Das Internet of Things (IoT) verändert die Art, wie Unternehmen arbeiten:
Milliarden vernetzter Geräte erzeugen kontinuierlich Daten, steuern Prozesse, melden Zustände und ermöglichen völlig neue Geschäftsmodelle. Doch je stärker Maschinen, Sensoren und Anwendungen miteinander kommunizieren, desto wichtiger wird ein Aspekt, der oft unterschätzt wird: Stammdatenmanagement (MDM).
Eine wissenschaftliche Analyse zeigt, welche Rolle MDM im IoT spielt, welche Einsatzszenarien heute bereits sichtbar sind und warum Unternehmen ohne klare Datenstrukturen schnell an Grenzen stoßen.
Warum Stammdaten im IoT unverzichtbar sind
IoT-Systeme erzeugen riesige Datenmengen – oft unstrukturiert, in hoher Geschwindigkeit und in unterschiedlichsten Formaten. Damit diese Daten sinnvoll genutzt werden können, braucht es:
eindeutige Identifikatoren für Geräte, Maschinen und Assets
konsistente Begriffe, Modelle und Standards
klare Regeln für Datenqualität, Pflege und Verantwortlichkeiten
Genau hier setzt Stammdatenmanagement an. Es schafft eine gemeinsame Sprache für Daten und bildet die Grundlage für verlässliche Analysen, Automatisierung und intelligente Services.
Was die Literatur zeigt: MDM wird vor allem auf Systemebene relevant
Die systematische Auswertung von 24 wissenschaftlichen Beiträgen macht deutlich:
80 % der Einsatzszenarien liegen auf der Systemebene des MDM
Organisationsebene und Strategieebene sind bisher kaum erforscht
Besonders häufig genannt werden:
Metadatenmanagement
Datenmodellierung
Datenqualität
Stammdatenintegration
Informationsarchitektur
Das zeigt: Im IoT geht es vor allem darum, Daten technisch sauber zu strukturieren, zu modellieren und zu integrieren.
Konkrete Einsatzszenarien im IoT
1. Lebenszyklusmanagement von Stammdaten
IoT-Geräte und Sensoren müssen eindeutig angelegt, gepflegt und deaktiviert werden. Ohne klare Prozesse entstehen Inkonsistenzen, Dubletten oder veraltete Geräteinformationen.
2. Metadatenmanagement & Datenmodellierung
IoT-Daten brauchen Kontext. Metadaten beschreiben, was ein Sensor misst, wie Werte zu interpretieren sind und wie Geräte miteinander in Beziehung stehen. MDM unterstützt hier durch:
einheitliche Datenmodelle
Glossare und Standards
konsistente Terminologien
Gerade in Smart Cities oder Industrie‑4.0‑Umgebungen ist das essenziell.
3. Qualitätsmanagement
IoT-Daten sind nur so gut wie ihre Qualität. MDM hilft bei:
Dublettenprüfung
Datenbereinigung
Anreicherung mit Referenzdaten
Das ist entscheidend für Predictive Maintenance, Prozessoptimierung oder automatisierte Entscheidungen.
4. Stammdatenintegration
IoT-Daten müssen in bestehende Systeme integriert werden – von ERP über MES bis zu Cloud-Plattformen. MDM sorgt für:
einheitliche Formate
Transformation
konsistente Nutzung über Systeme hinweg
5. Informationsarchitektur
IoT benötigt sowohl Echtzeitverarbeitung (Speed Layer) als auch Langzeitanalysen (Batch Layer). MDM liefert die Basis für:
historische Stammdaten
konsistente Datenhaltung
strukturierte Datenmodelle für Analysen
6. Asset- und Device Management
Geräte, Maschinen und Sensoren müssen eindeutig identifizierbar sein. MDM unterstützt:
eindeutige IDs
Verwaltung von Gerätebeziehungen
Integration in IoT-Architekturen wie RAMI 4.0 oder IIRA
Was bedeutet das für Unternehmen?
Die Analyse zeigt klar: Ohne saubere Stammdaten kann IoT sein Potenzial nicht entfalten.
Unternehmen profitieren besonders, wenn sie:
frühzeitig einheitliche Datenmodelle definieren
klare Verantwortlichkeiten für Stammdaten schaffen
Datenqualität aktiv managen
IoT-Architekturen mit MDM-Strukturen verbinden
Gerade KMU können dadurch Fehler reduzieren, Prozesse stabilisieren und IoT-Projekte schneller skalieren.
Wo weiterer Forschungsbedarf besteht
Die Studie zeigt auch, dass viele Fragen noch offen sind:
Wie lässt sich MDM strategisch im IoT verankern?
Welche Rollen und Verantwortlichkeiten braucht es?
Wie kann MDM-Echtzeitdatenströme besser unterstützen?
Welche Big Data Aspekte (z. B. Veracity, Value) profitieren besonders von MDM?
Hier besteht großes Potenzial für zukünftige Forschung – und für praktische Weiterentwicklungen in Unternehmen.
Die vollständige Arbeit ist Teil des Bands 2, Anwendung Informationsmanagement, der Schriftenreihe Wirtschaftsinformatik und kann kostenlos über den Shop der Steinbeis Edition heruntergeladen werden: