Abstract Master data describes business objects that are shared across an entire enterprise. Master data is a single source of information that should be used across the IT systems and business processes without changing. Definitions and understanding of common data and how well it is understood forms the basis for understanding the master data. The main objective of this study is to clarify how one product data should be understood and defined and to identify the main challenges and the best practices for managing the one product data for business processes. This study approaches one product data for integrated business processes from several perspectives by focusing on one product master data, data ownership, and the importance of a governance model for managing the master data. The means also to determine business value of master data and to ensure that a company’s success in reaching this business value is analysed. The findings of this study reveal the need for balance between business processes, data, and IT systems. The study indicates that a governance model is necessary in conjunction with business processes, data, and IT systems to ensure that an adequate foundation is created for one product data. One product data is the sum of product-related business data and one product master data. One product master data is the “DNA” of a product that is created by the product portfolio management process and is stored and controlled by a Product Lifecycle Management IT-system that updates the receiving systems in business processes with the common product data. One product data forms the basis for integrated business processes. In the product life cycle context, this means that data must be in place from the new product development phase to the maintenance phase, as well as across sales processes, supply chains, and care/service processes. Discontinuous data is harmful as it causes extra costs in management and slows down data analysis, as well as affects the reaction speed around changes on the business side. New business opportunities such as digitalisation may become very difficult if centralised one product data is not in place. It is important to keep in mind that if data integrity and quality are not in place in a company, adding new business models might be very challenging. / Tiivistelmä Master data on informaatiota, joka on määritelty yksiselitteisesti ja sitä käytetään muuttumattomana ylitse eri IT- järjestelmien ja -prosessien. Datamäärityksillä tuetaan liiketoiminnan prosesseja. Datan määritelmät ja yleinen datan ymmärtämisen taso yrityksessä ovat tärkeitä elementtejä, muodostaen pohjan Master data -käsitteelle. Tämän tutkimuksen päätarkoituksena on selkiyttää kuinka yksiselitteinen tuotetieto tulisi ymmärtää ja määritellä. Samalla identifioidaan suurimmat haasteet ja parhaat käytänteet yhdenmukaisen tuotetiedon hallinnalle. Tutkimuksessa keskitytään yhtenäisen master datan käsitteistön, datan omistajuuden, sekä hallinnointimallin tärkeiden näkökulmien kautta kokonaisuuden ymmärtämiseen useista eri näkökulmista. Tutkimuksessa perehdytään myös datan liiketoiminnallisen arvon tunnistamiseen. Sen kautta voidaan varmistaa yrityksen kyvykkyys saavuttaa asetetut tavoitteet, jotka johto on määritellyt esim. strategian kautta. Tulokset kertovat, että on äärimmäisen tärkeää löytää oikea balanssi liiketoiminnan prosessien, datan ja tietojärjestelmien kesken. Yksikäsitteinen tuotetieto on summa, joka muodostuu tuotteeseen liittyvästä liiketoimintatiedosta sekä yhtenäisestä tuote master datasta. Yhtenäinen tuote master data on ikään kuin tuotteen DNA tietoa. Yhteenvetona voidaan todeta, että parhaimmillaan data määritellään kerran ja sitä käytetään muuttumattomana eri liiketoiminnan prosessissa hyödyksi. Yhtenäinen tuote data muodostaa pohjan liiketoiminnan prosessien integroimiselle. Tuotteen elinkaaren sisällön osalta tämä tarkoittaa sitä, että data luodaan osana uuden tuotteen kehitysprosessia ottaen huomioon muiden liiketoiminta prosessien tarpeet kuten myynti, logistiikka ja valmistus, huolto jne. On äärimmäisen tärkeää, että datalle ei synny epäjatkuvuuskohtia eri prosessien välille. Datan epäjatkuvuuskohdat voivat tuottaa ylimääräisinä kustannuksia ylläpidon, data analytiikan ja raportoinnin kautta. Yleinen reagointinopeus liiketoiminnan muutoksiin on yleensä hitaampaa. Uusien liiketoimintamahdollisuuksien kuten digitalisaation tai esineiden internetin (IoT) toteuttaminen voi olla haastavaa ja kallista mikäli keskitettyä ja yhtenäistettyä tuote data mallia ei ole. Yhtenäisen tuote master datan käsite ja parhaita käytänteistä toteuttava hallintamalli antavat pohjan tietokeskeiselle ajattelulle yrityksessä.