Viele mittelständische Unternehmen stehen derzeit vor der Entscheidung, ein neues ERP-System einzuführen und damit auch vor der Herausforderung, ihre historisch gewachsenen Datenstrukturen in eine sinnvolle und zukunftsfähige Form zu bringen. Ein gut konzipiertes ERP Modell kann dabei der entscheidende Unterschied sein. In diesem Beitrag zeigen wir, worauf es wirklich ankommt, welche Denkweise Ihnen hilft und warum gute Datenmodelle weit mehr sind als nur IT-Strukturen.
Einleitung: Orientierung im ERP-Dschungel – Warum ein durchdachtes ERP Modell entscheidend ist
Eine wichtige Frage: Warum sollte man sich beim Thema ERP nicht zuerst mit der Software beschäftigen – sondern mit dem Modell dahinter? Wir erleben im Mittelstand immer wieder Situationen, in denen Entscheiderinnen und Entscheider mit großer Ernsthaftigkeit in ERP-Projekte starten, erste Beratergespräche führen oder ein Lastenheft beginnen, aber dann relativ schnell merken: Irgendwie fehlt der rote Faden.
Was wir dabei beobachten: Die operative Realität in den Unternehmen besteht sehr häufig aus gewachsenen, teils fragmentierten IT-Lösungen, vielen Inseln, Schnittstellen, manuell gepflegten Excel-Dateien – und einem sehr eigenen Daten-Universum. Ein ERP-Projekt ist dann nicht nur eine Systementscheidung. Es ist eine Aufräumaktion, eine Neustrukturierung und ein Kulturwandel.
Und genau an diesem Punkt stellt sich die Frage nach dem ERP Modell. Also: Wie bilden wir unsere Geschäftslogik eigentlich strukturell ab? Mit welchen Datenstrukturen arbeiten wir? Und wie konsequent ist unsere Datenbasis im Hinblick auf Konsistenz, Redundanzfreiheit und Integrierbarkeit?
Ohne ein sauberes, durchdachtes Datenmodell – also eine Art konzeptionellen Bauplan – wird jede ERP-Auswahl und jede Implementierung unweigerlich in operative Sackgassen führen.
Herausforderungen für mittelständische Unternehmen bei der ERP-Auswahl
Was immer wieder auffällig ist: Vielen Unternehmen fehlt zu Beginn eines ERP-Projekts ein belastbares Zielbild. Natürlich gibt es Anforderungen, natürlich besteht Handlungsdruck – sei es durch veraltete Systeme, neue Kundenanforderungen oder regulatorische Änderungen. Aber der Zusammenhang zwischen Prozessen, Datenmodellen und realem Nutzen bleibt oft im Nebel.
Die Auswahlphase wird dann schnell zu einem Wettkampf der Anbieter-Präsentationen. Wer glänzt mit mehr Oberfläche, wer verspricht schnellere Prozesse? Das kann kurzfristig Sicherheit geben – ersetzt aber keinen strategischen Abgleich mit der eigenen Datenlandschaft und den realen Abläufen.
Ein riesiger Stolperstein ist dabei die technische Migration von Altsystemen. Daten, die über Jahre hinweg unterschiedlich gepflegt wurden – teils automatisch, teils manuell – kollidieren im neuen System mit standardisierten Strukturen. Laut einer aktuellen Erhebung ist genau das eine der größten Herausforderungen bei der ERP-Einführung. Die Umstellung auf ein neues Datenmodell ist enorm komplex, insbesondere wenn alte Systeme keine klaren Entitäten, Beziehungen oder Kardinalitäten aufweisen.
Dass dabei bereits im frühen Stadium Fehler passieren können, zeigen Studien von synerpy.de: 65 % der Unternehmen empfinden die Datenbereinigung und -migration als große Herausforderung, nur 3 % bezeichnen sie als leicht.
Das ERP Modell verstehen: Begriffsklärung und Abgrenzung
Was also ist ein ERP Modell – und was nicht?
Zunächst einmal: Der Begriff ist nicht ganz eindeutig. Im engeren Sinne existiert ein ERP Modell nicht als universeller Standard oder Methodensatz. Was wir darunter verstehen, ist vielmehr ein Datenmodell im Zusammenhang mit ERP-Systemen – also die strukturierte Abbildung der Geschäftsrealität in einer Form, die für moderne IT-Systeme interpretierbar und verarbeitbar ist.
Dazu gehören Entitäten wie „Kunde“, „Produkt“, „Rechnung“ oder „Projekt“, aber auch Beziehungen zwischen diesen Entitäten – etwa: Ein Kunde kann mehrere Aufträge haben, ein Auftrag gehört zu genau einem Kunden. Genau an dieser Stelle beginnt das sogenannte Entity-Relationship-Modell (ER-Modell), eines der bekanntesten Werkzeuge der Datenmodellierung.
Ein ERP Modell stellt also nicht das System selbst dar, sondern vielmehr den konzeptionellen Rahmen, innerhalb dessen Geschäftsprozesse abgebildet werden können – idealerweise losgelöst vom konkreten Softwareanbieter.
Was wir oft sehen, ist: Viele Unternehmen starten mit einem funktionalen Blick auf ERP – also: Was kann die Software? Welche Module gibt es? Aber der strategische, strukturierende Blick darauf, wie die Prozesse auf Datenebene abgebildet werden, bleibt außen vor. Genau das ist aber notwendig, um Fehlentscheidungen zu vermeiden.
Daten als Fundament: Warum Datenmodellierung und Datenqualität über Projekterfolg entscheiden
Datenqualität ist kein separates Projektziel – sie ist im Grunde das Fundament eines erfolgreichen ERP-Systems. Das muss man sich erst mal vor Augen führen.
Wenn wir mit Unternehmen sprechen, die zum Beispiel ein neues ERP einführen oder das bestehende modernisieren wollen, dann beginnt der Weg unglaublich oft mit diesem Bild: Ein historisch gewachsenes System mit unzähligen Sonderfällen, Excel-Listen, doppelten Erfassungen und Medienbrüchen. Also: Insellösungen, um Prozesse irgendwie „zum Laufen“ zu bringen, aber kein konsistenter, durchgängiger Datenfluss.
Was folgt, ist meist eine aufwendige Datenmigration. Und hier erleben wir immer wieder dieselben Risiken: unstrukturierte Datenbestände, fehlende Schlüsselattribute, unklare Datenhoheit. Kein Wunder also, dass laut Studien viele Unternehmen diesen Schritt als besonders schwierig empfinden – gleichzeitig ist er absolut entscheidend.
Denn: Wenn das zugrundeliegende Datenmodell nicht passt – wenn Beziehungen, Kardinalitäten oder Attribute nicht korrekt erfasst sind – dann verlagert man langfristig nur die Probleme von einem System ins nächste. Und verliert dabei bares Geld: Laut derselben Studie schaffen es nur 59 % der Unternehmen, das ERP-Projekt innerhalb des Budgets abzuschließen.
Deshalb plädieren wir sehr klar für ein datenorientiertes Vorgehen – noch vor der Systementscheidung.
Was ist ein ER-Modell (Entity-Relationship-Modell): Grundlagen, Aufbau und Begriffe einfach erklärt
Das ER-Modell – also das Entity-Relationship-Modell – wurde ursprünglich von Peter Chen in den 1970er-Jahren entwickelt. Es ist bis heute die zentrale Methode in der konzeptionellen Datenmodellierung. Warum? Weil es hilft, die reale Welt in strukturierte, logische Bausteine zu überführen.
Man arbeitet dabei mit Entitäten (also Dinge oder Objekte aus der realen Welt), Attributen (Eigenschaften dieser Objekte) und Beziehungen (sogenannten „Relationships“) zwischen diesen Entitäten. Ein Beispiel: Die Entität „Mitarbeiter“ könnte Attribute wie Name, Personalnummer und Abteilung enthalten – und in Beziehung zu einer Entität „Abteilung“ stehen.
Diese Herangehensweise hilft dabei, Komplexität zu reduzieren. Statt direkt über Tabellen oder Datenbanken zu sprechen, beschreibt man zunächst, wie Objekte zueinander stehen – und welche Regeln gelten. Erst in einem späteren Schritt wird daraus dann ein konkretes relationales Modell mit Primärschlüsseln und Fremdschlüsseln übersetzt.
Wichtig ist hierfür auch der visuelle Aspekt: In der sogenannten Chen-Notation verwendet man Rechtecke für Entitäten, Ellipsen für Attribute und Rauten für Beziehungen. Das erzeugt eine einfach lesbare Struktur und schafft eine gemeinsame Sprache für Fachbereich und IT.
Erstaunlich: Obwohl dieser methodische Zugang bekannt ist, wird er in ERP-Projekten laut Studien nur selten systematisch genutzt – und das, obwohl er als entscheidender Erfolgsfaktor gilt.
| Kategorie | Herausforderung | Empfohlene Maßnahme |
|---|---|---|
| Datenmigration | Historisch gewachsene Strukturen erschweren die Übernahme in neue Systeme | Frühzeitige Datenanalyse, klare Mapping-Regeln und ein sauberes Zielmodell entwickeln |
| Datenqualität | Redundante oder inkonsistente Daten führen zu Fehlern im laufenden Betrieb | Stammdatenbereinigung, Validierungsregeln und klare Datenverantwortlichkeiten definieren |
| Prozesse | Intransparente oder nicht standardisierte Abläufe verhindern saubere Modellierung | End-to-End-Prozesse analysieren und standardisieren – dann ins Datenmodell übertragen |
| Mitarbeiterakzeptanz | Unverständnis für neue Datenstrukturen erzeugt Widerstand in der Organisation | Anwender durch gezieltes Change Management einbinden und schulen |
| Datenmodellierung | Fehlendes konzeptionelles Modell führt zu ineffizienter Systemkonfiguration | Entity-Relationship-Modell (ER-Modell) als strukturierende Grundlage nutzen |
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Falls Sie aktuell in der Situation sind, dass Sie vor der Einführung eines ERP-Systems stehen – oder vielleicht gerade mittendrin sind und merken, dass sich alles komplizierter anfühlt als gedacht – dann ist das ganz normal. Viele unserer Kunden berichten uns genau davon: zu viele Daten, zu wenig Struktur, unklare Verantwortungen, Unsicherheit bei der Migration oder schlicht die Angst, eine falsche Entscheidung zu treffen.
Was wir dabei immer sagen: Sie müssen das nicht allein lösen. Gerade wenn es um komplexe Themen wie Datenmodellierung, Zielbilddefinition oder ERP-Auswahl geht, lohnt es sich, mit Fachleuten zu sprechen, die solche Prozesse regelmäßig begleiten.
Die UBK GmbH unterstützt Unternehmen genau an dieser entscheidenden Stelle – mit einem klaren, praxisorientierten Vorgehen, tiefem ERP-Know-how und vor allem: einem echten Blick für die Realität in Ihrem Unternehmen. Ob Sie erst ganz am Anfang stehen oder bereits den Wald vor lauter Systemoptionen nicht mehr sehen – wir sind für Sie da.
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Denn eins ist klar: Wer heute systematisch denkt, wird morgen nicht nur stabiler arbeiten – sondern deutlich effizienter wachsen.