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Die Transformation nach SAP S/4HANA ist für viele Unternehmen ein strategisches Großprojekt. Technologien, Prozesse und Organisation verändern sich – und häufig liegt der Fokus stark auf System- und Prozessdesign. Ein Aspekt wird jedoch oft unterschätzt: die Stammdaten.
Dabei sind saubere, konsistente und verlässliche Daten eine Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche S/4HANA-Einführung. Gerade bei einer S/4HANA Conversion gilt es sicherzustellen, dass die Stammdaten konsistent sind und problemlos migriert werden. Auch eine Archivierung ergibt in einigen Fällen Sinn, z.B. um sich von Altlasten zu trennen und diese nicht in das neue System mitzunehmen.
Warum Stammdaten so kritisch sind
Ob Business Partner wie Kunden und Lieferanten, Materialien oder Finanzdaten wie Konten – Stammdaten bilden das Fundament sämtlicher Geschäftsprozesse. Fehlerhafte, unvollständige oder doppelte Daten wirken sich direkt auf operative Abläufe aus und führen zu manuellen Workarounds, falschen Entscheidungsgrundlagen, Verzögerungen in Lieferketten und Finanzprozessen oder auch höheren Betriebskosten und Compliance Risiken.
Gerade im S/4HANA-Kontext gilt: Nur mit konsistenten und qualitativ hochwertigen Stammdaten lassen sich die Potenziale der neuen Plattform ausschöpfen, sei es im Reporting, in der Automatisierung oder in der Integration von Cloud-Lösungen.
Herausforderungen bei der Transformation
Viele Unternehmen starten ihre S/4HANA-Projekte, ohne der Datenqualität die notwendige Aufmerksamkeit zu schenken. Typische Stolpersteine sind:
- Historisch gewachsene Stammdaten mit Inkonsistenzen und Redundanzen
- Fehlende Governance: unklare Verantwortlichkeiten für Pflege und Qualität
- Unzureichende Vorbereitung: Datenbereinigung wird zu spät begonnen
- Technische Komplexität bei der Migration unterschiedlicher Stammdatenobjekte
Das Risiko: Zeit- und Kostenüberschreitungen, ineffiziente Prozesse nach dem Go-Live und ein ROI, der hinter den Erwartungen zurückbleibt.
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Best Practices für Ihr Unternehmen
Entscheidend ist daher, das Thema Stammdaten in jeder Phase Ihrer S/4HANA Transformation strategisch und operativ mitzudenken.
Wir haben für Sie die wichtigsten Punkte in den einzelnen Phasen zusammengefasst:
Discover – Transparenz schaffen
Bereits in der Discover-Phase gilt es, die eigene Datenlandschaft kritisch zu betrachten:
- Wie ist die aktuelle Datenqualität?
- Welche Objekte sind künftig relevant (z. B. Business Partner)?
- Welche Daten werden übernommen, welche müssen bereinigt werden?
- Wo gibt es Schnittstellen? Welches System ist führend?
Die Aufgabe in dieser Phase besteht darin Bewusstsein im Unternehmen zu schaffen, dass die Datenqualität ein zentraler Erfolgsfaktor für die Transformation ist.
Hilfe bei der Überprüfung der aktuellen Datenqualität bieten verschieden Tools. Wie Sie Ihre Daten KI-unterstützt bereinigen können, erfahren Sie im Artikel Stammdatenbereinigung: Innovationen in der Dublettenerkennung.
Exkurs: Wie kann ich die Stammdatenqualität messen?
Stammdatenqualität wird in der Regel anhand von vordefinierten Kriterien und Kennzahlen (Data Quality KPIs) bewertet. Dabei geht es darum, Daten messbar und objektiv zu bewerten, nicht nur nach Bauchgefühl. Die gängigsten Dimensionen sind:
Vollständigkeit
Sind alle Pflichtfelder gefüllt (z. B. Adresse, Steuerkennzeichen, Materialgruppe)?
Beispiel: 95 % aller Kreditoren haben eine hinterlegte IBAN.
Korrektheit / Richtigkeit
Stimmen die Daten mit der Realität oder mit Referenzquellen überein?
Beispiel: 10 % der Materialnummern sind nicht mit gültigen Einheiten im System verknüpft.
Eindeutigkeit
Gibt es Dubletten oder redundante Datensätze?
Beispiel: Zwei Kunden mit gleicher Adresse, aber unterschiedlichen Kundennummern.
Konsistenz
Passen Daten über verschiedene Systeme und Prozesse hinweg zusammen?
Beispiel: Ein Lieferant ist im ERP als aktiv gepflegt, im SRM jedoch als inaktiv.
Aktualität
Sind die Daten noch gültig und zeitnah gepflegt?
Beispiel: 30 % der Ansprechpartner bei Lieferanten sind veraltet.
Konformität
Entsprechen die Daten den internen Vorgaben und Normen?
Beispiel: Materialkurztexte haben die vorgeschriebene Länge von max. 40 Zeichen.
Prepare – Governance und Verantwortung definieren
In der Vorbereitungsphase werden die Weichen gestellt:
- Wenn nicht vorhanden: Ein Stammdaten-Team mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten etablieren.
- Einen eigenen Stream für die S/4HANA Transformation etablieren, der das Thema Stammdaten und Datenmigration verantwortet.
- Governance-Regeln für Pflege und Qualitätssicherung festlegen.
- Altsysteme und Schnittstellen identifizieren, erste Feldmappings starten.
- Migrationsstrategie und Werkzeuge auswählen.
Hier liegt der Fokus darauf Governance verbindlich zu machen und Ressourcen für Stammdaten frühzeitig bereitzustellen.
Explore – Soll-Konzept erarbeiten
In Workshops werden relevante Stammdaten und das zukünftige Konzept für die Stammdaten definiert. Themen wie Pflichtfelder, Genehmigungsprozesse und die Mappingregeln werden konkretisiert.
In dieser Phase gilt es sicherstellen, dass Business und IT eng verzahnt arbeiten – Stammdaten sind kein reines IT-Thema!
Realize – Umsetzung des Konzepts und Qualitätssicherung
Jetzt beginnt die eigentliche Umsetzung:
- Technischer Aufbau der Migration (Data Migration Cockpit, LSMW, SAP Data Services (BODS) etc.)
- Testmigrationen und Bereinigung der Altdaten
- Durchführung von Tests (funktional, UAT)
- Schulungen für Fachbereiche
- Validierung und Abnahme der Daten (Qualität, Vollständigkeit) vor dem Go-Live
Unsere Empfehlung: Qualität vor Geschwindigkeit stellen: Eine schlechte Datenqualität gefährdet den Projekterfolg.
Deploy – Cutover und Produktivmigration
In der Produktivsetzung zählt Präzision:
- Produktivmigration durchführen
- Letzte Checks durchführen
- Support für Datenprobleme nach Go-Live bereitstellen
In dieser Phase sollten Sie schnelle Reaktionswege bei Datenproblemen ermöglichen.
Run – Nachhaltige Datenpflege
Nach dem Go-Live ist vor der kontinuierlichen Optimierung:
- Data Stewardship und Stammdaten-Teams etablieren
- Laufende Qualitätssicherung (Dublettenkontrolle, Fehlererkennung, Prozessoptimierung)
- Automatisierung der Pflegeprozesse fördern
Machen Sie auch nach Ihrer Transformation die Datenqualität dauerhaft zu einem wichtigen Thema.
Rolle des Managements
Die Verantwortung für Stammdaten darf nicht allein bei der IT liegen. Erfolgreiche Unternehmen sehen das Stammdatenmanagement als strategisches Thema. Dies spiegelt sich z.B. darin, dass Budgets und Ressourcen dafür eingeplant werden, der Fachbereich ebenfalls Verantwortung übernimmt und die Datenqualität regelmäßig gemessen wird.
Fazit
Wer die Datenqualität ins Zentrum der Transformation rückt, schafft die Basis für:
- verlässliche Entscheidungsgrundlagen
- effiziente End-to-End-Prozesse
- mehr Automatisierung und Innovation
- eine schnellere und kostengünstigere Migration
- Die Nutzung von KI-Modellen
Die Erfahrung zeigt: Viele S/4HANA-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Datenqualität. Wer Stammdaten von Anfang an konsequent berücksichtigt, reduziert Risiken, steigert die Effizienz und sichert den ROI der Transformation. Denn nur mit sauberen und verlässlichen Stammdaten kann S/4HANA sein volles Potenzial entfalten.
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