Stammdaten in Schwung bringen

ERP-Stammdaten sind das Rückgrat logistischer Planungsprozesse in unserer Industrie. In Zeiten zunehmender Digitalisierung wird aber auch deutlich: Die Qualität dieser Daten wird selten beachtet und häufig überschätzt. Das zeigt sich sowohl in der täglichen Praxis, wenn Anwender digital auf Daten zugreifen und dabei Fehler entstehen, als auch beim Austausch von Daten zwischen verschiedenen Lösungen oder beim Wechsel von einem auf ein anderes System. Mangelnde Datenhygiene führt außerdem dazu, dass das tatsächliche Leistungspotential einer Software kaum richtig genutzt werden kann. Digitalisierung beruht auf Daten. Besonders heute, wo immer mehr neue Technologien wie Big Data, Cloud-Lösungen und mobile Apps in den Unternehmen eingesetzt werden, ist eine „gesunde“ Stammdatenbasis die Voraussetzung für nahtlose Prozesse. Wer beispielsweise eine E-Commerce- und Omnichannelplattform aufsetzen möchte, der sollte in den Stammdaten aufgeräumt haben. Ein hoher Automatisierungsgrad ist aber nur möglich, wenn Daten vollständig und richtig weitergegeben werden. Die ERP-Lösung dient Unternehmen dabei als zentrale Schaltstelle und Knotenpunkt – hier werden Stamm- und Bewegungsdaten in Datenbanken gehalten und verarbeitet.
Zu den Stammdaten zählen alle langfristig gültigen Informationen wie bspw. Kunden- und Lieferantenstammdaten, Materialstammdaten oder Arbeitspläne. Bewegungsdaten sind zeitbezogene, prozessorientierte und auftragsrelevante Informationen, die bspw. mit der Abwicklung von Kunden-, Fertigungs- und Bestellaufträgen in Zusammenhang stehen.
Die Qualität beider Datengattungen ist ausschlaggebend für das optimale Funktionieren einer Unternehmenssoftware. In der Realität zeigt sich jedoch häufig, dass gerade die Stammdaten der ERP-Systeme unvollständig, veraltet oder schlichtweg falsch erfasst sind. Folglich verläuft auch die tägliche Arbeit mit ERP nicht optimal, da das Potential der Systeme nicht in vollem Umfang genutzt werden kann.
 
Hauptmanko: Mangelnde Datenpflege
Hinzu kommt, dass manche Unternehmen die Qualität der eigenen Stammdaten stark überschätzen und zu wenig Wert auf eine solide Basis legen. Das wird spätestens bei einem Systemwechsel deutlich, wenn mit der systematischen Stammdatenbereinigung begonnen wird. Mit Cloud und Apps auf unsichere System- und Prozesslandschaften aufzusetzen, birgt zudem Risiken. Viele Anwender sind dann regelrecht verwundert über die mangelhafte Datenqualität, die sich in Wiederholungen, Unvollständigkeiten und Falschinformationen bemerkbar macht.
Umfragen haben auch längst den Hauptgrund dafür ausgemacht: Schlechte Datenqualität liegt im vermeintlichen Aufwand der Stammdatenpflege begründet. Das liegt zum einen am Tagesgeschäft, in dem kaum genügend Zeit dafür bleibt. Zum anderen verfügen KMU meist nicht über ausreichend Personal für die Systemadministration.
Unter dem Druck des Tagesgeschäfts nehmen viele sogar die suboptimale Nutzung ihres ERP-Systems in Kauf. So sind sich viele Anwender zwar des Potentials ihrer Lösungen bewusst, schrecken aber vor dem zusätzlichen Aufwand an Stammdatenpflege zurück. Anstatt sich damit auseinanderzusetzen, verzichten viele lieber auf die zusätzlichen Leistungsmerkmale. Im Klartext heißt das: Unternehmen bezahlen für Leistungsmerkmale von ERP, die sie im Grunde gar nicht nutzen, weil die Daten nie eingepflegt wurden.
 
Externe und interne Daten überwachen
Wie aber lassen sich betriebliche Daten und Informationen sinnvoll und effizient pflegen? Für ein effektives Datenmanagement müssen sowohl interne als auch externe Datenquellen berücksichtigt werden. Wenn zum Beispiel externe Daten nicht fortlaufend synchronisiert oder regelmäßig geprüft und auch aktualisiert werden, sind Instabilitäten und Fehler kaum zu vermeiden.
Anfällig sind sowohl offizielle Daten wie z. B. behördliche Vorschriften, die veralten und ungültig werden, als auch individuelle Daten zu Kunden, Partnern (Anschriften, Telefonnummern, Bankverbindungen) und Produkten. Auch originäre Daten, die das Unternehmen selbst definiert und erzeugt, müssen regelmäßig überprüft und nachgepflegt werden. Dazu gehören z. B. sämtliche interne Leistungsinformationen wie etwa Teile- und Produktdaten, Warengruppen, detailgenaue Informationen zu Varianten, Bauweisen und Fertigungsprozessen sowie alle Bewegungs- und Bestandsdaten. Aus diesen Datenmengen lassen sich vielerlei Informationen ableiten sowie weitere Daten zur Planung und Steuerung betrieblicher Abläufe generieren, sodass gerade hier ein hoher Qualitätsanspruch der Maßstab sein sollte.
Doch in der Realität geschieht leider häufig das Gegenteil: Während an externe (vor allem zugekaufte) Daten hohe Qualitätsansprüche gestellt und eingefordert werden, wird die Datenqualität originärer Daten oft sträflich vernachlässigt. Meistens existieren weder Richtlinien noch sonstige Verfahren für die Erfassung, Pflege und Archivierung von Daten, ohne die aber eine Messung und dauerhafte Sicherstellung der Datenqualität kaum möglich ist.
 
Stammdatenpflege auslagern
Die großen Probleme treten dann auf, wenn Unternehmen weitere Schritte in Richtung Digitalisierung unternehmen wollen und bspw. mobile Lösungen anbinden oder auf Big Data umrüsten wollen. Eine mögliche Lösung: Auf ein externes Basis- und Technologie-Team zurückgreifen, das auf effektive Stammdatenpflege spezialisiert ist. Es kann die Basis-Installation auf sichere Füße stellen, bevor weitere Digitalisierungsschritte unternommen werden. Denn ohne sichere Stammdatenbasis können neue Technologien wie Cloud-Services nicht erfolgreich aufgesetzt werden.
 
Häufige Fehler bei der Stammdatenpflege

• Die Aktualität der Daten wird nicht regelmäßig überprüft
• niemand trägt Verantwortung bzw. Verantwortlichkeiten sind nicht klar definiert.
• Begriffe, Codes etc. sind nicht genau festgelegt und werden von Abteilung zu Abteilung unterschiedlich interpretiert und gehandhabt.
• Es gibt Mehrfachbedeutungen und keine einheitlich festgelegten Übersetzungen.
• Die Verfügbarkeit von Informationen wird durch grob verteilte Zuständigkeiten, fehlende Schnittstellen und dezentrale Systeme erschwert.
• Datenstämme und Informationen werden mehrfach im System angelegt (Datenredundanz erschwert die Datenpflege).

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