17.01.2017

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/

Weiterlesen

16.06.2016

Digitalisierte Produktion und Industrie 4.0 erfordern wirksames Stammdatenmanagement

Stammdaten bilden das Rückgrat der Geschäftsprozesse, sie sind die Grundlage für Planung, Steuerung und Controlling – in jedem Unternehmen. Dass es mit der Qualität der Stammdaten vielfach nicht zum Besten bestellt ist, ist seit langem bekannt. Qualitätsprobleme liegen bei Stammdaten insbesondere in der Vollständigkeit, Aktualität und Korrektheit. Die häufigsten Ursachen für schlechte Stammdaten sind menschliche Fehler, unklare Zuständigkeiten und mangelndes Verständnis. Die Konsequenzen sind weitreichend: Schlechte Stammdatenqualität führt zu vermehrten internen Rückfragen, höheren Durchlaufzeiten, Mehrkosten in operativen Prozessen und zu einer mangelhaften Prozessqualität.

Die Anforderungen an das Management von Stammdaten wachsen mit der Industriewelt 4.0 einmal mehr. Das gilt nicht nur für Großunternehmen. Auch kleine und mittlere Unternehmen können sich nicht um die Aufgabe drücken, sich mit ihrer Datenqualität zu beschäftigen. Denn: „Digitalisierte Produktion und Industrie 4.0 gehen nicht ohne wirksames Stammdatenmanagement“, sagt Volker Schnittler, Referent für Unternehmenssoftware beim Branchenverband VDMA.

Das Magazin „MaschinenMarkt“ beschreibt in seinem aktuellen Beitrag „Ohne Stammdaten kein vernetztes Business“  die Herausforderungen an ein zeitgemäßes Stammdatenmanagement.

04.03.2016

Stammdatenmanagement und die Herausforderungen durch Industrie 4.0 und Big Data

Teil 2/2

Mit Blick auf die künftigen Produktionsprozesse besteht die technologische Herausforderung darin, die riesigen Datenmengen schnell aufzubereiten und zu analysieren, so Manfred Wittenstein, Aufsichtsratsvorsitzender der Wittenstein AG.

Herausforderung Datenaustausch: Ohne Stammdatenmanagement läuft nichts

Eine der größten Aufgaben durch Industrie 4.0 sei daher das Beherrschen des Datenaustauschs über die verschiedenen Wertschöpfungsketten der Produktions- und Fertigungsprozesse hinweg. Dafür gelte es, Datenverteilung, Datenqualität, Datensicherheit und das Datenwachstum übersichtlich darzustellen und zu kontrollieren, kommentiert Josef Glöckl-Frohnholzer, COO des Cloud-Dienstleisters Zimory. Um diese Aufgabe zu bewältigen, ist der Einsatz von Stammdatenmanagementsystemen unerlässlich. Nur mit ihrer Hilfe lassen sich Datenqualität und gleichzeitig Data-Governance-Aspekte über die Geschäftsprozesse hinweg sicherstellen. Gerade in der Produktion spielen Stammdaten eine wichtige Rolle (siehe das Beispiel VW in Teil 1); damit geht ein höherer Anspruch an die Datenqualität einher. Werden beispielsweise Stücklisten nicht korrekt gepflegt, verzögert sich die Zusammenstellung des Produktes erheblich, Lieferverzögerungen und erhöhte Kosten sind die Folge. Findet der Datenaustausch in der Industrie 4.0 automatisiert zwischen den intelligenten Objekten und Produktionsanlagen statt, verschwinden mehr und mehr die menschlichen „Schnittstellen“, die Datenqualität sicherstellen können.

Weiterlesen

19.02.2016

Stammdatenmanagement und die Herausforderungen durch Industrie 4.0 und Big Data

Teil 1/2

Was Fertigung und Produktion der Zukunft angeht, so steht eines fest: Sie wird sich radikal verändern. So radikal, dass nach der Einführung mechanischer Produktionsanlagen mithilfe von Wasser- und Dampfkraft (erster mechanischer Webstuhl, 1784), der Einführung arbeitsteiliger Massenproduktion mithilfe von elektronischer Energie (erstes Fließband, 1870) und dem Einsatz von Elektronik und IT zur weiteren Automatisierung der Produktion (erste Speicherprogrammierbare Steuerung, 1969) von einer vierten industriellen Revolution auf Basis sogenannter cyber-physischer Systeme gesprochen wird.

Weiterlesen

26.03.2015

Quo vadis Datenqualität?

Wer Datenqualität dauerhaft sichern will, kommt um ein professionelles Stammdatenmanagement nicht herum

Die Capgemini-Studie „IT-Trends 2015“ hat es einmal mehr an den Tag gebracht: Die Bedeutung von Datenqualität und Stammdatenmanagement ist weiter gestiegen. Die beiden Themen würden zwar schon seit Jahren als wichtig eingestuft und viele Projekte aufgesetzt, aber durch die Anbindung vieler neuer Datenquellen, unter anderem aus dem WWW und dem Internet der Dinge, steige die Komplexität der Datenwelt. Datenqualität und Stammdatenmanagement seien wichtig, um die Zuverlässigkeit von strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewährleisten. Und die brauchten Unternehmen nicht nur, um mit herkömmlichen Verfahren eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden herzustellen, sondern auch für Big Data Analytics, also für die Analyse von großen, komplexen und sich schnell ändernden Datenmengen (s. ergänzend Grafik „Treiber für Stammdatenqualität“).

Weiterlesen

28.11.2014

Compliance kostet – Nicht-Compliance kostet mehr

Wie man mit IT-gestütztem Beteiligungsmanagement Compliance-Anforderungen entspricht

Compliance, also die Einhaltung von Gesetzen und Richtlinien in Unternehmen, kostet Geld. Keine Compliance kostet noch mehr Geld. Auf diesen einfachen Nenner lässt sich eines der wesentlichen Ergebnisse des Forschungsberichts "The True Cost of Compliance" bringen, den das US-amerikanische Ponemon Insitute Anfang 2011 vorgelegt hat. Die repräsentative Studie über die Compliance-Situation in 46 multinationalen Organisationen ergab, dass die durchschnittlichen Compliance-Kosten bei 3,5 Millionen US-Dollar liegen; die Kosten, die sich aus der Nichteinhaltung gesetzlicher Bestimmungen und regulatorischer Standards ergeben, aber bei 9,4 Millionen US-Dollar (s. folgende Abb.). Das heißt: Nicht-Compliance verursacht annähernd dreimal höhere Kosten, als das bewusste Investieren in und Etablieren von Compliance-Aktivitäten und -Richtlinien.

Weiterlesen

05.11.2014

Datenqualität als Daueraufgabe

Konsolidierung und Harmonisierung von Stammdaten sind nur der erste Schritt

Laut der Studie „Datenqualitätsmanagement: Organisation und Initiativen“ des Würzburger Business Application Research Center (BARC) haben 80 Prozent der Mitarbeiter ein „durchschnittliches, geringes oder gar kein Vertrauen“ in die Datenqualität ihrer Unternehmen. 79 Prozent nennen als Resultat schlechter Datenqualität sinkende Mitarbeiterzufriedenheit sowie weitere Negativaspekte wie steigende Kosten und sinkende Kundenzufriedenheit.

Weiterlesen

29.08.2014

Herausforderung Datenqualität

Konsolidierung und Harmonisierung als "Herzschrittmacher" reichen nicht aus

Im Unternehmensalltag werden im Umgang mit mangelnder Datenqualität aufwändige Datenbereinigungsaktionen durchgeführt, um Inkonsistenzen zu korrigieren. Diese Aktionen wirken wie ein Herzschrittmacher für die Stammdaten. Kurzfristig werden hiermit sicherlich Qualitätsprobleme gelöst, aber nicht nachhaltig und langfristig. Es wird konsolidiert und harmonisiert, aber nicht an der eigentlichen Ursache gearbeitet. Um jedoch eine dauerhafte Datenqualität zu erzielen, muss anders agiert werden, betroffene Geschäftsprozesse müssen identifiziert werden und Standards für Stammdaten definiert werden. Fehlende Datenqualität wirkt sich in realen Kosten aus. Nicht umsonst gelten Stammdaten als virtuelles Kapital eines Unternehmens. Zudem steigen im Zeitalter von Big Data die Anforderungen an die Stammdatenqualität.

Weiterlesen

29.08.2014

Compliance rauf, Kosten runter?

Wie Sie mit mehr Compliance sogar Geld sparen können.

Compliance wird häufig unter dem Kostengesichtspunkt diskutiert. Ein gängiger Ratschlag lautet: "Wenn Sie Compliance für teuer halten, versuchen Sie es einmal mit Nicht-Compliance". Das mag angesichts von Fällen wie Siemens richtig sein, greift aber zu kurz. Richtig umgesetzt kann Compliance sogar Kosten senken - so lautet die These dieses Artikels, die an mehreren Beispielen illustriert werden soll.

Im ganzen Spektrum von möglichen Compliance-Ansätzen soll es hierbei nicht um Korruptionsvermeidung oder Imageschäden gehen, sondern um die betriebswirtschaftlich korrekte Ausführung von Prozessen im Finanzbereich, die häufig zahlreichen Regularien unterliegen.

Weiterlesen

  • 1