Master Data Management Specialist/Analyst
• Data Steward
• Data Quality Analyst
• Data Integration Specialist
• MDM System Administrator

Senior-Positionen

• Data Governance Specialist/Manager
• Data Architect/MDM Architect
• MDM Solutions Consultant
• Data Quality Manager
• Business Analyst (MDM)
• Data Security Analyst (MDM)
• Data Warehouse Analyst (Fokus MDM)

Welche Master Data Management Tools sind verbreitet?

Hier sind einige der am häufigsten genutzten MDM-Tools in der Praxis:

Es gibt zahlreiche MDM-Lösungen am Markt. Wähle die beste Option anhand deiner Geschäftsanforderungen, deines Budgets und deiner vorhandenen IT-Infrastruktur.

Fazit

Master Data Management schafft eine verlässliche, konsolidierte Sicht auf Daten im gesamten Unternehmen. Dadurch können Data Scientists und Stewards eng an vollständigen, konsistenten Datensätzen zusammenarbeiten.

Wenn du dein Verständnis für diese und verwandte Themen vertiefen willst, liefert dir ein Kurs zu Datenmanagement-Konzepten wertvolle Einblicke in die Frameworks und Methoden hinter MDM.

Auch Kenntnisse in Data-Governance-Prinzipien sind für eine erfolgreiche MDM-Einführung hilfreich. Mit einem Kurs zu Data Governance Konzepten lernst du, Genauigkeit, Konsistenz und Sicherheit deiner Daten im Unternehmen sicherzustellen.

Viel Erfolg beim Lernen – und halte deine Daten organisiert!