Master Data Management E-Book

Andreas Pörtner

• Herausgeber: BoD - Books on Demand
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 49

Veröffentlichungsjahr: 2025

Beschreibung

Daten sind längst mehr als ein technisches Nebenprodukt, sie sind der Rohstoff unserer Geschäftsprozesse, unserer Entscheidungen und unserer Kundenbeziehungen. In der Realität vieler mittelständischer Unternehmen zeigt sich jedoch ein anderes Bild: doppelte Kundenstammsätze, uneinheitliche Artikelnummern, widersprüchliche Lieferantendaten. Die Folgen? Unnötiger Aufwand, fehlerhafte Entscheidungen, verpasste Chancen. Dieses Buch möchte zeigen: Es geht auch anders. Strukturiert, effizient und vor allem machbar. Master Data Management (MDM) ist kein Konzept aus der Welt der Konzerne. Im Gegenteil: Gerade im Mittelstand, wo jeder Prozess zählt und Ressourcen knapp sind, entfaltet ein sauberes Stammdatenmanagement enorme Wirkung. Wer seine Daten im Griff hat, reduziert Reibungsverluste, verbessert die Kundenkommunikation, beschleunigt Abläufe, und schafft die Grundlage für Digitalisierung und Wachstum. Ziel dieses Buches ist es, das Thema MDM für den Mittelstand greifbar zu machen: - verständlich, auch für Nicht-Techniker, - praxisnah, mit Checklisten, Fallbeispielen und konkreten Umsetzungsschritten, - fundiert, aber ohne unnötigen Ballast. Ob Sie mit MDM noch ganz am Anfang stehen oder bereits erste Erfahrungen gesammelt haben: Dieses Buch bietet Orientierung, Struktur und Werkzeuge, um Stammdatenmanagement in Ihrem Unternehmen erfolgreich zu etablieren, nachhaltig, effizient und mit Augenmaß. Denn: MDM ist kein Luxus. Es ist eine Notwendigkeit. Und es beginnt mit dem ersten Schritt. Wenn Sie Klarheit und Struktur für Ihr Masta Data Management suchen, laden wir Sie herzlich en, den Digital Business Navigator kostenfrei zu nutzen. Der Entry-Tarif ist für Leser kostenfrei enthalten.

Leseprobe

Andreas Pörtner MSc BBA

DIGITAL BUSINESS GUIDES

www.digital-business-guides.com

Ausgabe 05/2025

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

Bedeutung von Stammdaten für den Mittelstand

Zielsetzung und Aufbau des Buches

Teil I – Grundlagen und Einordnung

1. Was ist Master Data Management (MDM)?

1.1 Definition und Abgrenzung

1.2 Arten von Stammdaten: Kunden, Produkte, Lieferanten, Mitarbeiter

1.3 Unterschiede zwischen MDM, Data Governance und Data Quality Management

2. Relevanz von MDM im Mittelstand

2.1 Typische Herausforderungen in KMU

2.2 Business-Case für MDM-Initiativen

2.3 Gesetzliche Anforderungen und Compliance

3. Datenqualität und ihre Dimensionen

3.1 Vollständigkeit, Korrektheit, Konsistenz, Aktualität

3.2 Ursachen schlechter Datenqualität

3.3 Auswirkungen auf Geschäftsprozesse und Entscheidungen

Teil II – Strategische Planung und Organisation

4. MDM als strategische Initiative

4.1 MDM in der Unternehmensstrategie verankern

4.2 Reifegradmodelle und Standortbestimmung

4.3Wirtschaftlichkeitsrechnung von MDM-Projekten

5. Rollen, Verantwortlichkeiten und Governance

5.1 Data Owner, Data Steward, Data Manager

5.2 Aufbau einer Data Governance-Struktur

5.3 Change Management im MDM-Kontext

6. Organisatorische Modelle und Projektvorgehen

6.1 Zentral vs. dezentral – MDM-Modelle im Vergleich

6.2 Phasen eines MDM-Projekts

6.3 Best Practices für die Einführung

Teil III – Technische Umsetzung

7. IT-Architektur und Integration

7.1 Zentrale vs. föderierte MDM-Ansätze

7.2 Integration mit ERP-, CRM- und BI-Systemen

7.3 Schnittstellen und Datenflüsse

8. Auswahl von MDM-Systemen

8.1 Marktüberblick und Anbieter im Mittelstand

8.2 Auswahlkriterien für MDM-Software

8.3 Cloud vs. On-Premises

9. Datenmodellierung und Stammdatenpflege

9.1 Entity-Relationship-Modelle für Stammdaten

9.2 Klassifikationen, Kataloge, Codierungen

9.4 Automatisierung und Workflows

Teil IV – Betrieb und Weiterentwicklung

10. Datenqualitätsmanagement im Alltag

10.1 Monitoring und KPIs

10.2 DQ-Tools und Dashboards

10.3 Maßnahmen bei Qualitätsverstößen

11. Kontinuierliche Verbesserung und Skalierung

11.1 Lessons Learned aus Pilotprojekten

11.2 Skalierung auf weitere Domänen und Systeme

11.3 Innovationen im MDM-Umfeld (z. B. KI und Automatisierung)

12. Audits, Datenschutz und Sicherheit

12.1 DSGVO und andere Regularien

12.2 Zugriffskonzepte und Berechtigungen

12.3 Auditfähigkeit und Nachvollziehbarkeit

Teil V – Praxisbeispiele und Checklisten

13. Fallstudien aus dem Mittelstand

13.1 MDM in einem Handelsunternehmen

13.2 MDM bei einem produzierenden Betrieb

13.3 MDM in einer Unternehmensgruppe

14. Checklisten und Vorlagen

14.1 MDM-Reifegradanalyse

14.2 Anforderungskatalog für MDM-Software

14.3 Projektfahrplan für die Einführung

Fazit

1. Einleitung

Daten sind längst mehr als ein technisches Nebenprodukt – sie sind der Rohstoff unserer Geschäftsprozesse, unserer Entscheidungen und unserer Kundenbeziehungen. In der Realität vieler mittelständischer Unternehmen zeigt sich jedoch ein anderes Bild: doppelte Kundenstammsätze, uneinheitliche Artikelnummern, widersprüchliche Lieferantendaten. Die Folgen? Unnötiger Aufwand, fehlerhafte Entscheidungen, verpasste Chancen.

Dieses Buch möchte zeigen: Es geht auch anders – strukturiert, effizient und vor allem machbar.

Master Data Management (MDM) ist kein Konzept aus der Welt der Konzerne. Im Gegenteil: Gerade im Mittelstand, wo jeder Prozess zählt und Ressourcen knapp sind, entfaltet ein sauberes Stammdatenmanagement enorme Wirkung. Wer seine Daten im Griff hat, reduziert Reibungsverluste, verbessert die Kundenkommunikation, beschleunigt Abläufe – und schafft die Grundlage für Digitalisierung und Wachstum.

Ziel dieses Buches ist es, das Thema MDM für den Mittelstand greifbar zu machen:

verständlich, auch für Nicht-Techniker,

praxisnah, mit Checklisten, Fallbeispielen und konkreten Umsetzungsschritten,

fundiert, aber ohne unnötigen Ballast.

Ob Sie mit MDM noch ganz am Anfang stehen oder bereits erste Erfahrungen gesammelt haben: Dieses Buch bietet Orientierung, Struktur und Werkzeuge, um Stammdatenmanagement in Ihrem Unternehmen erfolgreich zu etablieren – nachhaltig, effizient und mit Augenmaß.

Denn: MDM ist kein Luxus. Es ist eine Notwendigkeit. Und es beginnt mit dem ersten Schritt.

Ich wünsche Ihnen eine anregende und umsetzungsstarke Lektüre.

Teil 1 Grundlagen und Einordnung

Kapitel 1: Was ist Master Data Management (MDM)?

1.1 Begriffsdefinition und Abgrenzung

Master Data Management (MDM) bezeichnet die unternehmensweite Verwaltung, Pflege und Kontrolle von Stammdaten – den „Grunddaten“, auf denen sämtliche Geschäftsprozesse basieren. Stammdaten sind im Gegensatz zu Bewegungsdaten (z. B. Bestellungen oder Rechnungen) relativ stabil, ändern sich also nicht täglich, und besitzen eine hohe Wiederverwendbarkeit in verschiedenen Systemen und Prozessen.

Typische Beispiele für Stammdaten sind:

Kundendaten (z. B. Name, Adresse, Kundennummer)

Produktdaten (z. B. Artikelnummer, Beschreibung, Maße)

Lieferantendaten (z. B. Firmierung, Zahlungsbedingungen)

Mitarbeiterdaten (z. B. Personalnummer, Abteilung)

Master Data Management umfasst mehr als nur die Verwaltung dieser Daten. Es geht darum, eine einheitliche, qualitativ hochwertige und aktuelle „Single Source of Truth“ für Stammdaten zu schaffen und zu erhalten. Ziel ist es, Redundanzen zu vermeiden, Inkonsistenzen zu beseitigen und die Effizienz und Zuverlässigkeit von Prozessen zu steigern.

MDM grenzt sich ab von:

Data Governance: Rahmenwerk für Richtlinien, Rollen und Prozesse rund um Datenmanagement.

Datenqualität: Fokus auf Korrektheit, Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz von Daten.

Data Warehousing/BI: Fokus auf analytische Datenverarbeitung, während MDM operative Stammdaten betrifft.

1.2 Warum Stammdaten kritisch sind

Stammdaten sind die Datenbasis für fast alle digitalen Geschäftsprozesse. Fehlerhafte oder doppelte Kundendaten führen zu fehlerhaften Rechnungen, unzustellbaren Lieferungen oder doppelter Ansprache. Falsch gepflegte Produktdaten verursachen Retouren, interne Verwirrung oder Probleme bei der Kalkulation. Im Zeitalter der Digitalisierung, Automatisierung und KI ist eine saubere Datenbasis Voraussetzung für Skalierbarkeit und Innovation.

Gerade im Mittelstand zeigt sich oft ein pragmatischer Umgang mit Stammdaten, der in der Frühphase des Unternehmenswachstums funktioniert – aber bei zunehmender Komplexität und Digitalisierung schnell zu Engpässen führt. Ein professionelles MDM ist daher ein kritischer Enabler für Wachstum und Resilienz.

1.3 Typen von Stammdaten

Stammdaten lassen sich in mehrere Domänen einteilen:

Stammdatentyp

Beschreibung

Beispiele

Kundendaten

Daten zu Geschäftspartnern und Kunden

Name, Adresse, Branche, Ansprechpartner

Produktdaten

Informationen zu angebotenen Produkten/Dienstl.

Artikelnummer, Preis, Maße, Beschreibung

Lieferantendaten

Infos zu Lieferanten, Partnern

Firmenname, Konditionen, Kontaktdaten

Mitarbeiterdaten

Stammdaten aus dem HR- Bereich

Personalnummer, Abteilung, Qualifikationen

Finanzstammdaten

Bankkonten, Kostenstellen etc.