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Daten & KI

Master Data Management

Mit dem OMMAX Master Data Management schaffen Sie konsistente, vollständige und systemübergreifende Stammdaten. Wir reduzieren Redundanz, vermeiden Dubletten und ermöglichen integrierte Datenflüsse für BI, CRM, ERP, SCM und weitere operative Systeme.

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Stammdaten-Management

Sind Ihre Stammdaten konsistent?

Die wenigsten Unternehmen haben Systemlandschaften ohne redundante Stammdatenhaltung, denn es gibt kein singuläres System, das alle Prozesse eines Unternehmens abdecken kann. Zudem speichern operative Systeme wie Microsoft Dynamics, Salesforce oder SAP S4/HANA ihre Stammdaten selbst. Dadurch entstehen Inkonsistenzen, da Kunden-, Material-, Produkt- oder Lieferantenstammdaten oft in mehreren Systemen gleichzeitig gepflegt werden. Ohne ein Master Data Management entstehen schnell Differenzen in den Datenbeständen. Was Dropbox oder Google Drive für Dateien ist, ist das MDM für zentrale (Stamm-)Datenobjekte eines Unternehmens. Es sorgt für ein real-time Matching der Daten bei Entstehung oder Änderung eines Datensatzes. MDM-Systeme sind typischerweise als zentraler Daten-Hub in die Systemlandschaft eingebettet und über Webservices oder APIs angebunden. So können Datenbestände – auch bei Nutzung vieler Systeme – konsistent zusammengehalten werden.

MDM ermöglicht einen Echtzeitabgleich, wenn Datensätze erstellt oder geändert werden. MDM-Systeme fungieren in der Regel als zentrale Datendrehscheibe, die in die Systemlandschaft eingebettet und über Webservices oder APIs verbunden ist. So wird sichergestellt, dass die Daten konsistent bleiben, auch über mehrere Systeme hinweg.

Projektablauf

Typischer Ablauf eines Master Data Management Projektes

01

Relevante Datenobjekte und Systeme identifizieren

Ein Master Data Management sollte aufgrund der Komplexität sparsam eingesetzt werden. Wichtig ist, den Umfang eines MDMs vor Projektbeginn genau zu definieren. Nur geschäftskritische, systemübergreifend genutzte Stammdaten sollten initial synchronisiert werden. Eine spätere Erweiterung auf weitere Datenobjekte und Systeme ist jederzeit möglich.

02

Globales Datenmodell entwickeln

Kern eines Master Data Management Systems ist ein systemunabhängiges global nutzbares Stammdatenmodell. Viele MDM-Hersteller liefern vorgefertigte Modelle, die jedoch an die Besonderheiten des Unternehmens angepasst werden müssen.

03

Mapping mit lokalen Datenmodellen erstellen

Jedes System hat eigene Datenstrukturen. Um eine dauerhafte Integration von Stammdaten zu gewährleisten, ist ein Mapping zwischen lokalen Datenmodellen und dem globalen MDM-Datenmodell notwendig.

04

Quellsysteme anbinden

Alle relevanten Quellsysteme müssen an das MDM angebunden werden, meist über Webservice-Schnittstellen oder APIs, oft mit Near-Realtime-Übertragung im Push- oder Pull-Prinzip.

05

Matching

Durch redundante Datenhaltung entstehen Dubletten. Um diese zu identifizieren, kommen Fuzzy-Logiken zum Einsatz. Die Algorithmen unterscheiden sich je Datenobjekt und Unternehmen und werden iterativ mit Fachbereichen angepasst.

06

Golden Records erzeugen

Für erkannte Dublettengruppen wird ein konsistenter systemübergreifender Datensatz erzeugt: der Golden Record. Dieser wird mittels Expertenlogik definiert und ist Grundlage für Reporting und Synchronisation konsistenter Stammdaten zurück in die Quellsysteme.

07

Synchronisationsregeln definieren

Jedes System hat Eigenheiten. Daher muss definiert werden, welche Felder bei welchen Ereignissen über welche Prozesse verändert werden dürfen. Ziel ist es, Quellsystemdaten konsistent und aktuell zu halten, ohne neue Probleme zu verursachen (z. B. fehlerhafte Bestände durch geänderte Mengeneinheiten).

08

Testen, testen, testen

Die Komplexität eines MDM sollte nicht unterschätzt werden. Mit jedem Test steigt die Reife des Systems. Bei agilem Vorgehen sollten vor dem Go-Live eigene Sprints für Tests und Nacharbeiten eingeplant werden.

09

Go-Live

Am Ende eines MDM-Projekts werden die wichtigsten Stammdaten in Quellsystemen konsistent gehalten. Das MDM schafft darüber hinaus die Basis für eine 360°-Sicht auf das Geschäftsobjekt.

Benefits

Die Benefits eines MDM auf einen Blick

01

Weniger Pflegeaufwand

Der Pflegeaufwand reduziert sich erheblich, da Stammdatenänderungen zentral im MDM durchgeführt und automatisch in angebundene Systeme übertragen werden.

02

360°-Sicht auf das Geschäftsobjekt

Das MDM schafft die Grundlage für eine vollständige 360°-Sicht auf Geschäftsobjekte wie Kunden, Produkte oder Lieferanten und verbessert so Analyse- und Steuerungsprozesse.

03

Konsistente Daten trotz Redundanz

Selbst bei redundanter Datenhaltung stellt das MDM sicher, dass Informationen in allen beteiligten Systemen konsistent und aktuell bleiben.

04

Weniger Dubletten

Durch automatisierte Dublettenprüfung und -bereinigung verringert das MDM die Zahl mehrfach angelegter Datensätze und steigert die Datenqualität.

05

DSGVO-konforme Löschung und Beaufsichtigung

Eine zentrale Datenhaltung erleichtert die Umsetzung von Löschanfragen und Kontrollpflichten gemäß DSGVO und erhöht die Rechtssicherheit im Umgang mit personenbezogenen Daten.

06

Zentrales Einwilligungsmanagement

Das MDM bildet die Grundlage für ein zentrales und transparentes Einwilligungsmanagement, wodurch DSGVO-Anforderungen zuverlässig erfüllt werden können.

Impact

Unsere Daten & KI-Services in Zahlen

3.000+ Technologie-, Daten- und KI-Projekte
100+ Data-, Tech- und KI-Experten
90+ Net Promoter Score
50+ Länder

Stammdaten sind die Grundlage jedes datengetriebenen Unternehmens. Ohne verlässliche Stammdaten scheitern selbst die besten Prozesse. Master Data Management (MDM) stellt sicher, dass jedes System, jedes Team und jede Entscheidung auf präzisen und konsistenten Informationen basiert.

Dr. Christian Fürber, Partner Data & AI.

Dr. Christian Fürber
Partner Data & AI

Warum OMMAX

Ihr Partner für Master Data Management & Data Excellence

01

Umfassende Datenexpertise

Mit über 80 Data-Expert:innen im Haus kombinieren wir strategische Beratung mit technischer Tiefe — entscheidend für erfolgreiches MDM.

02

Ganzheitlicher Ansatz

Wir decken den gesamten Datenlebenszyklus ab: von Data Audit über Governance und Datenqualitätssicherung bis hin zu MDM-Implementierung und Integration.

03

Individuelle Governance-Modelle

Wir entwickeln Governance-Frameworks mit klaren Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozessen. Diese Struktur ist essenziell für nachhaltiges MDM.

04

Messbarer Impact

Unsere Ansätze reduzieren Dubletten, erhöhen Datenqualität und schaffen die Basis für 360°-Sichten, Effizienzsteigerung und Compliance.

Unsere Daten & KI Partner

Mit bewährten Partnerschaften machen wir aus Intelligenz echten Impact

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Dr. Christian Fürber

Partner Data & AI

Daniel Soujon

Partner & CTO

Eva Bammann

Director Data & AI

Häufig gestellte Fragen

Alles, was Sie über den OMMAX Master Data Management Service wissen müssen

Master Data Management (MDM) ist notwendig, da moderne Unternehmen mit vielen Systemen arbeiten, die dieselben Stammdaten verwalten. Ohne einen zentralen Ansatz entstehen Redundanzen, Inkonsistenzen und ineffiziente Prozesse.

MDM fungiert als zentraler Datenhub, der Stammdaten systemübergreifend synchronisiert, validiert und verteilt. So entsteht eine einheitliche, verlässliche Datengrundlage für stabile Prozesse, Analytics und Automatisierung.

Master Data Management integriert redundante Daten aus Systemen wie CRM, ERP, HR, SCM, BI, Newsletter-Tools, Online-Shops und Data Lakes.

Kunden-, Lieferanten- und Produktstammdaten.

Ein konsistenter, systemübergreifender Datensatz, der nach Dubletten-Matching definiert wird und die Basis für Reporting und Synchronisation bildet.

Weil die Komplexität eines Master Data Management hoch ist und jeder Test die Reife des Systems steigert, bevor es in den produktiven Betrieb geht.

Durch die Übernahme der Information Quality Institute GmbH stärkt OMMAX seine Expertise in Data Governance, Data Quality Management, Master Data Management und Data Protection. Die Kombination aus OMMAX Plattform und dem etablierten IQI Data Excellence Framework bietet Unternehmen eine noch robustere Grundlage für Datenqualität, effiziente Prozesse und Industrial AI/IIoT-Transformation.