Stammdaten in der Digitalisierung: Warum sie zum kritischen Erfolgsfaktor werden

Unterschätzen Sie die Macht von Stammdaten für den Erfolg Ihres ERP-Projekts?

In unserem Guide lernen Sie:

• Was sind Stammdaten und welche Herausforderungen entstehen durch sie?
• Warum sollten Sie auf die Qualität Ihrer Stammdaten achten?
• Wie verändern sich die Anforderungen an Stammdaten durch Digitalisierung?

Stammdaten gelten seit jeher als Basis jeder Unternehmenssoftware, doch mit der Digitalisierung geraten viele Unternehmen zunehmend unter Druck. Steigende Datenmengen, neue Technologien und höhere Qualitätsanforderungen führen dazu, dass die Pflege und Governance von Stammdaten zu einer zentralen Voraussetzung für effiziente Prozesse, erfolgreiche ERP-Einführungen und wettbewerbsfähige Geschäftsmodelle wird.

Dieses Whitepaper bietet einen kompakten Überblick über die Herausforderungen und Entwicklungen rund um Stammdaten – und zeigt, warum Unternehmen ihre Datenbasis heute stärker denn je im Blick behalten müssen.

Warum Stammdaten oft unterschätzt werden

In vielen Projekten erleben Unternehmen, dass die Bedeutung sauberer Stammdaten erst erkannt wird, wenn Probleme bereits entstanden sind. Typische Ursachen sind:

• Duplikate und veraltete Einträge

• unvollständige oder inkonsistente Informationen

• fehlende Verantwortlichkeiten und unklare Pflegeprozesse

Die Folgen entstehen schleichend: mehr Rückfragen, längere Abstimmungswege und sinkendes Vertrauen in die Daten. Mitarbeitende beginnen, fehlende Werte zu schätzen oder Abkürzungen zu suchen – was die Datenqualität weiter verschlechtert.

Digitalisierung erzeugt mehr Daten – und neue Anforderungen

Die fortschreitende Digitalisierung verschärft die Situation auf zwei Ebenen:

1. Datenmengen steigen exponentiell

Mehr Varianten, mehr Produkte, mehr kundenspezifische Konfigurationen – Prozesse wie Mass Customization, CAD-Uploads, 3D-Druck und Kleinserienfertigung erhöhen die Anzahl der benötigten Stammdaten massiv.

Auch IoT-Sensoren, automatisierte Maschinenkommunikation (M2M) und digitale Zwillinge erzeugen zusätzliche Informationsschichten, die mit Stammdaten verknüpft werden müssen.

2. Qualitätsanforderungen steigen deutlich

Technologien wie Automatisierung, Machine Learning oder KI benötigen eine präzise Datenbasis, um zuverlässig zu funktionieren.

Gleichzeitig verkürzen sich Produktlebenszyklen, was dazu führt, dass Stammdaten schneller veralten und häufiger aktualisiert werden müssen. In dynamischen Branchen ist ein Großteil der Stammdaten nach zwei Jahren nicht mehr aktuell.

Komplexität durch Globalisierung und neue IT-Architekturen

Unternehmen agieren zunehmend international: verschiedene Länder, Sprachen, Gesetze und kulturelle Unterschiede erhöhen die Anforderungen an die Datenpflege.
Zusätzlich führt der Trend zu hybriden Systemlandschaften (ERP On-Premise + Cloud-Add-ons) zu mehr Schnittstellen und damit zu höherer Fehleranfälligkeit. Schlechte Stammdaten verbreiten sich dann schnell über mehrere Systeme hinweg.

Typische Risiken sind:

• Verzögerungen durch notwendige Datenbereinigungen

• Fehlentscheidungen durch inkorrekte Daten

• hoher manueller Aufwand trotz moderner Systeme

Je stärker Systeme vernetzt sind, desto größer der Schaden, der durch unzureichende Datenqualität entsteht.

Warum Unternehmen jetzt handeln müssen

Die Digitalisierung macht deutlich:
Ohne qualitativ hochwertige Stammdaten sind moderne automatisierte Prozesse kaum realisierbar.

Ob IoT-basierte Fertigungssteuerung, KI-gestützte Mustererkennung, M2M-Kommunikation oder automatisierte Materialdisposition – alle diese Technologien benötigen korrekte, vollständige und aktuelle Daten.

Unternehmen, die ihre Stammdatenprozesse nicht professionalisieren, riskieren:

• steigende Kosten

• ineffiziente Abläufe

• unzuverlässige Reports

• Verzögerungen bei ERP-Einführungen

• Verlust ihrer Wettbewerbsfähigkeit

Fazit: Stammdatenpflege ist ein strategisches Thema

Das Whitepaper zeigt klar:
Stammdaten sind kein technisches Randthema, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor für Digitalisierung, Automatisierung und Prozessoptimierung.

Unternehmen sollten daher:

• klare Verantwortlichkeiten definieren

• Pflegeprozesse professionalisieren

• Datenlebenszyklen aktiv überwachen

• Qualitätsstandards etablieren

• technologischen Wandel antizipieren

Nur so lässt sich sicherstellen, dass zukünftige Technologien – von IoT bis KI – verlässliche Ergebnisse liefern und die Organisation langfristig effizient bleibt.