
Informatica MDM Beratung: Enterprise MDM mit Informatica, Reltio und Veeva Network
Informatica MDM Beratung und Reltio-MDM-Einführung: Datenmodell, Match- und Survivorship-Regeln, Stewardship-Workflows und Feeds in CRM und Data Warehouse.
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01
Informatica MDM Beratung und MDM-Implementierung, wenn die Plattform der einfache Teil ist
Eine MDM-Plattform ist in einem Quartal gekauft. Ein Golden Record, dem alle vertrauen, braucht länger, und er hängt viel weniger von der Software ab als von den Entscheidungen dahinter: welche Quellen zählen, wie Datensätze abgeglichen werden, welcher Wert gewinnt, wenn sich Quellen widersprechen, und wer die Fälle klärt, die die Regeln nicht lösen. Plattformen, die ohne diese Entscheidungen eingeführt werden, enden als teure Kopie genau der Dubletten, die sie beseitigen sollten.
Greenwolf konzipiert und baut diese Ebene, von der Informatica MDM Beratung bis zum laufenden Betrieb. Wir arbeiten mit Informatica, Reltio und Veeva Network sowie mit schlankeren, warehouse-basierten Stammdaten, wenn sich eine Plattform noch nicht lohnt. Wir entwerfen das Modell, schreiben und optimieren die Match- und Survivorship-Regeln, binden die Quellen an, richten Data Stewardship ein und bauen die Feeds, die die bereinigten Stammdaten in CRM und Data Warehouse bringen. Den umfassenderen Service finden Sie unter Master Data Management Services.
02
Brauchen Sie eine Enterprise-MDM-Plattform?
Nicht immer. Eine Plattform rechnet sich, wenn mehrere dieser Punkte zutreffen:
- Viele Quellsysteme legen dieselben Kunden-, Produkt- oder Lieferantendatensätze an oder ändern sie.
- Datensätze müssen nahezu in Echtzeit konsolidiert werden, nicht über Nacht.
- Mehrere nachgelagerte Systeme wie CRM, ERP und Data Warehouse brauchen denselben Golden Record.
- Sie benötigen für die Compliance eine Stewardship-Oberfläche, einen Audit-Trail und eine Änderungshistorie.
- Hierarchien und Beziehungen (Accounts, Zugehörigkeiten, Haushalte) sind genauso wichtig wie die Datensätze selbst.
Bei drei oder vier Quellen, Batch-Verarbeitung und einem Hauptabnehmer ist ein sauber gebauter Stammdatenbestand in Ihrem Data Warehouse, mit dokumentierten Match-Regeln und einer einfachen Prüfwarteschlange, oft der bessere erste Schritt. Er lässt sich später auf eine Plattform übertragen, weil die Regeln mitwandern. Wir sagen Ihnen, auf welcher Seite dieser Grenze Sie stehen. Zum Unterschied zwischen Stammdatenmanagement innerhalb einer Quelle und über Quellen hinweg lesen Sie MDM-Arten im Überblick.
03
Die Plattformen, mit denen wir arbeiten
Informatica MDM
Das Cloud-MDM von Informatica läuft als MDM SaaS in der Intelligent Data Management Cloud (IDMC), zusammen mit den Diensten für Datenintegration und Datenqualität, mit Customer 360 als Kundendomäne. Salesforce hat die Übernahme von Informatica im November 2025 abgeschlossen.
- Customer 360 und Multidomain-Modelle
- Konfiguration von Match und Merge
- Integration und Datenqualität auf IDMC
Reltio
Reltio ist eine Cloud-native MDM-Plattform, vertrieben als Reltio Data Cloud, mit Multidomain-Stammdatenmanagement, einem Graphmodell für Beziehungen, Branchendatenmodellen unter anderem für Life Sciences und AgentFlow für KI-Agenten.
- Modellierung von Entitäten und Beziehungen
- Match-Regeln und ML-Matching
- Echtzeit-APIs für Abnehmersysteme
Veeva Network und OpenData
Veeva Network ist das Multidomain-MDM von Veeva für Life Sciences, nativ mit Vault CRM integriert, und Veeva OpenData liefert HCP- und HCO-Referenzdaten zur Validierung.
- HCP- und HCO-Stammdaten
- Zugehörigkeiten und Hierarchien
- OpenData-Änderungsanfragen
Warehouse-basierte Stammdaten
Stammdaten in Snowflake, Databricks oder Microsoft Fabric mit dokumentierten Regeln und Prüfwarteschlangen, für Teams, die noch nicht bereit für eine Plattform sind.
- Match-Logik in SQL und Python
- Prüfwarteschlangen für Data Stewards
- Ein späterer Weg zur Plattform
04
Pharma: HCP-, HCO- und Patientenstammdaten
In der Pharmabranche hat MDM eine eigene Form. HCP- und HCO-Datensätze kommen aus CRM, syndizierten Daten, Spezialapotheken, Hubs und Abrechnungsdaten, jeweils mit eigenen Kennungen. Viele Unternehmen nutzen Veeva Network als Kundenstamm, validiert gegen OpenData oder eine andere Referenzquelle, und müssen diesen Stamm dennoch mit den Daten auf Patientenebene und aus Spezialapotheken verknüpfen, die außerhalb liegen. Wir bauen diese Verknüpfungen und den Patientenstamm, der überall dort de-identifiziert bleiben muss, wo die Arbeit es zulässt. Siehe Kundenstammdatenmanagement, Patientenstammdatenmanagement und Veeva-CRM-Datenintegration.
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Matching, Survivorship und Stewardship
Entscheiden, welche Datensätze dieselbe Entität sind
Wir kombinieren deterministische Regeln auf vertrauenswürdigen Kennungen (NPI, DEA, Steuernummer, ein interner Schlüssel) mit unscharfen Regeln für Namen und Adressen und, wo die Plattform es unterstützt, mit Vorschlägen aus Machine Learning. Jede Regel wird an einer gelabelten Stichprobe getestet, damit Sie die Quote falscher und verpasster Treffer kennen, bevor sie live geht.
- Deterministische und unscharfe Regeln
- Getestet an gelabelten Stichproben
- Schwellenwerte mit dem Fachbereich abgestimmt
Entscheiden, welcher Wert gewinnt
Wenn abgeglichene Datensätze voneinander abweichen, bestimmt die Survivorship, welcher Wert bleibt: die vertrauenswürdigste Quelle, die jüngste Aktualisierung, der vollständigste Wert oder eine Regel pro Attribut. Wir dokumentieren das Attribut für Attribut und stimmen es mit dem fachlichen Verantwortlichen jeder Quelle ab.
- Vertrauensrangfolge der Quellen
- Regeln zu Aktualität und Vollständigkeit
- Dokumentation auf Attributebene
Klären, was die Regeln nicht lösen
Manche Treffer sind zu knapp für eine automatische Entscheidung. Stewardship umfasst die Warteschlange, die Personen und die Service-Levels, die solche Fälle klären, dazu den Audit-Trail, der zeigt, wer was geändert hat. Wir konfigurieren die Workflows, dimensionieren die Warteschlange anhand echter Match-Ergebnisse und schulen die Data Stewards.
- Prüf- und Freigabewarteschlangen
- Audit-Trail und Änderungshistorie
- Schulung der Stewards an echten Fällen
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Weiterführende Artikel zu Matching und Survivorship
Zu jedem dieser Themen haben wir ausführlicher geschrieben: Matching-Arten im MDM, Survivorship im MDM und der Golden Record sowie unser Data-Stewardship-Service.
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Was eine MDM-Implementierung umfasst
Profiling der Quellen und Daten
Wir analysieren jede Quelle auf Vollständigkeit, Qualität der Kennungen und Dublettenquote.
Modelldesign
Entitäten, Attribute, Beziehungen und Hierarchien, ausgelegt auf die Fragen, die der Fachbereich beantwortet haben muss, und auf das Modell der Plattform abgebildet.
Match- und Merge-Regeln
Regeln geschrieben, an gelabelten Stichproben getestet und so lange optimiert, bis falsche und verpasste Treffer innerhalb der vereinbarten Schwellenwerte liegen.
Anbindung der Quellen
Batch- und Echtzeit-Integrationen aus jeder Quelle.
Stewardship-Workflows
Prüfwarteschlangen, Freigabeschritte und Audit-Trails konfiguriert.
Nachgelagerte Feeds
Golden Records und Querverweise an CRM, ERP und Data Warehouse geliefert.
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Projektbeispiel: Reporting zum Patientenzugang
Ein Anbieter von Spezialtherapien baute sein Reporting zum Patientenzugang in jedem Zyklus von Hand neu auf, weil die Kennungen zwischen den Quellen nicht übereinstimmten. Wir haben saubere Kennungen und eine MDM-Struktur aufgebaut, Fall-Pipelines automatisiert sowie Reporting und Dashboards standardisiert und so den manuellen Aufwand um 60 bis 80 Prozent gesenkt. Zu den Problemen, die wir in der Pharmabranche am häufigsten sehen, lesen Sie typische Datenqualitätsprobleme im Pharma-MDM.
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So arbeiten wir
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Fragen zu Enterprise MDM
Was umfassen MDM-Implementierungsleistungen?
Informatica oder Reltio: Was ist besser?
Was ist eine Plattform für Kundenstammdatenmanagement?
Brauchen Pharmaunternehmen Informatica oder Reltio, wenn sie Veeva Network haben?
Sind Sie Informatica- oder Reltio-Partner?
Sagen Sie uns, welche Datensätze nicht zusammenpassen
Beschreiben Sie Ihre Quellen, die Domäne, die konsolidiert werden soll, und wo die Plattformentscheidung steht. Wir melden uns mit unserem Ansatz für Modell, Regeln und Stewardship.
Antwort von einem Berater, in der Regel innerhalb eines Werktags.
Teil unseres Themenbereichs Stammdatenmanagement. Einstieg: Services für Stammdatenmanagement.
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