Das ist meine ganz klare Meinung: Wenn du bei der ERP-Einführung das Thema redundante Daten und Datenbereinigung unterschätzt, riskierst du unnötige Verzögerungen, massive Zusatzkosten und letztlich den Projekterfolg. Fast jedes Projekt, das wir begleiten, stolpert über ungeprüfte Dubletten und veraltete Informationen – genau deshalb solltest du Datenbereinigung konsequent als ersten Schritt und Chance sehen, nicht als lästige Pflicht. Nur mit sauberen, redundanzfreien Daten wirst du von deinem neuen System wirklich profitieren.
Warum redundante Daten ein unterschätztes Risiko für die ERP-Einführung sind
Das ist eine sehr gute Frage. Immer wieder sehe ich, dass das Thema redundante Daten bei der Planung einer ERP-Einführung fast beiläufig behandelt wird – wenn überhaupt. Viele Entscheider unterschätzen die Tragweite: Denn Datendoppelungen, Mehrfacheinträge und Redundanz sind nicht nur ein Ärgernis, sondern in Summe ein gigantisches Risiko für dein gesamtes Projekt.
Das heißt, in praktisch jedem ERP-Projekt gibt es irgendwo Datenredundanz – also Informationen, die mehrfach und inkonsistent in verschiedenen Datenbanken oder Anwendungen vorliegen. Das perfide daran: Man merkt es oft zu spät. Ob aus historischen Gründen, durch schlecht gepflegte Backups, fehlende Datenbank-Normalisierung oder einfach gewachsene Strukturen – redundant gespeicherte Daten führen unweigerlich zu Inkonsistenzen, die sich später fatal auswirken.
Was ich oft sehe ist, dass Unternehmen glauben, diese Problematik nur „am Rande“ lösen zu müssen – und dann im Go-Live jede Menge Probleme bekommen. Tatsächlich werden 38 % der Scheitern von ERP-Projekten direkt auf schlechte Datenmigration und unzureichende Datenbereinigung zurückgeführt. Genau das ist der Punkt: Es genügt nicht, sich nur um technische Schnittstellen zu kümmern. Erst wenn du das Thema redundante Daten wirklich als Hauptschauplatz betrachtest, gehst du einen entscheidenden Schritt weiter – auch strategisch.
Redundante Daten im Unternehmen erkennen: Woran du typische Fehler sofort merkst
Das muss man sich erstmal vor Augen führen: Redundant gespeicherte Daten schleichen sich in die unterschiedlichsten Bereiche ein. Typische Stolperfallen sind etwa doppelt angelegte Kunden, Artikelnummern, die mehrfach vorkommen, oder inkonsistente Lieferantenadressen.
Woran merkt man das? Ganz einfach:
- Unterschiedliche Auswertungen führen zu unterschiedlichen Ergebnissen – je nachdem, wer die Daten zieht.
- Es gibt oft unerklärbare Unterschiede bei Stücklisten, Lagerbeständen, offenen Posten oder Ansprechpartnern.
- Mitarbeitende berichten immer wieder, dass sie „alte Daten“ oder verschiedene Listen haben, mit denen sie arbeiten.
Gerade bei Stammdaten werden solche Mehrfacheinträge zum Problem: Unterschiedliche Abteilungen pflegen „ihre“ Listen, alte Backups werden eingebunden oder neue Systeme übernehmen Altbestand eins zu eins.
Was ich oft sehe, ist, dass man diese Symptome gern auf die IT-Abteilung schiebt. Dabei liegt die Ursache viel tiefer: Wer seine Datenbanken nicht regelmäßig normalisiert und frühzeitig Datenbereinigung als Zielbild definiert, läuft sehenden Auges in weitere Datenredundanz, Inkonsistenzen und doppelte Pflegepflichten. In der Praxis gilt also: Sobald Ergebnisse oder Auswertungen bei denselben Fragestellungen voneinander abweichen – solltest du wirklich hellhörig werden.
Was passiert, wenn man das Thema Datenbereinigung unterschätzt? – Praxisbeispiele und Erfahrungen
Ich sage immer: Wer das Thema Datenbereinigung ignoriert, holt sich ungewollt dauerhafte Baustellen ins Haus. In so ziemlich jedem Projekt, das wir begleiten, taucht zu spät eine Datenflut auf, die eigentlich längst hätte gesichtet werden müssen. Die Folgen sind gravierend.
Wir haben etwa erlebt, dass ein Unternehmen sein ERP-System Go-Live verschieben musste, weil Produktdaten in unterschiedlicher Granularität und teils doppelt vorhanden waren. Das führte zu gleich mehreren Wochen Verzögerung – mit immensen Kosten! In einem anderen Fall wurden falsche Entscheidungsgrundlagen geschaffen: Die Geschäftsleitung hatte keine sauberen Reports und steuerte am Ziel vorbei, weil redundante Daten über die Jahre zusammengetragen wurden und niemand den Mut hatte, sie zu bereinigen. Das kann und darf nicht sein.
Dazu gibt es stichfeste Zahlen: Für 64 % der Unternehmen ist Datenqualität die größte Hürde bei Technologieprojekten. Gleichzeitig schätzen 77 % ihre Datenqualität nur als durchschnittlich oder schlechter ein. Das heißt letztlich: Wer beim Thema Daten und Redundanz wegschaut, nimmt massive operative und finanzielle Risiken in Kauf.
Wie wirken sich redundante Daten auf Prozesse, Kosten und Akzeptanz im Change Management aus?
Genau das ist der Punkt: Redundante Daten sind nicht nur ein IT-Problem – sie treffen alle Prozesse im Unternehmen. Was passiert ist Folgendes: Wenn mehrere Datenquellen existieren, bekommst du automatische Reibungsverluste und Prozessineffizienzen, weil Abteilungen mit unterschiedlichen Wahrheiten arbeiten.
Das führt dazu, dass
- Prozesse verlangsamt werden, weil Rückfragen und Korrekturschleifen entstehen.
- Fehlentscheidungen getroffen werden, da auf unvollständige oder mehrfach vorhandene Daten vertraut wird.
- Mitarbeitende die Sinnhaftigkeit des Projekts infrage stellen, da der erwartete Mehrwert ausbleibt.
Ich habe erlebt, dass ausgerechnet schöne, klar geregelte Prozesse am Ende scheitern – nur weil die Basisdaten nicht passen. Häufig wird das Thema Change Management unterschätzt. Die Akzeptanz leidet, wenn das neue ERP-System Altdaten mitzieht oder niemand den Mehrwert der Bereinigung vermittelt.
Laut Studien führen schlechte Daten und unterschätzte Datenkomplexität dazu, dass zwischen 55 % und 75 % aller ERP-Projekte scheitern. Frag dich also, ob du das Risiko eingehen willst, bei der Digitalisierung auf genau diese versteckten Redundanzen zu stoßen – denn das verteuert jedes Projekt und schwächt deine Change-Prozesse nachhaltig.
Datenbereinigung als Schlüsselschritt: Das Zielbild für dein ERP-Projekt
Was ich immer wieder betone ist: Ein sauberes Zielbild für das Thema Daten und Redundanzen ist der Dreh- und Angelpunkt für ein erfolgreiches ERP-Projekt. Also bevor du auch nur einen Anbieter auswählst oder ein System vergleichst, musst du wissen: Welche Daten brauchst du wirklich – und welche sind mehrfach, redundant oder schlichtweg fehlerhaft?
Das Zielbild sollte sein, alle relevanten Datenbanken und Anwendungen so weit zu normalisieren, dass keine unnötigen Wiederholungen oder Inkonsistenzen mehr entstehen. Das bedeutet harte Arbeit im Vorfeld – aber mit unschätzbarem Wert. Warum ist das so wichtig? Ganz klar: Unternehmen, die einen Datenqualitäts-Check durchführen und gezielt bereinigen, konnten jüngst das Risiko eines Projekt-Scheiterns deutlich senken.
Das heißt im Umkehrschluss: Die Priorität liegt auf Datenbereinigung und Reduktion von Redundanz. Dafür musst du Altdaten kritisch hinterfragen, Dubletten ausfindig machen und Geschäftsprozesse analysieren. So entsteht die Basis für ein durchgängiges, belastbares und effizientes System – das auch langfristig gepflegt werden kann.
So gehen wir in Projekten an Datenbereinigung heran – und warum das für dich essenziell ist
Was ich oft sehe ist, dass Unternehmen zu spät realisieren, wie groß die Aufgabe ist – teilweise herrscht bei den Verantwortlichen Unsicherheit, welche Daten fließen sollen und welche nicht. Unsere Herangehensweise ist deshalb immer zweistufig:
- Zuerst führen wir Workshops durch, in denen wir Geschäftsprozesse analysieren und Datenflüsse transparent machen.
- Im zweiten Schritt identifizieren und bereinigen wir gezielt Dubletten, Mehrfacheinträge und inkonsistente Backups – und dokumentieren die Normalisierung für zukünftige Änderungen.
Das Ziel: Du bekommst nicht nur saubere Stammdaten und eine konsistente Basis, sondern ein transparentes Zielbild, das auch im Change Management trägt. Denn alle involvierten Abteilungen sollten verstehen, warum genau dieser Schritt im Projekt so entscheidend ist.
Letztlich erhöht ein strukturierter Prozess zur Datenredundanz-Bereinigung deine Erfolgsaussichten erheblich. In der Praxis liegt die Erfolgsquote von ERP-Einführungen mit externer Unterstützung und methodischer Datenpflege bei 85 % – deutlich höher als im Branchenschnitt. Genau darum lohnt sich dieser Aufwand von Anfang an.
Typische Denkfehler: Warum Entscheider hier oft in die falsche Richtung laufen
Das ist eine sehr gute Frage und begegnet mir bei fast allen Projekten: Viele Entscheider sehen ERP-Projekte immer noch als reine IT-Frage – statt als strategische Herausforderung mit massivem Impact auf Organisation und Prozesse.
Klassischer Fehler: Man orientiert sich bei der Datenstrukturierung einseitig an den Bedürfnissen der „lautesten“ oder mächtigsten Abteilung. Das führt zu Insellösungen und genau den Redundanzen, die später nachträglich teuer bereinigt werden müssen. Genauso fatal ist die Annahme, dass „Standardsoftware“ schon alle spezifischen Prozessanforderungen abdeckt. Leider lassen sich viele Unternehmen dabei zu oft von Funktionsversprechen blenden – und wundern sich hinterher über Software, die ihre Prozesse eben nicht wirklich abbildet.
Ein weiterer Denkfehler ist die Scheu, vorab Zeit und Geld in Datenbereinigung und Normalisierung zu investieren. Dabei zeigen Erfahrungswerte ganz klar: Eine frühe, solide Vorbereitung zahlt sich mehrfach aus – andersherum entstehen durch fehlende Sorgfalt Mehrkosten, Frust und operative Schwierigkeiten.
Die wichtigsten Maßnahmen für eine nachhaltige Datenstrategie vor und während der ERP-Einführung
Das muss man sich immer wieder bewusst machen: Eine nachhaltige Datenstrategie ist das Fundament jeder erfolgreichen ERP-Einführung. Das umfasst weit mehr als das kurzfristige Aufräumen von Dubletten oder Altlasten.
Unsere Empfehlung – klar und Schritt für Schritt:
- Führe systematische Datenanalysen durch, bevor du dich für eine neue Anwendung entscheidest.
- Definiere ein Zielbild, das Redundanzen vermeidet und deinen Geschäftsprozessen gerecht wird.
- Berücksichtige dabei alle relevanten Datenbanken, Backups und auch bestehende Schnittstellen.
- Plane regelmäßige Datenbereinigungen und setze Standards für Dateneingabe und -pflege durch.
- Dokumentiere Prozesse, damit natürliche Veränderungen im Unternehmen nicht zu neuen Datenlücken führen.
Das Spannende: Unternehmen, die konsequent auf diese Weise vorgehen, berichten von signifikant verbesserten Projektergebnissen. 67 % der Befragten schreiben ihren ERP-Erfolg explizit der robusten Daten- und Prozesssteuerung zu, nicht nur den eingesetzten Softwarefunktionen.
Wichtige Erkenntnisse: Was du für dein Projekt mitnehmen solltest
Also – was bleibt als wichtigste Erkenntnis? Redundante Daten sind keine Randnotiz, sondern ein echtes, strategisches Geschäftsrisiko – gerade bei Transformation und ERP-Einführung. Wer das Thema frühzeitig adressiert, schafft nicht nur effizientere Prozesse, geringere Kosten und bessere Datenqualität, sondern vermeidet auch typische Stolperfallen des Change Management.
Das heißt ganz konkret:
- Investiere in eine frühzeitige Datenanalyse und ein klares Zielbild für Datenbereinigung und Reduktion von Redundanz.
- Setze auf Prozessanalyse und transparente Kommunikation mit allen relevanten Stakeholdern.
- Unterschätze nicht, wie sehr sauber strukturierte, redundanzfreie Daten auf Akzeptanz, Effizienz und die Erfolgsaussichten deines ERP-Projekts einzahlen.
- Plane ausreichend Ressourcen für diesen Transformationsteil ein – und überlasse das Thema nicht nur der IT!
Stelle dir also immer die Frage: Welches Bild willst du von deinen Daten zeichnen – und wie konsequent setzt du dich dafür ein, dass Mehrfachspeicherung, Datenredundanz und Inkonsistenzen dauerhaft vermieden werden? Genau das gibt dir Sicherheit – und den entscheidenden Vorsprung gegenüber Unternehmen, die lieber auf den „schnellen Weg“ setzen.
Und was ich dir abschließend mitgeben möchte: Der Aufwand für Datenbereinigung und Normalisierung kommt immer zurück – und zwar in Form von messbarem Projekterfolg, geringeren Folgekosten und höherer Akzeptanz in deinem gesamten Unternehmen.
| Was sind redundante Daten? | Typische Symptome im Unternehmen | Risiken für ERP-Projekte | Erfolgsfaktoren | Empfohlene Maßnahmen |
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| Schlüsselerkenntnis: Wer das Thema Datenbereinigung und Reduktion von Redundanz als zentrale Aufgabe behandelt, senkt Kosten, steigert Prozessqualität – und erhöht die Erfolgsquote von ERP-Einführungen signifikant. | ||||
Statistiken zu Datenqualität und Herausforderungen in ERP-Systemen
- Über 30 % der Unternehmen im DACH-Raum gaben an, dass sie schlechte Datenqualität während des ERP-Transformationsprojekts überrascht hat; Probleme mit veralteten oder redundanten Daten treten bei fast jeder Migration auf und können den Projektfortschritt erheblich verzögern (Quelle: jede ERP-Implementierung sollte gut durchdacht sein).
- Daten- und Informationssicherheit belegt im Ranking der Herausforderungen bei der ERP-Nutzung den Spitzenplatz, da in ERP-Systemen eine Vielzahl sensibler Stammdaten geführt werden und systemübergreifende Datenintegration oft Schwierigkeiten bereitet (Quelle: ERP-Praxis Management Summary 2022).
- Die Qualität der Stammdaten ist ein entscheidender Bestandteil der ERP-Reife und wird in wissenschaftlichen Methoden explizit als zentrales Bewertungskriterium eingesetzt, z. B. für die Messung von Integration, Datenbasis, Schnittstellen und Fehleranfälligkeit (Quelle: Messung der ERP-Reife).
- In österreichischen Industrieunternehmen erkennen viele Unternehmen erheblichen Aufholbedarf beim Datenmanagement; ein klarer Zusammenhang zwischen dem Unternehmenserfolg und konsequentem Stammdatenmanagement wurde festgestellt (Quelle: Zusammenhang Stammdatenmanagement und Unternehmenserfolg).
- Nur ca. 3 % der Unternehmensdaten entsprechen laut Studien den grundlegenden Qualitätsstandards, was zeigt, wie weit verbreitet das Problem unzureichender Datenqualität auch in ERP-Systemen ist (Quelle: Schlechtdaten in ERP-Systemen).
- 95 % der Unternehmen berichten nach der Einführung von ERP-Systemen über Prozessverbesserungen, wobei 30 % jedoch Herausforderungen wie Budgetüberschreitungen und Zeitverzögerungen anführen – oft bedingt durch unterschätzte Probleme mit der Datenqualität. 9 % der Organisationen sehen nach der Einführung keinerlei ROI-Vorteile (Quelle: ERP-Statistiken 2024).
- Die Unternehmensführung bewertet die Transparenz über Systeme, Daten und Prozesse als den wichtigsten Erfolgsfaktor bei ERP-Projekten, noch vor Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen (Quelle: Transparenz als Erfolgsfaktor).
- Schlechte Datenqualität in ERP-Systemen kann dazu führen, dass Geschäftsentscheidungen auf ungenauen Grundlagen getroffen werden, was Risiken für alle nachgelagerten Prozesse birgt und die Vorteile der Digitalisierung erheblich einschränkt (Quelle: Auswirkungen schlechter Datenqualität).
FAQ – Häufige Fragen rund um das Thema redundante Daten
Was versteht man unter redundanten Daten?
Das ist eine sehr gute Frage. Unter redundanten Daten versteht man Informationen, die mehrfach an unterschiedlichen Stellen innerhalb eines Systems oder über verschiedene Systeme hinweg gespeichert sind. Das betrifft nicht nur mehrfache Einträge – etwa denselben Kunden als Datensatz in mehreren Listen – sondern auch ähnliche oder leicht abweichende Informationen, die eigentlich identisch sein sollten. Ich sehe immer wieder, dass solche Redundanzen gerade bei der Einführung eines ERP-Systems unterschätzt werden, weil sie im Tagesgeschäft meist nicht sofort auffallen.
Das muss man sich erstmal vor Augen führen: Solche Datenwiederholungen entstehen oft unbemerkt im Laufe der Jahre – zum Beispiel, weil verschiedene Abteilungen „ihre“ Dateien pflegen oder weil alte Daten nach einem Systemwechsel einfach übernommen werden. Genau diese Redundanzen sind aber der Nährboden für spätere Fehlentscheidungen und Prozessprobleme. Wer also glaubt, dass ein paar doppelte Datensätze harmlos sind, irrt sich leider – denn damit schleichen sich Unsicherheiten, Unstimmigkeiten und letztlich auch operative Risiken ins Unternehmen ein.
Was bedeutet es, wenn etwas redundant ist?
Das heißt zunächst einmal, dass etwas überflüssig oder doppelt vorhanden ist – häufig in einer Form, die keine zusätzliche Information oder Mehrwert bietet. Wenn in einem Unternehmen beispielsweise dieselbe Adresse mehrfach mit leichten Abweichungen gespeichert ist, spricht man von Redundanz. Ich sage immer: Diese „doppelte Buchführung“ auf Datenebene mögen wir vielleicht kurz als Absicherung empfinden, aber sie bedeutet langfristig Mehrarbeit, Abstimmungsaufwand und Risiken für das Projekt.
Was ich oft sehe ist, dass Redundanz nicht nur ein reines Datenproblem ist, sondern sofort auf die Prozesse und Entscheidungssicherheit durchschlägt. Ein und dieselbe Information an mehreren Orten pflegen zu müssen, führt in der Praxis fast immer zu Inkonsistenzen und Unklarheiten im Arbeitsalltag. Genau das ist der Punkt: Je mehr Redundanz entsteht, desto schwieriger wird es, saubere und einheitliche Ergebnisse aus unterschiedlichen Systemen zu bekommen. Die Konsequenz sind also nicht nur höhere Kosten, sondern auch ein schleichender Vertrauensverlust in die eigenen Unternehmensdaten.
Was ist ein Beispiel für redundante Daten?
Ein typisches Beispiel für redundante Daten ist der doppelte Kundeneintrag – oftmals mit nur leicht variierenden Angaben. Zum Beispiel: In einer Liste heißt es „Müller GmbH“, in einer zweiten „Müller GmbH & Co. KG“, beide Datensätze enthalten fast identische Adressen, Telefonnummern und Ansprechpartner. Ich habe es oft erlebt, dass genau solche scheinbar kleinen Unterschiede bei der späteren Auswertung zu Verwirrung und Fehlern führen, weil das Unternehmen plötzlich glaubt, zwei verschiedene Kunden zu haben.
Auch Produkt- oder Lieferantenstammdaten sind klassische Kandidaten für Redundanzen – etwa, wenn eine Artikelnummer mehrfach im System hinterlegt ist oder unterschiedliche Abteilungen eigene Listen mit leicht abweichenden Informationen pflegen. Das muss man sich erstmal bewusst machen: Jedes Mal, wenn Informationen an mehreren Stellen manuell aktualisiert oder kopiert werden, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler entstehen und sich Daten auseinanderentwickeln. Spätestens bei der Einführung eines neuen ERP-Systems wird diese Problematik dann mit voller Wucht sichtbar.
Was bedeutet Redundanz in der IT?
In der IT versteht man unter Redundanz die mehrfache Speicherung oder das Vorhandensein gleicher – oder nahezu gleicher – Informationen in Datenbanken, Anwendungen oder auch auf Infrastruktur-Ebene. Während Redundanz im technischen Kontext manchmal gewünscht ist, etwa zur Ausfallsicherheit bei Servern oder Netzwerken, handelt es sich auf der Datenebene fast immer um einen unerwünschten Nebeneffekt. Ich erlebe in vielen Projekten, dass hier der Unterschied zwischen „sinnvoller technischer Redundanz“ und „kritischer Datenredundanz“ nicht klar gezogen wird – mit erheblichen Konsequenzen für die Praxis.
Das heißt im Klartext: In Bezug auf Unternehmensdaten ist Redundanz fast immer ein Risiko. Sie sorgt für Inkonsistenzen, erschwert die Datenpflege und macht die Auswertung deutlich unzuverlässiger. Im Rahmen einer ERP-Einführung wird genau das schnell zu einem entscheidenden Stolperstein, wenn vorab keine gezielte Datenbereinigung und Normalisierung durchgeführt wurde. Wir haben deshalb immer wieder betont, wie wichtig es ist, Redundanz frühzeitig zu erkennen und gezielt zu minimieren – denn nur so entsteht eine solide, belastbare Datenbasis für künftige Prozesse und Entscheidungen.
Ihr nächster Schritt zu konsistenten, redundanzfreien Unternehmensdaten
Viele Unternehmen sehen sich bei der ERP-Einführung mit der Herausforderung konfrontiert, bestehende Datenbestände zu strukturieren, Dubletten zu identifizieren und Fehlentwicklungen der Vergangenheit nachhaltig zu beseitigen. Wie gezeigt, schafft genau dieser Schritt Klarheit, minimiert Risiken und bildet die Grundlage für ein erfolgreiches ERP-Projekt sowie tragfähigen digitalen Wandel.
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