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Data Governance

Regeln setzen für den Umgang mit Stammdaten

Lange Zeit fristeten die Stammdaten in ERP-Lösungen eine eher untergeordnete Rolle. Bei der Einführung noch intensiv betrachtet und mit viel Aufwand aufbereitet, rückt die Bedeutung im Tagesbetrieb oft vermeintlich immer mehr in den Hintergrund. So werden Daten im besten Fall einfach nicht mehr aktualisiert, im schlechtesten Fall zerstören neue Stammdaten jede Form der Standardisierung, die bei der Einführung mit viel Aufwand geschaffen wurde. Hier schafft ein effizientes Stammdatenmanagement Abhilfe und positioniert diese Aufgabe dort, wo sie hingehört: In die Führungs- und Organisationsebene des Unternehmens.

Ein koordiniertes Stammdaten-Management wird für mittelständische Maschinen- und Anlagenbauer immer wichtiger.

Bild: Eirich

Zu den Stammdaten eines Unternehmens gehören alle langfristig gültigen Informationen wie Kunden- und Lieferantendaten, Materialdaten oder Arbeitspläne. Die Notwendigkeit eines Stammdatenmanagements beruht oft auf einer Fehlinterpretation des Begriffs ‚Stammdaten‘ selbst. So werden diese als ‚Grunddaten‘ oder auch als ’statische Daten‘ bezeichnet, auf denen betriebliche Prozesse aufbauen. Bewegungsdaten hingegen sind zeitbezogene, prozessorientierte und auftragsrelevante Informationen. Sie stehen beispielsweise mit der Abwicklung von Kunden-, Fertigungs- und Bestellaufträgen in Zusammenhang. Diese Tatsache führt häufig dazu, dass bei der Betrachtung des Tagesgeschäfts der Fokus auf den sich verändernden Bewegungsdaten liegt und die Stammdaten mitunter kaum oder gar nicht beleuchtet werden. So lässt sich feststellen: Die Bedeutung der Stammdaten für den Erfolg des Unternehmens ist in vielen Firmen nicht klar herausgearbeitet.

Die Basis der Digitalisierung

Unter anderem haben Lieferzeiten traditionell einen direkten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit und wird daher auch auf Kundenseite in Form einer Lieferantenbewertung permanent erfasst. Interne Faktoren, die sich unmittelbar auf eine Verschlechterung auswirken könnten (zum Beispiel nicht mehr aktuelle Wiederbeschaffungszeiten), werden dagegen größtenteils erst im Problemfall untersucht. Dies wird durch die zunehmende horizontale und vertikale Vernetzung von Geschäftsprozessen verstärkt. Wertschöpfungsketten werden sowohl innerbetrieblich, etwa als Multi-Site-Prozesse, als auch extern ganzheitlich durch IT-Systeme abgebildet, wenn Lieferantenportale angebunden werden. Aber auch innerhalb des Unternehmens gewinnt das Thema Datenaustausch an Bedeutung. So koppeln heterogene IT-Systeme etwa MES– oder CAD-/PLM-Systeme miteinander. Wird ein neuer Artikel gefertigt, muss es für den Konstrukteur ersichtlich sein, welche Komponenten bereits vorhanden sind, oder ob diese erst beschafft werden müssen. Ohne diese Übersicht kann es zu Dubletten kommen – eine logische aber vermeidbare Konsequenz. Generell lässt sich festhalten, dass ein zunehmender Automatisierungsgrad eine bessere Datenqualität geradezu fordert. Diese herzustellen erfordert ein strategisches Stammdatenmanagement auf organisatorischer und systemtechnischer Ebene. Am Anfang einer entsprechenden Initiative steht die Suche nach den Ursachen für mangelnde Stammdatenqualität. Meist führen fehlerhafte Eingaben, unvollständige oder nicht durchgeführte Daten-Aktualisierungen oder erfasste Redundanzen zu falschen Stammdaten. An dieser Stelle können nur organisatorische und systemseitige Maßnahmen ansetzen, die auf die individuellen Geschäftsprozesse und deren Beteiligten aufsetzen, die mit den Stammdaten arbeiten.

Data Governance immer wichtiger

Grundsätzlich sollten Unternehmen ein allgemeines Bewusstsein für diese Thematik schaffen. Operativ muss zum Beispiel geklärt werden, welche Mitarbeiter künftig die Verantwortung für die Richtigkeit und Vollständigkeit der Stammdaten übernehmen. Im Dialog können klare Ziele definiert werden. Auch geht es darum, Potential und Nutzen einer langfristig guten als auch Risiken einer dauerhaft schlechten Datenqualität zu vermitteln. Die daraus entstehenden betrieblichen Aufgaben, Regeln und Verbindlichkeiten werden unter dem Tätigkeitsfeld Data Governance zusammengefasst. Betroffen sind alle betriebswirtschaftlichen Bereiche, in denen Daten elektronisch erfasst und weiterverarbeitet werden (Fertigung, Einkauf, Vertrieb, HR und so weiter). Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter regelmäßig zu diesem Thema weiterbilden. Sinnvoll ist außerdem der zusätzliche Aufbau einer zentralen Organisationseinheit, die mit den Verantwortlichen aus den Fachbereichen eng kooperiert, die Stammdatenqualität administrativ überwacht und bei Bedarf regulierend eingreift.


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