Stille Helden: Stammdaten als Erfolgsfaktor für KI, Reporting und Planung

Saubere Stammdaten sichern KI-Erfolge, ESG-Reporting und agile Planung. Erfahren Sie, wie modernes Master Data Management zum Wettbewerbsvorteil wird.

24.10.2025 | Harald Ackermann

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Viele CIOs stehen aktuell unter Druck: KI-Initiativen müssen schnell Mehrwert liefern, ESG-Reporting ist regulatorisch verpflichtend und die Planungszyklen im Unternehmen sollen agiler werden. In der Praxis scheitert (zumindest der schnelle) Erfolg dieser Vorhaben oft an einer simplen, aber zentralen Ursache: unzureichende Datenqualität. Genaugenommen liegt das Problem meist bei den Stammdaten. Erfahrungsgemäß zählen sie zu den häufigsten Ursachen, warum KI-Modelle falsche Ergebnisse liefern, Reports unvollständig sind oder Planungen ins Leere laufen.

Saubere Stammdaten – das unsichtbare Fundament

Kundennamen, Produktnummern, Lieferantenlisten – Stammdaten wirken unscheinbar, doch sie gehören zum Fundament fast aller Prozesse: Wenn diese Basis wackelt, schwanken auch die darauf gebauten Systeme. Aus diesem Grund empfiehlt sich für die meisten Unternehmen ein cloudbasiertes Master Data Management (MDM). Ein entsprechendes System sorgt dafür, dass Stammdaten jederzeit konsistent, aktuell und nachvollziehbar sind – und bleiben. Damit wird Datenqualität von einer unsichtbaren Pflichtaufgabe zu einem echten Wettbewerbsvorteil – und so auch zunehmend zur Führungsaufgabe.

KI braucht verlässliche Daten

Kein Zweifel: Künstliche Intelligenz beeindruckt durch ihr Potenzial, nahezu alle Abläufe effizienter, smarter und ganzheitlicher zu machen. Allerdings zeigt sie sich gnadenlos empfindlich gegenüber schlechter Datenqualität – vor allem, wenn es um unternehmensinterne Themen geht: Trainiert ein Modell auf Dubletten, veralteten Kundeninformationen oder unvollständigen Produktdaten, zieht es falsche Schlüsse. Nicht ohne Grund schreibt der EU AI Act daher vor, dass KI-Anwendungen auf nachvollziehbaren, hochwertigen Daten basieren müssen. Moderne MDM-Systeme bringen für diese Anforderungen in der Regel bereits eigene KI-Funktionalitäten mit. Hierzu gehören beispielsweise:

Automatisierte Qualitätsprüfungen, die fehlerhafte oder widersprüchliche Daten erkennen
Intelligentes Matching zur Verhinderung von Dubletten und für Eindeutigkeit
Workflow-Automatisierung, die sicherstellt, dass neue Datenquellen sofort geprüft und integriert werden

So entsteht ein selbstverstärkender Kreislauf: KI-gestützte Datenqualität ermöglicht den Einsatz vertrauenswürdiger KI-Anwendungen.

End-to-End-Reporting ohne blinde Flecken

Gerade im ESG-Reporting zeigt sich die Bedeutung sauberer Stammdaten. Seit der Einführung der CSRD-Richtlinie müssen viele Unternehmen Nachhaltigkeitskennzahlen detailliert und nachvollziehbar ausweisen. Das gelingt jedoch nur dann konsistent, wenn Lieferanten-, Produkt- und Standortdaten einheitlich gepflegt sind. Wer hier mit fragmentierten Daten arbeitet, läuft Gefahr, Berichte nicht fristgerecht oder unvollständig einzureichen – mit entsprechenden regulatorischen Risiken.

Und auch im Finanz- und Vertriebsreporting sind Inkonsistenzen erfahrungsgemäß eher die Regel als die Ausnahme. Unterschiedliche Umsatzmeldungen entstehen nicht selten durch abweichende Kundendaten in verschiedenen Systemen. MDM sorgt dafür, dass alle Beteiligten mit derselben, konsolidierten Datenbasis arbeiten. Dadurch stehen Reports nicht nur schneller zur Verfügung, sie werden auch inhaltlich belastbarer. CIOs und Datenverantwortliche können mit MDM also nicht nur regulatorische Risiken minimieren, sondern auch die Akzeptanz datenbasierter Entscheidungen im Unternehmen steigern.

Planung mit Substanz

Planung lebt von Szenarien: „Wie entwickelt sich der Absatz, wenn wir die Preise anpassen?“ oder „Welche Ressourcen benötigen wir, wenn die Nachfrage steigt?“. Genau solche Fragen lassen sich nur beantworten, wenn die zugrunde liegenden Stammdaten stimmen:

Die Produktionsplanung erfordert korrekte Stücklisten und Lieferantendaten.
Die Finanzplanung hängt an einheitlichen Kostenstellen und konsistenten Kundendaten.
Eine Cloud-Kostenoptimierung (FinOps) ist nur möglich, wenn Ressourcen sauber zugeordnet sind.

Allerdings gilt auch: Selbst die beste Technologie hilft wenig, wenn Verantwortlichkeiten unklar bleiben. Hier kommt das Thema Governance ins Spiel. Sie definiert zunächst Regeln und Zuständigkeiten, während MDM diese Regeln technisch umsetzt. FinOps sorgt wiederum dafür, dass auch die wirtschaftliche Dimension berücksichtigt wird. Im Ergebnis entsteht Effizienz, Transparenz und Vertrauen in die Datenbasis – und das über sämtliche Abteilungen hinweg.

Anforderung an eine moderne MDM-Lösung

Die grundsätzliche Relevanz von MDM steht sicher außer Zweifel. Doch wie lässt sich Stammdatenmanagement am besten technologisch umsetzen? Hier lassen sich – neben den weiter oben genannten – einige Eckpunkte definieren: Ein modernes MDM-System sollte demnach vor allem Multi-Cloud-fähig sein. So lassen sich Lösungen – je nach Bedarf und Wachstum – flexibel in AWS, Azure, Google Cloud oder in hybriden Szenarien betreiben. Eine weitere Anforderung sind zudem Self-Service-Funktionalitäten, damit beispielsweise Fachbereiche – auf Basis konsistenter und qualitätsgesicherter Daten – eigenständig Szenarien durchspielen können. Hinzu kommen Themen wie Skalierbarkeit und die Abbildung von Datenbeziehungen.

Blogbild 1 Stammdaten Als Basis Für KI, Reporting Und Planung

Beispiel: MDM mit Informatica

Ein Beispiel für zeitgemäßes Stammdatenmanagement ist die Lösung von Informatica, einem Anbieter, der mehrfach als „Leader“ im Gartner MDM Magic Quadrant ausgezeichnet wurde. Das Herzstück der Lösung ist die KI-basierte CLAIRE-Engine. Diese prüft automatisch die Datenqualität, findet Dubletten, übernimmt das Monitoring und steuert Workflows. Das sorgt für saubere Daten und einen effizienten Prozess beim Stammdatenmanagement. Ein weiterer Vorteil liegt in der engen Integration von Informatica in den Microsoft-Stack, das heißt: Unternehmen, die bereits mit Microsoft arbeiten, können mit Informatica MDM-Prozesse nahtlos verknüpfen und Compliance- oder Innovationsprojekte schneller vorantreiben.

Blogbild 2 Stammdaten Als Basis Für KI, Reporting Und Planung

Fazit: MDM als Business-Case für die IT

Ob KI, En-to-End-Reporting oder Planung – alle drei Felder sind nur so stark wie die Stammdaten, auf denen sie basieren. Wer heute in ein modernes, cloudbasiertes MDM-System investiert, leistet also einen zentralen Beitrag für Resilienz, Wachstum und Innovation im Unternehmen. Anders gesagt: Erst wenn die Basis stimmt, lässt sich das Potenzial von KI und datengetriebenen Prozessen voll ausschöpfen. Weitere Details, Praxisbeispiele und eine Roadmap für den Aufbau einer MDM-Strategie finden Sie in unserem Whitepaper „Stammdatenmanagement als Enabler datengetriebener Unternehmen“.