Single Source of Truth (SSOT) beschreibt ein Datenkonzept, bei dem alle relevanten Informationen zentral und konsistent aus einer verlässlichen Quelle bereitgestellt werden.

Die Abkürzung SSOT steht für Single Source of Truth. Unter einem Single Source of Truth versteht man im Kontext des Datenmanagements das Prinzip, sämtliche unternehmensrelevanten Daten zentral und konsistent an einem einzigen Ort bereitzustellen. Single Source of Truth bedeutet also ein Datenrepository, das als maßgebliche Quelle für alle geschäftsrelevanten Informationen dient.

Ziel eines Single Source of Truth ist es, eine verlässliche, allgemeingültige Datenbasis zu schaffen, auf die alle Systeme, Abteilungen und Mitarbeitenden zugreifen können. Redundanzen, Dateninkonsistenzen und Interpretationsspielräume werden vermieden, indem eine eindeutige Referenz geschaffen wird. So wird sichergestellt, dass alle Beteiligten mit einheitlichen, aktuellen und korrekten Informationen arbeiten – eine essenzielle Voraussetzung für Datenintegrität, fundierte Analysen, effiziente Prozesse und datenbasierte Entscheidungen.

Im Kontext des Data Warehousing spielt das Konzept Single Source of Truth eine zentrale Rolle. Ein Data Warehouse sammelt, integriert und konsolidiert Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen wie ERP-, CRM- oder Finanzsystemen. Dabei dient es als zentrale Plattform, in der alle Informationen standardisiert, bereinigt und historisiert werden – und somit zur verlässlichen Single Source of Truth für Analysen und Berichte werden. Durch die einheitliche Datenbasis können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, ohne sich auf widersprüchliche oder doppelt erfasste Daten beziehen zu müssen. In einer IT- und Business-Intelligence-Landschaft ist dies essenziell, um aussagekräftige Analysen, Forecasts und KPIs-Dashboards bereitzustellen, die auf konsistenten Informationen beruhen.

Data Lakes bieten Unternehmen die Möglichkeit, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten flexibel zu speichern – oft in ihrer Rohform. Im Vergleich zu klassischen Data-Warehouse-Architekturen sind sie weniger stark strukturiert, was hohe Anforderungen an Datenmanagement und Qualitätssicherung stellt. Dennoch ist auch im Data Lake eine zentrale Wahrheit anstrebenswert, um verlässliche Analysen zu ermöglichen. Dafür müssen klare Daten-Governance-Richtlinien, Metadatenmanagement und einheitliche Datenmodelle etabliert werden. So lassen sich Inkonsistenzen vermeiden, damit ein Data Lake mit SSOT-Prinzipien eine flexible und skalierbare Grundlage für moderne Analytics-Anwendungen bietet.