Master Data Management (MDM) – Der vollständige Leitfaden für 2026

Master Data Management (MDM) stellt sicher, dass geschäftskritische Informationen wie Kunden-, Produkt- und Lieferantendaten zuverlässig und systemübergreifend aktuell und konsistent gehalten werden. In diesem Leitfaden erfahren Sie, was Stammdatenmanagement ist, wie es funktioniert – und weshalb es für Unternehmen, die auch 2026 und darüber hinaus datengestützt arbeiten wollen, unverzichtbar bleibt.

Das Wichtigste auf einen Blick:

• MDM stellt konsistente und fehlerfreie Daten in allen Geschäftssystemen sicher.
• Einheitliche Informationen steigern Entscheidungsqualität, Effizienz und Compliance.
• Parseur unterstützt die automatisierte Extraktion sauberer Daten – ein starkes Fundament für jede MDM-Strategie.

In modernen Unternehmen sind Daten unverzichtbar. Von Kundeninformationen und Lieferantendaten über Produktkataloge bis hin zu Finanzdaten – jeder Prozess hängt davon ab, dass Informationen präzise und übereinstimmend verfügbar sind. Mit wachsender Unternehmensgröße entstehen jedoch Datensilos – kleine Unstimmigkeiten führen rasch zu doppelten Datensätzen, fehlerhaften Berichten und hohen Kosten durch Fehlentscheidungen.

Laut Gartner betragen die durchschnittlichen Kosten schlechter Datenqualität für Organisationen 12,9 Millionen US-Dollar jährlich. Ein deutlicher Hinweis darauf, wie entscheidend zuverlässige und einheitliche Informationen sind. Genau hier setzt das Stammdatenmanagement (MDM) an.

Stammdaten sind die zentralen, vertrauenswürdigen Informationen zu den wichtigsten Unternehmensbereichen – die Single Source of Truth für Kunden, Produkte, Lieferanten und Mitarbeitende. Stammdatenmanagement umfasst die organisatorischen und technologischen Prozesse, die diese Daten unternehmensweit konsistent, verbunden und aktuell halten.

In diesem umfassenden Leitfaden erfahren Sie, was MDM ist, wie es funktioniert und warum es die Grundlage für datengetriebene Organisationen bildet. Sie lernen, wie Unternehmen mit MDM Datenchaos vermeiden, fundierte Entscheidungen treffen und eine zuverlässige Basis für Analytik, KI und Automatisierung schaffen.

Was sind Stammdaten?

Stammdaten sind essenzielle, nicht-transaktionale Informationen, die Ihre zentralen Geschäftseinheiten eindeutig definieren – etwa Kunden, Lieferanten, Produkte, Mitarbeitende, Standorte oder Konten. Sie bilden die gemeinsame Referenz, sodass verschiedene Systeme dieselben Entitäten erkennen und verwenden.

Stammdaten beschreiben das Wer und Was Ihres Business. Sie sind die Einheiten, die immer wieder in diversen Systemen wie CRM, ERP, HR oder BI-Tools verwendet werden und dafür sorgen, dass überall auf konsistente Informationen zugegriffen wird.

Eine Abgrenzung zu anderen Datentypen ist wichtig:

• Transaktionsdaten dokumentieren Geschäftsereignisse, etwa Bestellungen, Zahlungen oder Lieferungen.
• Referenzdaten legen erlaubte Werte und Kategorien fest, wie Währungscodes, Länderliste oder Produkttypen.

Konkrete Beispiele:

• Bei einer Online-Bestellung im Einzelhandel sind Kunde und Produkt Stammdaten; die Bestellung selbst ist ein Transaktionsdatensatz.
• Im Logistik-Bereich erfassen Stammdaten Informationen zu Lagerstandorten und Transportunternehmen – während die einzelnen Pakete und Lieferungen Transaktionen darstellen.
• Im HR fließen Mitarbeiterprofile (Stammdaten) etwa in Lohn- oder Zeiterfassungssysteme ein, wo dann Transaktionsdaten entstehen.

Was ist Master Data Management (MDM)?

Stammdatenmanagement (MDM) ist die Disziplin, unternehmensweit eine konsistente und zuverlässige Sicht auf die wichtigsten Geschäftsdaten zu schaffen. Mit Hilfe von Prozessen, Governance-Richtlinien und Technologie wird sichergestellt, dass Stammdaten in allen Systemen korrekt, aktuell und vereinheitlicht zur Verfügung stehen.

Im Zentrum steht die Vermeidung von Dubletten und Verwirrung durch einen „Golden Record“: eine überprüfte, konsolidierte Version jeder Unternehmenseinheit – ob Kunde, Produkt, Lieferant oder Mitarbeitender. Der Golden Record wird zur Single Source of Truth, sodass alle Systeme, Berichte und Entscheidungen auf denselben Daten basieren.

Laut Dataversity haben 92 % der Unternehmen doppelte Datensätze in ihren Systemen; über 70 % bestätigen, dass eine einheitliche Kundensicht direkt zu Kosteneinsparungen beiträgt.

MDM lässt sich in zwei Dimensionen gliedern:

• MDM als Prozess: Regelt die Data Governance, definiert Verantwortlichkeiten und Qualitätsstandards.
• MDM als Technologie: Bietet die Plattformen und Tools, um Stammdaten zu bereinigen, abzugleichen, zusammenzuführen und in Echtzeit bereitzustellen.

Diese Komponenten bilden die Basis für verlässliche Analysen und effiziente Abläufe. Ohne MDM gefährden inkonsistente, veraltete oder unvollständige Daten selbst die beste Business Intelligence und KI-Anwendung.

Warum ist Master Data Management wichtig?

In einer datengetriebenen Welt hilft Stammdatenmanagement (MDM) Unternehmen, Informationen korrekt, abgestimmt und überall nutzbar zu halten. Ohne MDM fragmentieren Systeme, es entstehen doppelte Datensätze und widersprüchliche Berichte – das behindert Entscheidungen und schwächt das Vertrauen in die Datenbasis.

Eine aktuelle Melissa-Umfrage ergab: 84 % der Unternehmen kämpfen mit fehlerhaften oder doppelten Daten – mit enormen Ineffizienzen und Missverständnissen. Wenn zahlreiche Systeme unterschiedliche Versionen derselben Kunden- oder Produktdaten pflegen, werden selbst alltägliche Reporting- oder Prognoseaufgaben zum Risiko.

Die Auswirkungen reichen weit: Laut Gitnux sagen 61 % der Unternehmen, dass Dateninkonsistenzen ihre Entscheidungsfindung direkt beeinträchtigen. Mit einem konsolidierten Datenbestand durch MDM eliminieren Unternehmen diese Unsicherheiten und treffen Entscheidungen auf Basis valider Fakten anstelle von Mutmaßungen.

Hier die Kerngründe, warum MDM in Unternehmen heute unabdingbar ist:

Datenqualität und Konsistenz

MDM sorgt dafür, dass in allen Abteilungen dieselben verifizierten Informationen vorliegen. Unterschiedliche Namensschreibweisen und Datenversionen werden bereinigt und auf einen einheitlichen Datensatz gebracht.

Bessere Entscheidungen und Berichte

Zuverlässige Stammdaten bilden die Grundlage für präzise Analysen und Business Intelligence. Sie ermöglichen aussagekräftige Erkenntnisse, fundierte Prognosen und schnelleres Handeln.

Exzellente Kundenerfahrung

Mit vereinheitlichten Kundendaten verlaufen alle Interaktionen reibungslos – von der Akquise bis zur Betreuung und dem Support. Personalisierte Ansprache, Wiedererkennung und minimierte Fehler durch veraltete oder unvollständige Informationen werden möglich.

Regulatorische Compliance

Datenschutzverordnungen wie DSGVO oder CCPA fordern Nachvollziehbarkeit und Kontrolle über persönliche Daten. MDM schafft nachvollziehbare Strukturen, klare Verantwortlichkeiten und vollständige Audit-Trails.

Effizienzsteigerung und Kostensenkung

Laut Gartner kosten schlechte Daten Unternehmen jährlich durchschnittlich mindestens 12,9 Millionen US-Dollar. MDM beseitigt Dubletten und reduziert manuelle Nachbearbeitungen, wodurch Prozesse effizienter und kostengünstiger werden.

Wie funktioniert Master Data Management?

Stammdatenmanagement (MDM) strukturiert und harmonisiert Unternehmensdaten mithilfe eines klar definierten Workflows. Unterschiedliche Systeme werden verbunden, Informationen geprüft und bereinigt, und eine vertrauenswürdige Version wandert zurück an alle beteiligten Anwendungen.

Typischer Ablauf:

1. Datenaggregation aus verschiedenen Systemen: Stammdaten werden aus zahlreichen Quellen (CRM, ERP, HR, Supply Chain usw.) gesammelt. Häufig liegen die Informationen dort mit abweichenden Angaben oder Schreibweisen vor.
2. Datenabgleich & Deduplizierung: Durch spezielle Algorithmen werden doppelte oder widersprüchliche Datensätze erkannt und zusammengeführt – beispielsweise „Jane Doe“ in verschiedenen Systemen.
3. Validierung und Standardisierung: Die bereinigten Daten werden geprüft (z. B. Adressformate, E-Mails, Produktcodes) und Standardsystemen angepasst.
4. Erstellung des Golden Record: Das System generiert einen übergreifend gültigen Datensatz, der die genauesten und aktuellsten Informationen vereint – als zentrale Referenzquelle.
5. Datenverteilung und Synchronisation: Änderungen am Golden Record werden automatisch an alle angeschlossenen Systeme verteilt, sodass jede Abteilung stets mit aktuellen, konsistenten Informationen arbeitet.

Hub-and-Spoke-Architektur

Typischerweise nutzen MDM-Lösungen eine Hub-and-Spoke-Architektur: Die MDM-Plattform als zentrales Hub empfängt, verarbeitet und verteilt/aktualisiert Stammdaten; die angebundenen Systeme („Speichen“) liefern Änderungen zurück oder nutzen die neuen Daten. So werden Konsistenz und Zuverlässigkeit über alle Anwendungen hinweg sichergestellt.

Kernkomponenten des Stammdatenmanagements (MDM)

Effizientes Stammdatenmanagement besteht aus mehreren zentralen Komponenten, die gemeinsam für zuverlässige, steuerbare und sichere Stammdaten sorgen:

1. Data Governance

Data Governance regelt, wie Stammdaten erstellt, verwaltet und verteilt werden. Sie definiert Rollen, Verantwortlichkeiten und Standards, die durch Data Stewards überwacht und umgesetzt werden.

2. Datenqualitätsmanagement

Hier werden Stammdaten auf Korrektheit, Vollständigkeit und Konsistenz geprüft, Dubletten entfernt sowie fehlerhafte oder unvollständige Einträge korrigiert. Das Ergebnis ist ein gültiger, vertrauenswürdiger Datenbestand.

3. Metadatenmanagement

Metadaten geben Kontext über die eigentlichen Daten: Definitionen, Beziehungen, Ursprünge und Gültigkeitsbereiche. Sie sorgen für Nachvollziehbarkeit und ermöglichen ein gemeinsames Datenverständnis.

4. Integration

Die Integration gewährleistet, dass Stammdaten zwischen Geschäftsanwendungen wie CRM, ERP, HR und Analyseplattformen konsistent und aktuell bleiben – sei es durch Echtzeitschnittstellen oder regelmäßige Synchronisation.

5. Sicherheit und Compliance

Durch Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Protokollierung werden Stammdaten vor unberechtigtem Zugriff geschützt und regulatorische Anforderungen leichter erfüllt.

Typische Herausforderungen beim Stammdatenmanagement

Ein strukturiertes Stammdatenmanagement bietet große Vorteile – doch die Umsetzung ist mit Herausforderungen verbunden. Wer diese Stolpersteine frühzeitig adressiert, legt den Grundstein für langfristigen Erfolg.

1. Datensilos und inkonsistente Datenquellen

Eigenständige Abteilungssysteme führen oft zu Datenfragmentierung und Widersprüchen. Gemeinsame Integrationsschnittstellen und zentrale Governance sorgen für eine einheitliche Datensicht.

2. Fehlende Unterstützung oder Governance-Strukturen

Ohne klare Führungsrolle und Verantwortlichkeiten geraten MDM-Projekte ins Stocken. Das frühzeitige Einbinden von Management und die Benennung von Data Stewards sind entscheidend.

3. Mangelhafte Datenqualität oder fehlende Standards

Doppelte, fehlerhafte oder unvollständige Einträge bedrohen jedes MDM-Projekt. Standardisierte Erfassungsprozesse, automatisierte Prüfungen und regelmäßige Audits bewahren Datenqualität.

4. Herausfordernde Integration älterer Systeme

Altsysteme verfügen oft nicht über moderne Schnittstellen. Middleware-Lösungen, Datenvirtualisierung und schrittweise Integration helfen bei der Einbindung, ohne laufende Prozesse zu beeinträchtigen.

5. Change Management und Nutzerakzeptanz

Ohne Akzeptanz und Verständnis der Nutzenden bringen die besten MDM-Tools wenig. Klar kommunizierter Nutzen, Schulungen und sichtbar verbesserte Prozesse sichern den Erfolg.

Vorteile und ROI des Stammdatenmanagements (MDM)

Ein effektives Stammdatenmanagement verschafft einen deutlichen Mehrwert, der weit über ein sauberes Adressbuch hinausgeht. Konsistente Daten verbessern jeden Unternehmensbereich – von Berichten und Compliance über Kundenerfahrung bis zu KI-Anwendungen.

Laut Semarchy konnten Unternehmen mit MDM ihre Datenqualität um bis zu 20 % steigern und berichten häufig von durchschnittlich 10 % reduzierten Betriebskosten dank weniger manueller Datenkorrekturen.

1. Weniger Fehler im Tagesgeschäft

Mit einer zentralen, verlässlichen Datenquelle verbringen Teams weniger Zeit mit Fehlerkorrekturen. Automatisierte Datenabgleiche und Deduplizierung verhindern redundante Einträge.

2. Schnellere und zuverlässige Berichte

Alle Abteilungen greifen auf dieselbe Datenbasis zu, was das Reporting beschleunigt und das Vertrauen in die Analyseergebnisse erhöht. Unternehmen verkürzen so ihre Reporting-Zeiten deutlich.

3. Verbesserte Compliance und Nachvollziehbarkeit

MDM erleichtert die Kontrolle über sensible Informationen. Herkunft und Änderungen bleiben nachvollziehbar und Audits sowie Compliance-Anforderungen lassen sich transparent erfüllen.

4. Bessere Analytik und KI-Fähigkeit

Nur korrekte, standardisierte Daten sind für moderne Analytik und Machine Learning verlässlich nutzbar. MDM liefert diese Basis für bessere Prognosen und innovative Automatisierung.

Arten von MDM-Architekturen

Die Umsetzung von Stammdatenmanagement (MDM) erfolgt je nach Unternehmensgröße, Komplexität und Integrationsanforderungen in verschiedenen Architekturmodellen. Die wichtigsten Varianten unterscheiden sich in zentraler Steuerung und Datenhaltung.

1. Zentrale MDM-Architektur

Alle Stammdaten werden in einer zentralen MDM-Plattform gepflegt. Diese dient als autoritative Quelle, auf die alle Anwendungen zugreifen – maximale Konsistenz, jedoch oft mit höherem Integrationsaufwand.

2. Registry-MDM

Beim Registry-Modell verbleiben Stammdaten in den Ursprungssystemen. Ein zentrales Register verknüpft und referenziert vorhandene Datensätze, speichert aber keine Kopien – eine transparente, nicht invasive Lösung.

3. Koexistenz-MDM

Beim Koexistenzmodell arbeiten das zentrale MDM-Hub und die Quellsysteme fortlaufend zusammen. Änderungen werden synchronisiert, sodass jede Abteilung eigene Daten steuern kann, aber trotzdem einheitliche Stammdaten gewährleistet sind.

4. Konsolidierungs-MDM

Hier werden Stammdaten aus verschiedenen Systemen in einem zentralen Repository zusammengeführt und bereinigt. Quellsysteme arbeiten unabhängig weiter – die konsolidierte Sicht dient Analyse- und Reportzwecken.

Moderne MDM-Lösungen kombinieren häufig mehrere Modelle in hybriden oder Cloud-Architekturen. Cloud-basiertes MDM vereinfacht Skalierung, ermöglicht rasche Integration über APIs und unterstützt verteilte Geschäftsmodelle ohne großen Infrastrukturaufwand.

MDM-Tools und Software (Überblick)

Stammdatenmanagement-Tools (MDM Tools) bilden die technologische Grundlage für die Pflege und Verteilung konsistenter Stammdaten im Unternehmen. Sie vereinen Funktionen für Datenqualität, Integration und Governance – sodass jede Abteilung mit denselben Informationen arbeitet.

Typische Aufgaben von MDM-Tools:

• Datenabgleich und -zusammenführung: Erkennung und Konsolidierung doppelter Datensätze.
• Data Stewardship: Unterstützung für Verantwortliche bei Überprüfung und Freigabe von Datenänderungen.
• Integration und Synchronisation: Anbindung an CRM, ERP, HR oder andere Systeme per API oder Middleware.
• Workflow-Automatisierung: Automatisierte Prüfungen, Updates und Benachrichtigungen sichern Datenqualität und Compliance.

Am Markt existieren verschiedene Lösungen:

• Enterprise-Plattformen großer Anbieter wie Informatica, SAP, IBM oder Microsoft für globale, komplexe Datenlandschaften.
• Plattformen für den Mittelstand: Flexibles MDM ohne Komplexität und Kosten großer Enterprise-Lösungen.
• Open-Source- und Community-Tools: Ideal für kleinere Teams mit hoher Anpassungsbereitschaft.

Die meisten modernen MDM-Lösungen setzen auf Cloud-/Hybrid-Architekturen, ermöglichen KI-gestützten Datenabgleich und vereinfachen Integration sowie laufende Wartung.

MDM-Strategie umsetzen

Eine wirksame Stammdatenmanagement-Strategie (MDM) kombiniert strukturierte Technologieeinführung, verantwortliche Personen und klare Unternehmensziele für dauerhafte, vertrauenswürdige Daten.

1. Geschäftsziele und Datendomänen festlegen

Definieren Sie, welche Ziele Sie mit MDM erreichen wollen: Mehr Genauigkeit im Reporting, weniger Dubletten oder verbesserte Compliance? Legen Sie die für Ihre Ziele relevanten Datendomänen (z. B. Kunde, Produkt, Lieferant) fest.

2. Stakeholder und Management einbinden

Sichern Sie das Engagement des Managements sowie aller relevanten Fachbereiche – so stellen Sie Budget, Akzeptanz und Langlebigkeit der Initiative sicher.

3. Data Governance und Richtlinien etablieren

Definieren Sie Verantwortlichkeiten, Validierungsregeln und Zugriffsrechte mithilfe klarer Governance-Strukturen und benennen Sie Data Stewards für jede Datendomäne.

4. Technologie und Architektur auswählen

Wählen Sie die MDM-Plattform und das Architekturmodell (zentral, koexistent, hybrid), das zu Ihrer Infrastruktur und Ihren Anforderungen passt. Achten Sie besonders auf Skalierbarkeit und Sicherheit.

5. Datenbereinigung und Migration

Vor der Systembefüllung sollten bestehende Daten bereinigt, vereinheitlicht und auf Qualität geprüft werden. Nur valide Daten sichern einen erfolgreichen MDM-Start.

6. Schulung und Erfolgsmessung

Bilden Sie technische und fachliche Nutzende praxisnah aus. Definieren Sie KPIs (z. B. Datenqualitätsquote, Reduktion von Dubletten, verkürzte Reporting-Zeiten) zur ständigen Überprüfung des MDM-Erfolgs.

Klein starten, dann skalieren

Beginnen Sie mit einer Kern-Domäne wie Kundendaten, optimieren Sie Prozesse und weiten Sie MDM dann schrittweise unternehmensweit aus. So minimieren Sie Risiken und erzielen schnelle Erfolge.

MDM und andere Disziplinen im Datenmanagement

Stammdatenmanagement (MDM) wirkt nicht isoliert, sondern steht im Wechselspiel mit anderen Daten-Disziplinen und ergänzt diese:

MDM vs. Data Governance

Data Governance setzt Leitplanken zu Verantwortlichkeiten, Standards und Richtlinien. MDM setzt diese Vorgaben operativ um – sichert dadurch Datenqualität, Eigentum und Konsistenz im Arbeitsalltag.

MDM vs. Datenintegration

Datenintegration verbindet Datenbestände und Systeme. MDM sorgt parallel dafür, dass diese Daten konsistent, eindeutig und standardisiert sind – Integration vernetzt, MDM sorgt für Datenqualität.

MDM vs. Data Warehouse

Data Warehouses speichern historische und transaktionale Daten für Analyse und Reporting. MDM liefert die konsistenten, bereinigten Entitätsdaten – also die Single Source of Truth für Kunden-, Produkt- oder Lieferanteninformationen.

MDM und KI / Machine Learning

Korrekte Stammdaten sind unerlässlich für den Erfolg von KI- und Machine-Learning-Algorithmen. Ohne einheitliche Entitätsdaten drohen Fehlprognosen oder falsche Zuordnungen – MDM liefert die benötigte Datenbasis.

Zukunft des Stammdatenmanagements

Die Datenlandschaften werden zunehmend dezentral und dynamisch, daher entwickelt sich auch Stammdatenmanagement (MDM) rasant weiter. Moderne MDM-Lösungen setzen auf Flexibilität, Intelligenz und Echtzeitfähigkeit, um Unternehmen verlässlich und zukunftssicher datengetrieben zu machen.

Cloud-natives MDM

Aktuelle MDM-Lösungen sind cloudbasiert und skalierbar – das ermöglicht einfache Integration, Echtzeit-Updates und weltweite Zusammenarbeit, wie sie moderne Unternehmen benötigen.

KI-gestützter Datenabgleich und Anomalie-Erkennung

Künstliche Intelligenz und Machine Learning optimieren heute das Matching und Erkennen von Dubletten, Auffälligkeiten oder Inkonsistenzen – und das ohne dauerhaften manuellen Korrekturaufwand.

MDM als Teil von Data Fabric oder Data Mesh

Mit dem Trend zu dezentralen Datenarchitekturen wird MDM als Teil von Data Fabric oder Data Mesh betrachtet. MDM sorgt hierbei für einheitliche Standards, Governance und Konsistenz, ohne lokale Datenkontrolle aufzugeben.

Echtzeit-Synchronisation über alle Systeme

Ereignisgesteuerte Architekturen erfordern, dass MDM Veränderungen sofort unternehmensweit synchronisiert. Moderne Plattformen sorgen dafür, dass etwa Adress- oder Preisänderungen zeitnah in sämtlichen Systemen gespiegelt werden.

Warum Stammdatenmanagement die Basis für datengetriebenen Unternehmenserfolg ist

Stammdatenmanagement (MDM) schafft das Fundament für vertrauenswürdige, einheitliche Daten über alle Systeme hinweg. Indem zentrale Entitäten wie Kunden, Produkte oder Lieferanten als Single Source of Truth gepflegt werden, verbessern sich Entscheidungsfindung, Compliance und teamübergreifende Zusammenarbeit. Mit dem Fortschritt bei Automatisierung, Analytik und KI wird zuverlässiges Stammdatenmanagement zum zentralen Erfolgsfaktor moderner Unternehmen.

Verlässliche Daten sind die Basis für Automatisierung und KI. Tools wie Parseur ermöglichen die Extraktion sauberer, strukturierter Daten und vereinfachen die Einbindung in Ihre MDM-Strategie – der Schlüssel zu intelligenten, effizienten Geschäftsprozessen.

Häufig gestellte Fragen

Bevor Sie tiefer eintauchen oder Ihre eigene MDM-Initiative starten, ist es ganz natürlich, einige zentrale Fragen zu haben. Nachfolgend haben wir prägnante Antworten auf die häufigsten Fragen zum Stammdatenmanagement (MDM), seiner Funktionsweise und seiner Bedeutung für verlässliche, einheitliche Daten in modernen Unternehmen zusammengestellt.

Was ist ein Beispiel für Stammdaten?

Stammdaten beziehen sich auf zentrale Geschäftseinheiten, die systemübergreifend geteilt werden, wie Kunden, Lieferanten, Produkte oder Mitarbeiter. Ein Kundenprofil mit Name, Kontaktdaten und Kundennummer ist beispielsweise ein Stammdateneintrag, der in mehreren Anwendungen genutzt wird.

Ist MDM Teil der Data Governance?

Ja. MDM ist ein wichtiger operativer Bestandteil der Data Governance. Es setzt die in Governance-Rahmenwerken definierten Richtlinien, Standards und Zuständigkeiten durch, um konsistente und genaue Daten im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.

Was sind Stammdatendomänen?

Stammdatendomänen gruppieren ähnliche Kerneinheiten, wie Kunde, Produkt, Lieferant, Mitarbeiter und Standort. Jede Domäne verfügt über eigene Regeln, Beziehungen und Attribute, die definieren, wie Daten gespeichert und systemübergreifend geteilt werden.

Was ist der Unterschied zwischen Stamm- und Transaktionsdaten?

Stammdaten beschreiben, wer oder was an einem Geschäftsprozess beteiligt ist (z. B. Kunden, Produkte). Transaktionsdaten dokumentieren Ereignisse oder Vorgänge – wie Verkäufe, Bestellungen oder Zahlungen –, bei denen Stammdateneinheiten interagieren.

Wie unterstützt MDM KI und Analytik?

KI und Analytik benötigen saubere, einheitliche Daten. MDM stellt sicher, dass alle Informationen für Machine-Learning-Modelle und Analysetools korrekt, konsistent und vollständig sind, was zu besseren Prognosen, Erkenntnissen und Automatisierungsergebnissen führt.

Wer ist für die Verwaltung der Stammdaten verantwortlich?

In der Regel teilen sich Datenverantwortliche (Data Stewards), Business Analysten und IT-Teams die Zuständigkeit. Data Stewards sichern Qualität und Standards, während IT-Teams Integration und Synchronisation der Systeme übernehmen.

Wie lange dauert es, MDM umzusetzen?

Die Dauer hängt vom Umfang ab. Kleine Projekte mit Fokus auf eine einzelne Datendomäne benötigen 3–6 Monate, während umfangreiche MDM-Initiativen im Unternehmen zwischen 12–18 Monate beanspruchen können – je nach Komplexität und Governance-Reife.

Zuletzt aktualisiert am 4. Dezember 2025