Da KI und Automatisierung Unternehmenssoftware tiefgreifend verändern, planen viele Unternehmen die Einführung eines intelligenten ERP. Doch ein entscheidender Erfolgsfaktor bestimmt, wie weit und wie schnell sie wirklich vorankommen können: die Datenbereitschaft für ERP.

Ohne saubere, konsistente und strukturierte Daten liefern auch die besten Algorithmen keine verwertbaren Ergebnisse. Gerade in Szenarien, in denen KI-Agenten ERP-Systeme wie Microsoft Dynamics 365 Business Central steuern, wird Datenqualität daher von einer technischen Anforderung zum strategischen Wettbewerbsvorteil.

Grundlagen der Datenbereitschaft für ERP und intelligente Automatisierung

Um intelligente Automatisierung grossflächig einzusetzen, brauchen Unternehmen Daten, die sowohl konsistent als auch maschinenlesbar sind. Datenbereitschaft bedeutet, dass Stammdaten, Bewegungsdaten und Zusammenhänge im System so gepflegt sind, dass ein digitaler Agent ohne manuelle Nachpflege darauf zugreifen und sofort handeln kann. Je strukturierter Daten sind, desto einfacher lassen sie sich automatisieren, auswerten oder für KI-basierte Entscheidungen einsetzen.

Warum die Datenbereitschaft für ERP über den Erfolg der Automatisierung entscheidet

KI-Agenten leisten Aufgaben wie Rechnungsabgleich, Anomalieerkennung oder automatische Bestellgenerierung nur dann zuverlässig, wenn die zugrunde liegenden Daten korrekt und vollständig sind. Ein ERP muss also mehr als nur bloss Transaktionslogs liefern. Es muss die operative Realität eines Unternehmens in einem maschinenlesbaren, konsistenten Format abbilden. Erst dann sind KI-gestützte Entscheidungen wirklich belastbar.

Typische Datenprobleme, die Automatisierung behindern

Viele Hindernisse entstehen nicht durch Technologie, sondern durch unzureichende Datenqualität. Besonders problematisch sind:

• Inkonsistente Namenskonventionen
• Mehrfache oder doppelte Kunden-, Lieferanten- oder Artikelstammdaten
• Fehlende Pflichtfelder oder veraltete Einträge
• Unterschiedliche Formate und Abkürzungen
• Unverbundene Datensilos, manuelle Excellisten oder parallele Systeme

Solche Unstimmigkeiten verhindern, dass digitale Assistenten Entscheidungen treffen oder Workflows anstossen können. Automatisierung kann nur stattfinden, wenn Systeme den Daten vertrauen.

Wie sieht eine gute Datenbereitschaft aus?

Microsoft hat mit Business Central viele Bausteine geliefert, damit die Plattform agentenbereit ist: ein standardisiertes Datenmodell, die Integration in Microsoft 365 und Dataverse sowie ereignisgesteuerte Architektur. Doch diese technischen Voraussetzungen entfalten ihre Wirkung erst dann, wenn Unternehmen ihre internen Datenprozesse konsequent ausrichten.

Eine datenbereite ERP-Umgebung zeichnet sich aus durch:

• Eindeutige und saubere Stammdaten
• Klar definierte Beziehungen zwischen Entitäten wie Bestellungen, Rechnungen und Lieferungen
• Standardisierte Formate für Datumsangaben, Währungen oder Produktcodes
• Konsistente Feldnutzung über alle Abteilungen hinweg

Damit wird sichergestellt, dass KI-Agenten schnell und sicher handeln können.

Von fragmentierten Daten zu strukturierter Intelligenz

Viele Unternehmen arbeiten noch mit einem Mix aus Excel-Tabellen, Altsystemen und manuellen Korrekturen. Daten existieren zwar, doch sie liegen in Silos oder entsprechen nicht dem benötigten Standardformat. Für Menschen ist das manchmal noch handhabbar, für automatisierte Prozesse jedoch ein echter Showstopper.

Schritte auf dem Weg zu datenbereiten ERP-Strukturen

Der Aufbau strukturiert nutzbarer ERP-Daten umfasst:

• Klare Datenverantwortlichkeiten und Governance-Prozesse
• Regelmässige Reviews und Stammdatenbereinigungen
• Transparente Standards für Dateneingabe und -pflege
• Schulungen für Anwender, um konsistente Eingaben sicherzustellen
• Validierungsprozesse und Automatisierungen, z. B. über Power Automate

Diese Massnahmen gehen über eine technische Bereinigung hinaus. Sie schaffen ein unternehmensweites Verantwortungsbewusstsein für Datenqualität.

KI ist nur so gut wie die Daten, die sie sieht

Ein Finanzteam kann Rechnungsfreigaben erst dann automatisieren, wenn alle relevanten Datenfelder übernommen werden. Fehlen Fälligkeitsdaten oder die Verknüpfung zur Bestellung, kann ein KI-Agent keine Entscheidung treffen. Dasselbe gilt für Bestandsprozesse: Sind Schwellenwerte nicht aktualisiert oder saisonale Muster nicht hinterlegt, liefern selbst fortschrittliche Prognosemodelle schlechte Ergebnisse.

Kurz gesagt: Automatisierung ohne Datenbereitschaft ist wie die Beauftragung eines Spitzenkochs mit abgelaufenen Zutaten. Das Ergebnis wird enttäuschen.

Welche Vorteile eine starke ERP-Datenbasis bringt

Unternehmen, die frühzeitig in Data Governance investieren, profitieren deshalb auf mehreren Ebenen:

• Verlässliche, KI-gestützte Analysen
• Skalierbare Prozesse in Finanzen, Vertrieb, Einkauf und Logistik
• Reduzierte Einarbeitungszeiten für neue Mitarbeiter
• Weniger manuelle Korrekturen
• Erhöhte Transparenz im gesamten Unternehmen

Der Vorteil reicht vom technischen Fundament über operative Effizienz bis hin zu strategischen Entscheidungen.

Beginnen Sie mit einer datenorientierten Denkweise

Die Reise zu einem wirklich intelligenten ERP beginnt mit einer ehrlichen Bewertung der aktuellen Datenlandschaft. Folgende Leitfragen helfen:

• Sind unsere Stammdaten qualitativ überzeugend?
• Sind Namenskonventionen abteilungsübergreifend konsistent?
• Werden Daten regelmässig auditiert?
• Nutzen wir standardisierte Formate?

Empfehlenswert ist ein schrittweises Vorgehen: Starten Sie mit einem Bereich wie Finanzen oder Lager und skalieren Sie dann in andere Abteilungen. So entsteht Vertrauen, Momentum und ein messbarer Mehrwert.

Sind Ihre Daten bereit für intelligentes ERP?

Wer sicherstellen möchte, dass Datenqualität und Prozesse den Anforderungen eines modernen, KI-gestützten ERP entsprechen, sollte eine umfassende Datenanalyse durchführen. AlfaPeople bietet hierfür einen Daten-Gesundheitscheck an, der speziell auf Microsoft Dynamics 365 Business Central zugeschnitten ist. Kontaktieren Sie uns.