Single Source of Truth: Schluss mit Datensilos im KMU

Eine „Single Source of Truth" (SSOT) bezeichnet ein zentrales, verbindliches Datensystem, aus dem alle Abteilungen eines Unternehmens dieselben, konsistenten Informationen beziehen. Für österreichische KMU mit 5 bis 50 Mitarbeitenden ist sie der wirksamste Hebel gegen ein Problem, das mit jedem Wachstumsschritt größer wird: Datensilos – also isolierte, sich widersprechende Datenbestände in Excel-Tabellen, E-Mail-Postfächern, Branchensoftware und Buchhaltungssystemen.

Warum Datensilos in wachsenden KMU fast unvermeidlich entstehen

Die wenigsten Betriebe starten mit einem Datenproblem. Eine Tischlerei, ein Architekturbüro oder eine Steuerberatung beginnt oft mit einer einzigen Excel-Tabelle für Kundenkontakte, einer für Angebote, einer für offene Posten. Das funktioniert – bis es nicht mehr funktioniert.

Typische Auslöser für das schleichende Datenchaos:

• Neue Software wird ohne Gesamtkonzept eingeführt. Das CRM speichert Kundendaten, die Buchhaltungssoftware hat eigene Kontakte, das Projektmanagement-Tool führt eine dritte Liste. Keine spricht mit der anderen.
• Mitarbeitende entwickeln Workarounds. Wer keine zentrale Datenquelle findet, legt sich eine eigene an – als lokale Excel-Datei, als Notizbuch, als Ordner am Desktop.
• Wachstum überrollt die Struktur. Was bei drei Mitarbeitenden durch kurze Absprachen funktioniert, bricht bei fünfzehn Personen zusammen. Information wird zum Engpass.

Das Ergebnis: Niemand ist sich sicher, welche Kundendaten aktuell sind. Angebote basieren auf veralteten Kalkulationen. Rechnungen werden doppelt erstellt oder mit falschen Adressen verschickt. Die Buchhaltung korrigiert am Monatsende manuell, was die Systeme an Widersprüchen produziert haben.

Was eine Single Source of Truth konkret bedeutet – und was nicht

Eine SSOT ist kein einzelnes Produkt, das man kauft. Sie ist ein Architekturprinzip: Für jeden Datenpunkt gibt es genau ein führendes System. Alle anderen Systeme beziehen die Information von dort – lesen, aber überschreiben nicht.

Die drei Grundregeln einer SSOT

1. Ein Master pro Datentyp. Kundenstammdaten leben im CRM. Finanzdaten leben in der Buchhaltung. Projektzeiten leben im Projektmanagement-Tool. Kein System erhebt den gleichen Datenpunkt eigenständig.
2. Synchronisation statt Doppeleingabe. Systeme werden über Schnittstellen (APIs) oder Middleware verbunden. Wenn im CRM eine Adresse aktualisiert wird, übernimmt die Rechnungssoftware die Änderung automatisch.
3. Klare Verantwortlichkeiten. Für jedes führende System gibt es eine Person, die für die Datenqualität zuständig ist. Das muss keine Vollzeitstelle sein – aber die Zuständigkeit muss definiert sein.

Was eine SSOT nicht ist

• Kein Mega-System, das alles kann. Die Vorstellung, eine einzige Software könne CRM, ERP, Buchhaltung, Projektmanagement und Lagerverwaltung gleich gut abbilden, ist für die meisten KMU unrealistisch. Besser: spezialisierte Tools, die gut miteinander kommunizieren.
• Kein einmaliges IT-Projekt. Eine SSOT ist ein laufender Prozess. Datenqualität muss gepflegt, Schnittstellen müssen gewartet, neue Tools müssen integriert werden.

Der Kontrast: Datenmanagement im KMU früher und 2026

Noch vor wenigen Jahren war das Thema Datenmanagement für einen Handwerksbetrieb oder ein Beratungsunternehmen mit 20 Mitarbeitenden kaum greifbar. Die Werkzeuge waren komplex, teuer und für Großunternehmen konzipiert.

Der entscheidende Unterschied: Die technischen Hürden sind 2026 für KMU drastisch gesunken. Was früher ein IT-Projekt mit monatelanger Vorlaufzeit war, lässt sich heute oft in Wochen umsetzen – vorausgesetzt, die strategische Vorarbeit stimmt.

In fünf Schritten zur Single Source of Truth

Der folgende Fahrplan orientiert sich an typischen Szenarien, wie sie in Handwerksbetrieben, Dienstleistungsunternehmen und dem Einzelhandel in Österreich häufig anzutreffen sind.

Schritt 1: Datenlandkarte erstellen

Bevor ein System gewählt wird, braucht es Klarheit darüber, welche Daten wo liegen. Eine einfache Methode:

• Listen Sie alle Systeme auf, in denen Ihr Betrieb Daten speichert (inkl. Excel-Dateien, Papierformulare, Messenger-Gruppen).
• Ordnen Sie jedem System die Datentypen zu: Kundendaten, Finanzdaten, Projektdaten, Personaldaten, Lagerbestände.
• Markieren Sie Überschneidungen: Wo werden gleiche Daten in mehreren Systemen gepflegt?

Erfahrungsgemäß sind die größten Problemzonen: Kundenstammdaten (weil fast jede Software eigene Kontaktfelder hat) und Angebotskalkulationen (weil Preise, Aufschläge und Konditionen in verschiedenen Dokumenten kursieren).

Schritt 2: Master-Systeme definieren

Für jeden Datentyp legen Sie fest, welches System führend ist:

• Kundenstammdaten → CRM (z. B. HubSpot, Pipedrive, Zoho CRM)
• Finanzdaten → Buchhaltungssoftware (z. B. BMD, ProSaldo, sevDesk)
• Projektdaten → Projektmanagement-Tool oder Branchensoftware
• Personaldaten → HR-Tool oder Lohnverrechnung

Alle anderen Systeme dürfen diese Daten lesen, aber nicht eigenständig ändern.

Schritt 3: Schnittstellen aufbauen

Hier hat sich die Landschaft grundlegend verändert. Workflow-Automation-Tools wie Make (ehemals Integromat), n8n oder Zapier ermöglichen es, Systeme zu verbinden, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Typische Verbindungen:

• CRM → Buchhaltung: Neuer Kunde wird automatisch als Kontakt angelegt
• Angebots-Tool → Projektmanagement: Angenommenes Angebot erzeugt automatisch ein Projekt
• Eingangsrechnungen → Buchhaltung: Dokumente werden per KI ausgelesen und zugeordnet

Für komplexere Integrationen – etwa die Anbindung einer Branchensoftware im Handwerk an ein modernes ERP-System – ist häufig eine maßgeschneiderte Lösung sinnvoll, die genau auf die Prozesse des Betriebs zugeschnitten wird.

Schritt 4: Datenbereinigung durchführen

Der unangenehmste, aber entscheidende Schritt. Bevor Systeme synchronisiert werden, müssen die Daten bereinigt werden. Sonst synchronisiert man den Müll.

Typische Bereinigungsaufgaben:

• Dublettenprüfung: Wie viele Kunden sind doppelt oder dreifach erfasst?
• Adressaktualisierung: Sind Anschriften, E-Mail-Adressen und Telefonnummern aktuell?
• Kategorisierung: Sind Kunden, Lieferanten und Interessenten sauber getrennt?

KI-gestützte Tools können diesen Prozess erheblich beschleunigen – etwa durch automatische Dublettenerkennung oder die Anreicherung von Kontaktdaten. Die Prüfung und Freigabe sollte aber immer durch das Team erfolgen, das die Daten kennt.

Schritt 5: Pflege-Routinen etablieren

Eine SSOT lebt nur so lange, wie sie gepflegt wird. Bewährt haben sich:

• Wöchentliche Datenqualitäts-Checks (10–15 Minuten): Gibt es neue Dubletten? Wurden Schnittstellen korrekt synchronisiert?
• Monatliche Reviews: Stimmen die Dashboards mit der Realität überein? Gibt es neue Datenquellen, die integriert werden müssen?
• Klare Regeln für neue Tools: Bevor ein neues System eingeführt wird, muss definiert sein, wie es sich in die bestehende SSOT einfügt.

Data Analytics für KMUs: Was eine saubere Datenbasis ermöglicht

Der eigentliche Wert einer Single Source of Truth zeigt sich erst in der Nutzung. Wenn alle Daten konsistent an einem Ort liegen, werden Auswertungen möglich, die vorher undenkbar waren – oder zumindest unverhältnismäßig aufwendig.

Praktische Beispiele für Data Analytics im KMU-Alltag:

• Deckungsbeitragsanalyse pro Kunde oder Auftrag: Statt am Quartalsende mühsam Excel-Tabellen zusammenzuführen, zeigt ein Dashboard in Echtzeit, welche Aufträge profitabel sind.
• Durchlaufzeiten im Handwerk: Vom Angebot bis zur Schlussrechnung – wo entstehen Engpässe? Welche Projektphasen dauern systematisch länger als geplant?
• Kundenverhalten im Einzelhandel oder Online-Shop: Welche Produkte werden häufig zusammen gekauft? Wo brechen Kunden den Bestellprozess ab?
• Personaleinsatzplanung in der Gastronomie oder Hotellerie: Welche Schichten sind regelmäßig über- oder unterbesetzt? Wie korreliert die Personaldecke mit der Kundenzufriedenheit?

All das setzt voraus, dass die Daten nicht in isolierten Systemen liegen, sondern zusammengeführt werden können. Die SSOT ist das Fundament; Data Analytics ist das, was darauf gebaut wird.

Datenschutz und DSGVO: Was bei der Zentralisierung zu beachten ist

Eine zentrale Datenhaltung wirft berechtigte Fragen zum Datenschutz auf. In Österreich gelten die DSGVO und das Datenschutzgesetz (DSG). Drei Punkte verdienen besondere Aufmerksamkeit:

• Verarbeitungsverzeichnis aktualisieren. Wenn Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt werden, ändert sich das Verarbeitungsverzeichnis nach Art. 30 DSGVO. Dokumentieren Sie, welche Daten wo gespeichert und wohin synchronisiert werden.
• Zugriffsrechte differenziert vergeben. Eine SSOT bedeutet nicht, dass alle Mitarbeitenden auf alle Daten zugreifen sollen. Rollenbasierte Zugriffskonzepte sind Standard in modernen CRM- und ERP-Systemen.
• Auftragsverarbeitung bei Cloud-Diensten. Werden Daten bei einem externen Anbieter verarbeitet (was bei Cloud-Lösungen der Regelfall ist), brauchen Sie einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV). Achten Sie auf den Serverstandort – Lösungen mit Rechenzentren in der EU sind vorzuziehen.

Bei Unsicherheiten empfiehlt sich eine Abstimmung mit der Wirtschaftskammer oder einem auf Datenschutz spezialisierten Berater. Im Rahmen der KMU.DIGITAL-Förderung können solche Beratungsleistungen unter bestimmten Voraussetzungen mitgefördert werden.

Was eine SSOT-Einführung realistisch kostet – und wo Förderungen greifen

Die Kosten hängen stark vom Ausgangszustand ab. Eine grobe Orientierung für ein KMU mit 10 bis 30 Mitarbeitenden:

Modellrechnung (fiktive Annahme):

• Cloud-CRM: ca. 20–80 € pro Nutzer und Monat
• Workflow-Automation-Tool: ca. 30–150 € pro Monat (je nach Komplexität)
• Ersteinrichtung und Schnittstellenentwicklung: stark variabel, abhängig von der Anzahl der zu integrierenden Systeme und dem Individualisierungsgrad
• Datenbereinigung: geschätzt 2–5 Personentage interner Aufwand, ggf. mit externer Unterstützung

Für österreichische KMU stehen mehrere Förderschienen zur Verfügung, die einen Teil dieser Investitionen abfedern können. Die KMU.DIGITAL-Förderung unterstützt sowohl Beratungsleistungen (Statusanalyse, Digitalisierungskonzept) als auch Umsetzungsprojekte. Auch die aws (Austria Wirtschaftsservice) und die FFG bieten Programme, die auf Digitalisierung und KI-Automatisierung im KMU zugeschnitten sind. Die genauen Förderhöhen und Bedingungen ändern sich regelmäßig – ein Blick auf die aktuellen Ausschreibungen lohnt sich.

Typische Stolpersteine – und wie Sie sie umgehen

Auch mit dem richtigen Konzept gibt es Fallstricke. Die häufigsten:

1. Zu viel auf einmal wollen. Starten Sie nicht mit der Integration aller Systeme gleichzeitig. Beginnen Sie mit dem größten Schmerzpunkt – meistens sind das Kundenstammdaten oder die Verbindung zwischen Angebot und Rechnung.
2. Das Team nicht mitnehmen. Eine SSOT funktioniert nur, wenn alle Beteiligten die neuen Prozesse kennen und mittragen. Schulung und klare Dokumentation sind kein Luxus, sondern Voraussetzung.
3. Schnittstellen ohne Monitoring. Automatische Synchronisation ist großartig – bis sie still ausfällt. Richten Sie Benachrichtigungen ein, die Alarm schlagen, wenn eine Synchronisation fehlschlägt.
4. Datenmigration unterschätzen. Die Übernahme von Altdaten in ein neues System ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Planen Sie dafür realistische Zeitpuffer ein.

Können Sie sich den alten Weg – manuelle Datenpflege in fünf verschiedenen Systemen – heute noch leisten? Die Betriebe, die bereits umgestellt haben, arbeiten mit spürbar kürzeren Durchlaufzeiten und weniger Reibungsverlusten. Der Vorsprung ist einholbar – aber der günstigste Zeitpunkt für den Start ist jetzt.

Fazit: Kleine Schritte, große Wirkung

Eine Single Source of Truth ist kein Luxusprojekt für Konzerne. Sie ist die logische Antwort auf ein Wachstumsproblem, das fast jedes KMU ab einer gewissen Größe trifft. Die technischen Voraussetzungen sind 2026 so zugänglich wie nie. Cloud-basierte CRM- und ERP-Systeme, No-Code-Automationstools und KI-gestützte Datenbereinigung machen den Einstieg auch für Betriebe mit begrenztem IT-Budget realistisch.

Der erste Schritt ist nicht die Software-Auswahl. Der erste Schritt ist die ehrliche Bestandsaufnahme: Wo liegen unsere Daten? Wo widersprechen sie sich? Und wer ist wofür zuständig? Wer diese Fragen beantwortet, hat das Fundament für bessere Entscheidungen, weniger Reibungsverluste und ein Datenmanagement, das mit dem Betrieb mitwächst.