Stammdatenqualität

Stammdatenqualität bezeichnet die Güte der Stammdaten, also der zentralen, unternehmensweiten Datensätze wie Kunden, Produkte, Lieferanten, Standorte oder Konten, die in mehreren Systemen verwendet werden. Hohe Stammdatenqualität ist Voraussetzung für verlässliche Geschäftsprozesse, Auswertungen und Compliance. Unzuverlässige Stammdaten führen zu falschen Analysen, Doppelarbeiten, Abweichungen in Lieferketten oder fehlerhaften Entscheidungen.

Kernmerkmale der Stammdatenqualität sind Dimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Validität, Eindeutigkeit und Aktualität. Genauigkeit bedeutet, dass Werte korrekt sind; Vollständigkeit, dass alle relevanten Felder vorhanden sind; Konsistenz, dass Daten über Systeme hinweg übereinstimmen; Validität, dass Werte formalen Regeln entsprechen; Eindeutigkeit, dass Duplikate vermieden werden; Aktualität, dass Daten zeitnah gepflegt werden.

Stammdatenqualität wird durch Data Governance, Stammdatenmanagement (MDM) und laufende Qualitätssteuerung sichergestellt. Typische Maßnahmen umfassen Data Profiling, Standardisierung, Normalisierung, Duplikatenerkennung, Matching, Survivorship, Validierung, Bereinigung und Anreicherung. Zentrale Rollen sind Data Owner, Data Steward und Data Architect; Governance-Organisationen legen Richtlinien, Freigaben und Qualitätskennzahlen fest.

Die Messung erfolgt über Kennzahlen wie Anteil vollständiger Felder, Fehlerraten, Duplikatquote, Konsistenzmessungen und Datenabdeckung. Stammdatenqualität beeinflusst zentrale Prozesse wie Order-to-Cash, Procure-to-Pay, Kundenbetreuung sowie Analytik, Berichte und regulatorische Anforderungen. Als Lösungsansatz dient Stammdatenmanagement (MDM), das Datenquellen zusammenführt, Kontext sichert, Datenqualität kontinuierlich überwacht und eine einheitliche, vertrauenswürdige Datenbasis bereitstellt.