Single Source of Truth – Warum dezentrale Datenhaltung teuer wird

Was bedeutet „Single Source of Truth“?

Die „Single Source of Truth“ (SSoT) bezeichnet ein zentrales, konsistentes Datenmodell, auf das alle Systeme und Mitarbeitenden eines Unternehmens zugreifen. Ziel ist es, Widersprüche, Dubletten und manuelle Übertragungsfehler zu vermeiden – und stattdessen eine vertrauenswürdige Datenquelle zu schaffen, die als Basis für Prozesse, Analysen und Entscheidungen dient.

Die Risiken dezentraler Datenhaltung

In vielen Unternehmen existieren die gleichen Informationen an unterschiedlichen Stellen: im ERP, im Shop, in Excel-Tabellen, auf lokalen Laufwerken oder in einzelnen Tools. Das führt zu Problemen wie:

❌ Unterschiedliche Datenstände: Preise oder Produktinfos stimmen nicht überein.
❌ Fehleranfällige Prozesse: Übertragungen erfolgen manuell oder per Copy-Paste.
❌ Mehrfachpflege: Inhalte müssen parallel in mehreren Systemen aktualisiert werden.
❌ Verlust von Vertrauen: Stakeholder zweifeln an der Verlässlichkeit der Daten.

Studien zeigen: Unternehmen verschwenden im Schnitt bis zu 30 % ihrer Arbeitszeit durch redundante oder fehlerhafte Datenpflege.

Vorteile einer Single Source of Truth

Eine zentrale Datenquelle bedeutet nicht nur Ordnung – sondern echten Wettbewerbsvorteil:

✅ Höhere Datenqualität: Fehler werden früher erkannt und systematisch verhindert.
✅ Weniger Aufwand: Inhalte werden einmal gepflegt und überall genutzt (z. B. im PIM, CMS, Shop, Print).
✅ Bessere Entscheidungen: Reports und Analysen basieren auf korrekten, aktuellen Daten.
✅ Schnellere Time-to-Market: Neue Produkte oder Kanäle lassen sich effizienter anbinden.

Praxisbeispiel: Vom Datenchaos zur Klarheit

Ein Kunde aus der Industrie hatte Produktdaten in sieben Systemen – oft mit abweichenden Artikelnummern, Preisen und Spezifikationen. Durch die Einführung einer zentralen Datenplattform (PIM-System) wurden:

über 25.000 Produktinformationen zusammengeführt,
Redundanzen und Inkonsistenzen beseitigt,
Schnittstellen zu Shop, Katalog und CRM automatisiert,
und die Pflegezeit pro Produkt um 60 % reduziert.

Das Ergebnis: bessere Daten, schnellere Abläufe und messbare Kosteneinsparungen.

Die wichtigsten Schritte zur zentralen Datenhaltung

Ist-Analyse: Welche Systeme, Datenquellen und Prozesse existieren aktuell?
Zieldefinition: Welche Daten sollen zentral gepflegt werden – und wofür?
Systemauswahl: Etablierung eines PIM-, MDM- oder DWH-Systems.
Migration & Mapping: Überführung der Daten mit Validierung und Bereinigung.
Governance: Klare Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse zur Datenpflege.

Fazit: Zentralisierung ist kein Luxus, sondern Pflicht

Je größer Ihr Unternehmen wächst, desto wichtiger wird ein sauberes, zentrales Datenmodell. Die „Single Source of Truth“ spart Zeit, Geld und Nerven – und ist die Basis für effiziente Prozesse, kanalübergreifende Kommunikation und datengetriebene Entscheidungen.