Stammdatenqualität steht der Digitalisierung im Weg!

Autor: Mario Zillmann, Partner bei Lünendonk GmbH

In einem Unternehmen fallen zahlreiche Stammdaten zu Produkten, Finanzen, Kunden und Lieferanten an, die es zu verwalten gilt. Ein gut organisiertes Stammdatenmanagement bestimmt den Unternehmenserfolg maßgeblich mit, indem es eine Basis für Unternehmenswachstum und Prosperität darstellt. Idealerweise werden beispielsweise auf Grundlage der Stammdaten schnelle Analysen durchgeführt, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Denn nur wer seine Kunden und seine Prozesse im Detail kennt, kann erfolgreich agieren.

Um diese Funktion zu erfüllen, ist eine gute Qualität der Stammdaten unerlässlich. Für die Herstellung einer Messbarkeit der Qualität müssen verschiedene Kriterien einbezogen werden: Aktualität, Konsistenz, Vollständigkeit und zugrunde liegende Semantik. Diese Kriterien sollten gleichberechtigt behandelt werden. So nutzt es nichts, zwar vollständige Kundendatensätze zu haben, die allerdings veraltet sind. Der Klassiker: Eheleute erhalten von ihrer Versicherung Angebote für Single-Versicherungen oder Unternehmen kommunizieren mit reinen Online-Kunden ausschließlich per Briefpost.

Es könnte so einfach sein

Vor allem Effektivitätszuwächse sind durch gepflegte Stammdaten möglich, aber auch Kundenzufriedenheit und Kundenbindung können Unternehmen durch aktuelle Stammdaten deutlich erhöhen – Und das ohne Millioneninvestitionen in immer neuere CRM-Systeme und Marketing- und Vertriebsstrategien. Ist wirkungsvolles Stammdatenmanagement also eine oftmals unterschätzte Herausforderung für die moderne Unternehmensführung? Aber woran hapert es im Detail? Die mit fachlicher Unterstützung der Beratungs- und Softwareunternehmen KPS, Salt Solutions und zetVisions entstandene Lünendonk-Studie beleuchtet umfassend die Aspekte der Stammdaten-Situation. Dieser Frage ist Lünendonk in der aktuellen Studie „Revival der Stammdaten – Behindert mangelnde Datenqualität die digitale Transformation?“ nachgegangen – und ermittelte ein verblüffendes Ergebnis. Obwohl die Unternehmen seit Jahren in Softwarelösungen zur Optimierung ihres Master-Data-Managements investieren, scheint der Erfolg auszubleiben. Die Studie können Sie hier kostenfrei anfordern: http://www.zetvisions.de/de/kontakt/

Die wichtigsten Ergebnisse

Nur etwa jedes siebte (15 %) der für die Lünendonk-Studie befragten 155 deutschen Unternehmen aus Fertigung, Handel und anderen Branchen sieht sich im Stammdatenmanagement sehr gut aufgestellt. Im Hinblick auf den Erfolg der gesamten digitalen Transformation mit Industrie 4.0, Logistik 4.0, Internet of Things und anderen digitalen Geschäftsmodellen fehlt damit ein wichtiges Fundament. Denn Digitalisierungsprojekte ohne eine hohe Datenqualität sind zum Scheitern verurteilt.

So kann Stammdatenmanagement beispielsweise in der Fertigung das gebundene Kapital reduzieren, indem Wiederbeschaffungszeiten angepasst sowie Losgrößen, Mindestbestellmengen und Lieferantenbeziehungen optimiert werden. Auch geringerer Aufwand in der Umsetzung geplanter Produktionssequenzen und die zuverlässige Einhaltung individuell gewünschter Termine können realisiert werden. Produktkalkulationen auf Basis korrekter Stammdaten sorgen dafür, dass der Vertrieb bei der Angebotserstellung keine defizitären Projekte anstößt, was Margen sicherstellt, mit denen sich das Unternehmen auch langfristig profitabel am Markt durchsetzen kann. Auch Kundenbeziehungen können einheitlich abgebildet werden, sofern Kundendaten, die aus neuen Vertriebskanälen und Onlineaktivitäten (Apps, Shops etc.) stammen, mit den ERP-Systemen des Unternehmens sowie den bisherigen Kanälen – idealerweise automatisch – verknüpft werden. Wenn neue Stammdaten direkt in Geschäftsanwendungen eingespeist werden und nicht in isolierten Datensilos verbleiben, ist auch eine Analytik in Echtzeit möglich.

Es wird also deutlich, dass Unternehmen ihre digital journey gar nicht erst beginnen brauchen, solange das Thema der Stammdaten nicht gelöst ist.

Beispiel Handel: Moderne Geschäftsmodelle wie die „kundenindividuelle Fertigung im Store“ oder „automatische Kundenerkennung im Store“ basieren überwiegend auf Stammdaten. Sind die Kundendaten in den Backend-Systemen veraltet oder lassen sich nicht in die neuen Anwendungen integrieren, sind Digitalisierungsstrategien zum Scheitern verurteilt.

Schlecht gepflegte (also unvollständige, veraltete oder doppelte) Stammdaten hingegen fressen immens viel Zeit, die den Mitarbeitern für wertschöpfende Arbeit fehlt. So ist die Beseitigung von Dubletten oder das manuelle Übertragen von Stammdaten zwischen verschiedenen Anwendungen aufwendig. Bemerkenswert sind Studienergebnisse, die zeigen, dass 85 Prozent der Unternehmen keine Vorstellung davon haben, wie viele Dubletten in den einzelnen Datendomänen vorliegen.  

Ohne gute Daten, also keine erfolgreiche Marktposition. Dabei nimmt die Datenqualität einen sehr großen Einfluss auf den Geschäftserfolg eines Unternehmens. Allerdings lassen nur 60 Prozent der befragten Manager den Stammdaten einen „sehr hohen Einfluss“ auf den Geschäftserfolg zuteil, während in den kommenden zwei Jahren die Bedeutung der Stammdaten massiv steigen soll.

Die Lünendonk-Studie zeigt, dass sich nur jedes siebte Unternehmen im Stammdatenmanagement für sehr gut aufgestellt sieht. Angesichts der bevorstehenden Digitalisierung von Produktionsunternehmen, Handel und Finanzwesen ist dies ein erstaunlich geringer Wert, zumal die Unternehmen seit Jahren in Softwarelösungen zur Optimierung ihres Master-Data-Managements investieren. Jedoch zeigt sich, obwohl die meisten der untersuchten Unternehmen mit ihrer Datenqualität nicht zufrieden sind, sich in den letzten fünf Jahren aber auch einiges zum Positiven verändert hat. Ein gutes Viertel der Befragten stuft die Datenqualität heute als sehr viel besser als noch vor fünf Jahren ein; fast die Hälfte (47 %) als viel besser. Aber 23 Prozent sehen nur minimale Verbesserungen.

Stammdaten sind kein reines IT-Problem!

Trotz der mittlerweile unternehmensweiten Koordination der Stammdatenaktivitäten in vielen Unternehmen scheint die Bedeutung von Stammdaten für den Erfolg von Geschäftsmodellen nicht überall erkannt zu werden. So wird das Thema häufig als IT-Thema gesehen und entsprechend dahin delegiert. Die IT investiert in Technologien und Prozessoptimierungen, um die Problematik fehlender Automatisierungslösungen, nicht vorhandener zentraler Stammdaten-Managementplattformen oder fehlender Single Points of Truth zu beseitigen. Die Kernprobleme des Stammdatenmanagements bleiben weiterhin bestehen. Planung und Umsetzung von Projekten zur Optimierung der Stammdaten in Unternehmen sind schlecht voneinander zu trennen. Für Projekte zur Optimierung der Stammdatenqualität sind also verschiedene Verantwortliche denkbar: IT-Abteilung, jeweils betroffene Fachbereiche (z. B. Marketing, Vertrieb, Produktion, Logistik), spezielle Master-Data- oder Data-Governance-Verantwortliche. Fachbereiche dürfen die Verantwortung für Stammdaten insbesondere bei Digitalisierungsprojekten nicht vollständig an die IT abgeben.

Fazit

Es scheint, dass die hohen Investitionen in Technologie zwar notwendig waren, viele Unternehmen es aber versäumt haben, ihre Strukturen und Prozesse so zu verändern, dass eine sinnvolle Verwaltung der Stammdaten gewährleistet werden kann.

Damit steht die gesamte digitale Transformation mitsamt Industrie 4.0, Logistik 4.0, Internet of Things und anderen digitalen Geschäftsmodellen auf tönernen Füßen.

Die Unternehmen haben den Optimierungsbedarf bei Strukturen und Prozessen zur Verwaltung der Stammdaten jedoch erkannt, zumal eine solide aktuelle Datenbasis als relevant für den Geschäftserfolg eingeschätzt wird. Erste Schritte wurden bereits gegangen und das Stammdatenmanagement systematisch in eine Aufbau- und Ablauforganisation eingebunden, um zu vermeiden, dass lokale und globale Stammdaten an unterschiedlichen Stellen im Unternehmen verwaltet werden. Sonst sind Ineffizienzen fehlende Eindeutigkeit der verschiedenen Stammdatentypen vorprogrammiert.

Weitere Details zur Studie erhalten Sie unter:

http://landingpage-6f27c6.webflow.io/studie/stammdaten