SAP-Stammdatenqualität - sehen heißt verstehen. Wie Sie ihre SAP-Stammdatenqualität mit der richtigen Visualisierung nach unserem Ampelsystem optimieren.

SAP-Stammdatenqualität visualisieren

Sehen heißt verstehen

SAP-Stammdatenqualität ist ein Schlüsselfaktor der digitalen Transformation. Doch wie lässt sich die Güte von SAP-Stammdaten nachhaltig verbessern? Visualisierung ist ein entscheidender Erfolgsfaktor – und mit einfachen Mitteln wie einem Ampelsystem zu erreichen.

Im Zeitalter der Digitalisierung sind Daten das neue Erdöl. Doch wer die Datentanks der Unternehmen kennt, der weiß: Es braucht einigen Aufwand, um aus dem Rohmaterial den Treibstoff für innovative wirtschaftliche Prozesse zu gewinnen. Das sehen auch die Verantwortlichen in den Unternehmen so, wie verschiedene Studien belegen. Mängel in der Datenqualität sind laut der Studie „Datenqualität und -management“ von Experian Marketing Services für neun von zehn Unternehmen (91 Prozent) ein Thema. Dennoch tun die meisten Unternehmen sich schwer, daran etwas zu ändern. Der Grund: Die schlechte Qualität der Stammdaten als solche ist für die relevanten Entscheider nicht sichtbar. Zumindest wird sie in der Regel nicht erkannt. Dabei kosten die Folgen ungenügender Datenqualität laut einer aktuellen Lünendonk-Studie Unternehmen etwa fünf Prozent der Arbeitszeit.

SAP-Stammdatenqualität – sichtbare Ergebnisse überzeugen

Tatsächlich gibt es eine ganze Reihe untrüglicher Anzeichen für mangelnde Datenqualität, die jedoch nur durch gezielte Untersuchungen aufgedeckt werden. Zwar ärgern sich beispielsweise Controller, wenn sie Überstunden machen müssen, weil Berichte aufgrund fehlender Daten nicht rechtzeitig fertig werden. Doch ohne systematische Datenanalyse fällt der Zusammenhang nicht auf. Arbeitszeit und Geld werden weiter verschwendet und die Performance der Unternehmensprozesse sinkt. Diesen Teufelskreis zu durchbrechen, ist in erster Linie eine Frage der Visualisierung. Dazu reicht ein ganz einfaches Ampelsystem. Mithilfe von SAP-Query und Excel-Inplace lassen sich die Bestandsdaten in einfache Listen exportieren, in denen jedes Datenfeld automatisch anhand der im System hinterlegten Qualitätskriterien bewertet wird. Je nachdem, ob die jeweiligen Regeln ganz, teilweise oder gar nicht erfüllt werden, erscheint das Feld grün, gelb oder rot hinterlegt. So sehen alle Beteiligten auf einen Blick, wie es um die Datenqualität insgesamt steht und wo konkreter Handlungsbedarf vorliegt. Ohne hohe Investitionen in teure Analysesoftware.

Jeder braucht Daten, aber keiner will sie pflegen! – Im digitalen Zeitalter ist Datenqualität die Basis für Erfolg.

Mit cleandata können Sie die Datenqualität von SAP-Stammdaten einfach und konsequent auf eine saubere Basis stellen.

Ob Unternehmen, Fachbereiche oder letztlich jeder einzelne Mitarbeiter: Sie alle benötigen qualitativ hochwertige Daten, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Und als solide Basis für die anstehende digitale Transformation und „Big Data“. Laut der Studie „Datenqualität und -management” sind sich 9 von 10 Unternehmen an dieser Stelle einer unzureichenden Qualität bewusst (Quelle: Studie „Datenqualität und -management“ von Experian Marketing Services, 2016). Mit cleandata gehören schlecht gepflegte Stammdaten der Vergangenheit an.

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Klare Rollen verteilen

Der zweite Schlüsselfaktor für erfolgreiches Stammdatenqualitätsmanagement ist die Organisation. Denn jeder braucht Stammdaten, aber niemand will sie pflegen. Kein Wunder: Wenn es zu einem einzigen Artikel rund 200 Felder und 10 bis 12 Sichten auf diese Daten gibt, kann der Pflegeaufwand beträchtlich sein. Und in der Praxis sind solche Zahlen die Regel. Deshalb ist eine klare Regelung der Verantwortlichkeit (Ownership) bis auf Feldebene unbedingt erforderlich. Nur so ist sicherzustellen, dass bei jedem roten oder orangen Feld gleich klar ist, wer den Fehler behebt. Genauso wichtig ist eine klare Verantwortlichkeit für den Lebenszyklus der Daten – ansonsten besteht die Gefahr, dass Daten gepflegt werden, die niemand mehr braucht. Daher hat sich die Einführung von drei Rollen als sinnvoll erwiesen, deren Aufgabenverteilung beispielsweise im Bereich Materialstamm so aussieht:

  • Der Daten-Steward hat die Objektverantwortung, überwacht den Lebenszyklus und verwaltet die Prüfregeln für seinen Bereich, zum Beispiel den Materialstamm.
  • Die Prozessmanager kümmern sich um die vertikale Prüfung der Daten entlang der Prozesse wie beispielsweise im Supply Chain Management (SCM) – auch über Werksgrenzen hinweg.
  • Die Daten-Pfleger unterstützen mit der Prüfung von Daten auf Feldebene in den Bereichen Einkauf oder Produktion beispielsweise den Prozessmanager für SCM.

Qualität genau definieren

Damit die Visualisierung der Datenqualität funktionieren kann, ist zunächst zu klären, wann Daten als „gut“ klassifiziert werden sollen. Wie lässt sich ihre Qualität messen? Grundsätzlich ist klar: Daten müssen vollständig sein. Das bedeutet, dass jeder Datensatz alle notwendigen Attribute enthalten muss. Aber was genau ist beispielsweise das Nettogewicht und was das Bruttogewicht eines Produktes? Auch die Kriterien der Konsistenz und der Aktualität lassen sich nur anhand klar definierter und dokumentierter Regeln überprüfen. Dabei wird vor allem in der Aktualitätsfrage schnell deutlich, dass die effiziente und effektive Pflege der Stammdaten einen kontinuierlichen Prozess erfordert. Denn die Halbwertszeit von Daten verkürzt sich mit den Produktlebenszyklen zusehends.

Datenpflege sportlich nehmen

Gerade bei der kontinuierlichen Datenpflege profitieren Unternehmen von einem systematischen Vorgehen. Denn die einmal angelegten Qualitätsregeln lassen sich jederzeit erneut mit wenigen Mausklicks auf den Datenbestand im SAP-System anwenden. So wird der größte Teil der Arbeit automatisch erledigt. Die Datenverantwortlichen in den Fachabteilungen können sich darauf konzentrieren, die Daten zu bearbeiten, bei denen Handlungsbedarf besteht. Und die Visualisierung der Datenqualität nach dem Ampelsystem hat noch einen positiven Nebeneffekt: Der Ehrgeiz der Mitarbeiter, „alles grün“ melden zu können, macht die Datenpflege zum sportlichen Wettkampf. Dabei gewinnen alle: Unternehmen nutzen ihre Daten wirtschaftlicher, Mitarbeiter erledigen ihre Aufgaben einfacher und schneller und Kunden erhalten bessere Leistungen.

 

Weitere Links zum Thema:

➞ www.experian.de/marketing-services/datenqualitaet/datenqualitaet.html

➞ www.expert.luenendonk.de/studie/stammdaten


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Dieser Artikel erschien in der direkt informiert 04/2017. Weitere Artikel aus der Ausgabe lesen Sie hier: direkt informiert 04/2017, Schwerpunkt: Einfachheit