Stammdaten als Basis für KI, Reporting und Planung

Führungskräfte im IT-Bereich stehen unter Druck: KI muss schnell Nutzen bringen, ESG-Reporting ist Pflicht und Planungen sollen agiler werden. Doch oft scheitern diese Vorhaben an einem zentralen Problem: mangelhafte Datenqualität – insbesondere bei den Stammdaten. Sie verursachen falsche KI-Ergebnisse, lückenhafte Reports und fehlerhafte Planungen.

Kundennamen, Produktnummern, Lieferantenlisten – Stammdaten erscheinen banal, sind aber Basis fast aller Geschäftsprozesse. Wackelt dieses Fundament, wackeln alle darauf aufbauenden Systeme. Ein cloudbasiertes Master Data Management (MDM) hilft, Stammdaten konsistent und aktuell zu halten. So wird aus Datenpflege ein Wettbewerbsvorteil.

KI entfaltet grosses Potenzial, ist aber anfällig für schlechte Daten: Dubletten, veraltete Infos oder Lücken führen zu falschen Ergebnissen. Der EU AI Act fordert daher hochwertige, nachvollziehbare Trainingsdaten, und diese KI-Regulierung betrifft auch Schweizer Unternehmen, wenn sie beispielsweise ihre KI-Systeme in der EU anbieten. Moderne MDM-Systeme bringen dafür oftmals KI-Funktionen mit – etwa automatische Qualitätsprüfungen, intelligentes Matching und Workflow-Automatisierung. So entsteht ein Kreislauf: bessere Datenqualität ermöglicht bessere KI.

Im ESG-Reporting zeigt sich der Nutzen sauberer Stammdaten besonders deutlich. Die CSRD und die entsprechende EU-konforme Regulierung in der Schweiz verlangen beispielsweise detaillierte, konsistente Nachhaltigkeitskennzahlen. Nur mit gepflegten Lieferanten-, Produkt- und Standortdaten lassen sich diese Anforderungen erfüllen. Auch Finanz- und Vertriebsreports profitieren: Einheitliche Kundendaten verhindern widersprüchliche Umsatzmeldungen. MDM schafft eine gemeinsame Datenbasis – schneller, konsistenter, belastbarer.

Planung basiert auf Szenarien – und auch diese funktionieren nur mit korrekten Stammdaten: z. B. Stücklisten, Kostenstellen oder Cloud-Ressourcenzuordnungen. Doch Technologie allein reicht nicht: Governance regelt Zuständigkeiten und FinOps bezieht die Wirtschaftlichkeit ein. So entsteht eine verlässliche, abteilungsübergreifende Grundlage für die Planung.

Um die Anforderungen zu erfüllen, sollte ein zeitgemässes MDM-System Multi-Cloud-fähig, skalierbar und mit Self-Service-Funktionen ausgestattet sein. Fachbereiche sollen damit eigenständig mit qualitätsgesicherten Daten arbeiten können – etwa für Simulationen oder Planungen. Wichtig sind auch Funktionen zur Abbildung komplexer Datenbeziehungen.

Ein Beispiel für modernes Stammdatenmanagement ist Informatica. Dessen KI-gestützte CLAIRE-Engine übernimmt Qualitätsprüfung, Dubletten Erkennung, Monitoring und Workflows. Die enge Integration in den Microsoft-Stack erleichtert vielen Unternehmen zudem die Umsetzung und beschleunigt Compliance- sowie Innovationsprojekte.

Ob KI, Reporting oder Planung – alles steht und fällt mit der Qualität der Stammdaten. Ein modernes, cloudbasiertes MDM-System schafft die Grundlage für Resilienz, Innovation und Wachstum. Wer hier investiert, macht Datenmanagement zum echten Business-Enabler. Weitere Orientierungshilfen zu Themen wie Cloud, KI und ESG sowie rund um die digitale Transformation von mittelständischen Unternehmen in der Schweiz finden Sie hier.