SharePoint ist überall – aber selten als echte Datenquelle organisiert
SharePoint sitzt in vielen Unternehmen als Dokumentenablage oder Projektplattform. Es ist da, es wird genutzt, und irgendwie funktioniert es. Doch wenn es darum geht, SharePoint als strukturierte Datenquelle für Automatisierungen, Reports oder Integrationsprozesse zu verwenden, zeigen sich schnell die ersten Probleme.
Der Grund ist einfach: SharePoint wurde nicht als Datenbank gebaut, sondern als Zusammenarbeitswerkzeug. Das ist nichts Schlechtes – aber es führt zu Missverständnissen darüber, was praktisch möglich ist und wo man schnell an Grenzen stößt.
Was SharePoint als Datenquelle kann
SharePoint bietet tatsächlich einige interessante Funktionen für die Datenintegration. Listen sind das Kernstück – sie können wie einfache Tabellen fungieren, mit Spalten verschiedener Datentypen wie Text, Zahlen, Datumsangaben oder Verknüpfungen zu anderen Listen. Das ermöglicht es, strukturierte Informationen zu speichern und darauf zuzugreifen.
Über APIs und REST-Schnittstellen lassen sich diese Listen auslesen und in andere Systeme integrieren. Mit Power Automate oder ähnlichen Workflows kann man Daten aus SharePoint automatisiert in andere Anwendungen übertragen – beispielsweise Kundendaten aus einer SharePoint-Liste in ein CRM-System oder Projektinformationen in ein Finanzsystem. Das klingt elegantly und funktioniert in vielen Fällen auch.
Zum anderen bietet SharePoint die Möglichkeit, Daten über Filterungen und Ansichten zu strukturieren, was für einfache Abrufe und Berichte bereits hilfreich ist.
Die typischen Probleme in der Praxis
Doch in der Realität entstehen schnell Reibungsverluste. Ein häufiges Problem ist die fehlende Datenqualität. SharePoint-Listen werden oft wie Notizblöcke behandelt – Einträge sind unvollständig, Felder nicht einheitlich gefüllt, Duplikate entstehen. Wenn dann ein Workflow versucht, diese Daten zu verarbeiten, gibt es Fehler oder fehlerhafte Daten fließen ins Zielsystem.
Ein Unternehmen nutzt beispielsweise eine SharePoint-Liste zur Verwaltung von Kundenanfragen. Manche Einträge haben Kundennamen, andere nicht. Verkäufer tragen unterschiedliche Schreibweisen ein, Kontaktinformationen sind teilweise leer. Wenn diese Liste dann automatisiert mit dem CRM abgeglichen werden soll, funktioniert der Abgleich nicht sauber.
Ein weiteres Problem ist die Performance bei großeren Datenmengen. SharePoint-Listen wirken schnell, solange sie ein paar hundert oder tausend Einträge enthalten. Aber je mehr Daten sich ansammeln, desto langsamer werden Abfragen und Workflows. Eine Liste mit 50.000 Positionen zu filtern oder darauf Verknüpfungen zu bauen, wird zum Performance-Problem.
Dazu kommt die Komplexität bei Abhängigkeiten. In einer echten Datenbank kann man Beziehungen zwischen Tabellen elegant definieren und sicherstellen, dass keine Daten verwaisen. In SharePoint ist das manueller und fehleranfälliger. Wenn man Kontakte, Projekte und Aufgaben miteinander verknüpfen möchte, wird es schnell unübersichtlich.
Auch die Integrationslimits sind real. Zwar gibt es APIs, aber die Abfragemöglichkeiten sind begrenzt. Man kann nicht einfach SQL-ähnliche Abfragen schreiben, um komplexe Filterungen vorzunehmen. Das Ändern von Feldern oder Spalten kann bestehende Integrationen beschädigen. Versionskontrolle für Datensätze ist schwierig.
Wo SharePoint sinnvoll ist – und wo nicht
SharePoint funktioniert gut als Datenquelle für einfache Prozesse. Ein Unternehmen hat eine Liste mit Mitarbeitern, ein Workflow aktualisiert regelmäßig Status-Informationen – das ist machbar und sinnvoll. Oder: Anfragen kommen in einer SharePoint-Liste an und werden per Workflow an die richtige Abteilung weitergeleitet – auch das funktioniert.
Problematisch wird es, wenn SharePoint zum zentralen Datenspeicher für komplexe Geschäftsprozesse werden soll. Wenn viele Systeme parallel darauf zugreifen, wenn Datenkonsistenz kritisch ist, wenn große Datenmengen und komplexe Logik involved sind.
Praktische Empfehlungen
Wir sehen, dass Unternehmen häufig mit folgenden Ansätzen besser fahren:
Erstens: Definieren Sie klar, welche Daten wirklich in SharePoint gehören. Nicht alles, was dort derzeit gespeichert ist, sollte auch dort bleiben. Manchmal ist ein spezialisiertes System die bessere Wahl.
Zweitens: Etablieren Sie Datenqualitätsregeln. SharePoint-Listen sollten Feldvaldierungen haben, Pflichtfelder setzen, Drop-down-Listen für konsistente Einträge. Das verhindert viele Probleme später.
Drittens: Überwachen Sie Performance. Wenn Listen zu groß werden, sollte man archivieren oder auf ein anderes System migrieren.
Viertens: Nutzen Sie SharePoint nicht als Schnittstelle zwischen Systemen, sondern als Quelle für einzelne, gut definierte Datenströme.
Das Fazit
SharePoint ist ein großartiges Tool für Zusammenarbeit und Dokumentenverwaltung. Als Datenquelle hat es seinen Platz – aber eher am Rande kritischer Prozesse. Wer SharePoint konsequent als Datenbank nutzen möchte, wird mittelfristig an Grenzen stoßen.
Wir empfehlen, realistische Anforderungen zu setzen und nicht zu erwarten, dass SharePoint das leistet, wofür eine echte Datenbankplattform gebaut wurde. Wer diese Grenzen akzeptiert und entsprechend plant, kann SharePoint dennoch sehr gewinnbringend nutzen.
Haben Sie Fragen, wie SharePoint in Ihrem Unternehmen sinnvoll einzusetzen ist oder wo eine alternative Lösung besser passt? Schreiben Sie uns – wir schauen gerne mit Ihnen zusammen auf Ihre spezifische Situation.