Stammdatenmanagement als Erfolgsfaktor der Digitalisierung im Öffentlichen Sektor

Datenqualität als Fundament der Digitalisierung

Automatisierte Prozesse, Analytics-Anwendungen und KI-gestützte Services setzen verlässliche Daten voraus. Fehlerhafte, doppelte oder unvollständige Stammdaten, etwa bei Geschäftspartnern, Kreditoren, Anlagen, Kostenstellen oder Kontierungsobjekten, führen zu manuellen Nacharbeiten, fehlerhaften Auswertungen und Medienbrüchen. Der angestrebte Effizienzgewinn der Digitalisierung wird dadurch oftmals wieder entwertet. Datenqualität ist deshalb kein technisches Detail, sondern eine fachliche Grundvoraussetzung.

Wie groß die Herausforderung in der Praxis sein kann, zeigt sich regelmäßig in gewachsenen ERP-Systemen. In großen Organisationen entstehen über Jahre hinweg umfangreiche Bestände zentraler Stammdaten. Erste Analysen fördern dabei häufig Dubletten, veraltete Einträge oder nicht mehr benötigte Datensätze zutage. Ursachen sind unter anderem manuelle Anlageprozesse, Schnittstellen aus Vorverfahren sowie fehlende automatisierte Prüfungen bei der Datenerfassung.

Die Qualität von Stammdaten lässt sich anhand klarer Kriterien messen: Vollständigkeit, Korrektheit, Konsistenz, Aktualität und Eindeutigkeit. Besonders wirksam sind automatisierte Validierungen bereits bei der Erfassung. Sie reduzieren Fehler an ihrem Ursprung, statt spätere aufwendige Bereinigungen erforderlich zu machen.

Dauerhaft hohe Datenqualität setzt darüber hinaus verbindliche Regeln, Standards und Zuständigkeiten voraus. Stammdaten-Governance schafft hierfür den organisatorischen Rahmen. Dazu zählen einheitliche Definitionen und Namenskonventionen, verbindliche Anlage- und Änderungsprozesse, Freigabe-Workflows sowie ein durchgängiges Berechtigungskonzept. Ohne diese Vorgaben entstehen schnell lokale Sonderwege, uneinheitliche Schlüssel und redundante Datenbestände.

Bewährt hat sich dabei ein Zusammenspiel aus zentraler Steuerung und dezentraler fachlicher Pflege. Während zentrale Stellen Methodik, Standards, Qualitätssicherung und Monitoring verantworten, erfolgt die fachliche Pflege dezentral in den zuständigen Bereichen. Eine wirksame Stammdaten-Governance muss dabei konkrete Regeln für Anlage, Änderung, Zusammenführung, Sperrung und Archivierung von Datensätzen definieren. 

Verantwortlichkeiten, Kriterien und Kontrollmechanismen sollten ebenso nachvollziehbar festgelegt werden wie Anforderungen an Dokumentation, Datenschutz und Informationssicherheit.

Datenverantwortung verbindlich verankern

Governance bleibt wirkungslos, wenn nicht klar geregelt ist, wer für welche Daten verantwortlich ist. Digitalisierung erfordert eine eindeutige Zuordnung von Rollen und Aufgaben. Datenverantwortliche tragen die fachliche Verantwortung für ein Datenobjekt und die zugehörigen Qualitätsziele. Datenkoordinatorinnen und Datenkoordinatoren steuern die operative Pflege sowie die Einhaltung definierter Regeln. Die Fachbereiche stellen die tägliche Datenerfassung entsprechend der festgelegten Standards sicher

Dass diese Verantwortung nicht nebenbei wahrgenommen werden kann, zeigt der Umfang vieler Bereinigungsprojekte. Sie erstrecken sich häufig über mehr als ein Jahr, binden dauerhaft Ressourcen und erfordern individuelle Anpassungen von Prüf- und Zuordnungslogiken. Klare Datenverantwortung verhindert, dass Qualitätsprobleme zwischen IT und Fachbereichen ungelöst bleiben. Gleichzeitig schafft sie die Grundlage dafür, Datenqualität als dauerhafte organisatorische Fähigkeit und nicht als einmalige Projektaufgabe zu etablieren.

Zusammenhang mit S/4HANA-Transformationen: Migration früh denken

Besonders deutlich wird die Bedeutung eines professionellen Stammdatenmanagements bei der Transformation nach SAP S/4HANA. Die technische Migration ist dabei nur ein Teil der Aufgabe. Entscheidend ist, ob der Wechsel als fachlicher Neustart mit konsequenter Standardisierung im Rahmen eines Greenfield-Ansatzes oder als Brownfield-Migration mit gezielter Optimierung erfolgt. In beiden Fällen beeinflusst die Datenqualität maßgeblich Aufwand, Projektdauer und Zielbild der Transformation.

Ein Greenfield-Ansatz bietet die Möglichkeit, Datenmodelle, Kontierungslogiken, Rollen und Stammdaten nicht nur technisch zu übernehmen, sondern fachlich neu auszurichten. Historisch gewachsene Sonderlogiken, Medienbrüche und inkonsistente Stammdaten können dabei konsequent hinterfragt werden. Eine Brownfield-Migration birgt hingegen das Risiko, bestehende Inkonsistenzen und Sonderwege in die neue Systemlandschaft zu übertragen, wenn keine gezielten Bereinigungsmaßnahmen vorgesehen werden.

Daher sollten Datenqualitätsmaßnahmen, Custom-Code-Bereinigungen und Simplification-Item-Prüfungen frühzeitig geplant und eng mit der Migrationsstrategie verzahnt werden. Das gilt auch für selektive Datenmigrationen, die zwischen Greenfield und Brownfield angesiedelt sind. Hier muss klar definiert werden, welche Stammdaten in welcher Qualität übernommen werden sollen.

Unsere Erfahrung aus S/4HANA-Projekten zeigt deutlich: Stammdaten- und Migrationsthemen gehören in die Vorbereitungsphase der Transformation. Wird eine umfangreiche Datenbereinigung frühzeitig gestartet, kann sie strukturiert und ohne Zeitdruck durchgeführt werden. Erfolgt sie erst mit Beginn der Migration, besteht die Gefahr, dass ein langwieriges Datenthema den gesamten Projektfahrplan verzögert.

Nach dem Go-live lassen sich Strukturen wie Kontenpläne, Belegflüsse oder Stammdatenlogiken nur noch mit deutlich höherem Aufwand anpassen, da sie unmittelbar produktive Prozesse beeinflussen. Maßnahmen zur Standardisierung, Harmonisierung und Bereinigung sollten daher möglichst vor der Migration abgeschlossen werden. Erfahrungen aus zahlreichen S/4HANA-Projekten zeigen zudem, dass verspätete Entscheidungen zu Migrationsstrategie, Lizenzen oder Systembereitstellung regelmäßig zu den größten Verzugsrisiken zählen.

Konsistente Stammdaten, klare Datenverantwortung und standardisierte Abläufe sind damit zentrale Voraussetzungen für die Zukunftsfähigkeit einer S/4HANA-Lösung. Ihre Bedeutung steigt zusätzlich, wenn Cloud-Lösungen, Analytics-Anwendungen, Automatisierungslösungen oder KI-gestützte Services angebunden werden. Entscheidend ist daher eine frühzeitige Transformationsbewertung, die Prozessharmonisierung, Datenqualität, Clean-Core-Ansatz und Umsetzungskapazität gemeinsam betrachtet.

Stammdatenmanagement ist damit kein Nebenschauplatz der S/4HANA-Transformation, sondern eine wesentliche Erfolgsvoraussetzung. Idealerweise beginnt es bereits, bevor das eigentliche Projekt startet.

Grant Thornton ist Ihr Partner bei der SAP-S/4HANA-Transformation

Grant Thornton in Deutschland begleitet Organisationen des öffentlichen Sektors bei der Planung und Umsetzung ihrer SAP-S/4HANA-Transformation. Unser Leistungsangebot reicht von der strategischen Transformationsbewertung über die Entscheidung zwischen Greenfield- und Brownfield-Ansatz bis hin zur frühzeitigen Vorbereitung von Datenbereinigung und Datenmigration. Dabei verbinden wir fundierte SAP-Expertise mit einem tiefen Verständnis der fachlichen, regulatorischen und organisatorischen Anforderungen des öffentlichen Sektors.

Sie stehen vor der Migration auf SAP S/4HANA oder möchten Ihr Stammdatenmanagement rechtzeitig vor der Transformation aufsetzen? Sprechen Sie uns gerne an!