Vor der KI kommt die Datenpflege: Warum gute Stammdatenqualität die Grundlage jeder KI-Strategie ist

Das Fundament bröckelt: Warum teure KI-Expert:innen oft scheitern

Viele Unternehmen stellen hochqualifizierte KI- und Digitalisierungsexpert:innen ein – und merken dann: Das Fundament, auf dem diese arbeiten sollen, ist noch nicht stabil genug. Die Erwartung lautet schnelle Erfolge durch innovative Technologie. Die Realität sieht oft anders aus.

Das Problem ist dabei selten mangelndes Know-how oder fehlende Tools. Was häufig fehlt, sind Leute, die bereit sind, die Grundlagenarbeit zu leisten. Denn Datenpflege ist am Ende auch Fleißarbeit – und bevor man sie automatisieren kann, müssen Daten erst gesichtet und verstanden werden. Wer die richtigen Leute dafür findet, schafft die Basis für erfolgreiche Zusammenarbeit: ohne technologische Spielereien, mit klarem Fokus auf saubere Stammdaten.

Stammdatenqualität: Das unterschätzte Erfolgskriterium

Die Vision für die Zukunft: Stammdatenqualität wird unsichtbar. Kleine Software-Services räumen im Hintergrund auf, korrigieren fehlerhafte Eingaben automatisch – und Nutzer:innen merken nicht, wenn schlechte Datenqualität ins System gelangt ist.

Bis dahin bleibt die Realität: Stammdaten sind die Grundlage aller digitalen Prozesse. Produktdaten, Kundendaten, Lieferanten-Details – wenn diese Informationen fehlerhaft, unvollständig oder inkonsistent sind, ziehen sich die Probleme durch alle Systeme. Der Online-Shop zeigt falsche Preise. Die Lagerverwaltung kennt Artikel nicht. Das CRM liefert unbrauchbare Auswertungen für die Entscheidungsfindung.

Besonders im Handel, wo Sortimente tausende Artikel umfassen und Datensätze aus verschiedenen Quellen zusammenlaufen, wird Stammdatenmanagement zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Wer hier strukturiert vorgeht, schafft die Basis für Automatisierung, bessere Entscheidungen und letztlich auch für den erfolgreichen Einsatz von KI-Anwendungen.

Klarheit vor Komplexität: Die richtige Herangehensweise

Was unterscheidet erfolgreiche Digitalisierungsprojekte von gescheiterten? Oft ist es nicht die Technologie, sondern die Haltung. Klarheit schlägt Komplexität, Handeln ist wichtiger als Reden, und strukturierte Arbeit bringt mehr als endlose Konzeptphasen.

Diese Prinzipien ziehen sich durch erfolgreiche Projekte im Mittelstand. Unternehmen, die verstanden haben, dass vor dem Einsatz von KI-Systemen die eigenen Daten strukturiert, bereinigt und standardisiert werden müssen, erzielen nachhaltige Erfolge.

Konkret bedeutet das: Unternehmen müssen ihre Datenquellen identifizieren, Standards definieren, Verantwortlichkeiten klären und Prozesse aufsetzen. Anschließend geht es an die konsequente Umsetzung – ohne Abkürzungen, sondern mit systematischer Pflege der Datenbasis.

Vom Excel-Chaos zur skalierbaren Lösung

Excel ist nicht das Problem. Excel als einzige Lösung für komplexe Stammdatenverwaltung schon. Viele Unternehmen kämpfen mit hunderten Excel-Tabellen, die als Datenquelle dienen. Jede Abteilung pflegt ihre eigene Version. Niemand weiß genau, welche aktuell ist. Sollten Fehler auftauchen, beginnt die zeitaufwendige Suche nach der Ursache.

Der Weg aus diesem Dilemma führt über strukturierte Systeme und Automatisierung. Wenn repetitive Aufgaben in der Datenpflege durch Software übernommen werden, haben Mitarbeitende mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten. KI kann dabei helfen – aber nur, wenn die Datenqualität stimmt.

Interessant ist die Entwicklung der Begrifflichkeiten: Was heute als KI oder Machine Learning bezeichnet wird, hieß vor Jahren noch Data Mining, dann Big Data, danach Data Science. Die Technologien entwickeln sich weiter, aber das Grundprinzip bleibt: Ohne saubere Stammdaten funktioniert keiner dieser Ansätze – auch keine modernen KI-Anwendungen.

Wie mittelständische Unternehmen konkret den Sprung von Excel-Chaos zu strukturierten Datenprozessen schaffen, besprechen wir in der Podcast-Folge ausführlich – inklusive konkreter Erfolgsgeschichten und typischer Stolpersteine.

Fokus als Erfolgsfaktor: Warum Spezialisierung zählt

Eine Erkenntnis zieht sich durch das gesamte Gespräch: Fokus zahlt sich aus. Es geht nicht darum, alle Branchen gleichzeitig zu bedienen oder jedes Problem lösen zu wollen. Stattdessen ist es sinnvoller, eine klare Spezialisierung zu wählen und dort richtig gut zu werden.

Die Datenschmiede hat sich bewusst auf den Handel fokussiert. Die Herausforderungen in dieser Branche sind spezifisch genug, um echte Expertise aufzubauen, aber groß genug, um skalierbares Wachstum zu ermöglichen. Diese Fokussierung hilft bei der Produktentwicklung, im Vertrieb und beim Aufbau von Branchenexpertise.

Für mittelständische Unternehmen gilt das Gleiche: Es ist von Vorteil, zunächst in einem Bereich Data Readiness zu erreichen, als überall gleichzeitig halbherzige Digitalisierungsinitiativen zu starten. Priorisierung schafft Klarheit – und Klarheit ist die Grundlage für Erfolg.

Technische Tiefe schafft Vertrauen

Ein weiterer Erfolgsfaktor aus dem Gespräch: Die Kombination aus technischer Expertise und Vertriebsstärke. Wenn Verantwortliche im Sales-Bereich ein tiefes Verständnis für die eigene Technologie und das Thema Daten haben, entstehen andere Gespräche mit Kund:innen und Lieferanten.

Wer bei Gesprächspartner:innen, die über KI reden, etwas tiefer nachfragt, merkt schnell, ob echtes Verständnis vorhanden ist. Diese technische Tiefe schafft Vertrauen und ermöglicht substantielle Gespräche statt oberflächlicher Schlagwort-Diskussionen. Es geht nicht darum, mit Fachbegriffen zu glänzen – sondern darum, bei kritischen Nachfragen fundiert antworten zu können.

Das data:unplugged 2026 Festival bietet einen Austausch mit Entscheider:innen, die technische Tiefe mit strategischem Denken verbinden. Auf der Mittelstands-Stage teilen sie ihre Erfahrungen vom Stammdatenmanagement über KI-Strategie – der Austausch auf Augenhöhe zwischen C-Level, Heads of aus den unterschiedlichsten Bereichen und Data Scientists macht das Festival zu einem einzigartigen Format für den Mittelstand.

Product Market Fit: Der Weg zur Skalierung

Für Startups im Datenbereich ist der Product Market Fit der entscheidende Meilenstein – der Punkt, an dem das Produkt so gut zur Nachfrage, dem Markt, passt, dass Kunden von selbst kommen und das Produkt nutzen möchte. Felix beschreibt diesen Moment im Podcast anschaulich: Wenn die Nachfrage das Angebot übersteigt und das Team kaum noch hinterherkommt, ist dieser Punkt erreicht.

Der Schlüssel zur Skalierung liegt dabei in der Standardisierung: Software entwickeln, die mehrfach verkauft werden kann – mit leichten Anpassungen im Onboarding, aber einem standardisierten Kern. Diese Balance zwischen Standardisierung und kundenspezifischer Flexibilität ist eine der größten Herausforderungen im B2B-Software-Bereich.

Der Appell: Anfangen statt Planen

Die wichtigste Botschaft aus dem Gespräch ist pragmatisch: Klarheit schaffen, sich detailliert mit den Themen beschäftigen – und dann mit der Umsetzung beginnen. Nicht endlos planen, PowerPoints bauen oder Data Catalogs pflegen, sondern konkret loslegen.

Dieser Ansatz ist typisch für erfolgreiche Digitalisierung im Mittelstand. Es geht nicht um theoretische Konzepte, die in der Schublade verschwinden, oder um Tools, die niemand nutzt. Stattdessen stehen konkrete Verbesserungen im Fokus, die im Arbeitsalltag spürbar sind.

Vor der KI kommt die Datenpflege. Wer das versteht und konsequent umsetzt, schafft die Grundlage für alle weiteren digitalen Initiativen - von der Datenanalyse bis zur umfassenden KI-Strategie (hier CTA zu Analyse Artikel).

Fazit: Das Fundament entscheidet

Stammdatenqualität ist nicht das prominenteste Thema der Digitalisierung – aber eines der wichtigsten. Denn ohne saubere Daten gibt es keine funktionierende Automatisierung, ohne strukturierte Prozesse keine erfolgreiche KI und ohne konsequente Datenpflege keine skalierbare digitale Transformation.

Die gute Nachricht: Die Arbeit am Fundament ist planbar. Sie erfordert systematisches Vorgehen und keine komplexen Technologien. Wer Klarheit schafft, Standards definiert und Prozesse aufsetzt, kann anschließend mit der Umsetzung beginnen. Wer sich jetzt mit Data Readiness und Stammdatenmanagement beschäftigt, schafft die Grundlage für alle zukünftigen Innovationen.

Wie andere mittelständische Unternehmen den Weg von der Datengrundlage zur erfolgreichen KI-Implementierung gehen, erfährst du auf dem data:unplugged 2026 Festival am 26. & 27. März in Münster. Auf der Mittelstands-Stage und vier weiteren Bühnen teilen Entscheider:innen ihre konkreten Erfahrungen vom Stammdatenmanagement über KI-Use Cases bis hin zur digitalen Transformation – praxisnah und fundiert.

Für eine effektive Umsetzung ist es empfehlenswert, Key-Personen deines Unternehmens mitzunehmen, fortzubilden und in den Austausch zu bringen. Sichere dir jetzt dein Ticket für dich und dein Kernteam!