Datenqualität im Stammdatenmanagement

Datenqualität bezieht sich auf den Grad der Genauigkeit, Konsistenz, Relevanz und Aktualität der Daten. Daten von hoher Qualität sind nicht nur fehlerfrei, sondern auch vollständig, aktuell und in einem Format, das für die jeweilige Aufgabe nützlich ist. Sie ermöglichen es Unternehmen, Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Datenqualität - das Gold des 21. Jahrhunderts

In einer Welt, in der Daten oft als das "Gold des 21. Jahrhunderts" bezeichnet werden, hat ihre Qualität einen unvergleichlichen Wert erreicht. Die Bedeutung von Daten erstreckt sich über alle Branchen und Geschäftsbereiche, von der Finanzbuchhaltung bis zum Marketing. Jeder Prozess, jede Entscheidung und jeder Geschäftserfolg hängen von Daten ab. Doch was bedeutet Datenqualität eigentlich?

Im digitalen Zeitalter, in dem Geschäftsmodelle zunehmend datengetrieben sind, bilden qualitativ hochwertige Daten die Grundlage für Wettbewerbsvorteile. Sie ermöglichen präzise Analysen, fördern Innovationen und verbessern das Kundenerlebnis. Ohne qualitativ hochwertige Daten können Unternehmen nicht effizient wachsen oder sich an veränderte Marktbedingungen anpassen.

Der Weg zur Datenqualität ist jedoch nicht immer einfach. Sie erfordert die richtigen Instrumente, Prozesse und eine Kultur, die Daten Priorität einräumt. Aber der Lohn der Mühe? Ein Unternehmen, das wettbewerbsfähiger, effizienter und zukunftssicherer ist. Ein lohnendes Unterfangen, das jedes zukunftsorientierte Unternehmen in Angriff nehmen sollte.

Die fundamentale Bedeutung der Datenqualität

In der Geschäftswelt ist es mittlerweile eine anerkannte Tatsache: Daten sind das Rückgrat moderner Unternehmen. Hier tauchen wir tiefer in das "Warum" hinter der Bedeutung von Datenqualität ein und beleuchten, wie sie sich direkt auf den Unternehmenserfolg auswirkt.

Warum Datenqualität mehr ist als Genauigkeit

Die Genauigkeit ist zwar ein kritischer Faktor, aber bei der Datenqualität geht es um viel mehr. Es geht darum sicherzustellen, dass die Daten aktuell, relevant, vollständig und konsistent sind. Daten, die diese Kriterien erfüllen, ermöglichen es Unternehmen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren, präzise Prognosen zu erstellen und ihre Kunden besser zu bedienen.

Daten als Treibstoff für unternehmerische Entscheidungen

Qualitativ hochwertige Daten bieten eine klare Sicht auf den Markt, das Kundenverhalten und interne Prozesse. Sie ermöglichen es Entscheidungsträgern, Chancen und Risiken zu erkennen und proaktiv zu handeln. Ohne eine solide Datenbasis können Entscheidungen auf Vermutungen oder veralteten Informationen beruhen, was zu suboptimalen Ergebnissen führen kann.

Lesen Sie mehr dazu in unserem Bogbeitrag „Wie Datenmanagement zu besseren Geschäftsergebnissen führt“.

Weitblick, Innovation und Wachstum mit Daten

In einer Zeit rasanter technologischer Entwicklungen sind Unternehmen, die ihre Datenqualität maximieren, besser positioniert, um innovative Lösungen zu entwickeln und neue Geschäftsfelder zu erschließen. Sie können Markttrends vorhersehen, Kundenbedürfnisse antizipieren und schnell auf Veränderungen reagieren.

Betriebliche Effizienz und Kosteneinsparungen

Fehlerhafte oder inkonsistente Daten können zu ineffizienten Prozessen, Fehlentscheidungen und unnötigen Kosten führen. Eine hohe Datenqualität hingegen optimiert Geschäftsprozesse und reduziert das Risiko kostspieliger Fehler. Für Unternehmen, die in einer datengetriebenen Welt erfolgreich sein wollen, sollte die Aufrechterhaltung und Verbesserung der Datenqualität oberste Priorität haben.

Lesen Sie mehr dazu in unserem Bogbeitrag "Erfolgreiche Produktionsplanung und Fertigungssteuerung mit exzellenten Stammdaten".

Konsequenzen schlechter Datenqualität

Während Daten von hoher Qualität eine solide Grundlage für Wachstum und Innovation bilden, können Daten von schlechter Qualität erhebliche negative Auswirkungen haben. Betrachten wir die möglichen Folgen mangelnder Datenqualität.

Gefährdete Geschäftsentscheidungen Stellen Sie sich vor, Sie navigieren durch einen dichten Wald mit einer Karte, die ungenau und veraltet ist. Ebenso riskant ist es, Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage falscher oder inkonsistenter Daten zu treffen. Falsche Informationen können zu Fehlentscheidungen führen, die schwerwiegende finanzielle und betriebliche Folgen haben können.

Verzerrte Geschäftsanalysen und -prognosen Daten dienen häufig als Grundlage für Prognosen, Marktanalysen und Geschäftsmodelle. Wenn diese Daten ungenau sind, können die daraus resultierenden Prognosen und Modelle irreführend sein, was zu Fehlinvestitionen oder verpassten Gelegenheiten führen kann.

Kommunikation und Teamdynamik Inkonsistente oder widersprüchliche Daten können zu Kommunikationsproblemen zwischen Abteilungen und Teams führen. Wenn verschiedene Teams nicht auf dieselbe Datenquelle zugreifen können oder die Daten unterschiedlich interpretieren, kann es zu Reibungsverlusten und Missverständnissen kommen.

Kundenzufriedenheit und Markenimage Mangelnde Datenqualität kann sich direkt auf das Kundenerlebnis auswirken. Ob falsche Produktinformationen, inkonsistente Kommunikation oder Fehler in der Auftragsabwicklung - schlechte Daten können Kunden verärgern und das Vertrauen in die Marke untergraben.

Erhöhte Betriebskosten Die Korrektur von Fehlern, die auf eine schlechte Datenqualität zurückzuführen sind, kann zeitaufwändig und kostspielig sein. Für die Behebung von Problemen werden Zeit und Arbeitskraft aufgewendet, die durch eine präventive Datenpflege hätten vermieden werden können.

Rechtliche und Compliance-Risiken In bestimmten Branchen und Regionen gelten strenge Vorschriften für das Datenmanagement. Eine unzureichende Datenqualität kann dazu führen, dass Unternehmen gegen diese Vorschriften verstoßen und sich rechtlichen Konsequenzen oder Strafen aussetzen.

Lesen Sie mehr dazu in unserem Bogbeitrag "Lieferkettengesetz - Automatisiertes Stammdatenmanagement für Compliance".

Ineffizienz in der Lieferkette Fehlerhafte Daten können zu Verzögerungen in der Lieferkette, fehlerhaften Bestandsaufzeichnungen oder Missverständnissen mit Lieferanten führen. Dies kann zu Engpässen, Überbeständen und anderen kostspieligen Problemen führen.

Lesen Sie mehr zum Thema Datenqualität in der Fertigungsindustrie und die Optimierung der Stammdaten in der SAP Variantenkonfiuration.

Ermittlung des Datenqualitäts-Status

Datenqualität ist nicht nur ein Konzept, sondern auch messbar. Um die Datenqualität zu bestimmen und kontinuierlich zu überwachen, werden konkrete Metriken und Kennzahlen benötigt. Die systematische Messung und Überwachung dieser Metriken ermöglicht es Unternehmen, den Status ihrer Datenqualität zu bestimmen und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung einzuleiten.

Zur Analyse der Datenqualität und zur Abschätzung der Folgekosten stellen wir Ihnen eine softwarebasierte Lösung für Daten in SAP-Systemen und zwei manuelle Methoden vor:

Softwarelösungen wie der zetVisions Data Quality Analyzer, kurz DQA, ermöglichen es Unternehmen, die Datenqualität in ihren SAP-Systemen zu überprüfen. Mit DQA können inkonsistente, doppelte, unvollständige und veraltete Datensätze in den Kernbereichen wie Kunden/Lieferanten, Debitoren/Kreditoren sowie Produkt- und Materialdaten identifiziert werden. Damit können Unternehmen ihre wahrgenommene Datenqualität mit konkreten Fakten untermauern und erhalten eine verlässliche Einschätzung des aktuellen Datenqualitätsniveaus. Lesen Sie mehr über Einsatz und Funktionsweise des DQA.

Informationen zu den erwähnten manuellen Methoden finden Sie in unserem Blogbeitrag "Datenqualität messen – 3 Instrumente zur Bewertung".

Kosten quantifizieren: Die wirtschaftlichen Folgen schlechter Datenqualität

Mangelhafte Datenqualität beeinträchtigt nicht nur die betrieblichen Abläufe, sondern hat auch spürbare finanzielle Auswirkungen. In der Realität kann jedoch kaum ein Unternehmen die Kosten schlechter Datenqualität mit harten Fakten belegen. Die Kosten schlechter Daten können sehr unterschiedlich sein und von einigen hundert bis zu mehreren tausend Euro reichen.

Versuchen wir jedoch an dieser Stelle, die Art der Kosten zu kategorisieren:

• Direkte Kosten: Dies sind die offensichtlichen finanziellen Aufwendungen, die durch schlechte Datenqualität verursacht werden. Beispiele sind Kosten für Datenkorrekturen, Mehraufwand durch fehlerhafte Lieferungen oder die Notwendigkeit, fehlende Daten nachzuerheben.
• Indirekte Kosten: Sie sind schwerer zu quantifizieren, können aber weitreichende Folgen haben. Dazu gehören verpasste Geschäftschancen, Imageverlust, sinkende Mitarbeiterzufriedenheit oder ineffizienter Einsatz von Ressourcen.

Beispiele von Unternehmen mit Datenproblemen

Beispiel 1: Ein Einzelhandelsunternehmen musste aufgrund inkonsistenter Bestandsdaten erhebliche Umsatzeinbußen hinnehmen. Produkte wurden als verfügbar gelistet, waren aber nicht vorrätig, was zu enttäuschten Kunden und verpassten Verkaufschancen führte.

Beispiel 2: Ein Pharmakonzern musste einen teuren Produktrückruf durchführen, weil die Stammdaten nicht aktuell waren. Dies führte zu falschen Informationen auf den Verpackungen und damit zu Gesundheitsrisiken.

Beispiel 3: Ein Finanzdienstleister wurde mit einer hohen Geldstrafe belegt, weil er aufgrund von Dateninkonsistenzen regulatorische Anforderungen nicht erfüllen konnte.

Diese Fallbeispiele zeigen, wie teuer schlechte Datenqualität sein kann. Die Kosten sind nicht nur in Euro und Cent messbar, sondern auch in verlorenem Vertrauen, beschädigter Reputation und verpassten Geschäftschancen.

Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung hoher Stammdatenqualität

Die Qualität von Stammdaten hängt nicht nur von der Technologie, sondern auch von menschlichen Faktoren, Organisationsstrukturen und der Unternehmenskultur ab. Menschliche Fehler und technische Probleme sind häufig die Ursache für schlechte Datenqualität, die durch Schulungen, ein solides IT-Management und Systemprüfungen minimiert werden kann. Eine proaktive Unternehmenskultur, die Datenqualität schätzt, ist ebenso wichtig wie die Überwindung abteilungsübergreifender Daten-Silos, die zu Dateninkonsistenzen führen.

Es reicht nicht aus, sich der Probleme bewusst zu sein, sondern es bedarf einer strategischen Initiative zur Sicherung der Datenqualität. Der Start einer solchen Initiative sollte wohlüberlegt und ressourcenbewusst erfolgen, da sowohl Zeit als auch personelle Ressourcen benötigt werden. Eine wirksame Maßnahme ist die Definition klarer Data Ownership und Data Governance-Strukturen. Die Zuständigkeiten für Datenbereiche müssen klar zugewiesen werden, um Verantwortlichkeit und effektive Steuerung zu gewährleisten. Mit definierten Verantwortungsbereichen können Datenqualitätsstandards festgelegt und aufrechterhalten werden.

Der nächste logische Schritt ist die Einleitung einer umfassenden Datenbereinigung. Diese Phase ist arbeitsintensiv, aber notwendig, um inkonsistente, veraltete oder redundante Daten zu identifizieren und zu korrigieren. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass nach einer solchen Bereinigung die eigentliche Arbeit erst beginnt: Die Herausforderung besteht darin, den hohen Standard der Datenqualität dauerhaft aufrechtzuerhalten. Ohne kontinuierliche Bemühungen und Überwachung könnte die Datenqualität wieder sinken, was zu dem so genannten "Sägezahneffekt" führen würde - einem ständigen Auf und Ab der Datenqualitätsstandards. Es ist auch klar, dass die Verbesserung der Datenqualität allein das Problem der Datensilos nicht löst. Eine effiziente Organisation erreicht erst dann ihre volle Leistungsfähigkeit, wenn die Datenqualität dauerhaft auf hohem Niveau gehalten wird.

Unternehmen sollten daher eine umfassende Stammdatenmanagement-Initiative in Betracht ziehen. Der Weg von der Datenaufbereitung bis zur Erstellung eines "Golden Record" (die maßgebliche, bereinigte und einheitliche Version eines Datensatzes in einer Organisation) ist anspruchsvoll, aber von unschätzbarem Wert. Durch den Einsatz spezieller Software für das Stammdatenmanagement können Organisationen Datensilos aufbrechen, die Datenqualität verbessern und letztlich effizienter werden.

Lesen Sie mehr dazu in unserem Blogbeitrag „Data Preparation“ – Die Grundlage aussagekräftiger Analysen".

So profitieren Unternehmen von professionellem Stammdatenmanagement

Will man den Nutzen des Stammdatenmanagements quantifizieren, muss man auf Erfahrungswerte zurückgreifen. Experten auf dem Gebiet des Stammdatenmanagements gehen davon aus, dass die Bearbeitungszeiten durch den Einsatz einer Stammdatenmanagement-Software um bis zu 50 Prozent reduziert werden können.

Wenn man bedenkt, dass ein Unternehmen 70 Tage benötigt, um ein neues Material im System zu erfassen, kann man sich das Potenzial einer Software vorstellen. Darüber hinaus wird berichtet, dass Fehlerkosten um 80 bis 90 Prozent reduziert werden können. Dies liegt daran, dass das Stammdatenmanagement für Klarheit in der gesamten Prozesskette sorgt und somit jederzeit ein Überblick über den aktuellen Stand des Stammdatenprozesses besteht. Schätzungsweise 53 Prozent der Daten können dadurch schneller und einfacher gefunden werden.

Wo liegen also die Einsparpotenziale?

• Kosteneinsparungen: Reduzierte Doppelarbeit, weniger Fehlentscheidungen und optimierte Arbeitsabläufe führen zu erheblichen Kosteneinsparungen.
• Effizientere Prozesse: Klar definierte und gepflegte Stammdaten beschleunigen die Abläufe von der Beschaffung über die Produktion bis hin zum Vertrieb.
• Höhere Kundenzufriedenheit: Genaue und verlässliche Daten ermöglichen eine gezieltere Kundenansprache und einen besseren Service.

Hier einige Beispiele aus der Praxis:

Unternehmen A: Durch die Einführung eines neuen Stammdatenmanagements konnte ein Unternehmen der diskreten Fertigung seine Variantenkonfiguration optimieren und damit verbindliche Aussagen zu Preisen und Lieferterminen treffen.

Unternehmen B: Durch konsequente Datenbereinigung konnte Unternehmen B die Lagerbestände optimieren und Überproduktionen vermeiden, wodurch Kosten im sechsstelligen Bereich eingespart werden konnten.

Ein strategisch durchdachtes Stammdatenmanagement kann den Unterschied zwischen Stagnation und florierendem Geschäftserfolg ausmachen.

Lesen Sie dazu mehr in unserem Blogbeitrag „Datenqualitätsmanagement der Stammdaten“.

Kernkomponenten zeitgemäßen Stammdatenmanagements

Für den erfolgreichen Einsatz einer Stammdatenmanagement-Software sind mehrere Faktoren entscheidend. Dazu gehören insbesondere ein klares Commitment des Managements, eine gut strukturierte Data Governance und kontinuierliche Prozessoptimierungen. Es ist unerlässlich, unternehmensinterne Richtlinien für den sorgfältigen Umgang mit Daten zu etablieren. Data Governance definiert dabei klare Regeln, Prozesse und Verantwortlichkeiten für die Erfassung, Freigabe und Pflege von Daten einschließlich der Messung der Datenqualität anhand spezifischer KPIs. Dabei sollten nicht nur die zentralen Unternehmensprozesse wie Einkauf, Produktion oder Vertrieb im Fokus stehen, sondern auch die spezifischen Stammdatenprozesse, die das Anlegen, Aktualisieren oder Löschen von Daten betreffen.

Die Implementierung einer Stammdatenmanagement-Software kann bestehende Strukturen und Verantwortlichkeiten in Frage stellen. Ein effektives Change Management ist daher unerlässlich, um alle Beteiligten aktiv einzubinden und auf dem Weg in die neue Datenlandschaft mitzunehmen. Eine qualitativ hochwertige Softwarelösung kann hier unterstützen, allerdings nur, wenn die Prozesse und Verantwortlichkeiten rund um die Datenpflege und -freigabe klar definiert sind.

Lesen sie dazu auch unseren Blogbeitrag „Data Governance - Prozesse, Personen und Technologien“.

zetVisions im datengetriebenen CIO-Ökosystem - Fallstudie

In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt sind Unternehmen ständig auf der Suche nach Lösungen, um ihre Daten effizienter zu nutzen. zetVisions steht an der Spitze dieser Bewegung und bietet Software und Dienstleistungen, die Unternehmen dabei unterstützen, den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen. Deshalb lautet unser Motto:

zetVisions bietet maßgeschneiderte Lösungen für die spezifischen Herausforderungen jedes Unternehmens im Bereich Datenmanagement. Wir sorgen für die nahtlose Integration von Daten aus unterschiedlichsten Quellen und schaffen so eine konsistente und einheitliche Datenbasis. Neben modernsten Tools bietet zetVisions auch Schulungen und kontinuierlichen Support, um Unternehmen dabei zu unterstützen, das Beste aus ihren Daten herauszuholen.

Erfolgsgeschichte unseres Kunden Merck KGaA

Bei Merck fallen im Rahmen der Konzernkonsolidierung und des Berichtswesens viele Referenzdaten an, insbesondere Finanzstammdaten für die Konsolidierung und das Reporting. zetVisions bietet nicht nur Lösungen für das Stammdatenmanagement, sondern unterstützt Merck auch dabei, mit komplexen Daten erfolgreich umzugehen. Lesen Sie die ganze Success Stoy von Merck KGaA hier.