Master Data: zentrale Organisation ist entscheidend

Liegen Daten in verschiedenen Silos verstreut, führt das dazu, dass jede Abteilung für sich arbeitet; es fehlt an Koordination. Bei Entscheidungen in einem Bereich werden die Interessen anderer Bereiche nicht berücksichtigt. Projekte verzögern sich oder scheitern gänzlich. Nicht selten werden Aufgaben auch doppelt oder mehrfach erledigt, weil die eine Abteilung nicht beurteilen kann, was die andere Abteilung bereits fertiggestellt hat. Man bucht dann möglicherweise eine SaaS-Software, ohne zu wissen, dass die andere Abteilung bereits ein ähnliches Programm nutzt. Das führt dazu, dass die Kosten steigen und Lernprozesse sich verlangsamen. Werden Daten hingegen zentral gepflegt, stärkt das den Blick für das große Ganze. Überflüssige Prozesse lassen sich so erkennen und eliminieren. Ein häufiger Nebeneffekt: Viele Projektmitarbeiter können mit anderen Aufgaben betraut werden.

Der Versuch Teillösungen unkoordiniert zu implementieren, verhindert auch, dass übertragbare Erfahrungen entstehen. Man erfährt dann erst im Nachhinein und mit viel mehr Aufwand, ob eine Aufgabe oder deren Ausführung korrekt war. So kommt es nicht selten vor, dass man bei der nächsten Aufgabe oder beim nächsten Projekt wieder bei null anfangen muss.

Stammdaten: Investitionen in bessere Qualität zahlen sich aus

Weil die Automatisierung der Aufgaben und Prozesse immer weiter voranschreitet, sind vollständige und fehlerfreie Daten entscheidend. Beispielsweise kann künstliche Intelligenz nur dann ihre Stärken ausspielen, wenn die zugrundeliegende Datenqualität entsprechend hoch ist. Dazu kommt, dass wegen der SaaS-Zunahme immer mehr unterschiedliche Lösungen verfügbar werden. Da wo früher eine Software den Dienst verrichtet hat, werden heute mehrere spezifische Lösungen eingesetzt. Im Bereich HR beispielsweise setzen sich immer mehr SaaS-Lösungen zur Kostenabrechnung, Altersvorsorge, Sozialleistungen, Mitarbeiterkollaboration usw. durch. Sind die Stammdaten fehlerhaft, kann der Schaden um ein Mehrfaches zunehmen.

Weitere Folgen fehlerhafter bzw. unvollständiger Daten sind: Es muss an vielen Stellen (mehr oder weniger zuverlässig) geschätzt werden. Projekte verlängern sich dadurch und Analysen haben eine geringere Aussagekraft. Sie können dann nur eingeschränkt der Planungsgrundlage dienen. Auch die Bearbeitungs- und Durchlaufzeiten steigen.

Stammdatenzunahme erfordert bessere automatisierte Prüfverfahren

Eine weitere Herausforderung beim modernen Stammdatenmanagement: Die schnell zunehmende Datenmenge erhöht den Suchaufwand dramatisch. Dabei stellen gerade inkorrekte oder überflüssige Daten einen Großteil des Problems dar. Benötigt man Daten, um ein bestimmtes Problem zu lösen, gleicht die Arbeit oft der, eine Nadel im Heuhaufen zu suchen. Deswegen wird Funktionalität, mit der bereits bei der Eingabe geprüft werden kann, ob Daten korrekt sind, immer wichtiger. Hier kommen moderne cloudbasierte ERP-Systeme ins Spiel, weil ihre Funktionalität kontinuierlich, in kurzen Zeitabständen verbessert wird. Das kann beispielsweise eine Funktion sein, die Fehler bereits bei der falschen Dateneingabe entdeckt und meldet. Hier sollte man auch den First-Time-Right-Ansatz in Betracht ziehen. Dadurch wird es möglich, von Anfang an darauf zu achten, dass Daten nicht verunreinigt werden. Daten werden dabei bereits bei der Eingabe auf Vollständigkeit und Dubletten geprüft. Ein anderes nützliches Konzept ist die Entity/Identity-Resolution. Dieses Verfahren wird besonders dann relevant, wenn das gleiche Objekt durch zwei oder mehr unterschiedliche Datenpunkte/-sätze beschrieben wird oder gleiche Daten unterschiedliche Objekte beschreiben. Beispielsweise kann ein Unternehmen im ERP-System zwei oder mehr Kunden haben, die Andreas Meier heißen. Diese Kunden lassen sich nur auseinanderhalten, wenn weitere Parameter wie die Telefonnummer oder Adresse hinzugezogen werden. Die Diskussion zeigt auch, dass ERP-Systeme aus der Cloud sich für das Stammdatenmanagement besonders gut eignen können, weil sie aktuelle Technologien bereitstellen. Im Vergleich dazu bringt z. B. ein 10 Jahre altes On-Premise ERP-System, das wegen der vielen Individualisierungen jahrelang nicht upgedated wurde, die nötige Funktionalität zumeist nicht mit.

Geeignete Verantwortliche bestimmen

Viele Mitarbeiter im Unternehmen sind nur in Teilprozesse involviert, ihnen fehlt die übergreifende Sicht. Dadurch können sie nur Entscheidungen für den eigenen Bereich treffen und wissen oft nicht, wie sich diese Entscheidungen auf andere Bereiche auswirken. Wie sich eine mangelnde Übersicht im Alltag manifestiert, zeigt das folgende Beispiel aus unserer Kundenpraxis. Ein Verkaufsleiter, der seine Verkäufer in einer Tabelle im Microsoft ERP-System Dynamics NAV gepflegt hat, war sich nicht bewusst, dass auch Einkäufer softwaretechnisch in der gleichen Tabelle gespeichert werden. Er hielt das für einen Fehler und hat die Einkäufer deswegen kurzerhand gelöscht. Offensichtlich fehlte ihm hier das Verständnis wie Dynamics NAV und dessen Aufbau funktionieren. Wahrscheinlich lag das aber auch an der mangelnden sachgerechten Kommunikation zwischen den Abteilungen. Die Abstimmung war somit schlecht.

Verantwortliche für den Gesamtprozess bestimmen

Deswegen ist es wichtig Mitarbeiter dazu anzuhalten, über den eigenen unmittelbaren Verantwortungsbereich hinauszuschauen. Beispielsweise eignen sich dafür regelmäßige Veranstaltungen, wo man die Ausgangslage, den Fortschritt und das Ziel bespricht. In manchen Fällen lohnt es sich auch, einen sogenannten Prozesseigner zu bestimmen. Dabei handelt es sich um eine Person, die den gesamten Prozess von Anfang bis Ende überblickt, überwacht und verbessert. In anderen Fällen könnte der kaufmännische Leiter diese Funktion ausfüllen. Der Grund dafür ist, dass er im Unternehmen zumeist über organisatorische und kaufmännische Prozesse im Bilde ist. Auch wenn höhere kaufmännische Führungskräfte sicherlich viele andere Aufgaben haben und ihre Zeit begrenzt ist, könnten sie möglicherweise zuständige Mitarbeiter schulen und koordinieren.

SaaS-Zeitalter & Stammdaten: ERP-Systeme bilden wichtigen Baustein

Software wird vielfältiger und komplexer, das Gleiche betrifft auch angrenzende Prozesse. Das bedeutet, dass ein ERP-System nicht immer das komplette Stammdatenmanagement übernehmen können wird. Gerade auch die stark zunehmende Anzahl von SaaS-Anwendungen verlangt nach einem übergreifenden Master Data Management (MDM). Das heißt aber noch lange nicht, dass eine ERP-Software hierbei unbedeutend sein wird. Vielmehr laufen im ERP-System viele Stammdaten zusammen und es würde auch in einer übergreifenden MDM-Lösung einen größeren bzw. den größten Baustein darstellen. Aus diesem Grund  eignet sich die Stammdatenorganisation in einer ERP-Lösung als gute Möglichkeit, in eine umfängliche Strategie zum Stammdatenmanagement einzusteigen. Die Erfahrung kann später im Bedarfsfall beim Aufbau eines größeren Systems genutzt werden.

Hybride MDM-Ansätze: Teil der Stammdaten kann vor Ort verbleiben

Manchmal ist es wichtig, dass bestimmte Stammdaten vor Ort verbleiben. Beispiele dafür sind gesetzliche Vorschriften oder es wird eine stets schnelle und zuverlässige Datenübertragung benötigt, die nicht jede Internetverbindung gewährleisten kann. Dazu kommt, dass in manchen Unternehmen es noch Vorbehalte gibt, ob Daten in der Cloud sicher sind. In diesen Fällen lohnt es sich, hybride Ansätze zum Management von Stammdaten in Betracht zu ziehen. Dabei bleibt der Teil der Daten, der als besonders schützenswert erscheint vor Ort. Der andere Datenteil wird mittels einer SaaS-Lösung verwaltet. Ein möglicher Nebenvorteil hierbei: Davon profitiert auch die Business Continuity. Fällt der lokale Betrieb aus oder wird er gestört, sind zumindest die Daten in der Cloud weiterhin zugänglich. Außerdem, falls die hybride Lösung gut funktioniert, lassen sich möglicherweise auch Skeptiker im Unternehmen mit der Zeit davon überzeugen, das gesamte MDM in die Cloud auszulagern.

MDM: unstrukturierte Stammdaten und Metadaten berücksichtigen

Schätzungen zufolge sind 80 Prozent der Daten in Unternehmen unstrukturiert. Das sind z. B. Daten, die in Textform vorliegen, etwa in E-Mails oder sozialen Netzwerken. Diese Daten können jedoch relevante Einsichten liefern. Deswegen wird heute eine Kombination von strukturierten und unstrukturierten (Stamm-)Daten immer wichtiger. Beispielsweise können die auf einem Portal geschilderten Kundenerfahrungen mit bestimmten Lieferanten, in die unternehmenseigene Bewertung dieser Lieferanten einfließen.

Ein gutes MDM muss heute auch verstärkt Metadaten berücksichtigen. Metadaten sind Daten über Daten. Stammdaten werden dadurch beschrieben und zusammengefasst; dadurch lässt sich mehr Übersicht herstellen, Daten können somit auch schneller aufgefunden und bearbeitet werden. Weil Stammdaten immer umfangreicher und komplexer werden, wächst die Bedeutung von Metadaten. Beispiele für Metadaten im Business Kontext sind: Das Datum der letzten Aktualisierung der Daten eines Kunden oder die Anzahl der Datenfelder in die diese Kundendaten eingetragen wurden. Auch wenn ein Fachmitarbeiter im Vertrieb nach dem Betrachten einer Verkaufsgrafik einen bestimmten Trend feststellt und ihn für andere markiert bzw. kommentiert, hat er damit einen Metadateneintrag erstellt.

Stammdatenprojekte: klein starten, roten Faden bestimmen

Eine der schwierigsten Aufgaben ist häufig, Entscheider und Mitarbeiter in den jeweiligen Fachabteilungen von einem systematischen Stammdatenmanagement zu überzeugen. Das ist auch verständlich, schließlich bedeutet es zumeist viel Mühe und Arbeit. Eine gute Strategie hierbei ist, mit den sogenannten Low-Hanging-Fruits anzufangen. Also mit Problemen, die relativ schnell und einfach gelöst werden können. Allerdings gilt es dabei einige Details zu beachten.

MDM: Erste Teilprojekte beeinflussen den Gesamterfolg

Haben die Aufgaben, die man für das erste Projekt wählt zu wenig Zugkraft, kommt es nicht selten vor, dass die angestrebten Veränderungen ins Stocken geraten. In anderen Fällen gelingt es mit dem ersten Projekt zwar ein wichtigeres Problem im Unternehmen zu lösen, aber die Projekterfahrung, weil zu spezifisch, ist nicht ohne weiteres übertragbar. Dadurch wird es schwierig, die Motivation der Mitarbeiter und Führungskräfte für weitere Projekte zu sichern. Deswegen ist es wichtig, auf einen ausreichenden und konkreten Mehrwert zu achten und sich damit bereits im Vorfeld intensiver zu beschäftigen. Beispielsweise wäre ein konkreter Nutzen dann erreicht, wenn die Stammdaten im Vertrieb nach einem entsprechenden Projekt die Arbeitsgeschwindigkeit und Beratungsqualität spürbar verbessern, weil sie jetzt detaillierter und feiner abgestimmt sind. Wichtig ist vor allem, dass das von den Projektbeteiligten auch so wahrgenommen wird.

Anschlussprojekte mit möglichst vielen Schnittmengen wählen

Darüber hinaus sind Erfahrungen aus einem Projekt dann übertragbar, wenn ein Großteil von ihnen anschließend in anderen Abteilungen oder Bereichen im günstigsten Fall direkt oder zumindest sinngemäß angewendet werden kann. Häufig ist dabei auch die Reihenfolge entscheidend, in der die Projekte durchgeführt werden. Erstprojekte sollten so gewählt werden, dass sie mit den unmittelbar folgenden Vorhaben möglichst viele Schnittmengen aufweisen. Beispielsweise eignen sich Erfahrungen aus einem Projekt, bei dem B2B-Kundendaten bereinigt und systematisiert wurden gut für die Bereinigung und Systematisierung von Lieferantendaten. Für Stammdaten in der Finanzbuchhaltung würden sie sich vermutlich weniger (unmittelbar) eignen. Auch sollte man sich frühzeitig um verantwortliche Personen bemühen, die neben Fachkompetenzen auch eine übergreifende Sicht auf die Aufgaben mitbringen.

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