CPM-Reifegrad (Teil 2|4): Datenmanagement als Rückgrat resilienter Planung und Steuerung

Im ersten Teil der Serie haben wir das pmOne-Reifegradmodell vorgestellt: ein Framework, mit dem Unternehmen ihre Planungs- und Steuerungskompetenz systematisch weiterentwickeln können – von manueller Datensammlung bis hin zu KI-gestützter, vorausschauender Steuerung.

Das Thema Datenmanagement bildet hierbei die Querachse, die alle Reifestufen miteinander verbindet: Ohne eine verlässliche, integrierte Datenbasis bleibt jede noch so ambitionierte Planung Stückwerk. Je sauberer, strukturierter und zugänglicher die Daten, desto belastbarer sind Forecasts, Simulationen und letztlich Entscheidungen. Welche Aufgaben beim Datenmanagement jeweils für Unternehmen anstehen, ergibt sich aus dem CPM-Reifegradmodell, wobei der Schwerpunkt hier vor allem auf dem Weg von Level 2 zu Level 3 (und darüber hinaus) liegt:

Abbildung 1: Das CPM-Reifegradmodell zeigt, wie Unternehmen ihre Steuerung Schritt für Schritt professionalisieren

Zentrale Fragestellungen

Bevor Unternehmen operative Maßnahmen im Datenmanagement umsetzen, gilt es zunächst einige grundlegende Fragestellungen zu klären, um das übergeordnete Zielbild der Datenarchitektur präzise zu beschreiben: Wie soll die künftige Datenstrategie aussehen – und welche Datenquellen sind überhaupt steuerungsrelevant? Welche Datenprodukte existieren bereits, wer trägt die Verantwortung für deren Pflege und Nutzung, und wie wird dabei Datenqualität und -sicherheit dauerhaft gewährleistet?

Ebenso wichtig ist der Blick auf die technologische Basis: Wie entwickelt sich die Systemlandschaft weiter, welche Tools und Plattformen unterstützen zukünftig bei Planung, Konsolidierung und Reporting, und über welche Schnittstellen fließen die relevanten Informationen zwischen den Systemen? Die Antworten auf diese Fragen entscheiden darüber, wie tragfähig die spätere Datenstrategie ist und ob sie für die notwendige Transparenz und Geschwindigkeit sorgt.

Datenmanagement als Reifegrad-Treiber

Aus den genannten Fragestellungen ergeben sich für Unternehmen rund um das Datenmanagement unter anderem die fünf folgenden Aufgabenbereiche:

1. Datenstrategie entwickeln
   Eine klare Datenstrategie definiert, welche Daten relevant sind, wo sie liegen – Cloud, On-Premises oder hybrid –, wer sie verantwortet und wie sie genutzt werden dürfen. Sie ist der Hebel vom Level 2 zum Level 3 – vom Reporting-Silodenken zur integrierten Steuerung. Hier ist für Unternehmen in der Regel ein Data-Strategy-Assessment hilfreich, um Reifegrad, Potenziale und Handlungsfelder präzise zu bestimmen.
2. Datenqualität sichern
   „Garbage in, garbage out“ gilt in der Planung ebenso wie in der KI. Automatisierte Validierungstools und MDM-Systeme wie Informatica oder Microsoft Fabric erkennen doppelte, fehlerhafte oder fehlende Daten und sorgen für eine verlässliche, konsistente Datenbasis – die Grundvoraussetzung für Szenarien, Rolling Forecasts und KPI-basierte Steuerung.
3. Integration & Vernetzung ermöglichen
   Vor allem mittelständische Unternehmen arbeiten an vielen Stellen oftmals noch mit voneinander isolierten IT-Systemen. APIs, Data Warehouses und Data Lakehouses lösen diese Silos auf und schaffen eine gemeinsame Architektur, in der etwa Finanz-, Produktions- und Vertriebsdaten zusammenfließen. Erst dadurch wird durchgängige Planung und Echtzeit-Steuerung möglich.
4. Data Governance & Sicherheit etablieren
   Klare Zuständigkeiten, Rollen und Compliance-Regeln sichern Vertrauen. Rollenbasierte Zugriffe und dokumentierte Datenprozesse (z. B. über Fabric-Admin-Portale) verhindern Wildwuchs und sind zugleich Voraussetzung für eine DSGVO-konforme Nutzung.
5. Automatisierung und Skalierung
   Automatisierte Datenprozesse (ETL) und cloudbasierte Plattformen bilden die Grundlage moderner Steuerungsarchitekturen. Sie reduzieren manuelle Aufwände, verhindern Übertragungsfehler und beschleunigen Forecast-Zyklen.

Diese Maßnahmen lohnen sich übrigens gleich mehrfach, da ein solides Datenmanagement die Grundlage für fast alle Geschäftsprozesse. So steht und fällt beispielsweise auch der Einsatz von KI mit der Datenqualität (hierzu empfehle ich Ihnen unser Whitepaper „KI im Mittelstand – Kosten- und Datenmanagement“).

Der konkrete Nutzen

Dass Datenmanagement kein Selbstzweck ist, sondern ein echter Wettbewerbsvorteil sein kann, verdeutlichen die folgenden Praxiseispiele:

Konsistente Planung im Maschinenbau
Ein Maschinenbauer konsolidiert Absatz- und Produktionsdaten in Excel, doch jede Abteilung nutzt eigene Begriffe und Datenquellen. Das führt zu Abweichungen und Korrekturschleifen. Mit einem einheitlichen Datenmodell und harmonisierten Stammdaten entsteht erstmals eine konsistente Sicht auf die Zahlen mit vergleichbaren Plan- und Ist-Werten.
Automatisiertes Forecasting im Handel
Ein Handelsunternehmen führt Planungsdaten bisher manuell aus ERP-, CRM- und Lagerbeständen zusammen – Aktualisierungen kommen zu spät. Nach Integration aller Quellen in eine zentrale Plattform laufen Forecasts nahezu automatisch und in Echtzeit – Trends werden früh erkannt und die Steuerung erfolgt proaktiv.
Beschleunigte Konsolidierung für Industriedienstleister
Ein Industriedienstleister arbeitet mit unterschiedlichen Kontenrahmen, Währungscodes und Buchungslogiken, sodass Monatsabschlüsse über zehn Tage dauern. Die Einführung eines Master-Data-Management-Systems vereinheitlicht Strukturen, automatisiert Prozesse und standardisiert Abläufe – Abschlüsse gelingen in der Hälfte der Zeit.
End-to-End-Reporting für Energieversorger
Ein Energieversorger möchte Finanz-, Projekt-, Personal- und Betriebsdaten verknüpfen, um Investitionen besser zu steuern. Bisher laufen Systeme getrennt und Berichte entstehen manuell. Nach Aufbau einer integrierten Plattform fließen Daten automatisch zu Reports zusammen und ermöglichen faktenbasierte Entscheidungen.

Fazit: Von Datenqualität zu Steuerungsqualität

Die Beispiele zeigen: Wer Datenmanagement strategisch angeht, erreicht im CPM-Reifegradmodell einen entscheidenden Wendepunkt. Denn spätestens ab Level 3 steht eine gesteigerte Datenqualität im Mittelpunkt: Stammdaten werden harmonisiert, Systeme integriert und manuelle Tätigkeiten durch automatisierte Prozesse ersetzt. Das Ergebnis ist eine verlässliche Informationsbasis, die fundierte Entscheidungen ermöglicht. Unternehmen gewinnen dadurch Tempo und Transparenz in Planung und Reporting – und ebnen den Weg zu integrierten, zukunftsfähigen Steuerungsmodellen.

Im nächsten Teil der Reihe geht es um den logischen nächsten Schritt: End-to-End-Reporting, das heißt wie aus sauberen Daten Transparenz wird und aus Transparenz Entscheidungssicherheit.

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