Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität von Stammdaten

Wer Geschäftsprozesse effizienter durchführen möchte und stärker daten-basiert arbeiten will, sollte die Datenqualität der Unternehmensdaten priorisieren. Im Folgenden möchte ich einige Maßnahmen zur Steigerung der Datenqualität von Stammdaten skizzieren.

Was sind Stammdaten?

Stammdaten beschreiben die betrieblich relevanten Objekte – es sind die Daten über Kunden, Produkte, Dienstleistungen aber auch Maschinen, Produktion und Lieferketten. Diese Daten werden ständig abgerufen, aktualisiert und verändert.

Üblicherweise erfassen Unternehmen die Stammdaten nicht in einem zentralen System, sondern in verschiedenen, teilweise integrierten IT Lösungen. Beispiel: Die geänderte Rechnungsanschrift des Lieferanten wird im CRM System erfasst, aber nicht im Buchhaltungssystem geändert. Dadurch entstehen inkonsistente und fehlerhafte Stammdaten. Sollte die Rechnung an den Lieferanten an die falsche Adresse geschickt werden, entsteht unnötiger Mehraufwand (bei den Mitarbeitern beider Unternehmen und beide fluchen über die IT Systeme).

• Stammdaten dienen der Steuerung und Durchführung von Unternehmensprozessen
• Stammdaten bilden die Basis für effiziente Prozesse
• Datenqualität von Stammdaten hat einen direkten Einfluss auf die Wertschöpfung in Unternehmen
  

Stammdaten Management effizient gestalten

Die Unternehmensdaten umfassend zu integrieren ist komplex und entsprechend aufwendig. Typischerweise werden zur Synchronisierung und dem nachgelagerten Verteilen der Daten an die Quellsysteme (ERP, CRM) Batchprozesse genutzt. Entsprechend entsteht ein zeitlicher Versatz bei der Aktualität der Daten. Es ist nicht immer eindeutig, welches Quellsystem die aktuellsten und richtigen Daten enthält – im schlimmsten Fall überschreiben wir korrigierte Daten in einem Quellsystem, weil es in der „verantwortlichen Quelle“ nicht aktualisiert wurde. Bewährte Maßnahmen zur Gestaltung effizienter Stammdatenprozesse sind:

• Klare Verantwortlichkeiten, wer wann welche Daten (-felder) pflegt
• Möglichst wenig manuelle Dateneingaben
• Zentrale Definition und Überprüfung von Regeln zur Pflege von Daten und dezentrale Pflege der Daten unter Berücksichtigung der Regeln zur Sicherstellung der Datenqualität
  

Maßnahmen um Datenqualität zu verbessern

Klare Verantwortlichkeiten und Regeln

Die operativen Prozesse in Unternehmen sind meist dezentral organisiert. Die Fachbereiche bearbeiten Teilschritte der Geschäftsprozesse autark. Unterschiedliche Fachbereiche bearbeiten allerdings dieselben Stammdaten (in denselben oder verschiedenen Systemen). Es sollten zentrale Regeln zur Bearbeitung der Daten bestehen. Wichtig ist, dass diese Regeln auf die effiziente Durchführung der Geschäftsprozesse abzielen und klar kommuniziert sind. Das können beispielsweise Checklisten sein, wann, wie und wo Änderung einer Rechnungsadresse zu pflegen sind – Prozess Checklisten sind ein praktischer Mehrwert beim Onboarding von neuen Mitarbeiter/innen!

Das Zentralisieren und die regelmäßige Überprüfung dieser Regeln erfordert einen dedizierten Ansprechpartner für die ganzheitliche Sicht und klare Verantwortlichkeiten in den Fachbereichen bei der operativen Durchführung.

• Dokumentation und Regeln, wie Daten zu pflegen sind
• Klare Verantwortlichkeit
• Eindeutiger Prozess, wer ansprechbar und verantwortlich ist
  

Reduzieren der zu pflegenden Daten

Öffnet man die Eingabemasken mancher IT Systeme findet man häufig eine Vielzahl von Datenfeldern, die bei der Bearbeitung auszufüllen sind. Aber nutzen Unternehmen all diese Daten für die Durchführung der Geschäftsprozesse? Effizientes Datenmanagement beginnt mit den Fragen, ob all diese Daten notwendig sind und wofür Fachbereiche diese Daten speichern. Wenn ich diese Daten nicht nutze (und die Daten auch in der Zukunft keinen Mehrwert versprechen), wieso investiere ich Zeit diese Daten zu pflegen?

Darauf aufbauend entsteht die Frage, ob man einen Teil der Daten nicht aus der Eingabe anderer Daten ableiten kann. Ein praktisches Beispiel: Wieso muss ich (fast überall) den Ort eingeben, wenn ich bereits Postleitzahl und Straße pflege? Hinterfragen Unternehmen kritisch die Dateneingaben, können sie Arbeitszeit anderweitig nutzen und die Effizienz der Geschäftsprozesse steigern.

• Reduzieren des Aufwands bei der Datenpflege
• Weniger potenzielle Fehlerquellen
• Effizientere Geschäftsprozesse
  

Regelmäßige Reports zur Datenqualität der Stammdaten

Ein geeignetes Mittel zum Überprüfen der Datenqualität sind automatisierte Reportings über möglicherweise inkonsistente und fehlerhafte Daten. Regelmäßig laufen Prüfroutinen, um die Rechnungsadressen aus dem Beispiel oben in allen Systemen auf Konsistenz zu überprüfen. Sind die Adressdaten nicht identisch, wird der Datensatz in einem Report „Datenqualität“ aufgelistet und an die verantwortlichen Fachbereiche mit Bitte zur Korrektur geschickt. Dem initialen Zähneknirschen in den Fachbereichen stehen eine Reihe von Vorteilen gegenüber:

• Datenqualität wird regelmäßig geprüft und etwaige Mängel korrigiert
• Sukzessive wird die Datenqualität gesteigert
• Weniger Fehlern und manueller Nacharbeit
• mittelfristig können Unternehmen ihre Arbeitszeit sinnvoller nutzen, als Daten zu pflegen
  

Datenqualität im Datenmanagement steigert Wertschöpfung langfristig

Datenmanagement ist ein Treiber für effiziente Geschäftsprozesse. Gute Datenqualität steigert den Unternehmenserfolge. Wer klare Verantwortlichkeiten schafft, den Aufwand zur Datenpflege reduziert und die Verbesserung der Datenqualität als regelmäßigen Prozess versteht, wird mittelfristig mehr Wert aus den Unternehmensdaten generieren können.