cimt

Service · Master Data Management

Eén golden record voor klant, product en leverancier

Inconsistente masterdata is de stille killer van AI-initiatieven, rapportage en compliance. cimt bouwt MDM-oplossingen die uw kerngegevens harmoniseren over ERP, CRM, PIM en legacy-systemen — met een aanpak die past bij uw maturity.

Master Data Management (MDM) is de discipline die zorgt dat uw cruciale stamgegevens — klanten, producten, leveranciers, locaties — consistent en betrouwbaar zijn over alle systemen heen. cimt levert MDM in vijf bouwstenen: een maturity assessment dat aangeeft waar u staat, een architectuurontwerp (registry / consolidation / coexistence) afgestemd op uw landschap, canonical data models met erwin Data Modeler, een integratiestrategie via Qlik Talend Cloud (real-time of batch), en een stewardship-model dat eigenaarschap en kwaliteitsbewaking belegt. Resultaat: één golden record per domein, betrouwbare rapportages en een datafundament dat AI-toepassingen aankan.

Waarom MDM

Zonder MDM ontstaan onvermijdelijk inconsistenties

Klantgegevens die per systeem afwijken, productcodes die niet matchen, leveranciersdata die nergens klopt. Het gevolg: foute rapportages, gemiste omzet en compliance-risico's. Organisaties die AI willen opschalen lopen als eerste vast op slechte masterdata.

MDM-domein Typische bronnen Impact zonder MDM
Klantdata CRM, ERP, e-commerce, klantenservice Dubbele klantrecords, verkeerde facturatie
Productdata PIM, ERP, webshop, leveranciers Inconsistente catalogi, retourverlies
Leveranciersdata ERP, procurement, contractbeheer Compliance-gaps, dubbele betalingen
Locatie- & referentiedata ERP, GIS, HR, logistiek Rapportagefouten, verkeerde toewijzingen

Strategie & architectuur

Vijf bouwstenen voor een werkende MDM-oplossing

Een succesvolle MDM-implementatie begint niet bij tooling, maar bij strategie. Wij hanteren het DAMA DMBoK-framework om uw MDM-aanpak te structureren binnen het bredere data management landschap.

MDM maturity assessment

Waar staat uw organisatie? Welke domeinen hebben prioriteit?

Architectuurontwerp

Registry, consolidation of coexistence-model, afgestemd op uw systeemlandschap.

Canonical data models

Modellen voor klant, product en leverancier met erwin Data Modeler.

Integratiestrategie

Real-time synchronisatie of batch, via Qlik Talend Cloud of API-integratie.

Governance-inrichting

Rollen, verantwoordelijkheden en besluitvormingsprocessen voor masterdata.

Stewardship

Wie doet wat in uw MDM-organisatie

Technologie alleen lost geen MDM-uitdaging op. De sleutel ligt in duidelijk eigenaarschap per datadomein, vastgelegde verantwoordelijkheden en werkbare processen voor datakwaliteitsbewaking.

Rol Verantwoordelijkheid
Data Owner Strategische beslissingen over datadomein, budgetverantwoordelijkheid
Data Steward Dagelijkse kwaliteitsbewaking, regelhandhaving, issue-resolutie
Data Custodian Technische uitvoering, integratie, beheer van MDM-tooling
Data Consumer Gebruikt masterdata in dagelijkse processen, feedback op kwaliteit

Eerste stap

Plan een MDM intake gesprek

In een vrijblijvend gesprek bepalen wij samen welk MDM-domein de hoogste businessimpact heeft en hoe een eerste pilot eruit kan zien.

Veelgestelde vragen

MDM in de praktijk

Wat is het verschil tussen MDM en een data warehouse?

Een data warehouse aggregeert historische data voor analyse en rapportage. MDM beheert de actuele, "ware" versie van uw kerngegevens (golden record) voor operationeel gebruik in alle systemen. Vaak werken ze samen: MDM levert de schone kerngegevens, het warehouse gebruikt die als referentie. Veel organisaties bouwen eerst een warehouse en lopen vervolgens vast omdat de bron-masterdata niet op orde is — MDM lost dat structureel op.

Welke MDM-architectuur past bij ons: registry, consolidation of coexistence?

Hangt af van uw integratiebereidheid en bronsystemen. Registry: licht, alleen verwijzingen naar bronnen — goed voor analytics. Consolidation: kopieert data naar één golden record voor analyse — goed als bronnen niet vervangen mogen worden. Coexistence: synchroniseert wijzigingen terug naar bronsystemen — meest impact, vraagt strakke governance. Wij bepalen het juiste model in de architecture-stap, niet als pure technologie-keuze maar op basis van uw operationele realiteit.

Hebben wij erwin per se nodig voor MDM?

Nee. Wij gebruiken erwin Data Modeler voor canonical data models omdat het bewezen integratie heeft met de meest gebruikte MDM-platformen en de DAMA-aanpak naadloos ondersteunt. Werkt u al met een ander modelling-tool of een MDM-suite (Informatica MDM, Stibo, Reltio), dan integreren wij onze aanpak daar omheen.

Hoe lang duurt een eerste MDM-implementatie?

Een werkend MDM voor één domein (bijvoorbeeld klantdata) staat doorgaans in 4–6 maanden: maturity assessment → architectuur → canonical model → integratie van top-3 bronnen → stewardship-proces. Volgende domeinen volgen sneller doordat de architectuur er staat. Een volledige enterprise-MDM (alle 4 domeinen, alle systemen) is een meerjarig programma.