Die 6 größten Herausforderungen beim Data-Onboarding

Jens Bröking · 21 Sep. 2026

Data-Onboarding gehört zu den ressourcenintensivsten Aufgaben im Produktdatenmanagement. Lieferanten liefern Daten in unterschiedlichen Formaten, Klassifizierungen stimmen nicht überein, Pflichtfelder fehlen, und am Ende muss ein Sachbearbeiter manuell nacharbeiten, bevor die Daten ins PIM-System übernommen werden können. Wer die typischen Stolpersteine kennt, kann gezielt Prozesse aufbauen, die diesen Aufwand dauerhaft reduzieren.

Warum Data-Onboarding so viele Ressourcen verschlingt

Der Aufwand beim Data-Onboarding entsteht selten durch ein einzelnes Problem, sondern durch das Zusammenspiel mehrerer struktureller Schwachstellen. Lieferantendaten kommen in unterschiedlichen Formaten, mit unterschiedlicher Vollständigkeit und unterschiedlichem Qualitätsniveau an. Jede manuelle Korrektur kostet Zeit, die an anderer Stelle fehlt.

Hinzu kommt, dass viele Unternehmen keinen standardisierten Onboarding-Prozess etabliert haben. Ohne klare Übernahmeregeln, automatisierte Qualitätsprüfungen und definierte Freigabemechanismen landet jede Lieferung erneut auf dem Schreibtisch eines Sachbearbeiters. Die sechs folgenden Herausforderungen zeigen, wo die größten Reibungsverluste entstehen und wie Sie ihnen systematisch begegnen können.

1: Inkonsistente Datenformate von Lieferanten

Lieferanten liefern Produktdaten in den unterschiedlichsten Formaten: Excel-Tabellen, proprietäre CSV-Strukturen, BMEcat-Dateien in verschiedenen Versionen oder herstellerspezifische XML-Schemata. Jedes Format erfordert eine eigene Verarbeitungslogik, bevor die Daten in das eigene System übernommen werden können.

Das Problem verschärft sich, wenn ein Unternehmen Hunderte von Lieferanten betreut. Ohne eine zentrale Datendrehscheibe, die alle gängigen Eingangsformate verarbeiten kann, entsteht ein Flickenteppich aus manuellen Einzellösungen. Jede neue Lieferantenanbindung bedeutet dann erneuten Entwicklungsaufwand.

Die Lösung liegt in einer Integrationsplattform, die Formate wie BMEcat, GS1/XML, Datanorm oder Fab-Dis nativ unterstützt und Mappings auf eine einheitliche interne Struktur automatisiert ausführt. So wird der Formatwechsel zur Routineaufgabe statt zum Projektfall.

2: Fehlende oder falsche Klassifizierungen

Klassifizierungsstandards wie ECLASS oder ETIM sind die Grundlage für einen strukturierten Produktdatenaustausch. In der Praxis liefern Lieferanten jedoch häufig Artikel ohne Klassifizierung, mit veralteten Klassifikationsversionen oder mit fachlich falschen Zuordnungen.

Fehlende Klassifizierungen verhindern, dass Produkte in Beschaffungsplattformen oder Marktplätzen korrekt gefunden und verglichen werden. Falsche Klassifizierungen sind noch problematischer, weil sie schwerer zu erkennen sind und sich durch den gesamten Datenprozess ziehen können.

Wer Lieferantendaten onboardet, sollte die Klassifizierung als eigenen Prüfschritt im Workflow verankern. Dabei ist es wichtig, nicht nur die Existenz einer Klassifizierung zu prüfen, sondern auch die Versionskonsistenz, zum Beispiel ob ECLASS 9 oder ECLASS 10 verwendet wird, und die fachliche Korrektheit der Zuordnung. Automatisierte Validierungsregeln helfen, Abweichungen frühzeitig zu erkennen und direkt an den Lieferanten zurückzumelden.

3: Unvollständige Produktdaten und fehlende Pflichtfelder

Ein häufig auftretendes Problem in der Praxis ist, dass Produktdaten fehlen, unvollständig sind oder sich nicht ohne Weiteres aus dem vorhandenen Datenbestand des Lieferanten ermitteln lassen. Fehlende Pflichtfelder blockieren den gesamten Onboarding-Prozess, weil die Daten ohne diese Informationen nicht normkonform ausgeliefert werden können.

Besonders kritisch sind Felder wie technische Merkmale, Maßangaben, Sicherheitsinformationen oder Mediendaten. Diese Informationen liegen beim Lieferanten oft in unterschiedlichen Systemen vor, zum Beispiel im ERP, in der Entwicklungsabteilung oder als PDF-Datenblatt, und werden nicht automatisch in den Exportprozess eingespeist.

Ein strukturierter Onboarding-Prozess muss daher eine Vollständigkeitsprüfung beinhalten, die vor der Übernahme prüft, welche Pflichtfelder fehlen, und den Lieferanten mit einem konkreten Fehlerreport zur Nachlieferung auffordert. Nur so lässt sich verhindern, dass unvollständige Daten ins PIM-System gelangen und dort manuell ergänzt werden müssen.

4: Mangelnde Normkonformität der Eingangsdaten

Selbst wenn Lieferantendaten vollständig und klassifiziert sind, entsprechen sie häufig nicht den geltenden Normen und Formatanforderungen. Werte liegen in falschen Einheiten vor, Zeichenkodierungen sind fehlerhaft, oder die Struktur des BMEcat-Dokuments weicht vom Standard ab.

Normkonformität ist keine optionale Qualitätsstufe, sondern eine Voraussetzung für die reibungslose Weiterverarbeitung. Beschaffungsplattformen und Marktplätze lehnen nicht normkonforme Kataloge ab oder verarbeiten sie fehlerhaft, was zu Lieferverzögerungen und Mehraufwand auf beiden Seiten führt.

Die Validierung gegen den jeweiligen Standard sollte automatisch und empfängerspezifisch erfolgen, also nicht nur gegen den allgemeinen BMEcat-Standard, sondern auch gegen die spezifischen Anforderungen des Zielmarktplatzes oder Kunden. Ein detaillierter Fehlerreport vor jeder Auslieferung gibt Sicherheit, dass nur normkonforme Daten den Empfänger erreichen.

5: Medienbrüche zwischen Systemen und Abteilungen

Produktinformationen sind in den meisten Unternehmen nicht zentral gebündelt, sondern verteilt auf ERP-Systeme, PIM-Systeme, Entwicklungsdatenbanken, Warenwirtschaftssysteme und Abteilungsablagen. Beim Data-Onboarding treffen diese verteilten Datenquellen auf ebenso verteilte Zielsysteme, was zu Medienbrüchen und manuellen Übertragungsschritten führt.

Jeder Medienbruch ist ein potenzieller Fehlerort. Daten werden kopiert, transformiert und manuell angepasst, ohne dass eine automatische Konsistenzprüfung stattfindet. Das Ergebnis sind Inkonsistenzen zwischen dem, was im ERP steht, und dem, was im Katalog ausgeliefert wird.

Die Anbindung aller relevanten Datenquellen, ob SAP, PIM oder Excel, an eine zentrale Verarbeitungsplattform ist der wichtigste Schritt, um Medienbrüche zu eliminieren. Zeitgesteuerte Datenimporte und automatische Auslieferungsprozesse ersetzen manuelle Übertragungsschritte und sorgen für konsistente Daten über alle Kanäle hinweg.

6: Skalierbarkeit bei wachsendem Artikelstamm

Was bei einem Lieferanten mit 500 Artikeln noch manuell handhabbar ist, wird bei 50 Lieferanten mit je 2.000 Artikeln zum operativen Engpass. Viele Onboarding-Prozesse sind nicht auf Wachstum ausgelegt, weil sie auf manuellen Schritten basieren, die sich nicht automatisieren lassen.

Skalierbarkeit erfordert, dass der Onboarding-Prozess als wiederkehrender, automatisierter Workflow abgebildet ist. Lieferanten laden ihre Daten hoch, die Qualitätskontrolle wird automatisch angestoßen, Fehler werden direkt an den Lieferanten zurückgemeldet, Mappings werden ausgeführt, und die Daten werden regelkonform generiert. Nur bei Ausnahmen greift ein Sachbearbeiter manuell ein.

Eine integrierte Regel-Engine, die definiert, welche Produktarten übernommen werden und welche intern bereits geänderten Felder nicht durch Lieferantendaten überschrieben werden dürfen, ist dabei ein wichtiger Baustein. So bleibt der Prozess auch bei wachsendem Artikelstamm kontrollierbar und ressourcenschonend.

Data-Onboarding systematisch und dauerhaft verbessern

Die sechs beschriebenen Herausforderungen zeigen, dass Data-Onboarding kein einmaliges Projekt ist, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der strukturierte Werkzeuge, klare Regeln und definierte Workflows erfordert. Wer diese Grundlagen legt, reduziert den manuellen Aufwand dauerhaft und verbessert die Datenqualität im gesamten Produktdatenaustausch.

Konkrete Maßnahmen, die Sie sofort angehen können:

Analysieren Sie den Ist-Zustand Ihrer Stammdaten und identifizieren Sie die häufigsten Fehlerquellen in Ihren Lieferantendaten
Definieren Sie verbindliche Anforderungen an Lieferantendaten, einschließlich Pflichtfelder, Klassifizierungsstandard und Formatvorgaben
Etablieren Sie eine automatisierte Qualitätsprüfung mit Rückmeldung an den Lieferanten als festen Bestandteil des Onboarding-Workflows
Verankern Sie Freigabemechanismen, die einen Sachbearbeiter nur dann einbeziehen, wenn die automatische Prüfung Ausnahmen identifiziert
Planen Sie Versionswechsel von Klassifikationsstandards wie ECLASS frühzeitig ein und analysieren Sie betroffene Klassen und Mappings rechtzeitig

Ein gut strukturierter Onboarding-Prozess zahlt sich nicht nur in reduzierten Bearbeitungszeiten aus, sondern auch in höherer Datenqualität, weniger Rückfragen und einer schnelleren Markteinführung neuer Produkte.

Mit Semaino das Lieferanten-Onboarding strukturiert aufsetzen

Wir unterstützen Unternehmen dabei, Data-Onboarding nicht als Dauerbaustelle, sondern als kontrollierten, skalierbaren Prozess zu betreiben. Unser Leistungsangebot rund um das Lieferanten-Onboarding bei Semaino deckt den gesamten Prozess ab, von der Datenstrukturanalyse bis zur laufenden Prozessüberwachung.

Was wir konkret für Sie leisten:

Anbindung Ihrer Datenquellen, ob SAP, PIM oder Excel, an unsere Verarbeitungsplattform
Durchführung von Mappings auf Standards wie BMEcat, ECLASS und ETIM über eine Drag-and-Drop-Oberfläche
Empfängerspezifische Validierung mit detailliertem Fehlerreport vor jeder Auslieferung
Aufbau automatisierter Onboarding-Workflows inklusive Qualitätskontrolle und Freigabemechanismen
Unterstützung bei Versionswechseln von Klassifikationsstandards, einschließlich Analyse betroffener Klassen und Anpassung der Mappings
Schulungen und Coaching für Ihre Mitarbeiter sowie vollständige Übernahme des Onboardings als Dienstleistung, wenn internes Know-how fehlt

Wenn Sie wissen möchten, wie ein strukturierter Onboarding-Prozess in Ihrem Unternehmen aussehen kann, nehmen Sie gerne Kontakt auf.