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Regeln setzen für den Umgang mit Stammdaten

Data Governance

Regeln setzen für den Umgang mit Stammdaten

Lange Zeit fristeten die Stammdaten in ERP [1]-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 [2] 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. [3]

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 [4]– oder CAD [5]-/PLM [6]-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.

Regeln IT-basiert einhalten

Nachdem die Verantwortlichkeiten geklärt sind, sollten für die Anlage von Stammdaten allgemeine Regeln verabschiedet werden. Vor allem ist auf ein einheitliches Sprach- und Zahlenbild Wert zu legen, um etwa die Redundanz von Mengenangaben zu vermeiden. Zudem sollten Pflichtangaben konfiguriert und möglichst in der Software hart eingestellt werden. Zuletzt sollten Vorschriften für die Aktualität von Daten definiert werden. Dabei gilt es, auch Richtlinien für die Archivierung nicht aktueller Daten festzulegen, um die Menge der Datensätze zu reduzieren.

Aktuelle ERP-Systeme bieten zahlreiche Optionen rund um das Stammdaten-Management. Eine benutzerfreundliche Oberfläche trägt dazu bei, dass Anwender stets die Übersicht bewahren und Fehler schneller finden. [7]

Bild: Oxaion GmbH

Steuerung per ERP-System

Zur regelmäßigen Kontrolle der Datenqualität eignet sich die Anwendung von Analysetools. Häufig gemachte Fehler lassen sich auf diese Weise gut identifizieren. Eine weitere Möglichkeit moderner ERP-Lösungen sind regelbasierte Steuerungen. So lassen sich Regeln festlegen für die Stammdatenanlage, Stücklistenanlage, Feldvorbelegung und zur Vollständigkeitsprüfung von Stammdatensätzen. Auch Standardwerte lassen sich vorab konfigurieren, etwa Pflichtfelder, Wertebereiche oder Ersatzteilkennzeichen. Ebenso sind rollenspezifische Berechtigungskonzepte möglich. Dies können beispielsweise eine instanziierte Aufgabenverteilung oder Berechtigungsprüfungen sein bis hinunter auf Feldebene oder etwa die rollenbasierte Reservierung von Datenfeldern.

Workflow- und Datengenerierung

Workflowmanagement ist eine weitere sinnvolle Methode, Stammdaten zu pflegen. Das reicht bis zu automatischen Workflows, die rollenbasiert, versionierbar und skalierbar zum Einsatz kommen. Auf diese Weise ist ein regelbasiertes Stammdatenanlagemanagement übergreifend auf sämtliche Organisationseinheiten möglich. Solche Workflows ermöglichen zudem, die Vollständigkeit und Richtigkeit der Datenanlage zu koordinieren und stellen außerdem die abteilungsübergreifende Verbindung zwischen den Verantwortungsträgern her.

ERP-unterstützte Stammdatenpflege

Um den Aufwand der Stammdatenpflege gering zu halten und in das laufende Tagesgeschäft zu integrieren, gibt es aktuell drei Möglichkeiten, die zu einer vollständigen oder teilweisen Automatisierung von Stammdatenpflege führen. Ein ERP-System ist meist bereits randvoll mit Informationen, aus denen die Korrektheit der Stammdaten abgeleitet werden kann: Dispositionsdaten wie Wochenverbrauch, Sicherheits- und Meldebestände lassen sich aus historischen Daten permanent neu berechnen und werden damit aktuell gehalten. Im Rahmen der Produktion können aktuelle Rüst-, Stück- und Übergangszeiten ebenfalls jederzeit dem System entnommen werden. Eine immer größere Rolle bei der Aktualisierung von geschäftlichen Daten spielen auch Webdienste. So können Intra-Warennummern oder Währungskurse automatisiert aktualisiert werden. Auch eine Prüfung von Steuernummern beim Bundeszentralamt für Steuern gehört mittlerweile zum Standard. Organisatorische Bestrebungen zur Automatisierung der Stammdatenpflege entlasten nicht nur die Anwender, sondern führen auch zu einer Qualitätsverbesserung der Datensätze. Das ist eine gute Grundlage, um den bestmöglichen Nutzen aus einer ERP-Lösung zu schöpfen.


Holger Ritz ist Leiter Produktmanagement bei der Oxaion GmbH.