Introductie

Zowel Master Data Management (MDM) als data fabric spelen een centrale rol in moderne data-architecturen.
Beide concepten richten zich op het verbeteren van datakwaliteit, consistentie en toegankelijkheid, maar hun doel en werking verschillen fundamenteel.
Waar MDM draait om het creëren van één betrouwbare waarheid voor kerngegevens, richt data fabric zich op het slim verbinden en orkestreren van data over verschillende systemen en locaties heen.

Werking

Master Data Management (MDM)

MDM is een governance-gedreven proces dat zich richt op de identificatie, consolidatie en synchronisatie van masterdata — de meest essentiële en stabiele gegevens binnen een organisatie, zoals klanten, producten, leveranciers of locaties.
Het doel van MDM is om één consistente versie van deze gegevens te onderhouden, ongeacht waar ze worden gebruikt.

• Kernfuncties:

• Datamodellering en hiërarchieën (bijv. klant- of productstructuren)

• Data cleansing en deduplicatie

• Golden record-creation (één betrouwbare dataset)

• Data governance en eigenaarschap

• Synchronisatie tussen bronsystemen (CRM, ERP, etc.)

➡️ Resultaat: consistente en betrouwbare kerngegevens als fundament voor alle bedrijfsprocessen.

Data Fabric

Een data fabric is een architecturaal concept dat technologie, metadata en AI combineert om data realtime toegankelijk en bruikbaar te maken, ongeacht waar die data zich bevindt — on-premises, in de cloud of in hybride omgevingen.
Het fungeert als een intelligente laag die data automatisch ontdekt, integreert, beveiligt en beheert.

• Kernfuncties:

• Virtuele data-integratie (zonder replicatie)

• Metadata management en semantische modellering

• Data discovery en self-service toegang

• Automatisering via AI en machine learning

• Databeveiliging en policy enforcement

➡️ Resultaat: een flexibel, verbonden datanetwerk dat analyse, AI en besluitvorming versnelt.

Kenmerken

Aspect

MDM

Data Fabric

Doel

Eén bron van waarheid voor kerngegevens

Dynamische data-integratie en -toegang

Focus

Dataconsistentie en governance

Connectiviteit, flexibiliteit en snelheid

Data-type

Gestructureerde masterdata

Gestructureerde en ongestructureerde data

Benadering

Centraal beheer en consolidatie

Gedistribueerd en virtueel beheer

Technologie

Data cleansing, matching, golden records

AI, metadata, data-virtualisatie

Gebruiksscenario’s

CRM- of ERP-synchronisatie, klant- en productdata

Data analytics, data science, hybride dataomgevingen

Governance-niveau

Strikt, met vaste rollen en processen

Adaptief, geautomatiseerd via metadata

Toepassingen

MDM-toepassingen

• Harmonisatie van klant- en productdata tussen ERP en CRM.

• Uniforme rapportage en compliance in financiële en logistieke processen.

• Ondersteuning van klant-360°-initiatieven.

Data Fabric-toepassingen

• Realtime data-integratie voor analytics en AI.

• Datatoegang over meerdere cloudplatforms en datalakes.

• Dynamische koppeling tussen operationele en analytische data.

In veel organisaties vullen MDM en data fabric elkaar aan:
MDM zorgt voor betrouwbare kerndata, terwijl data fabric de infrastructuur levert om die data slim te verbinden en te benutten.

Uitdagingen

• Bij MDM: complex governanceproces, hoge initiële inspanning, beperkte flexibiliteit.

• Bij data fabric: technische complexiteit, afhankelijkheid van metadata en tooling.

• Bij combinatie: balans vinden tussen centrale controle (MDM) en decentrale flexibiliteit (data fabric).

• Adoptie: gebruikers moeten begrijpen wanneer welk paradigma geschikt is.

• Kosten en beheer: beide vereisen gespecialiseerde tools en continue afstemming.

Samenvatting

Het verschil tussen MDM en data fabric ligt in hun scope en architectuurfilosofie.
MDM creëert betrouwbaarheid door centrale beheersing van kerngegevens; data fabric creëert wendbaarheid door slimme verbinding van gedistribueerde data.
Samen vormen ze het fundament van moderne data-ecosystemen waarin kwaliteit en toegankelijkheid hand in hand gaan — de ideale balans tussen orde en flexibiliteit.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍