SAP-Stammdatenmanagement und Prozessautomatisierung: Wie Unternehmen ihre Datenprozesse nachhaltig verbessern

Marius Verdcheval, Team Coordinator Corporate Master Data Management bei Miltenyi Biotec B.V. & Co. KG, über SAP-Stammdatenmanagement, Prozessautomatisierung, Data Governance und nachhaltige Datenqualität.

Warum stoßen bestehende Stammdatenprozesse in Unternehmen zunehmend an ihre Grenzen? Und wie lassen sich SAP-Stammdatenmanagement, Prozessautomatisierung und Data Governance so miteinander verbinden, dass Stammdaten von Anfang an zuverlässig und effizient verwaltet werden?

Im Interview berichtet Marius Verdcheval von seinen Erfahrungen aus dem Stammdatenmanagement. Er erläutert, warum erfolgreiche Automatisierung eine durchdachte Prozessstandardisierung voraussetzt, woran Unternehmen Optimierungsbedarf erkennen und weshalb bereits gezielte kleinere Prozessverbesserungen wichtige Veränderungen anstoßen können.

Über Miltenyi Biotec und Marius Verdcheval

Miltenyi Biotec ist ein international tätiges Biotechnologieunternehmen mit Hauptsitz in Bergisch Gladbach. Das Unternehmen entwickelt Technologien und Lösungen für die biomedizinische Forschung und klinische Anwendungen.

Marius Verdcheval ist Master Data Management Expert und Team Coordinator Corporate Master Data Management bei Miltenyi Biotec. Seit über acht Jahren verantwortet er die Weiterentwicklung und Automatisierung von Datenprozessen in verschiedenen Branchen. Sein Schwerpunkt liegt auf der Verbindung von SAP-Stammdatenmanagement, Prozessautomatisierung und Data Governance, um Datenqualität, Effizienz und Compliance nachhaltig zu verbessern.

Das Interview 

Stammdatenmanagement wird häufig als operative Aufgabe verstanden. Warum ist es aus Ihrer Sicht entscheidend für effiziente Prozesse, verlässliche Datenqualität und die erfolgreiche Digitalisierung eines Unternehmens?

Die operativen Aufgaben, die innerhalb des Stammdatenmanagements anfallen, fangen in vielen Fällen die fehlende Standardisierung, Automatisierung und Lücken in Prozessen ab. Wo historisch Stammdatenmanagement vielfach mit rein operativen Doings einherging, liegt der Fokus heute deutlich stärker auf der Gestaltung von Prozessen und Automatisierungslösungen, um die Datenqualität ab Erzeugung von Stammdaten, durch den gesamten Lebenszyklus hinweg möglichst hoch zu halten. Mit dem stetig steigenden Digitalisierungsgrad und stärker automatisierten Prozessen, können fehlerhafte oder unvollständige Daten in laufenden Prozessen immer weniger durch Menschen aufgefangen werden. Daher werden eindeutige Regelwerke und verlässliche Stammdaten immer wichtiger und ein modernes Stammdatenmanagement ermöglicht so eine Steigerung des Digitalisierungsgrades.

Manuelle Datenpflege, wiederkehrende Arbeitsschritte und unterschiedliche Prozessabläufe prägen in vielen Unternehmen den Alltag. Woran erkennen Unternehmen, dass ihre bestehenden Stammdatenprozesse an Grenzen stoßen und weiterentwickelt werden sollten?

Immer dann, wenn die Verantwortung für Datenobjekte oder Datenfelder unklar oder nicht dokumentiert und das Wissen zu Prozessen und Verantwortlichkeiten in einzelnen Personen gespeichert ist, sind Stammdatenprozesse weiterzuentwickeln. Gleiches gilt, wenn viele manuelle Eingaben getätigt werden, immer wiederkehrende Korrekturen notwendig sind, keine Ursachenforschung betrieben wird und nicht die Fehlerquelle, sondern die Symptome behoben werden.

Prozessautomatisierung verspricht effizientere Abläufe und weniger manuellen Aufwand. Was braucht es aus Ihrer Sicht, damit Unternehmen ihre Stammdatenprozesse nicht nur schneller, sondern auch nachhaltiger und zuverlässiger gestalten?

Die reine Automatisierung löst nicht die Schwachstellen des zugrundeliegenden Prozesses. Es ist daher essenziell eine Automatisierung immer mit einer Prozessstandardisierung/-optimierung zu verbinden. Daher beginnt die erfolgreiche Automatisierung für mich nicht mit der reinen Digitalisierung eines analogen Prozesses, sondern mit der Neugestaltung des Prozesses wodurch die Automatisierung zu einem Instrument für Prozess- und Datenqualität wird.

Sie beschäftigen sich bei Miltenyi Biotec mit der Automatisierung von Stammdatenprozessen in SAP. Wie lassen sich Prozessautomatisierung, Datenqualität und Data Governance so miteinander verbinden, dass sie sich gegenseitig unterstützen?

Die drei Aspekte Data Governance, Datenqualität und Prozessautomatisierung gehen für mich Hand in Hand. Während innerhalb eines Data Governance Ansatzes die Verantwortlichkeiten und Regelwerke definiert werden, die Anlage und Pflege von Stammdatenobjekten obliegen, greift die Automatisierung diese Regelwerke auf und verankert diese in den operativen Prozessen. Die daraus resultierenden Datenqualitätsstandards können so proaktiv gesteuert, statt reaktiv korrigiert werden.

Materialstammdaten müssen häufig über verschiedene Werke und Organisationseinheiten hinweg konsistent gepflegt werden. Welche besonderen Herausforderungen entstehen dabei, und warum ist ein durchgängiger Blick auf die Prozesse so wichtig?

Die besondere Herausforderung an Stammdaten, die über verschiedene Organisationseinheiten und Systeme genutzt werden, ist vor allem eine klare Definition und ein klares Regelwerk, welche Stammdatenfelder globalen Standards und zentraler Governance unterliegen und welche Felder organisationsspezifisch gepflegt werden können. Wichtig ist hierbei ebenfalls zu beachten, Datensilos und lokale Einzellösungen zu vermeiden.

Nicht jeder Stammdatenprozess lässt sich auf dieselbe Weise automatisieren. Welche Kriterien sollten Unternehmen berücksichtigen, wenn sie entscheiden, welche Prozesse und Arbeitsschritte sich für eine Automatisierung eignen?

Nicht jeder Prozessschritt ist automatisierbar und das ist auch nicht das Ziel einer Master Data Governance. Entscheidend ist die Frage: Welcher Prozessschritt benötigt tatsächlich eine menschliche Beurteilung? Kann eine Entscheidung aus verfügbaren Informationen reproduzierbar abgeleitet werden, dann ist keine menschliche Interaktion notwendig und eine Automatisierung bietet sich an. Andererseits gibt es auch Entscheidungen, die bewusst nicht automatisiert werden sollten.

Sie bringen mehr als acht Jahre Erfahrung in der Weiterentwicklung und Automatisierung von Datenprozessen mit. Welche Erfahrungen aus Ihrer Praxis sind besonders hilfreich für Unternehmen, die ihre Stammdatenprozesse modernisieren möchten?

Häufig ist die Erwartung, dass bei Einführung einer Master Data Governance ein Rundumschlag sämtliche Prozesse auf den Kopf stellt und einen optimalen Zustand herbeiführt. Tatsächlich glaube ich, dass bei einem solchen Ansatz die Organisation selbst und die Menschen innerhalb eines Unternehmens nicht folgen können und der Ansatz zu abstrakt ist, um umgesetzt werden zu können. Oft sind es einzelne kleinere Prozessoptimierungen, die den Arbeitsalltag erleichtern. Diese kleinen Automatisierungslösungen, die den operativen Einheiten die Arbeit erleichtern und manuelle Prozessschritte ablösen, werden oft sehr gut angenommen und eröffnen die Möglichkeit auch tiefgreifendere Veränderungen zu integrieren.

Wie können Unternehmen Automatisierung und systematische Datenqualitäts-verbesserung langfristig zusammendenken, um ihr Stammdatenmanagement zukunftsfähig aufzustellen?

Ein ganzheitliches Data Governance Konzept definiert eindeutige Regelwerke, um bereits bei der Entstehung von Stammdaten Fehler und Unvollständigkeiten zu vermeiden. Gleichzeitig müssen auch eine Überwachung der Stammdaten und sowie die zugehörigen Pflegeprozesse betrachtet werden, um Fehlerquellen zu identifizieren und zu prüfen, ob Optimierungen oder Automatisierungen auch tatsächlich innerhalb der gesamten Prozesskette wirken. Letztlich darf man sich nicht der Illusion hingeben, dass eine einmalige Optimierung dauerhaft wirkt. Stammdatenprozesse bedürfen einer regelmäßigen neuen Evaluierung und müssen bei Bedarf neu gedacht und angepasst werden.

Kurzer Abschluss

„Gutes Stammdatenmanagement bedeutet für mich …“

… dass Verantwortlichkeiten klar definiert sind, Prozesse End-to-End betrachtet werden und Automatisierung gezielt eingesetzt wird, damit Datenqualität von Anfang an entsteht und nicht nachträglich hergestellt werden muss.

Marius Verdcheval beim Stammdaten Forum 2026

Wie lassen sich Stammdatenprozesse in SAP effizienter gestalten und gezielt automatisieren? Welche Möglichkeiten bietet Precisely Automate Studio und worauf kommt es bei der Einführung an?

Mit diesen Fragen beschäftigt sich Marius Verdcheval auch in seinem Vortrag beim Stammdaten Forum 2026. Er gibt praxisnahe Einblicke in die Einführung und den Einsatz von Precisely Automate Studio und beleuchtet die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren moderner Stammdatenprozesse.

Das Stammdaten Forum bringt Fach- und Führungskräfte, Verantwortliche und Praktiker aus dem Stammdatenmanagement, der Data Governance und dem Datenmanagement zusammen. Im Mittelpunkt stehen aktuelle Entwicklungen, konkrete Lösungsansätze und der persönliche Erfahrungsaustausch innerhalb der Stammdaten-Community.

Stammdaten Forum 2026

25.–26. November 2026 | Düsseldorf

Der Kongress für Stammdaten, Digitale Transformation und Data Governance.

Erleben Sie zwei Tage voller Praxiswissen, Impulse und Austausch rund um Stammdatenmanagement, Datenqualität, Data Governance und Digitalisierung.

Informieren Sie sich jetzt über das Programm und sichern Sie sich Ihre Teilnahme: https://www.deutsche-kongress.de/veranstaltung/stammdaten-forum/