Datenqualität

ERP-Projekte scheitern selten an der Software selbst, sondern an unklaren Prozessen, fehlender Vorbereitung und mangelnder organisatorischer Einbindung. Zehn erfahrene ERP-Praktiker aus Deutschland und der Schweiz berichten aus ihrer Projektpraxis und zeigen, welche Faktoren bei Auswahl, Einführung und Betrieb von ERP-Systemen wirklich entscheidend sind – von der oft unterschätzten Phase Null bis zur realistischen Einordnung von KI.

Datenqualität ist ein zentraler Erfolgsfaktor für Unternehmen, die in einem zunehmend digitalisierten Umfeld agieren. Gerade in ERP-Systemen, in denen zahlreiche Prozesse auf konsistente und verlässliche Informationen angewiesen sind, zeigt sich die Bedeutung hochwertiger Daten besonders deutlich. Diese Marktstudie stellt die Funktionalitäten 18 ausgewählter Softwarelösungen vergleichend und umfangreich vor.

Die erfolgreiche Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Strategien und Abläufe ist die zentrale Zukunftsaufgabe vieler Unternehmen. Neben der Fähigkeit zur Entwicklung agiler Use Cases spielen dabei vor allem fünf Faktoren eine zentrale Rolle: eine unternehmensweite Datenkultur, eine gute Datenqualität, die Demokratisierung von Daten, die Auswahl der richtigen KI-Plattform und eine umfassende Daten- und KI-Governance.

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Lehrreiche Erkenntnisse über die Entwicklung eines BI-Projektes und die Herausforde­rungen, Selbstzweifel sowie die Bereitschaft, Hilfe durch einen erfahrenen Mentor und das Team zuzulassen, um so den Weg mit all seinen Hindernissen und Tücken erfolgreich zu beschreiten.

Im Jahr 2027 endet der Hersteller-Support für klassische SAP ERP-Lösungen. Gegen einen Aufpreis ist ein Support jedoch noch drei weitere Jahre möglich. Ab 2030 wird dann endgültig nur noch SAP S/4HANA unterstützt. Deshalb besteht für Unternehmen, die den Wechsel auf die neue Technologie noch nicht geplant haben, derzeit akuter Handlungsbedarf. Viele Unternehmen haben dabei großen Respekt vor der Komplexität einer solchen Migration, insbesondere im Hinblick auf die Stammdaten. Eine Herausforderung, die Unternehmen jedoch mit sorgfältiger Vorbereitung und der passenden Strategie gut meistern können. Dieser Beitrag liefert Tipps für eine erfolgreiche Migration. Eine unternehmensweite Datenmigration ist aufgrund des veränderten Datenmodells von SAP S/4HANA bei einem Systemwechsel zwingend nötig. Es scheint allerdings so, als hätten einige Unternehmen diese Dringlichkeit noch nicht erkannt: So haben von 122 IT-Verantwortlichen aus unterschiedlichen Branchen, die bei einer ...

Advanced Planning Systeme sind ein Schlüsselelement, wenn es darum geht, das eigene Unternehmen zukunftsfähig aufzustellen und aus Daten Mehrwert zu schaffen. Dennoch helfen isolierte Softwareprojekte nicht bei der digitalen Transformation. Sie müssen in übergeordnete Projekte zur Verbesserung der Planungsqualität eingebettet werden. Einen solchen Ansatz verfolgt das FIR mit der Adaption des 3PhasenKonzepts auf APS-Systeme. Der Weg zum datenbasierten Unternehmen ist steinig. Ein Unternehmen, das Entscheidungen stets fundiert trifft, gleichzeitig aber agil handelt und Kundenwünsche in kürzester Zeit erfüllen kann - dies ist eine Vision, die im Zuge von Industrie 4.0 allgegenwärtig ist. Und während Advanced Planning and Scheduling Systeme (APS-Systeme) bereits seit einigen Jahrzehnten auf dem Markt sind, verleihen zwei Aspekte der Akzeptanz dieser Systeme einen deutlichen Schub: die Bereitschaft von Unternehmen zur intensiven Auseinandersetzung mit eigenen Daten einerseits ...

Stammdaten bilden die Grundlage der digitalen Wirtschaft. Die Bereitstellung eines angemessenen Maßes an Stammdatenqualität ist eine entscheidende Voraussetzung für effiziente Geschäftsprozesse in und zwischen Unternehmen. Auch haben Geschäftsführer mittlerweile den Zusammenhang zwischen Datenqualität und Rentabilität erkannt, jedoch fehlt es an konkretem Nutzenpotential, um eine entsprechende Datenqualitäts-Unternehmenskultur in Form eines Datenqualitätsmanagements aufzubauen und mit entsprechenden Ressourcen auszustatten. Daraus leitet sich ein hoher Bedarf für eine quantifizierbare Kosten-Nutzen-Berechnung für Vorhaben zur Verbesserung der Datenqualität ab. Dies aufgreifend präsentiert der vorliegende Beitrag einen Ansatz für ein Analyse- und Berechnungsmodell zur Bewertung von Datenqualitätsmanagement-Investitionen und gibt Impulse zur Ermittlung des Wertbeitrags. Das starke und vor allem schnelle Voranschreiten der Digitalisierung in Wirtschaft und Gesellschaft ...

Der vorliegende Beitrag stellt die Ergebnisse einer Studie zum Thema Stammdatenmanagement und -qualität dar und zeigt insbesondere, dass Großunternehmen einen deutlichen Vorsprung in der Umgangsweise mit der Stammdatenqualität gegenüber dem Mittelstand haben. Den meisten Unternehmen fehlt es jedoch an einer unternehmensweiten Stammdatenorganisation und einer dazugehörigen Datenstrategie. Insgesamt entsteht der Eindruck, dass die Unternehmensentscheider auf der einen Seite hohes Verständnis haben, dass die Datenqualität eine direkte Auswirkung auf die Rentabilität im Unternehmen hat, aber auf der anderen Seite fehlt die Investitionsbereitschaft das Thema professionell adäquat umzusetzen. Kaum ein Unternehmen wird sich im Zeichen des digitalen Informationszeitalters eine mangelhafte Datenqualität leisten können. Der Erfolg eines Unternehmens wird zukünftig davon abhängig sein, wie gut es mit Informationen umgehen kann und wie gut es in der Lage ist, aus Wissen ...

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 ...