ERP, Data & Analytics

Wenn die Datenqualität zum Problem wird und wie Stammdatenmanagement einen erfolgreichen Ausweg bietet

Alfred Grünert04.04.2016

Stammdaten sind für viele ein eher langweiliges Thema. Dabei bildet eine gute Datenqualität die Grundlage für effizientes Reporting und Analyse sowie andererseits die Basis für durchgängige Prozesseffizienz. So sind über 50 Prozent der Herausforderungen in operativen Geschäftsprozessen im Kern auf Master Data Management (MDM) zurückzuführen und werden dennoch konsequent fehldiagnostiziert. Oft werden etwa die Konsequenzen noch vor der Ursache bekämpft.

Nicht selten ignorieren Unternehmen die Herausforderungen durch MDM konsequent. Stattdessen werden diese aufwendig umschifft. Doch bei aller Langeweile, die das Thema in vielen Köpfen auslöst – MDM ist eine Kernvoraussetzung für effiziente Prozesse und richtige Entscheidungen!

Im Vergleich zu Business Intelligence (BI) ist MDM zwar ungefähr so anregend wie ein lauwarmer Becher Leitungswasser neben einer eiskalten Dose Energydrink. Wenn aber nun dieses lauwarme, vielleicht sogar bakteriell verschmutzte Wasser als Grundstoff für die Herstellung des Energydrinks verwendet werden würde – fänden Sie das gut?

Datenqualität als unverzichtbare Basis

Übersetzt in die betriebliche Realität bedeutet dies: Nachhaltig saubere Stammdaten sind der unverzichtbare Grundstoff für effizientes Reporting und Analyse, kurz gesagt für Ihre Entscheidungsqualität und die einzige Chance auf wirklich nachhaltige Prozesseffizienz.

2010 betrugen die berechneten Gesamtkosten schlechter Datenqualität in den Vereinigten Staaten rund 3,1 Billionen Dollar. Laut Schätzung der US Insurance Data Management Association machen diese Kosten auf Unternehmensebene 15 bis 20 Prozent der betrieblichen Erträge aus.

Indirekte Kosten

Fakt ist: Fehlendes oder unzureichendes MDM verursacht Kosten und/oder verhindert Umsatz. Das passiert allerdings latent und ist daher auf keiner Kostenstelle unmittelbar sichtbar. Dennoch gibt es sowohl direkte als auch indirekte Auswirkungen. Dabei sind die direkten Auswirkungen noch einigermaßen greifbar. Etwa durch Rücklieferungen beziehungsweise Fehllieferungen von Waren aufgrund fehlerhafter Adressen oder Doppelbestellung von Materialien aufgrund inhomogener Materialstämme in räumlich getrennten Lagerorten.

Die „1-10-100-Pyramide“

Die Fehlervermeidung kostet 1 Euro, die Beseitigung 10 Euro und die Folgen eines tatsächlichen Schadens 100 Euro! Was vielen Entscheidern sehr wohl bewusst sein dürfte, ist das Faktum, dass Daten im Unternehmen häufig in nur mangelhafter Qualität vorliegen. Dennoch wurden die tatsächlichen Konsequenzen offensichtlich lange unterschätzt. Dieser Trend kehrte sich in den vergangenen Jahren um: So betrachten etwa die im Rahmen der IBM-Studie „The MDM Advantage: IBM Corporation2014“ befragten CIO das Thema MDM mittlerweile als die beste Möglichkeit, aus Daten Informationen zu generieren.

Ein wichtiger Punkt im Rahmen der MDM-Strategie beginnt bereits am Start – bei der ERP-Einführung. Bei derartigen Projekten sind Stammdaten systemimmanent und Teil des Prozederes. Daher erfährt MDM bei ERP-Einführungen durchaus eine gewisse Wahrnehmung. Die entsprechenden Fragestellungen liegen zwar oft klar auf dem Tisch, werden aber nicht immer beherzt genug angegangen.

Eine ERP-Einführung teilt sich – vereinfacht gesagt – in drei wesentliche Bereiche auf. Erstens die Prozesse – hierauf sollten sich etwa 80-90 Prozent der Anstrengungen und weitgehend die gesamte Aufmerksamkeit konzentrieren. Zweitens folgen die Bestände zur Initialbefüllung des ERP-Systems. Und drittens, zumeist als „Stiefkind“ des Projekts folgt die Übernahme der Stammdaten.

Vielfältige Ansätze

In der Praxis werden die bestehenden Prozesse meist mit verschiedenen Methoden in das neue ERP-System übernommen, etwa Gap-Fit, durch die Verwendung von Standards oder Templates, durch Anpassungen des Systems an neu definierte Prozesse sowie durch den Nachbau der alten Prozesse im neuen System.

Die Ansätze sind somit vielfältig. Allen gemeinsam ist aber, dass die Stammdaten oft nur beispielhaft geladen werden, nicht selten im Promillebereich der tatsächlich bestehenden Datenvolumina. Zudem sind die vorhandenen Stammdaten oft weitgehend unvollständig. Darüber hinaus ist ein professionelles MDM bei ERP-Einführungen eher die Ausnahme.

Stiefmütterliche Herangehensweise

Die logische Konsequenz des stiefmütterlichen MDM-Engagements sind verschiedene Probleme, etwa beim Testen und Durchspielen der Prozesse. Denn dafür werden – um sinnvolle Ergebnisse zu erhalten – valide und umfangreiche Stammdaten benötigt. Im Wesentlichen bewegen Unternehmen sich hier häufig im Kreis – Testen, Stammdaten nachpflegen und ergänzen, erneut testen, erneut nachpflegen. Oft lässt sich bereits beim Testen feststellen, dass weitere Stammdaten-Entitäten (etwa Kunden, Lieferanten, Maschinen usw.) fehlen und damit eine genaue Bewertung des Testprozessergebnisses nicht möglich ist.

Ein weiteres Problem ergibt sich daraus, dass die Stammdaten (im Vergleich zur Gesamtprojektdauer) vielfach erst relativ knapp vor dem Go-live eingespielt werden. Da der Zeitdruck an diesem Punkt aber üblicherweise schon relativ groß ist, landen Stammdaten dann oft in entsprechend schlechter Qualität im neuen System.

Ein weiteres typisches Problem ist, dass Stammdaten nur anlässlich der ERP-Einführung bereinigt werden. Dadurch sind sie aber bestenfalls zum Zeitpunkt des Einspielens „sauber“. Das ist typischerweise ein einmaliger Data Quality Service (DQS). Das eigentliche Stammdatenproblem – inkonsistente Stammdaten über verschiedene Systeme und Organisationseinheiten hinweg – ist damit nicht gelöst. Zudem ist die Generierung neuer Stammdaten ein abteilungsübergreifender Prozess – diesem Umstand wird aber in den betrieblichen Systemen vielfach nicht ausreichend Rechnung getragen.

Prozesse entflechten

Um diese Probleme zu vermeiden empfiehlt es sich, den ERP-Einführungsprozess zu entflechten sowie die übliche Vorgangsweise umzukehren. So sollten noch vor den Prozessen und den Bestandsdaten die Stammdaten separat organisiert und mit einem eigenen Prozess versehen werden. Die Bestandsdaten sollten überdies zusammen mit den Bewegungsdaten (aus dem bestehenden System) in einem Data Warehouse (BI) organisiert und bereitgestellt werden.

Die Prozesse – als eigentliches Kernthema der ERP-Einführung – werden dann erst im letzten Schritt behandelt und können auf der Grundlage der vorangegangenen Schritte, ohne störende Ablenkungen, im neuen ERP abgebildet werden.

Zahlreiche Vorteile durch konsequentes Stammdaten Management

Durch professionelles Stammdatenmanagement ergeben sich verschiedene Vorteile, etwa im Bereich der Risikominimierung. Denn: Bei einer ERP-Einführung – egal wie gut geplant – wagt das Unternehmen einen gewaltigen Sprung in eine neue Richtung. Prozesse, Bestände und Stammdaten in einem Vorgang – wenn auch verteilt auf viele Monate – anzugehen, birgt ein gewaltiges Risiko in sich. Die Reihenfolge der Schritte umzudrehen minimiert das Risiko insofern, als jeder einzelne Schritt für sich sinnvoll ist: MDM und BI können auch ohne ERP eingesetzt werden, und die erstgenannten Schritte sind vom Umfang her deutlich abgrenzbarer. Funktionierende, integrierte MDM- und BI-Systeme schaffen die zur Einführung (oder auch Überarbeitung) neuer Prozesse benötigte Klarheit. Darüber hinaus ermöglichen homogenisierte Stammdaten effiziente Roll-Outs von konzernweiten Lösungen.

Auch die Kosten lassen sich durch die Umkehr des Prozesses senken. Das schrittweise Vorgehen vermeidet kostspielige Überschneidungen, weil Unternehmen sich nicht ineffizient im Kreis drehen müssen. Durch das Vorliegen sauberer Stammdaten und Bestände im Entwicklungssystem können die Entwicklung und das Testen wesentlich effizienter und realitätsnaher gestaltet werden. Und zu guter Letzt: Standardnahe oder vorlagenorientierte ERP-Einführungen sind erheblich effizienter durchführbar, da auftretende Probleme nur von den Prozessen, nicht aber von mangelhaften Stammdaten oder Bestandsdaten herrühren können.

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Über den Autor: Alfred Grünert

Alfred Grünert ist Operations Manager BI und am Standort Wien der COSMO CONSULT (vormals FWI Gruppe) tätig. Seine berufliche Karriere begann an der Wirtschaftsuniversität Wien. Absolvent in Revision und Rechnungswesen, wo er nach seiner Berufsanwärterzeit mehrere Jahre als Steuerberater und Wirtschaftstreuhänder tätig war. Seinen Übergang zur Unternehmensberatung markierte die Gründung und der Aufbau eines eigenen BI-Unternehmens, welches er über 10 Jahre führte. Seit 2011 leitet er den Bereich Business Intelligence in der COSMO CONSULT.

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