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Stammdatenmanagement
Master Data Management
Data Governance
ROI
28.09.21

Return on Investment von MDM-Projekten

Ein Artikel von: Andreas Stock

Schlechte Datenqualität beeinträchtigt Geschäftsprozesse, führt zu falschen Entscheidungen und erschwert die Einhaltung von Gesetzen und Richtlinien. Daher wird Unternehmen regelmäßig geraten, ein professionelles Stammdatenmanagement aufzusetzen. Eine Master Data Management (MDM) ist das Ziel. Dennoch gehen noch nicht alle diesen Weg. Weshalb?

Stammdatenqualität beeinflusst Geschäftsprozesse

Zu den betriebsrelevanten Daten, mit denen sich jedes Unternehmen beschäftigen muss, gehören die Stammdaten, also die statischen Grunddaten oder Referenzdaten zu Produkten, Materialien, Lieferanten, Kunden, Mitarbeitern und Finanzen. Nicht wenige Unternehmen haben mit der Qualität ihrer Stammdaten Probleme. Das kostet Geld und wirft daher die Frage nach dem „return on investment” auf. Welchen Erfolg im Verhältnis zum eingesetzten Kapital das Stammdatenmanagement bringt, ist in „harten” Zahlen nicht so leicht zu beantworten, aber es gibt Erfahrungswerte aus Projekten und Einschätzungen von Prozessbeteiligten, die es erlauben, Aussagen zur Kapitalrendite zu treffen.

Ausgangslage bei mangelhafter Stammdatenpflege

Werfen wir zunächst einen Blick auf die typischen Probleme mit denen Unternehmen zu kämpfen haben. Die Anlage von Kunden- und Lieferantenstammdaten ist in der Regel langwierig, Medienbrüche in den Prozessen sind eher die Regel als die Ausnahme. Eine hohe Fehlerquote bei Datenanlage und -pflege ziehen häufige Änderungen insbesondere bei Adressdaten und Bankverbindungen nach sich. Eine Dublettenprüfung findet oftmals nicht statt. Da ein Überblick über „Lieferantengruppen” und „Kundengruppen” regelmäßig fehlt, wird die Verhandlungsposition im Einkauf und im Verkauf geschwächt. Mangelhafte Datenqualität führt zu Fehllieferungen und zu Rückläufern beim Postversand (Mailings, Rechnungen etc.).

Bei Materialstammdaten bedeutet allein schon die Tatsache, dass ein Material-Stammdatensatz im SAP MM (Material Master) bis zu 1000 Einzelfelder haben kann, eine besondere Herausforderung. Natürlich sind nicht immer 1000 Felder belegt, aber 150 bis 200 können es durchaus sein (je nach Firma und Material unterschiedliche). Neben den globalen Stammdaten, die für alle gleich gelten, gibt es werksabhängige Daten, die die Datenmenge erhöhen. Darüber hinaus sind viele Abteilungen in den Stammdatenprozess für Material eingebunden (Einkauf, Verkauf, Disposition etc.). Damit gibt es sehr viele Prozessbeteiligte, und die Kommunikation und Koordination nimmt – ohne Stammdatensystem und ohne Data Governance – sehr viel Zeit in Anspruch. Viele Unternehmen erlauben es zudem, dass hunderte „Gelegenheitsnutzer” Materialstammdaten anlegen dürfen; für sie ist die Anlage und Pflege umfangreich und unübersichtlich. Daher setzt ein professionelles Stammdatenmanagement darauf, die Anzahl der Nutzer zu reduzieren – und damit auch die Anzahl der potentiellen Fehlerquellen. Mit dem Stammdatenmanagement wird der Versuch unternommen, gezielter zu berechtigen und damit zu erlauben, wer überhaupt Stammdaten anlegt, anreichert, ändert und freigibt.

Ein genauerer Blick auf die Kosten schlechter Datenqualität und die Konsequenzen langer Durchlaufzeiten bei der Anlage von Stammdaten macht deutlich, wo die „Stellschrauben” sind und welche Potentiale das Stammdatenmanagement birgt.

Kosten schlechter Datenqualität

Erfahrungsgemäß ist kaum ein Unternehmen in der Lage, die Kosten schlechter Datenqualität mit harten Fakten, also mit Zahlen zu belegen. Was sie gleichwohl wissen, ist, dass ihnen bei fehlerhaften Kunden- und Lieferantenstammdaten beispielsweise Kosten für Fehllieferungen und -bestellungen, Porto- und Arbeitskosten für Mailingrückläufer und hoher Arbeitsaufwand für Bereinigung und Fehlerkorrekturen entstehen. Zudem haben sie oftmals keinen Überblick über das Bestellvolumen bei demselben Lieferanten, was zu hohe Preise im Einkauf zur Folge hat. Mangelhafte Materialstammdaten erzeugen Kosten etwa durch zu niedrig ausgewiesene Rechnungsposten aufgrund fehlerhafter Stücklisten und zu hohe Logistikkosten durch falsche Gewichte. Vermehrte Reklamationen wegen fehlerhafter Lieferungen, falsche Materialbestellungen und Produktionsstillstände wegen fehlender Materialien sind weitere Kostentreiber.

Konsequenzen langer Durchlaufzeiten bei der Anlage von Stammdaten

Lange Durchlaufzeiten bei der Anlage von Kunden- und Lieferantenstammdaten führen zu verspäteten Bestellungen, bei der Anlage von Materialstammdaten zu einem verspäteten „Go-to-market”. Wenn ein Unternehmen nicht weiß, wann ein Material im System „fertig” ist, um die Produktion starten zu können, wird am Ende die Markteinführung verzögert. Unabhängig von der Stammdatendomäne führen lange Prozesslaufzeiten zu verspäteten Auslieferungen, wenn ein Produkt nicht zeitgerecht bestellt werden kann. Die Unzufriedenheit von Mitarbeiter kommt hinzu, wenn sie nicht wissen, wann „ihr” Material soweit ist, dass sie weiterarbeiten können, oder wenn sie laufend Fehler korrigieren müssen; die Produktivität der Mitarbeiter sinkt. Schließlich droht Kundenunzufriedenheit, wenn keine verlässliche Aussage dazu getroffen werden kann, wann was geliefert wird, wenn nicht bekannt ist, wo der Geschäftsprozess gerade steht.

Nutzen durch Stammdatenmanagement-Lösung

Mit Blick auf die typischen Stammdaten-Probleme in Unternehmen, auf die Kostentreiber durch schlechte Datenqualität und die Folgen langwieriger interner Prozesse lässt sich der Nutzen einer Stammdatenmanagement-Lösung für die einzelnen Domänen wie folgt beschreiben:

  1. Für Kundenstammdaten: Kosteneffizienz bei Mailingaktionen durch bessere Datenaktualität und -qualität, Reduzierung von Fehllieferungen, Effizienzsteigerung bei der Datenpflege und bessere Compliance (beispielsweise bei Embargolisten, USt-IdNr.-Prüfungen).

  2. Für Lieferantenstammdaten: höhere Kosteneffizienz bei der Beschaffung und Lieferantenmanagement durch Identifikation von Redundanzen, bessere Verhandlungsmöglichkeiten von Volumenverträgen, schnellere Anlage von Lieferantenstammdaten und somit Onboarding von „Ersatzlieferanten“, schnellerer Bestellprozess, Vermeidung von kostspieligen Fehlern bei der Lieferungsannahme und Zahlung.

  3. Für Materialstammdaten: optimierter Headcount durch bessere Planung, Automatisierung, erhöhte Produktivität. Für alle Domänen gilt: Ein professionelles Stammdatenmanagement schafft die Grundlage, um bessere Entscheidungen treffen zu können, sorgt für reibungslose Prozesse und optimiert die Einhaltung von Gesetzen und Richtlinien (Compliance). All das steigert die Wettbewerbsfähigkeit. Eine gute Datenqualität sichert zudem nicht zuletzt die Zufriedenheit von Kunden, Lieferanten und Mitarbeitern.

Return on investment – Erfahrungswerte im Stammdatenmanagement

Will man den Nutzen von Stammdatenmanagement in Zahlen ausdrücken, ist man auf Erfahrungswerte angewiesen. Zu den wesentlichen Einflussfaktoren auf den ROI zählen sowohl bei Kunden- und Lieferantenstammdaten als auch bei Materialstammdaten die Anzahl der Stammdaten-Anlagen und Aktualisierungen, die Dauer der Durchlaufzeiten und des manuellen Koordinationsaufwands sowie die Folgekosten bei fehlerhaften Daten und Dubletten. Bei Materialstammdaten kommt die Anzahl der Fertigungsstätten mit werkspezifischen Materialstammsichten hinzu.

Beteiligte an Stammdatenmanagement-Projekten schätzen, dass durch ein MDM-Tool die Bearbeitungs- oder Durchlaufzeiten um bis zu 50 Prozent reduziert werden können. Ein deutlich geringerer Abstimmungsaufwand trägt dazu bei. Ein schnellerer „Go-to-market” lässt sich zwar schwerlich exakt angeben, folgendes Beispiel lässt aber das Potential erahnen: Wenn ein Unternehmen berichtet, es bräuchte 70 Tage, bis ein neues Material im System vollständig angelegt ist, und man das hochrechnet auf die Anzahl von Teilen, die in einem Produkt verbaut sind, dann gewinnt man eine Vorstellung davon, was mit einem System erreicht werden kann, das die Materialanlage von 70 auf wenige Tage (bspw. 2 bis 3 Tage in einem konkreten Fall) reduziert.

Ein weiterer Erfahrungswert besagt, dass die Fehlerkosten, die durch Prozessintransparenz entstehen, um 80 bis 90 Prozent verringert werden können. Der Grund: Das Stammdatenmanagement sorgt für vollständige Transparenz entlang der gesamten Prozesskette, so dass jederzeit bekannt ist, wo der Stammdatenprozess steht. Laut Schätzungen lassen sich 53 Prozent der Daten schneller und einfacher finden.

Zu der Frage nach dem ROI von Stammdatenmanagement liefert die KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft (KPMG) ergänzend folgende Zahlen zu spezifischen Geschäftskennzahlen:

  1. 2 bis 5 Prozent geringeres Ausgabenvolumen effiziente Bündelung von Bestellungen, bessere Verhandlungsposition bei Einkäufen, analysierbare Kreditorenstruktur und Stammbäume; Transparenz über die Produktgruppen, um zu wissen, von wem was bezogen wird; genug Informationen, um die Lieferanten zu evaluieren; schnelleres Onboarding von Lieferanten, wenn Prozess für Stammdaten vorhanden ist.
  2. 4 bis 7 Prozent niedrigere IT-Projektkosten weniger Datenmigrationsaufwand, da bei M&A-Aktivitäten oder Systemharmonisierungen weniger Probleme auftreten, weil Daten erst über das Stammdatensystem ins ERP kommen; weniger Datenbereinigungsaufwand; weniger Systemkomplexität, weil ein Stammdatensystem die Stammdaten übergibt, und sinkender Wartungsaufwand.
  3. 1 bis 2 Prozent verbessertes Umsatzwachstum bessere Verhandlungsposition, transparente Preiskonditionen, auswertbare Kundenstammdaten und Stammbäume, Identifikation von Cross-Selling-Potentialen.
  4. 5 bis 10 Prozent weniger Betriebskapital effiziente Lagerverwaltung und geringere Inventarkosten, wenn beispielsweise bekannt ist, dass zehn Materialien, die nur eine geringfügige Abweichung bei den Stammdaten aufweisen, eigentlich ein Material sind, und folglich der erforderliche Bestand nur für ein Material vorgehalten werden muss; geringere Lagerkosten, effizientes Rechnungsmanagement & Revenue Management.

Neben diesen quantitativen Vorteilen des Stammdatenmanagements benennt KPMG auch einige qualitative Vorteile. Dazu zählen reduzierte Risiken durch geringere Datenschutzverstöße, weniger Risiken bei Zöllen und Steuern (Compliance) und reduzierte Kreditrisiken. Auch bei Analytics bietet Stammdatenmanagement nicht nur Vorteile, sondern ist unerlässlich. Wer beispielsweise Predictive Maintenance anbietet, der muss seine Stammdaten schon so im Griff haben, dass er das Objekt auch findet, das gerade Wartungsbedarf meldet. Weitere Vorteile sieht KPMG bei der Hebung von Automatisierungspotentialen, wenn man weiß, was man aus den Stammdaten ableiten kann, und in einer verbesserten Reputation durch reibungslose Lieferungen, weniger Reklamationen und eine korrekte Kundenansprache.

Empfehlungen für Stammdatenprojekte

Wer die Potentiale, die in einem professionellen Stammdatenmanagement liegen, nutzen möchte, muss ein MDM-Projekt aufsetzen. Dafür haben sich folgende sieben Schritte als Best-Practice-Ansatz herauskristallisiert:

  1. Ableitung der Stammdatenstrategie aus der Unternehmensstrategie
  2. Identifizierung der Datenobjekte und Allokation zu Geschäftsprozessen und Informationsbedürfnissen
  3. Entwicklung von Stammdatenmodellen, Definition von Strukturen und Beziehungen für diese Objekte
  4. Dokumentation des Stammdaten-Lebenszyklus von der Entstehung bis zur Archivierung
  5. Etablierung eines Qualitätsmanagements, um Stammdatenqualität (Verlässlichkeit) zu verbessern und zu erhalten 6.. Aufbau einer zentralen Stammdatenorganisation
  6. Analyse und Auswahl einer professionellen IT-Lösung

Auch wenn die Kapitalrendite aus Stammdatenprojekten schwer zu quantifizieren ist, so ist der Nutzen anhand zahlreicher Faktoren doch greifbar. Stammdatenprojekte sind sicher aufwendig, aber der Aufwand lohnt sich. Im Schnitt erreichen Stammdatenmanagement-Projekte nach eineinhalb bis zwei Jahren den Break-even-Point.

Erfahren Sie in unserem Blogbeitrag „Wie Datenmanagement zu besseren Geschäftsergebnissen führt” mehr über die Vorteile einheitlicher Daten und zentraler Datenverwaltung.

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