Dublette

Wie Dubletten entstehen

Dubletten entstehen fast immer dort, wo dieselben Objekte an mehreren Stellen oder von mehreren Personen angelegt werden können. Die häufigste Ursache ist die manuelle Neuanlage ohne vorherige Suche: Ein Mitarbeiter findet einen bestehenden Kunden nicht – weil er anders geschrieben ist – und legt ihn kurzerhand neu an. Auch Tippfehler, uneinheitliche Schreibweisen von Firmennamen, unterschiedliche Adressformate und fehlende Pflichtfelder begünstigen Doppelanlagen.

Eine zweite große Quelle sind Schnittstellen und Importe. Werden Kunden aus einem Onlineshop, einem Marktplatz und einer Excel-Liste in dasselbe ERP übernommen, ohne dass ein eindeutiger Abgleichschlüssel existiert, landet derselbe Kunde schnell mehrfach im System. Besonders kritisch ist die Datenmigration bei einem Systemwechsel: Werden Altbestände aus mehreren Vorsystemen zusammengeführt, treffen dort gepflegte Dubletten aufeinander und vervielfachen sich. Deshalb gilt der Grundsatz, Stammdaten vor der Übernahme zu bereinigen statt das Problem mitzuschleppen.

Wie eine Dublette erkannt und bereinigt wird

Weil Dubletten selten feldgenau identisch sind, reicht ein exakter Vergleich nicht aus. Stattdessen kommen unscharfe Verfahren zum Einsatz, die Ähnlichkeit statt Gleichheit messen. Sie normalisieren zunächst die Werte (Groß-/Kleinschreibung, Rechtsformkürzel, Sonderzeichen), bilden dann Vergleichsschlüssel und bewerten die Übereinstimmung mehrerer Felder gemeinsam. Erst ein hinreichend hoher Trefferwert markiert zwei Sätze als mögliche Dublette – zur manuellen Prüfung oder zum automatischen Zusammenführen.

Warum eine Dublette im ERP teuer wird

Der Schaden durch Dubletten ist selten spektakulär, dafür breit gestreut. Auf der Vertriebsseite verteilt sich der Umsatz eines Kunden auf mehrere Sätze, sodass ABC-Analysen, Bonitätsgrenzen und Rabattstaffeln verfälscht werden – ein eigentlich wichtiger A-Kunde erscheint als mehrere unbedeutende B-Kunden. Mahnläufe greifen ins Leere, weil offene Posten auf der einen, Zahlungen auf der anderen Karteikarte liegen. Im Marketing führen Dubletten zu Mehrfachanschreiben, verschwendetem Porto und verärgerten Empfängern; unter der DSGVO erschweren sie zudem, Auskunfts- und Löschansprüche vollständig zu erfüllen.

Bei Artikeldubletten zersplittert der Lagerbestand: Dieselbe Ware liegt buchhalterisch auf zwei Artikelnummern, was zu falschen Verfügbarkeiten, unnötigen Nachbestellungen und fehlerhaften Deckungsbeiträgen führt. Weil Fehler in Stammdaten sich in jeden nachgelagerten Beleg fortpflanzen, gehört die Dublettenfreiheit zu den wichtigsten Kennzahlen der Datenqualität und ist ein Kernziel von Master Data Management (MDM).

Abgrenzung: Dublette, Homonym und Golden Record

Eine Dublette bezeichnet zwei Datensätze für ein Objekt und ist damit das Gegenteil des Homonym-Problems, bei dem ein Datensatz fälschlich zwei verschiedene reale Objekte vermengt (etwa zwei unterschiedliche Firmen unter einem Sammelsatz). Beide sind Datenqualitätsfehler, erfordern aber gegenläufige Korrekturen: Dubletten werden zusammengeführt, Homonyme aufgetrennt.

Vom Golden Record unterscheidet sich die Dublette als Ursache vom Ergebnis: Die Dublette ist der fehlerhafte Ausgangszustand, der Golden Record der bereinigte, führende Zielsatz. Nicht jede Ähnlichkeit ist zudem eine Dublette – zwei getrennte Lieferadressen desselben Kunden oder Produktvarianten mit eigenen Artikelnummern sind fachlich gewollt und dürfen nicht zusammengeführt werden. Eine gute Dublettenprüfung schlägt Kandidaten deshalb nur vor; die fachliche Entscheidung bleibt beim zuständigen Data Owner.

DACH-Besonderheiten und Data Governance

Im deutschsprachigen Raum treffen mehrere Faktoren zusammen, die Dubletten begünstigen und zugleich brisant machen. Rechtsformzusätze wie GmbH, GmbH & Co. KG oder e. K. werden uneinheitlich geschrieben und abgekürzt, Umlaute werden mal als „ä", mal als „ae" erfasst – beides klassische Auslöser unentdeckter Doppelanlagen. Ein verlässlicher eindeutiger Schlüssel wie die Umsatzsteuer-Identifikationsnummer im Kunden- und Lieferantenstamm hilft, solche Sätze trotz abweichender Schreibweise als denselben Partner zu erkennen.

Rechtlich verschärft die DSGVO das Thema: Personenbezogene Dubletten erschweren nicht nur Auskunft und Löschung, ihre Vermeidung ist Teil des Grundsatzes der Datenrichtigkeit. Nachhaltig lösen lässt sich das Problem weniger durch einmalige Aktionen als durch geregelte Data Governance – Pflichtfelder, Namenskonventionen, eine Dublettenprüfung bereits bei der Neuanlage und klare Verantwortlichkeiten. So bleibt der Bestand dauerhaft sauber, statt in regelmäßigen Abständen erneut bereinigt werden zu müssen.