Das Wichtigste in Kürze

  • Eine Single Source of Truth (SSoT) bezeichnet eine zentrale, vertrauenswürdige Datenquelle, auf die alle Unternehmensbereiche zugreifen.
  • Sie verbessert die Datenqualität, fördert konsistente Entscheidungen und steigert die Effizienz in Prozessen und Kommunikation.
  • Die Umsetzung erfordert eine klare Datenstrategie, technische Integration und die aktive Einbindung aller Beteiligten.

Was versteht man unter einer Single Source of Truth?

Single Source of Truth Definition

Eine Single Source of Truth (kurz: SSoT) ist ein zentrales Prinzip im modernen Datenmanagement. Die Definition beschreibt eine einzige, verlässliche Datenquelle, auf die alle Beteiligten zugreifen – ohne dabei auf mehrere, womöglich widersprüchliche Informationsquellen zurückgreifen zu müssen.

Alle relevanten Informationen zu einem Projekt werden in einem digitalen Modell gebündelt. Dieses Modell bildet die Grundlage für sämtliche Planungs-, Abstimmungs- und Entscheidungsprozesse.

Der große Vorteil: Alle Projektbeteiligten greifen auf dieselbe Informationsbasis zu. Das minimiert Missverständnisse, vermeidet doppelte Arbeit und reduziert das Fehlerrisiko erheblich.

Mit einer Single Source of Truth lassen sich Änderungen in Echtzeit nachvollziehen. Das fördert Transparenz, erleichtert die Kommunikation und schafft eine gemeinsame Arbeitsgrundlage.

Welche Vorteile bietet eine Single Source of Truth?

Die Einführung einer Single Source of Truth bringt für Unternehmen zahlreiche, ganz konkrete Vorteile mit sich. Wenn alle Daten zentral, konsistent und zugänglich verwaltet werden, verbessert sich nicht nur die Datenqualität – auch Prozesse, Entscheidungen und die Zusammenarbeit im Unternehmen profitieren deutlich.

Hier die wichtigsten Vorteile im Überblick:

  • Gleicher Wissensstand im gesamten Unternehmen: Alle Mitarbeitenden arbeiten auf der Basis derselben, aktuellen Informationen.

  • Vermeidung von Schattendatenhaltung und isolierten Datenbeständen: Alle Daten stammen aus einer zentralen Quelle – parallele, unkontrollierte Datenhaltung entfällt.

  • Höhere Datenqualität: Inkonsistenzen, Fehlerquellen und Redundanzen werden nachhaltig reduziert.

  • Datenharmonisierung: Unterschiedliche Formate und Strukturen aus verschiedenen Systemen werden vereinheitlicht und damit verknüpfbar und vergleichbar.

  • Vermeidung von Datendubletten: Doppelte Einträge und widersprüchliche Informationen gehören der Vergangenheit an.

  • Visualisierung von Stammdatenfehlern: Fehlende Stammdaten werden durch Fehlerwerte substituiert, damit werden sie sichtbar und fallen nicht durch den Rost bei Reporting und Analysen.

  • Zentrale Governance möglich: Einheitliche Regeln, Standards und Zugriffsrechte lassen sich unternehmensweit definieren und durchsetzen.

  • Höhere Qualität und Geschwindigkeit bei datenbasierten Entscheidungsprozessen: Fundierte Entscheidungen sind schneller möglich – auf verlässlicher Datenbasis.

  • Schnellere Aktualisierung von Informationen: Änderungen werden zentral gepflegt und stehen allen Nutzern unmittelbar zur Verfügung.

  • Weniger Aufwand durch manuelle Aktualisierung, Überarbeitung oder Korrektur von Datenbeständen: Prozesse werden automatisiert, Mitarbeitende entlastet.

  • Höhere Transparenz im Unternehmen: Informationen sind nachvollziehbar, zugänglich und zentral dokumentiert.

  • Effizientere und produktivere Workflows und Prozesse: Abläufe werden optimiert, Schnittstellen harmonisiert, Reibungsverluste minimiert.

  • Weniger Zeitaufwand bei der Suche nach Informationen: Daten sind gezielt auffindbar – ohne langes Suchen in verschiedenen Systemen.

  • Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben: Eine konsolidierte Datenhaltung erleichtert die Compliance mit regulatorischen Anforderungen.

Darüber hinaus schafft eine SSoT die Basis für weitere zentrale Funktionen:

  • Unternehmensweites Reporting und Analyse: Einheitliche Auswertungen auf konsistenter Datenbasis werden möglich.

  • Governed Self Service BI: Fachabteilungen können innerhalb eines klar definierten Rahmens eigenständig mit Daten arbeiten – sicher und nachvollziehbar.

  • Valide Datenbasis für Machine Learning Modelle (AI/ML).

Wo kommt die Single Source of Truth zum Einsatz?

Das Prinzip der Single Source of Truth ist branchen- und abteilungsübergreifend einsetzbar – überall dort, wo zuverlässige, konsistente und aktuelle Daten die Grundlage für operative und strategische Entscheidungen bilden.

Besonders relevant ist die Anwendung in Bereichen, in denen viele Systeme miteinander verknüpft werden, Informationen mehrfach genutzt werden oder mehrere Teams auf dieselben Daten zugreifen müssen.

Die Forderung nach einer Single Source of Truth wird in Unternehmen spätestens dann formuliert, wenn mehrere Fachanwender für die selbe Kenngröße verschiedene Werte im Rahmen des Reporting nennen. Das kann neben dem Heranziehen unterschiedlicher Datenquellen ja Anwender oder Anwenderin auch durch unterschiedliche Aufbereitung geschehen (Business Logik). Aus diesem Grunde ist eine SSoT nicht nur quantitativ, sondern insbesondere qualitativ sicher zu stellen. dazu gehört neben der Zusammenführung von Daten in einer zentralen Datenbewirtschaftung mit technischen Prüfungen auch die zentrale Umsetzung semantischer Prüfungen und Anreicherungen durch Business-Logik.

Typische Anwendungsfelder im Unternehmen sind:

  • Kundenmanagement (CRM): Einheitliche Kundendaten sorgen für bessere Betreuung, zielgenaues Marketing und konsistente Kommunikation. Kundenmanagement muss heute Daten aus verschiedenen Quellsystemen integrieren, z.B. im Handel: CRM System, Online-Shop, Support-Plattform, Kassensysteme, Warenwirtschaft, Debitorenbuchhaltung etc.

  • Personalwesen (HR-Systeme): Eine zentrale Zusammenführung aller relevanten Daten in eine SSoT vereinfacht die Verwaltung von Mitarbeiterdaten und ermöglicht eine verlässliche Personalplanung. Für übergreifende Auswertungen (z.B. auch für CSRD Reporting, Arbeitszeitcontrolling, Fortbildungsreporting, Ausbildungsplanung, Qualitätsreporting etc.)

  • Finanzdatenmanagement: Für Reporting, Controlling und Compliance sind korrekte und einheitliche Finanzdaten unverzichtbar. Je nach Unternehmensform und Unternehmensgröße stehen regulatorische Anforderungen im Raum, die nur durch konsistente Zusammenführung der Finanzdaten aus unterschiedlichsten Quellsystemen zu realisieren sind.

  • Produktdatenmanagement (PIM): Alle produktbezogenen Informationen – von technischen Details über Preisgestaltung bis hin zu Marketingtexten und Bildmaterial – stammen aus einer konsistenten Quelle, die wiederum aus vielen anderen Quellen zusammen zu führen sind.

  • Lieferkettenmanagement (Supply Chain Management): Transparenz über Lagerbestände, Liefertermine und Produktionsdaten verbessert die Planung und senkt Risiken.

  • IT-Konfigurationsmanagement: Zentrale Verwaltung von System- und Infrastrukturinformationen erhöht die Stabilität und Reaktionsfähigkeit der IT.

  • Business Intelligence (BI): Alle Auswertungen basieren auf einer validen Datenquelle, die aus vielen operativen Datenquellen aufgebaut wird – für fundierte Erkenntnisse und bessere Entscheidungen.

Das Prinzip der SSoT soll Daten im Rahmen einer definierten Governance demokratisieren und zugänglich machen, konsistent und verlässlich. Es kommt überall dort zum Einsatz, wo Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden müssen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Insbesondere durch die ständig wachsende Anzahl von Quellen durch z.B. neue digitale Geschäftsprozesse oder Multi-Channel-Handel wächst die Aufgabe und die Wichtigkeit der zentralen Harmonisierung der Daten. Um Daten vielen Anwendern und Anwenderinnen im Unternehmen bereit zu stellen, ist ein zentraler Prozess zur Schaffung einer SSoT dazu unerlässlich. Insellösungen und individuelle Excel-Tapeten sind hier nicht tauglich.

So gelingt die Umsetzung einer Single Source of Truth

DATA MART Consulting

Die Einführung einer Single Source of Truth ist ein anspruchsvolles, aber lohnendes Vorhaben. Es geht darum, Daten zentral zu konsolidieren, Strukturen zu vereinheitlichen und eine verlässliche Informationsgrundlage für das gesamte Unternehmen zu schaffen. Der Weg dorthin erfordert ein systematisches Vorgehen in mehreren Schritten:

1. Ist-Zustand bestimmen

Am Anfang steht die Analyse der bestehenden Datenlandschaft. Welche Systeme sind im Einsatz? Wo befinden sich relevante Informationen – etwa in Excel-Listen, im CRM oder ERP? Ziel ist ein umfassendes Bild aller derzeit genutzten Datenquellen.

2. Soll-Zustand definieren

Klären Sie, was die zentrale Datenquelle leisten soll. Welche Daten werden benötigt? Aus welchen Systemen? In welcher Form sollen sie dargestellt werden – und für wen? Die frühzeitige Einbindung der Fachbereiche hilft, Anforderungen klar zu formulieren und spätere Akzeptanz zu sichern.

3. Definition einer Single Source of Truth

Ein zentraler Schritt ist die einheitliche Definition von Kennzahlen und Begriffen. Oft unterscheiden sich die KPI-Definitionen je nach Abteilung. Um Verwirrung zu vermeiden, müssen alle Stakeholder ein gemeinsames Verständnis entwickeln – für eine konsistente, unternehmensweite Datenbasis. Eine harmonisierte Kennzahlenliste und ein gemeinsames logisches Metadatenmodell sind die Grundlage für die Umsetzung.

4. Zusammenführung der Daten

Nun werden die identifizierten Daten physisch konsolidiert – etwa in einem Data Warehouse. Dabei geht es nicht nur um die technische Integration, sondern auch um die Qualitätsprüfung, Harmonisierung, Bereinigung und Anreicherung der Informationen.

5. Modellierungsprinzip festlegen

Eine saubere Datenmodellierung ist entscheidend. Einheitliche Regeln für die Benennung, Struktur und Verknüpfung der Daten (z. B. Entitäten und Beziehungen) sorgen für Transparenz und Skalierbarkeit.

6. Nutzung von Metadaten und Data Catalog

Ein Data Catalog dokumentiert die Herkunft, Aktualität und Zuständigkeiten aller Datenobjekte oder Datenprodukte. So behalten Sie den Überblick und schaffen Vertrauen in die Daten – ein entscheidender Erfolgsfaktor für datengetriebene Prozesse.

7. Kommunikation der Neuerungen

Die beste Datenplattform nützt wenig, wenn sie nicht akzeptiert wird. Deshalb ist es essenziell, die Mitarbeitenden frühzeitig mitzunehmen. Kommunizieren Sie klar, welche Daten wo zu finden sind, wie sie zu nutzen sind – und wer für ihre Pflege verantwortlich ist.

Die größten Herausforderungen bei der Einführung

Herausforderungen Single Source of Truth

Auch wenn die Vorteile einer Single Source of Truth auf der Hand liegen, ist der Weg dorthin mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Unternehmen müssen nicht nur technische, sondern auch organisatorische Hürden überwinden, um eine zentrale Datenbasis erfolgreich und nachhaltig zu etablieren.

Komplexität der Datenlandschaft

Viele Unternehmen arbeiten mit einer Vielzahl an Datenquellen. Diese Quellen liefern Daten in unterschiedlichen Formaten, Strukturen und Qualitätsstufen. Die Herausforderung liegt darin, diese heterogenen Informationen korrekt zuzuordnen, zu transformieren und fehlerfrei zusammenzuführen. Hier werden automatisierte, verlässliche Datenbewirtschaftungsprozesse benötigt, dazu gibt es am Markt unterschiedliche Werkzeuge und Datenintegrationsplattformen.

Sicherstellung der Datenqualität

Eine Single Source of Truth ist nur so gut wie die Daten, die sie enthält. Ohne gezielte syntaktische und semantische Datenqualitätsprüfungen laufen Unternehmen Gefahr, inkonsistente oder fehlerhafte Daten zu integrieren. Notwendig ist ein konsequentes Datenqualitätsmanagement, das sicherstellt, dass alle Informationen korrekt, vollständig und aktuell sind – bereits vor der Aufnahme in das Zielsystem, in der Regel innerhalb eines definierten Schichtenmodells.

Gewährleistung der Datensicherheit

Je zentraler und umfassender ein Datensystem ist, desto wichtiger wird der Schutz dieser sensiblen Informationen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie geltende Regularien wie DSGVO einhalten und Zugriffskontrollen präzise definieren.

Nur autorisierte Personen dürfen auf die Daten zugreifen – abgestimmt auf ihre jeweilige Rolle und Verantwortung. Datensicherheit ist dabei kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der laufende Überwachung und Anpassung erfordert.

Beteiligung der Stakeholder

Die Einführung einer SSoT hat Auswirkungen auf viele Geschäftsbereiche. Prozesse verändern sich, gewohnte Systeme und Abläufe werden angepasst. Entsprechend groß kann der Widerstand sein – insbesondere, wenn die Vorteile nicht ausreichend kommuniziert werden. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer aktiven Einbindung aller relevanten Stakeholder. Nur wenn diese die Vorteile erkennen und den Wandel mittragen, kann die Umsetzung langfristig gelingen.

FAQ

Eine Single Source of Truth (SSoT) schafft die Grundlage für verlässliche, konsistente und abteilungsübergreifende Entscheidungen. Ohne eine zentrale Datenquelle entstehen Datensilos – jede Abteilung verwaltet ihre Informationen getrennt, oft nach eigenen Standards und ohne gemeinsamen Abgleich.

Mit einer SSoT werden alle Datenprozesse auf einheitlichen, relevanten Informationen aufgebaut. Das ermöglicht Business-Entscheidungen, die auf einem umfassenden, unternehmensweiten Datenverständnis basieren – statt auf fragmentierten Einzeldaten.

Egal ob es sich um Fertigungskennzahlen, Kundendaten, Servicestatistiken oder Marketing-KPIs handelt: Erst durch die Zusammenführung in einer zentralen Datenbasis wird ein ganzheitlicher Blick auf das Unternehmen durch übergreifende Kennzahlen möglich – und genau das ist essenziell, um im heutigen, datengetriebenen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Der Begriff wird synonym zur Single Source of Truth (SSoT) verwendet, da beide Konzepte die gleiche Zielsetzung verfolgen: eine einheitliche, vertrauenswürdige Datenbasis für alle Geschäftsprozesse zu schaffen. Gerade im Zeitalter der digitalen Transformation – in dem Daten als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ gelten – ist Transparenz über den Datenbestand ein entscheidender Erfolgsfaktor.

Inhaltsverzeichnis
Scrollfortschritt