Stammdaten: Ihr Unternehmen - Ihr Vokabular. Wenn der Allradantrieb zum Stolperstein wird

In der Theorie klingt es einfach: Ein Fahrzeugmodell hat eine Antriebsart mit mehreren Ausprägungen – zum Beispiel “Allrad”. Doch in der Praxis sieht das anders aus. In System A heißt es „Allrad“, in System B „4WD“, in System C schlicht „AWD“ und in System D werden alle drei Bezeichnungen gefühlt wahllos durcheinander genutzt. Für Menschen sind dies alles Synonyme für ein und dasselbe. Für Maschinen sind es drei unterschiedliche Werte.

Anderes Unternehmen gleiches Symptom: der Praktikant wird mit dem mündlichen Arbeitsauftrag losgeschickt: “Bereiten Sie mir mal die Rechnung für den Maier von der ‘Holz und mehr GmbH’ vor”. Bis in die Haarspitzen motiviert steckt der Kollege schnell im ERP-System und findet sich in einem Wust von “Mayer”, “Maier”, “Meier”, “Mayr” wieder, die in verschiedenen Firmen mit ‘Holz’ im Namen arbeiten. Wird schon der Maier sein, der im letzten Monat von uns auch eine Rechnung bekommen hat. Und schon nimmt das Unglück seinen Lauf …

Doch was passiert, wenn man System-übergreifend automatisiert Erkenntnisse generieren oder Prozesse automatisieren will? Es funktioniert schlichtweg nicht. Oder nur mit manuellen Workarounds, überbordenden Excel-Listen, müßigem Zeitaufwand – und dem ständigen Risiko, dass etwas verloren geht oder falsch zugeordnet wird. Und bei der nächsten Auswertung geht alles wieder von vorne los! Willkommen im Alltagschaos des manuellen Datenabgleichs.

Die babylonische Sprachverwirrung der IT-Systeme

Die Szene kennt fast jede*r, der in einem Unternehmen mit mehreren IT-Systemen arbeitet: Jedes System hat seine eigene Sprache, seine eigenen Felder, eigene Zuständigkeiten – und oft auch eigene „Wahrheiten“. Das ist kein böser Wille, sondern historisch gewachsen. Neue Anforderungen, neue Tools, neue Verantwortlichkeiten – und plötzlich ist ein und dasselbe Produkt in drei Systemen unterschiedlich beschrieben. Dass das Produkt des Unternehmens in jedem System unterschiedlich ausgeprägt ist, ist erst einmal natürlich: schließlich haben die unterschiedlichen Systeme andere Blickwinkel auf ein und dasselbe Produkt: so hat schließlich die Entwicklungsabteilung ganz andere Parameter für ein Produkt als die Finanzabteilung. Allerdings sollten die Kernelemente, die das Produkt beschreiben, identisch sein. Sonst reden der Entwickler und der Controller und insbesondere deren IT-Systeme auf einmal aneinander vorbei.

Typische Folgen:

• Fehlende Automatisierung (weil Daten nicht eindeutig zugeordnet / “gemappt” werden können)
• Doppelte Datenpflege (in verschiedenen Systemen)
• Hoher manueller Aufwand beim Datenabgleich
• Falsche Entscheidungen durch uneinheitliche Datenbasis
• Verzögerungen in Prozessen (z. B. Markteinführung, Einkauf, Produktion)
• Probleme bei Audits und Compliance-Prüfungen

Warum Stammdaten strategisch sind – nicht nur operativ

Was auf den ersten Blick wie ein rein technisches Problem aussieht, ist in Wahrheit ein strategisches. Denn schlechte Stammdaten:

• bremsen die Digitalisierung,
• untergraben Transparenz,
• gefährden Skalierbarkeit,
• und machen Unternehmen anfällig für Fehler.

Wer also in neue Systeme, Automatisierung oder KI-gestützte Analysen investieren möchte, ohne die Stammdatenbasis im Griff zu haben, baut auf Sand.

Was sind eigentlich Stammdaten?

Stammdaten sind die grundlegenden, weitgehend stabilen Informationen, auf denen Geschäftsprozesse aufbauen. Sie beschreiben zentrale Objekte im Unternehmen – z. B. Produkte (Bezeichnung, Artikelnummer, Antriebsart, Maße, Gewicht, …), Kunden (Name, Adresse, Kundennummer, Branche, …), Lieferanten, Maschinen, Standorte. Im Gegensatz zu Bewegungsdaten (z. B. Bestellungen, Rechnungen, Sensorwerte) ändern sich Stammdaten selten – sind aber entscheidend für die Konsistenz und Qualität aller nachgelagerten Prozesse und Analysen.

Stammdaten vs. Bewegungsdaten

Wie unterscheiden sich eigentlich Stammdaten von Bewegungsdaten? Die folgende Tabelle gibt einen schnellen Überblick:

Kriterium	Stammdaten	Bewegungsdaten
Definition	Grundlegende, dauerhaft gültige Informationen	Ereignis bezogene, zeitlich veränderliche Informationen
Beispiele	Produktname, Kundennummer, Antriebsart, Maße, Adresse	Bestellung, Lieferung, Rechnung, Maschinenlaufzeit
Häufigkeit der Änderung	Selten	Häufig
Systemische Funktion	Grundlage für Prozesse und Auswertungen	Abbildung konkreter Vorgänge und Transaktionen
Relevanz für MDM	Im Fokus des Stammdatenmanagements	Profitieren von konsistenten Stammdaten
Beispiel (Automotive)	Fahrzeugmodell = „XY“, Antriebsart = „Allrad“, Gewicht = 1.500 kg	Bestellung vom Modell XY am 12.04., Lieferstatus = „versandt“

Der Ausweg: Klarheit, Verantwortung, Systematik

Ein modernes Stammdatenmanagement setzt auf ein Prinzip, das in vielen Unternehmen fehlt: Einheitlichkeit mit klarer Verantwortlichkeit.

Was braucht es dafür?

• Definition führender Systeme: Für jede Stammdatendimension (z. B. Produkt, Kunde, Lieferant) wird festgelegt, welches System im Unternehmen „die Wahrheit“ liefert.

• Zentrale Datenbasis: Idealerweise ein zentrales MDM-System oder zumindest eine Datenbank, in der die gültigen Werte verwaltet und gepflegt werden.

• Verteilungslogik: Die sauberen Daten werden automatisch in andere Systeme verteilt – je nach Bedarf in Echtzeit oder in Intervallen.

• Validierungs- und Pflegeprozesse: Neue Einträge oder Änderungen durchlaufen definierte Prüfprozesse – mit klaren Rollen (z. B. Data Owner, Data Steward).

• Datenqualitätsmonitoring: Nur was gemessen wird, kann verbessert werden. Ein Dashboard für Datenqualität macht Schwächen sichtbar – und steuerbar.

Sind diese Punkte umgesetzt, kann ein IT-System ohne menschlichen Eingriff Daten verknüpfen & Produkte zusammenführen. System-übergreifende Automatisierung wird so möglich und Geschäftsprozesse um ein vielfaches schneller durchlaufen werden! Und dann steht einem die Welt der KI plötzlich offen.

ADV-Praxisansatz – so starten wir mit unseren Kunden

Ein professionelles Stammdatenmanagement kann ganz pragmatisch und schlank eingeführt werden. Teilweise geschieht dies sogar parallel zu laufenden Projekten einfach weil sich der Bedarf ergibt! Das Stammdatenmanagement löst die Probleme an der Wurzel und man läuft nicht die Gefahr die Daten nachher gesund beten zu müssen:

• Schritt 1: Dateninventur – welche Daten gibt es wo?
• Schritt 2: Identifikation der „kritischen Felder“ (z. B. Antriebsart, Produkttyp, Kunden-ID)
• Schritt 3: Verantwortlichkeiten definieren und Prozesse aufsetzen
• Schritt 4: Aufbau eines zentralen Daten-Hubs
• Schritt 5: Integration mit vorhandenen Systemen

Der Clou: Es braucht nicht sofort ein teures Stammdatenmanagement-Tool. Ein zentral gepflegtes Repository wie eine Datenbank kann schon enormen Mehrwert bringen.

💡 Pro-Tipp: Komplexes einfach machen – mit einem ER-Diagramm

Ein Entity-Relationship-Diagramm (ER-Diagramm) hilft dabei, die Welt der Stammdaten greifbar zu machen. Es zeigt auf einen Blick, welche „Dinge“ (z. B. Produkte, Kunden, Maschinen) im Unternehmen wichtig sind, welche Eigenschaften sie auszeichnen – und wie sie miteinander in Beziehung stehen.

Besonders im frühen Projektstadium kann ein einfaches ER-Diagramm helfen, Missverständnisse zwischen Fachbereichen und IT zu vermeiden. Es ersetzt nicht das Datenmodell – aber es sorgt dafür, dass alle dieselbe Sprache sprechen.

👉 Unser Tipp: Ein Whiteboard, drei Kästchen und ein paar Pfeile reichen oft schon aus, um eine gemeinsame Sicht auf Ihre wichtigsten Datenobjekte zu entwickeln.

Fazit – Datenchaos ist vermeidbar

Die Digitalisierung eines Unternehmens steht und fällt mit der Qualität seiner Daten. Wer weiterhin mit babylonischer Sprachverwirrung im Datenbestand arbeitet, verschenkt nicht nur Effizienz, sondern auch Innovationspotenzial. Die gute Nachricht: Ein sauberes Stammdatenmanagement ist kein Hexenwerk – aber es braucht Klarheit, Struktur und einen Partner, der weiß, wie man Systemgrenzen überwindet.

Eure ADV