Unsaubere Stammdaten gelten vielerorts noch immer als rein operatives Ärgernis und nicht als strategischer Faktor – mit dem Effekt, dass die Datenpflege (Master Data Management, MDM) oft nur stiefmütterlich behandelt wird. Die Teams, die mit den vorhandenen Daten arbeiten müssen, behelfen sich daher mit Workarounds: manuelle Korrektur fehlerhafter Eingaben, Abgleichen widersprüchlicher Informationen, Nachtragen fehlender Daten. Doch ein solcher Ansatz ist nicht tragfähig. Insbesondere nicht für Unternehmen, die in digitale Initiativen, zusätzliche Kanäle und KI-Projekte investieren – Bereiche, in denen verlässliche und konsistente Stammdaten unabdingbar sind. Mehr noch: Hier wirken sich unsaubere Daten direkt auf das Wachstum sowie die Risikolage des Betriebs aus – und letztlich auf dessen Finanzen. Denn die dabei entstehenden Kosten sind alles andere als marginal. Mitunter sind sie sogar geschäftskritisch.
Die versteckten Kosten schlechter Stammdaten
Die Kosten ungepflegter Stammdaten sind meist nicht unmittelbar sichtbar: Nur selten erscheinen sie als klar abgegrenzte Einzelposition. Vielmehr tauchen sie in Form vieler kleiner, aber dauerhafter Ineffizienzen auf, die sich in zahlreiche Unternehmensprozesse eingeschlichen haben und für die Belegschaft mittlerweile schon als «normal» gelten.
Fakt ist: Durch fehlerhafte Daten und die damit verbundenen Arbeitsaufwände verlieren Unternehmen Woche für Woche sehr viel Zeit. Gartner zufolge wenden Teams 15 bis 20 Prozent der Arbeitszeit für Datenkorrekturen und ähnliche Aktivitäten auf – was für die Firmen jedes Jahr Produktivitätsverluste in Millionenhöhe verursacht. Doch die Liste an Konsequenzen, die unsaubere Stammdaten nach sich ziehen, ist noch viel länger: Produkteinführungen verzögern sich. Kunden verlieren Vertrauen. Regulatorisches Reporting wird komplexer und fehleranfälliger. All das beeinflusst letztlich auch die finanziellen Ergebnisse.
Neue Entwicklungen als Verstärker
Für sich genommen erscheinen all diese Probleme beherrschbar. In Summe verursachen sie jedoch erhebliche und vor allem kontinuierliche Kosten. Hinzu kommt, dass ihre Auswirkungen nicht etwa statisch bleiben. Ganz im Gegenteil – aktuelle Entwicklungen befeuern sie sogar noch:
- KI und Automatisierung: KI- und Automatisierungsprojekte stellen neue Anforderungen an die Datenqualität und -struktur. Anders als weitläufig angenommen, scheitern KI-Initiativen selten an Algorithmen, sondern an inkonsistenten, unvollständigen oder schlecht strukturierten Daten. Während Menschen auch aus unvollständigen Informationen noch Schlüsse ziehen können, sind KI-Systeme dazu nicht in der Lage. Ist ein Produkt beispielsweise im Commerce-System der Warengruppe «Outdoor» zugeordnet, im ERP jedoch unter der Kategorie «Sportartikel» zu finden, ist dieser Zusammenhang für einen Menschen vielleicht noch nachvollziehbar. Für ein KI-System hingegen lässt sich hier nicht eindeutig erkennen, welcher Kategorie das Produkt zuzuordnen ist. In KI-gestützten und automatisierten Forecast- oder Pricing-Modellen kann dies dazu führen, dass Umsätze und Absatzmengen falsch berechnet werden – mit direkten Folgen für Bedarfsplanung und Preissteuerung. Das heißt: KI-Systeme sind auf explizite, klar definierte Datenstrukturen angewiesen, um verlässliche Ergebnisse zu liefern. Ohne diese Grundlage fällt es selbst gut konzipierten Modellen schwer, echten Mehrwert zu schaffen.
- Agentic Commerce: Die eben beschriebene Dynamik wird besonders in aufkommenden Umgebungen wie Agentic Commerce sichtbar. Denn hier selektieren, bewerten und empfehlen KI-Systeme Produkte aktiv auf Basis der verfügbaren Daten. In solchen Kontexten führen fehlende Attribute oder inkonsistente Klassifizierungen nicht einfach nur zu einer schlechteren Performance, sondern dazu, dass die Produkte unter Umständen gar nicht erst angezeigt werden. Das wiederum bedeutet: Strukturelle Datenprobleme, die sich früher noch kompensieren oder umgehen ließen, wirken sich nun direkt und in erheblichem Umfang auf die Ergebnisse aus.
- Regulatorischer und marktseitiger Druck: Gleichzeitig nehmen regulatorische und marktseitige Anforderungen zu. Vorgaben zu Produkttransparenz, Nachhaltigkeitsberichterstattung, Kennzeichnung und Rückverfolgbarkeit werden immer strikter und konsequenter durchgesetzt. Die Einhaltung dieser Vorgaben setzt allerdings konsistente und gut kontrollierte Daten voraus. Fehlen diese, wird Compliance reaktiv, manuell und zunehmend risikobehaftet.
- Geschwindigkeit als Wettbewerbsfaktor: Nicht zuletzt ist die Geschwindigkeit mittlerweile ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Unternehmen sind gefordert, Produkte schneller auf den Markt zu bringen, die Time-to-(Digital-)Shelf zu verkürzen, Partnerunternehmen zügig in Systeme und Prozesse zu integrieren und Entscheidungen nahezu in Echtzeit zu treffen. Inkonsistente Stammdaten bremsen all diese Prozesse.
Warum Stammdaten keine Priorität bekommen
Trotz dieser Entwicklungen fällt es vielen Unternehmen schwer, Stammdaten eine strategische Priorität einzuräumen. Häufig liegt das an hartnäckigen Annahmen: dass Stammdaten primär ein IT-Thema seien, dass der Nutzen erst langfristig entstehe oder dass Governance unnötige Komplexität schaffe. In der Praxis zeigt sich jedoch ein völlig anderes Bild: Ohne klare Verantwortlichkeiten und strukturierte Governance lassen sich Datenprobleme nicht nachhaltig lösen. Ganz im Gegenteil: Mit dem Wachstum des Unternehmens steigen auch Umfang und Komplexität dieser Herausforderungen. Gleichzeitig vervielfachen sich Inkonsistenzen mit zunehmender Unternehmensgröße, neuen Märkten sowie zusätzlichen Systemen und werden immer weniger beherrschbar. Mehr noch: Sie treten nicht isoliert auf und verstärken sich sogar gegenseitig.
Spätestens hier wird klar, dass Nichtstun im Bereich Master Data Management (MDM) keine Option ist. Vielmehr ist Stammdatenmanagement ein strategischer Faktor – und damit eine Aufgabe für die Unternehmensleitung. Wie unmittelbar sich dies auf die Geschäftsleistung auswirkt, wird anhand eines Praxisbeispiels deutlich (siehe unten).
Praxisbeispiel
Skalierung datengetriebener Geschäftsmodelle
Als Energiepionier entwickelt PAUL Tech AG (PAUL) fortschrittliche Technologien zur Reduktion von CO₂-Emissionen und Steigerung der Energieeffizienz von Gebäuden. Grundlage dafür sind künstliche Intelligenz sowie Messdaten aus der Gebäudetechnik.
PAUL stand vor der Herausforderung, riesige Datenmengen aus zahlreichen Liegenschaften weltweit zu erfassen, zu verarbeiten und daraus einen Mehrwert zu generieren. Ziel war u. a. ein dynamisches, skalierbares System, das Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandelt, eine schnelle globale Expansion unterstützt und ein vollständig digitales Kundenerlebnis ermöglicht.
All dies erforderte eine flexible Stammdatenbasis: ein MDM-System, das von 100 auf Tausende Kunden in mehreren Ländern skalieren kann und gleichzeitig eine nahtlose Integration in interne Systeme gewährleistet. Zudem musste es Messdaten mit Immobilieninformationen verknüpfen, Geräte eindeutig identifizieren sowie Daten verifizieren, anreichern und bereinigen können. Gleichzeitig war ein unmittelbarer Zugriff auf aktuelle Daten für verschiedene Teams essenziell.
Auf dieser Grundlage wurde eine MDM-Lösung etabliert, die folgende Ergebnisse ermöglichte:
- erhebliche Kosteneinsparungen bei der Datenpflege
- verbesserte Datengenauigkeit durch Automatisierung
- effizientere Prozesse auf Basis kontextbezogener Daten
- Skalierbarkeit zur Unterstützung des globalen Wachstums
- ein flexibles Stammdatenmodell, das sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpasst
Von versteckten Kosten zu messbarem Wert
Unternehmen, die Stammdaten erfolgreich adressieren, gehen grundlegend anders vor. Statt bei der Technologie zu beginnen, identifizieren sie zunächst, wo unsaubere Daten im laufenden Betrieb Reibungsverluste verursachen – und welche Kosten dadurch anfallen. Sie analysieren, wo Zeit verloren geht, es zu Prozessverzögerungen kommt und Risiken entstehen. Anschließend überprüfen sie, welche Verbesserungen in den Stammdaten direkt messbare Ergebnisse erzielen – wie geringere Betriebskosten, eine kürzere Time-to-Market, eine bessere Compliance und fundiertere Entscheidungen.
Eine zentral gepflegte und gut gesteuerte Stammdatenbasis ermöglicht konsistente und verlässliche Informationen über Systeme und Teams hinweg. Sie reduziert den Bedarf an wiederkehrendem operativem Aufwand und manuellen Korrekturen, unterstützt Automatisierung und schafft die strukturellen Voraussetzungen für skalierbare KI- und Digitalinitiativen. In diesem Kontext geht es bei Master Data Management nicht um Datenpflege, sondern darum, die Leistungsfähigkeit des Unternehmens zu verbessern.
Fazit: Eine strategische Entscheidung, kein technisches Upgrade
Die Kosten unsauberer Daten stehen bei Unternehmen meist nicht auf der Rechnung – wohl aber auf der Quittung, die sie am Ende in Form von Verzögerungen, Mehraufwand und Fehlentscheidungen präsentiert bekommen. Daher ist die zentrale Frage heute nicht mehr, ob bessere Stammdaten wünschenswert sind. Vielmehr geht es darum, ob es sich ein Unternehmen noch leisten kann, Systeme und Prozesse weiterhin auf Grundlage fragmentierter und nicht zukunftsfähiger Datenstrukturen aufzusetzen. Denn strukturelle Schwächen bleiben nicht konstant – sie wachsen mit dem Unternehmen.
Genau deshalb sind Stammdaten längst kein reines IT-Thema mehr. Ihr Management ist eine geschäftliche Entscheidung mit direktem Einfluss auf Performance, Risiko und Wachstum. Sie sind eine Voraussetzung für operative Effizienz, regulatorische Sicherheit und nachhaltiges Wachstum. Adressiert ein Unternehmen das frühzeitig, wird aus dem potenziellen Engpass «Daten» ein nachhaltiger Wettbewerbsfaktor.
Eine detaillierte Einordnung, wie sich die Kosten schlechter Daten identifizieren und quantifizieren lassen und wie sich daraus ein belastbarer Business Case für Verbesserungen ableiten lässt, findet sich im E-Book «Wie Sie Ihren MDM-Business Case neu ausrichten: So geht’s» sowie im begleitenden On-Demand-Webinar «Build your 2026 MDM action plan» (englischsprachig).
