SAP kauft Reltio, Salesforce kauft Informatica: Warum Big Tech auf Datenqualität für KI setzt

Kurzfassung: SAP hat Reltio übernommen und Salesforce Informatica, weil beide dieselbe Wette eingegangen sind: KI-Reife ist eine Frage der Daten, nicht der Modelle. Beide kaufen Kompetenz in Master Data Management (MDM) und Datenqualität, um die Datenschicht zu kontrollieren, die ihre KI-Agenten speist. Doch die Engine unter jeder MDM-Plattform ist Entity Resolution – das Matching, das entscheidet, welche Datensätze dieselbe Entität sind. Und für agentische KI muss diese Auflösung in Echtzeit über alle Systeme hinweg geschehen, nicht in einem nächtlichen Batch-Lauf.

Die beiden Deals im Überblick

Beide Übernahmen holen Datenqualitäts- und MDM-Kompetenz in den Stack eines Plattformriesen, um dessen KI-Agenten zu versorgen. Status und Daten unten sind gegen die offiziellen Ankündigungen der Käufer geprüft (siehe Wo diese Deals 2026 stehen).

Käufer	Übernahmeziel	Was hinzukommt	Status (2026)
SAP	Reltio	Master Data Management für SAP- und Nicht-SAP-Daten; stärkt SAP Business Data Cloud sowie die Suite-First-, AI-First-Strategie	Angekündigt am 27. März 2026; abgeschlossen am 7. Mai 2026
Salesforce	Informatica	Datenintegration, Governance, Datenqualität, Metadatenmanagement und MDM als Datenfundament der Data Cloud unter Agentforce	Abgeschlossen am 18. November 2025

Auf dieser Seite

• Die beiden Deals im Überblick
• Die MDM-Übernahmewelle
• Die Frage, die diese Deals nicht beantworten
• Entity Resolution: die Engine im Herzen von MDM
• Warum Echtzeit für agentische KI entscheidend ist
• Was das für den Markt bedeutet
• Wo Tilores hineinpasst
• Das Fazit
• Wo diese Deals 2026 stehen
• FAQ

Zwei der weltweit größten Anbieter von Unternehmenssoftware sind nun dieselbe Wette eingegangen: Die Zukunft der KI hängt an sauberen, verknüpften Daten.

SAPs angekündigte Übernahme von Reltio – einer führenden Plattform für Master Data Management (MDM) – folgt unmittelbar auf den Kauf von Informatica durch Salesforce. Die Botschaft beider Deals ist unmissverständlich. KI-Reife ist keine Frage der Modelle. Sie ist eine Frage der Daten.

Wie SAPs COO es formulierte, besteht das Ziel darin, Unternehmensdaten „vollständig KI-fähig” zu machen – vereinheitlicht, bereinigt und über SAP- wie Nicht-SAP-Quellen hinweg harmonisiert. Diese Einordnung trifft genau zu. Ohne vertrauenswürdige Daten ist agentische KI nur eine Halluzinationsmaschine zu Enterprise-Preisen.

Doch diese Übernahmen werfen auch wichtige Fragen auf: Was bedeutet „KI-fähige Daten” in der Praxis tatsächlich – und reicht klassisches MDM aus, um dorthin zu kommen?

Die MDM-Übernahmewelle

Beginnen wir damit, wofür diese Deals stehen.

Sowohl SAP als auch Salesforce sind Plattformunternehmen. Ihr Kerngeschäft besteht darin, Unternehmen dazu zu bringen, möglichst viel auf ihrem Stack zu betreiben. MDM-Fähigkeiten zu übernehmen ist eine naheliegende Erweiterung dieser Strategie: Wer die Datenschicht kontrolliert, kontrolliert die KI-Schicht.

Für SAP stärkt Reltio die Business Data Cloud und stützt die Strategie „Suite-First, AI-First”. Für Salesforce bringt Informatica jahrzehntelange Erfahrung in Datenintegration und Governance in das Data-Cloud-Ökosystem.

Das sind kluge Schritte. Beide Unternehmen erkennen, dass ihre KI-Produkte – ob SAPs Joule oder Salesforce’ Agentforce – nur so gut sind wie die Daten, über die sie schlussfolgern. „Garbage in, garbage out” ist längst kein Gemeinplatz mehr. Es ist ein Geschäftsrisiko, das mit jedem ausgerollten KI-Agenten wächst.

Die Frage, die diese Deals nicht beantworten

Das Problem mit klassischem MDM: Es wurde für eine Welt entworfen, in der Datenqualität ein Governance-Thema war. Man ließ nachts einen Batch-Prozess laufen, glich Datensätze ab und führte sie zusammen, erzeugte einen Golden Record und veröffentlichte ihn in nachgelagerte Systeme. Die Zykluszeit betrug Stunden oder Tage. Das war in Ordnung, solange die Abnehmer dieser Daten Dashboards und Quartalsberichte waren.

KI-Agenten schauen aber nicht einmal pro Woche auf ein Dashboard. Sie entscheiden in Echtzeit – genehmigen einen Schadensfall, markieren eine Transaktion, leiten eine Kundenanfrage weiter. Sie müssen wissen, mit wem sie es jetzt gerade zu tun haben, nicht mit wem der nächtliche Batch-Job vor zwölf Stunden meinte, es zu tun zu haben.

Genau diese Lücke füllt Entity Resolution.

Entity Resolution: die Engine im Herzen von MDM

Etwas geht in der MDM-Diskussion häufig unter: Entity Resolution ist keine Alternative zu Master Data Management. Sie ist die Kernfähigkeit, die MDM überhaupt erst funktionieren lässt.

Jede MDM-Plattform – Reltio, Informatica und alle anderen – stützt sich unter der Haube auf Entity Resolution. Es ist der Prozess, der fragmentierte, unsaubere, in Silos verteilte Daten nimmt und – oft probabilistisch – feststellt, dass „John Smith” in Ihrem CRM, „J. Smith” in Ihrem Abrechnungssystem und „Jonathan Smith” in Ihren Support-Tickets ein und dieselbe Person sind. Ohne Entity Resolution gibt es keinen Golden Record, den man steuern könnte. Es gibt keine „Single Source of Truth”. Es gibt nur eine Ansammlung unverknüpfter Daten in getrennten Systemen.

MDM legt eine Governance-Schicht darüber: Data Stewardship, Validierungsprozesse, Veröffentlichung in nachgelagerte Systeme, Durchsetzung von Standards. Diese Governance-Schicht ist wichtig. Aber die Intelligenz darunter – das Matching, Verknüpfen und Deduplizieren, das Ihre Daten tatsächlich verbindet – das ist Entity Resolution.

Diese Unterscheidung ist relevant, weil sie eine wichtige Frage eröffnet: Brauchen Sie immer den vollständigen MDM-Stack, oder manchmal nur die Engine?

In der Praxis haben wir erlebt, dass Organisationen vollständige MDM-Plattformen wie Reltio und Informatica evaluieren und sich am Ende für eine dedizierte Entity-Resolution-Schicht entscheiden. Nicht, weil MDM keinen Wert hätte, sondern weil ihr Hauptproblem nicht Governance war – sondern das Matching selbst. Sie mussten Datensätze systemübergreifend schnell, genau und in großem Umfang verknüpfen, ohne den Aufwand einer vollständigen MDM-Einführung. Und sie brauchten es in Echtzeit, nicht über Nacht.

Warum Echtzeit für agentische KI entscheidend ist

Betrachten Sie einige Szenarien, in denen Batch-MDM zu kurz greift:

Betrugserkennung. Ein Betrüger eröffnet innerhalb einer Stunde Konten über drei verschiedene Kanäle. Ein Batch-MDM-Prozess verknüpft diese Konten erst beim nächtlichen Lauf. Bis dahin ist der Schaden entstanden. Echtzeit-Entity-Resolution verbindet diese Datensätze, sobald sie eintreffen, und markiert das Muster sofort.

Versicherungsschäden. Ein Anspruchsteller reicht über mehrere Kanäle oder Rechtsträger ein. Ohne Echtzeit-Auflösung wird jede Einreichung eigenständig bearbeitet – was zu doppelten Auszahlungen führen kann. Die Identität bereits bei der Datenaufnahme aufzulösen verhindert das.

Kundenerlebnis. Ein KI-Agent, der eine Support-Anfrage bearbeitet, muss die vollständige Historie eines Kunden kennen – über jeden Kontaktpunkt, jedes Produkt, jede Interaktion hinweg, und zwar jetzt. Nicht nach dem nächsten ETL-Zyklus.

In jedem dieser Fälle braucht der KI-Agent eine lebendige, sich fortlaufend auflösende Sicht auf die Welt. Keine statische Momentaufnahme aus dem Batch-Lauf der letzten Nacht.

Was das für den Markt bedeutet

Die Übernahmen SAP/Reltio und Salesforce/Informatica werden diese MDM-Fähigkeiten zwangsläufig tiefer in die jeweiligen Plattform-Ökosysteme ziehen. Das ist großartig, wenn Sie ein reiner SAP- oder reiner Salesforce-Betrieb sind. Die Integration wird eng sein, die Datenflüsse nativ, und die KI-Funktionen werden schneller nutzbar.

Doch die meisten Unternehmen betreiben nicht einen einzigen Stack. Sie haben SAP für ERP, Salesforce für CRM, eine separate Abrechnungsplattform, Legacy-Systeme, Drittanbieterquellen und eine Vielzahl von SaaS-Tools, die jeweils ein Stück des Kundenbildes vorhalten.

Für diese Organisationen – also für die meisten – muss die Entity-Resolution-Schicht plattformunabhängig sein. Sie muss quer über all diese Systeme liegen und Identitäten in Echtzeit auflösen, unabhängig davon, wo die Daten liegen. Und sie muss das per API tun, in der Geschwindigkeit, die ein KI-Agent verlangt.

Wo Tilores hineinpasst

Genau dieses Problem haben wir mit Tilores gelöst.

Tilores ist eine Echtzeit-Entity-Resolution-Engine – dieselbe Kernfähigkeit, die jede MDM-Plattform antreibt, aber eigens für die Geschwindigkeit und Flexibilität gebaut, die KI-gestützte Anwendungen verlangen. Für manche Organisationen ergänzt Tilores eine bestehende MDM-Einführung um die Echtzeit-Auflösungsschicht, die ihr MDM nicht bietet. Für andere ersetzt es das MDM vollständig – weil Entity Resolution die Fähigkeit war, die sie tatsächlich brauchten, und der Governance-Aufwand es nicht wert war.

In wettbewerblichen Evaluierungen sind wir gegenüber beiden großen MDM-Plattformen ausgewählt worden – nicht weil wir mehr können, sondern weil wir das Wesentliche schneller und mit weniger Komplexität liefern.

Ein paar Punkte machen unseren Ansatz anders:

Echtzeit statt Batch. Tilores löst Entitäten in API-Geschwindigkeit auf – Millisekunden, nicht Stunden. Trifft ein neuer Datensatz ein, wird er sofort gegen Ihre vorhandenen Daten abgeglichen und verknüpft. Ihre KI-Agenten schlussfolgern stets über die aktuellste Sicht auf die Realität.

Plattformunabhängig. Tilores funktioniert über SAP, Salesforce und alles andere hinweg. Es spielt keine Rolle, wo Ihre Daten liegen – Tilores verknüpft Datensätze über jede Quelle, jedes Format, jedes Silo hinweg.

Für den großen Maßstab gebaut. Unsere Engine hat sich im großen Maßstab bewährt – sie löst in Produktivumgebungen Milliarden von Datensätzen zu eindeutigen Profilen auf. Sie bewältigt das Volumen und die Geschwindigkeit, die Enterprise-KI verlangt.

API-first. Tilores ist darauf ausgelegt, in Ihre bestehenden Abläufe und Anwendungen eingebettet zu werden. Keine aufwendige Migration, kein Rip-and-Replace. Sie verbinden Ihre Datenquellen, definieren Ihre Matching-Regeln und beginnen mit der Auflösung.

Das Fazit

Die Übernahmen von SAP und Salesforce bestätigen, was wir seit einiger Zeit sagen: Datenqualität ist das Fundament von Enterprise-KI. Ohne saubere, verknüpfte, vertrauenswürdige Daten können KI-Agenten keine guten Entscheidungen treffen.

Aber „KI-fähige Daten” sind nicht nur eine Frage von Governance und Golden Records. Es geht um die Fähigkeit, die Frage „Wer ist das wirklich?” zu beantworten – in Echtzeit, über alle Systeme hinweg, in dem Moment, in dem eine Entscheidung ansteht.

Das ist Entity Resolution. Und sie war nie wichtiger als heute.

Wenn Sie erkunden möchten, wie Echtzeit-Entity-Resolution Ihre Daten KI-fähig macht, zeigen wir Ihnen gerne, was Tilores leisten kann. Kontakt aufnehmen.

Sehen Sie selbst, was aufgelöste Entitätsdaten für Ihr Geschäft – und Ihre KI – bedeuten.

Wo diese Deals 2026 stehen

Beide Übernahmen sind inzwischen anhand der offiziellen Ankündigungen der Käufer bestätigt. Die Daten und Einordnungen unten stammen aus Primärquellen; die Analyse oben bleibt unverändert erhalten.

• SAP und Reltio. SAP kündigte am 27. März 2026 die Vereinbarung zur Übernahme von Reltio an. Muhammad Alam aus dem SAP-Vorstand erklärte dazu, „KI kann ihr volles Potenzial nicht entfalten, wenn Daten ohne Verbindung oder Kontext über Geschäftsbereiche, Plattformen und Domänen verstreut sind” (SAP News Center, 27. März 2026). Anschließend gab SAP bekannt, die Übernahme am 7. Mai 2026 abgeschlossen zu haben, und ordnete sie als Beitrag dazu ein, SAP- und Nicht-SAP-Unternehmensdaten KI-fähig zu machen und SAP Business Data Cloud zu stärken.
• Salesforce und Informatica. Salesforce hat die Übernahme von Informatica am 18. November 2025 abgeschlossen. Der Deal bringt Informaticas Datenkatalog, Integration, Governance, Datenqualität, Metadatenmanagement und MDM als einheitliches Datenfundament für Agentforce in Salesforce ein (Informatica Newsroom, 18. November 2025). Marc Benioff brachte die Begründung schlicht auf den Punkt: „Sie müssen Ihre Daten richtig hinbekommen, um Ihre KI richtig hinzubekommen.” Ohne saubere, verknüpfte, vertrauenswürdige Daten gebe es „keine Intelligenz, nur Halluzination”.
• Dieselbe These, bestätigt. Beide Käufer beschreiben dasselbe Problem wie dieser Artikel: Fragmentierte Unternehmensdaten müssen vereinheitlicht und aufgelöst werden, bevor KI-Agenten darüber schlussfolgern können. Die offene Frage, die die Deals hinterlassen, ist – wie oben dargelegt –, ob die Auflösung darunter in Echtzeit über alle Systeme hinweg geschieht oder im Batch innerhalb des Stacks eines einzelnen Anbieters.

Sehen Sie es an Ihren eigenen Daten: Demo buchen für einen Durchgang an Ihren Datensätzen, oder Evaluierungs-Build holen, um aufgelöste Entitätsdaten lokal auszuprobieren.

FAQ

Warum kaufen SAP und Salesforce Unternehmen für MDM und Datenqualität?

Weil KI-Reife keine Frage der Modelle ist, sondern der Daten. Beide Unternehmen erkennen, dass ihre KI-Produkte – ob SAPs Joule oder Salesforce’ Agentforce – nur so gut sind wie die Daten, über die sie schlussfolgern. SAP hat Reltio übernommen, um SAP- und Nicht-SAP-Daten KI-fähig zu machen und die Business Data Cloud zu stärken, und Salesforce hat Informatica übernommen, um Datenintegration, Governance, Qualität und MDM in das Data-Cloud-Fundament für Agentforce zu bringen. Wer die Datenschicht kontrolliert, kontrolliert die KI-Schicht.

Hat SAP die Übernahme von Reltio abgeschlossen, und hat Salesforce die Übernahme von Informatica abgeschlossen?

Beides ja. SAP kündigte die Vereinbarung zur Übernahme von Reltio am 27. März 2026 an und gab den Abschluss am 7. Mai 2026 bekannt. Salesforce schloss die Übernahme von Informatica früher ab, am 18. November 2025. Beide Käufer ordnen ihre Deals darüber ein, fragmentierte Unternehmensdaten KI-fähig zu machen.

Was ist Entity Resolution, und wie verhält sie sich zu Master Data Management (MDM)?

Entity Resolution ist der Prozess, der fragmentierte, unsaubere, in Silos verteilte Daten nimmt und – oft probabilistisch – feststellt, dass Datensätze wie „John Smith”, „J. Smith” und „Jonathan Smith” ein und dieselbe Person sind. Sie ist keine Alternative zu MDM, sondern die Kernfähigkeit, die MDM funktionieren lässt. Jede MDM-Plattform stützt sich unter der Haube auf Entity Resolution, und MDM legt eine Governance-Schicht darüber (Stewardship, Validierung, Veröffentlichung, Standards). Ohne Entity Resolution gibt es keinen Golden Record, den man steuern könnte.

Warum ist Echtzeit-Entity-Resolution für agentische KI wichtig?

KI-Agenten entscheiden in Echtzeit – sie genehmigen einen Schadensfall, markieren eine Transaktion, leiten eine Kundenanfrage weiter. Sie müssen also wissen, mit wem sie es jetzt gerade zu tun haben, nicht mit wem ein nächtlicher Batch-Job vor Stunden meinte, es zu tun zu haben. In der Betrugserkennung, bei Versicherungsschäden und im Kundenerlebnis verknüpft Batch-MDM Datensätze zu spät. Echtzeit-Entity-Resolution verbindet Datensätze, sobald sie eintreffen, und gibt Agenten eine lebendige, sich fortlaufend auflösende Sicht auf die Welt statt einer statischen Momentaufnahme.

Brauchen Sie immer eine vollständige MDM-Plattform oder nur Entity Resolution?

Das hängt davon ab, ob Ihr Hauptproblem Governance oder Matching ist. Manche Organisationen evaluieren vollständige MDM-Plattformen und entscheiden sich stattdessen für eine dedizierte Entity-Resolution-Schicht, weil sie Datensätze systemübergreifend schnell, genau und in großem Umfang in Echtzeit verknüpfen müssen, ohne den Aufwand einer vollständigen MDM-Einführung. Für andere ergänzt eine Echtzeit-Auflösungsschicht ein bestehendes MDM, das Identitäten nicht schnell genug auflösen kann. Tilores ist eine plattformunabhängige, API-first aufgebaute Echtzeit-Entity-Resolution-Engine, die beides leisten kann.