Stammdatenmanagement
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Master Data Management (MDM) – deutsch oft Stammdaten-Management – konsolidiert und pflegt Kern-Entitäten eines Unternehmens (Kunde, Artikel, Lieferant, Mitarbeiter, Standort) systemübergreifend. Ohne MDM entstehen typische Probleme: Dubletten (derselbe Kunde in CRM und ERP unterschiedlich geschrieben), inkonsistente Artikelstammdaten, widersprüchliche Standorte, divergierende Hierarchien.
MDM-Domänen und Architekturen
- Kunden-MDM – 360°-Sicht auf Kunden über CRM, ERP, Service, Marketing
- Produkt-MDM (PIM) – reiche Produktdaten für Vertriebskanäle (Web, Shop, Print, EDI)
- Lieferanten-MDM – konsolidierte Lieferanten-Stammdaten inkl. Risiko, ESG, Compliance
- Material-MDM – technische Materialstammdaten, Klassifikation (eCl@ss, UNSPSC)
- Location-MDM – Geo-Hierarchie, Niederlassungen, Werke, Läger
Architektur-Stile: Registry-Style (verweist auf Quellen, keine eigene Datenhaltung), Consolidation-Style (zentrale Datenhaltung, Read-Only), Coexistence-Style (bidirektional mit Quellen), Transaction-Style (MDM ist die Quelle).
Datenqualität und Governance
- Dubletten-Erkennung – Fuzzy-Match-Algorithmen (Levenshtein, Jaro-Winkler, Soundex)
- Standardisierung – Adressen (Data.com, Deutsche Post DataFactory, HERE), Namen, Identifier
- Validierung – Vollständigkeit, Konsistenz, Plausibilität
- Workflow & Stewardship – wer darf welche Änderungen vornehmen
- Audit & Nachvollziehbarkeit – wer hat wann was geändert
Auswahlkriterien
- Domänen-Abdeckung – Multi-Domain-MDM vs. spezialisiert (PIM, CDM)
- Integration – bidirektional zu ERP, CRM, E-Commerce, BI
- Matching-Qualität – in Deutschland: Umlaute, Rechtsform-Variationen (GmbH / GesmbH)
- Governance – Rollen-Konzept, Freigabe-Workflows
- Cloud vs. On-Premise – DSGVO-Anforderungen bei personenbezogenen Daten
Anbieter (4)
zetVisions GmbH
ITeanova Consult GmbH
retailsolutions AG
Syncwork AG
Wir bei Syncwork (Management- und IT-Beratung) begleiten unsere Kunden bei der Gestaltung des Wandels – von der Strategie und Planung über die Konzeption bis hin zur Umsetzung und dem Veränderungsmanagement ihres Projekts.
Angebote (6)
Interview mit Lars Klimbingat, retailsolutions AG
Herr Klimbingat, das Thema Datenqualität fristet in vielen Firmen ein stiefmütterliches Dasein, obwohl es ein kritischer Erfolgsfaktor ist. Wie stehen Sie dazu?
Lars Klimbingat: Das stimmt leider. Und da die Probleme alle Datenarten umfassen, von Material-, Artikel-, über Lieferanten- bis hin zu Kundendaten,sind die Auswirkungen fehlerhafter Eingaben in allen Prozessen und Geschäftsbereichen spürbar. Stammdaten sind die Grundlage für alle Auswertungen in Business-Intelligence-Reports, die wiederum als Basis für wichtige unternehmerische Entscheidungen dienen. Ist die Datenqualität schlecht, kommt es zu falschen Entscheidungen, die zu ineffizienten und längeren Prozessdurchlaufzeiten und damit zu Kostensteigerungen und unzufriedenen Mitarbeitern führen.
Warum wird es für Unternehmen immer wichtiger, für eine Verbesserung ihrer Datenqualität zu sorgen?
Lars Klimbingat: Mit der zunehmenden Digitalisierung haben wir in den vergangenen Jahren ein rasantes Datenwachstum erlebt. Gelingt es einem Unternehmen, die Datenflut zu bewältigen und durch geschickte Analysen die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen, bietet Big Data ein enormes Potenzial, um entscheidende Wettbewerbsvorteile daraus zu generieren. Mit SAP HANA steht eine ideale Technologie zur Verfügung, um die Daten nahezu in Echtzeit zu effizienten und jederzeit aktuellen Informationen zu verknüpfen und den richtigen Personen im Unternehmen bereitzustellen.
Und hier kommt das Thema Stammdaten ins Spiel. Ist die Qualität der Stammdaten nicht gewährleistet, können Unternehmen nicht nur die neuen Möglichkeiten nicht nutzen – sie erhalten auch Ergebnisse, die zu Fehlinterpretationen führen.
Welche Beschränkungen haben vorhandene ERP-Systeme für die Sicherstellung der Datenqualität?
Lars Klimbingat: Standard-ERP-Systeme bieten über die reine Erfassung und Pflege der Stammdaten hinaus nur wenige Mechanismen, um die Datenqualität kontinuierlich zu verbessern. Möchte ein Unternehmen zum Beispiel mit Validierungen sicherstellen, dass die Stammdaten vollständig und konsistent gespeichert werden, sind immer aufwändige Programmierungen nötig.
Zwar gibt es einige zusätzliche Werkzeuge im SAP-Umfeld – in der Praxis bringen diese jedoch enorme Einschränkungen mit sich. Einige sind beispielsweise nicht in die Dialogverarbeitung integriert und können Stammdatenfehler erst im Nachgang aufdecken, also wenn es bereits zu spät ist. Andere Tools sind so schwer bedienbar, dass für die tägliche Nutzung ein hoher Schulungsaufwand erforderlich ist. Wieder andere sind aufwändig zu installieren oder schlichtweg zu teuer.
Wie schließt retailsolutions mit dem SAP Add-on SD/QC diese Lücke?
Lars Klimbingat: Unser innovatives Add-on SD/QC ist ein schlankes Tool, das modifikationsfrei ins ERP eingespielt wird und schon in einem Tag installiert und voll funktionsfähig ist. Über einen Online-Dialog wird sichergestellt, dass die Qualität und Konsistenz der Stammdaten bereits bei der Erfassung korrekt sind. Dazu werden Prüfregeln aufgestellt, die die Eingabe bestimmter Daten zwingend erforderlich machen und fehlerhafte oder widersprüchliche Eingaben gar nicht erst zulassen.
Erstellt werden diese Regeln ohne aufwändige Programmierung, nur mit einfachem Customizing. Da die Definition und Verwaltung über eine benutzerfreundliche Oberfläche erfolgen, können die Fachabteilungen die operative Pflege der Daten ohne weiteren Schulungsaufwand verantwortlich übernehmen. Wer über hochwertige Stammdaten verfügen will, muss für „Null Fehler - von Anfang an!“ sorgen – von der Ersterfassung über die laufenden Änderungen bis hin zur Archivierung. Mit SD/QC ist das realistisch.
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Häufige Fragen zu Stammdatenmanagement
Was ist der Unterschied zwischen MDM und PIM?
MDM verwaltet Kern-Stammdaten aller Domänen – Kunde, Artikel, Lieferant, Mitarbeiter – mit Fokus auf Eindeutigkeit und Governance. PIM (Product Information Management) spezialisiert sich auf Produkt-Daten mit zusätzlichem Schwerpunkt auf marketing- und vertriebs-relevanten Anreicherungen (Texte, Bilder, Übersetzungen, SEO-Daten, Marktplatz-Attribute). Ein PIM ist ein Subset von Produkt-MDM plus Asset- und Editorial-Workflows. Häufig werden beide kombiniert eingesetzt.
Welche MDM-Plattformen sind führend?
Enterprise-MDM: Informatica MDM, Stibo Systems STEP, SAP Master Data Governance (MDG), Reltio, Ataccama ONE, Semarchy, IBM InfoSphere MDM. Für PIM spezialisiert: Akeneo (Open Core), Contentserv, inRiver, Salsify, Pimcore, Syndigo. Mittelstand-Lösungen im DACH-Raum: heiler (jetzt Informatica), Mercateo/Unite, CONTENTSERV, Mercoline.
Wie funktioniert Dubletten-Erkennung?
Moderne Dubletten-Algorithmen kombinieren: exakte Matches (E-Mail, Telefon, Steuer-ID), phonetische Matches (Soundex, Kölner Phonetik für deutsche Namen), Fuzzy-Matching (Levenshtein-Distanz, Jaro-Winkler), Machine-Learning-Matching (gewichtete Ähnlichkeiten). Für Adressen: Referenz-Datenbanken (Deutsche Post DataFactory, HERE) zur Standardisierung vor dem Match. Typische Genauigkeit guter MDM-Lösungen: 95–99 % Recall bei <1 % False Positives.
Wann lohnt sich ein MDM-Projekt?
MDM-Projekte sind aufwendig – typischerweise 500.000 bis mehrere Mio. € über 12–24 Monate. Sie lohnen sich, wenn: (1) Dubletten und Inkonsistenzen messbar Geschäfts-Schaden anrichten (Marketing mit doppeltem Versand, falsche Bonität, Kunden-Vorwürfe), (2) mehrere wachsende Domänen systematisch verknüpft werden müssen, (3) Reporting-Aggregation nicht mehr möglich ist, (4) M&A Daten-Konsolidierung erzwingt. Für kleine Organisationen reichen oft Data-Quality-Tools ohne volles MDM.
Was bedeuten Data-Governance und Data-Stewardship?
Data-Governance ist das Regelwerk für Datenmanagement: Ownership, Qualitäts-Standards, Zugriffs-Richtlinien, Lifecycle-Management. Data-Stewards sind die operativen Verantwortlichen pro Daten-Domäne – sie pflegen Stammdaten, lösen Konflikte, genehmigen Änderungen. Tools: Collibra, Alation, Microsoft Purview, Informatica Axon, Atlan. Governance ist Voraussetzung für erfolgreiche MDM-Einführung – ohne klar definierte Verantwortlichkeiten scheitern MDM-Projekte regelmäßig.
Wie wird MDM in die System-Landschaft integriert?
Typische Integrations-Muster: (1) Publish-Subscribe: MDM ist Source of Truth, verteilt Stammdaten an ERP/CRM/Shop via Events oder APIs. (2) Reference-Pattern: Quellsysteme bleiben autonom, MDM hält Golden Record, Systeme fragen bei Bedarf an. (3) Zwei-Wege-Synchronisation: komplex, aber oft realitäts-nah. Moderne iPaaS-Plattformen (MuleSoft, Boomi) und Event-Streaming-Lösungen (Kafka) erleichtern diese Integrations-Muster erheblich.
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