Data Governance

Unternehmen stehen durch Klimawandel, verschärfte gesetzliche Vorgaben und steigendes Umweltbewusstsein unter Druck, ressourcenschonend zu handeln. Die EU-Richtlinie Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) verlangt künftig eine integrierte und sorgfältige Berichterstattung von Nachhaltigkeitsinformationen. Aus diesen Gründen entwickelt IBM zusammen mit Kunden und Partnern Strategien und Lösungen, die Betrieb und Kosten optimieren.

Ein hohes Niveau im Datenmanagement ist entscheidend für innovative Wertschöpfung. Data Governance gewinnt dabei an Bedeutung, um eine effektive Datenorganisation zu gewährleisten. Unternehmen müssen den unternehmensübergreifenden Datenaustausch und digitale Geschäftsmodelle berücksichtigen. Um neue Chancen zu nutzen, ist es wichtig, dass Mitarbeitende die strategische Bedeutung von Daten verstehen und über interne Datenstrukturen hinausblicken.

In dieser Ausgabe zeigen wir, wie man die Hürde, das passende ERP-System für sich zu finden, einfach überspringt – sodass die ERP-Implementierung endlich gelingt. Agilität steigert dabei die Einführungsgeschwindigkeit des Systems und führt Ihr Unternehmen in eine effizientere und noch wettbewerbsfähigere Zukunft. Lernen Sie unter anderem die unverzichtbare Rolle des Scrum Masters kennen.

In dieser Ausgabe steht das Master Data Management (MDM) im Fokus, das Unternehmen dabei unterstützt, Stammdaten effizient zu verwalten und als wertvolles Unternehmensvermögen zu behandeln. Unsere Artikel liefern zudem praktische Tipps zur nachhaltigen Gestaltung von MDM-Implementierungen und erläutern die Bedeutung eines qualitätsorientierten Data Governance Frameworks.

Von Master Data Management (MDM) versprechen sich Unternehmen Effizienz, Transparenz und Risikominimierung im Umgang mit ihren Stammdaten. MDM soll dazu beitragen, Stammdaten als „Asset“ im Unternehmen zu bewirtschaften. Der vorliegende Beitrag liefert praktische Tipps, wie MDM-Implementierungen nachhaltig gestaltet werden können, damit die Daten einen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten. Er stellt das qualitätsorientierte Data Governance Framework vor. Das Framework stellt sicher, dass bei einer Implementierung alle Aspekte von MDM adressiert werden inkl. strategischer und organisatorischer Fragestellungen. Die konsequente Ausrichtung an der Datenqualität sorgt dafür, dass alle Unternehmensbereiche Stammdaten nutzenstiftend einsetzen können.  Treiber MDM-Implementierung Es gibt verschiedene Gründe, die für die Einführung eines Stammdatenmanagement-Systems (Master Data Management, MDM) sprechen [1]. Oft ist es der Bedarf nach einer Konsolidierung der ...

Wie wichtig ist Stammdatenmanagement? Data Governance ist unternehmensübergreifend und sollte idealerweise von einer Fachabteilung betreut werden. Für Industrie 4.0 ist Data Governance bereits unerlässlich. Wie erfolgt die Organisation der Datenqualität bei der ERP-Konsolidierung? Wie kann Stammdatenmanagement erfolgreich geplant werden?

Gerade in Zeiten großer Turbulenz, kurzen Lieferzeiten und hoher Flexibilität ist eine gute Stammdatenbasis ein Muss für Unternehmen. In vielen Betrieben fehlt das Verständnis für diese Grundlage. Viele Firmen sehen ein Missverhältnis zwischen aufwendiger Datenpflege und Nutzung der Informationen. Doch falsche oder fehlerhafte Daten führen zu mehr Aufwand in den Analysen und erhöhen das Risiko bei Entscheidungen. Ein richtiges Stammdatenmanagement trägt zur Erhöhung der Datenqualität und somit zum nachhaltigen Unternehmenserfolg bei. Stammdaten entstehen überwiegend in den konstruktiven, planerischen und vertriebsbezogenen Unternehmensbereichen, da in diesen Bereichen überwiegend neue Daten erzeugt werden. Beispiele aus der Praxis sind beispielsweise: Materialstammdaten, Artikelstammdaten und Betriebsmittelstammdaten. Es gibt diverse Eigenschaften, die den Begriff der Stammdaten zugehörig sind. Zu diesen Eigenschaften zählen, dass die Stammdaten eine ...

Stammdaten sind ein immaterielles Wirtschaftsgut mit dem Potenzial, für seinen Besitzer nachhaltig und wiederholt betriebswirtschaftlichen Nutzen zu stiften. Die Stammdaten geben dabei einerseits Auskunft über verfügbare Potenziale für die Wertschöpfung und bieten damit die Grundlage für operative Entscheidungen, zum anderen werden sie im Rahmen einer vernetzten Logik zur automatisierten Steuerung der Wertschöpfungsprozesse genutzt. Durch ihre Transformation in ein digitales Format ist es sachlogisch, dass nur vollständige und vollkommen korrekte Stammdaten zu fehlerfreien und flüssigen Geschäftsprozessen führen. Um die Fehlerfreiheit und Vollständigkeit von Stammdaten zu garantieren, sind verbindliche Regeln und Verantwortlichkeiten im Unternehmen zu definieren und durchzusetzen. Angesichts sich permanent verschärfender Wettbewerbsbedingungen, kürzerer Innovationszyklen, wachsender Komplexität und einem hohen Druck, Wertschöpfungsprozesse immer schneller ablaufen zu ...