Aktives Stammdaten-Monitoring zur Sicherstellung langfristiger Datenqualität

Daten und Informationen sind über die letzten Jahre zum strategischen Erfolgsfaktor für den erfolgreichen Geschäftsbetrieb geworden, denn sie bilden die Grundlage für wichtige Unternehmensentscheidungen. Daher gehört eine hohe Stammdatenqualität, die verlässliche, aktuelle und fehlerfreie Daten sicherstellt, zu den Grundlagen des effektiven und effizienten unternehmerischen Handelns.

Stammdaten liefern die Grundinformationen zu den betrieblich relevanten Objekten, wie zu Produkten, Lieferanten, Kunden oder Mitarbeitern. Es handelt sich somit um Daten, die eine Schlüsselrolle bei der geschäftlichen Aktivität einnehmen. Üblicherweise werden diese einmalig im Unternehmen angelegt und zeichnen sich danach durch eine gewisse Konstanz aus. Oft kommen Stammdaten in verschiedenen Unternehmensbereichen zum Einsatz. Sie werden teilweise gleichzeitig entlang der Wertschöpfungskette genutzt.

Im Zuge der zunehmenden Fokussierung auf End-to-End Prozesse verstärken sich die Anforderungen an die Stammdatenqualität. Ein ERP-System liefert hier die technische Basis, die Geschäftsprozesse im Unternehmen zu etablieren und den Fachbereichen verfügbar zu machen. Damit abteilungs- und systemübergreifend gearbeitet werden kann, ist jedoch auch eine einheitliche und korrekte Sicht auf die unternehmensweiten Stammdaten
notwendig, die nicht nur rein technisch getrieben ist. In der Praxis kommt es häufig vor, dass bspw. derselbe Geschäftspartner in einem System als Kunde und in dem anderen System als Lieferant gepflegt ist, ohne dass eine Verbindung zwischen den Daten besteht. Auch ist es möglich, dass der Geschäftspartner in beiden Systemen als Kunde angelegt wurde, allerdings unterschiedliche Lieferadressen, Ansprechpartner, Schreibweisen etc. existieren. Damit können die Daten nur unzureichend synchronisiert werden, sodass die Stammdatenqualität zum Schlüsselelement für die Zusammenführung verschiedener Daten entlang der Geschäftsprozesse wird.

Zur Verbesserung der Stammdatenqualität können zahlreiche Maßnahmen, wie bspw. technische Bereinigungsverfahren, eingesetzt werden, die allerdings zumeist einen reaktiven Charakter aufweisen. Damit vor der Fehlerentstehung bereits Maßnahmen eingeleitet werden können, wird ein entsprechendes Stammdaten-Monitoring benötigt. Dieses bietet die Möglichkeit der Identifikation etwaiger Störfaktoren sowie deren Ursachen und gibt Aufschluss darüber, ob die Stammdaten die gewünschte Qualität aufweisen. In der Regel ist dieser Prozess an ein manuelles oder automatisiertes Reporting gekoppelt, bei dem Datenqualitätsberichte innerhalb des originären Systems oder über weitere Analysetools generiert werden. Die Berichte schaffen Transparenz, indem sie aufzeigen, bei welchen Stammdaten und deren Attributen Unvollständigkeiten, Inkonsistenzen und Fehler auftauchen.

Da sich die Stammdatenqualität nicht nach festgelegten Maßstäben, sondern vielmehr nach den – für den Datenkonsumenten – relevanten Aspekten wie z. B. der Vollständigkeit oder Aktualität der Daten bestimmt, stellt die Messbarkeit und Kontrolle der Stammdatenqualität derzeit noch eine Herausforderung dar. Das Problem besteht hier insbesondere auf Grund des Fehlens geeigneter Kennzahlen und Prozesse. Um Qualität messbar zu machen, muss somit ein einheitliches Bewertungssystem in Form von individuell definierten Kennzahlen geschaffen werden. Dementsprechend unterschiedlich können die Datenqualitätsberichte aufgebaut sein. Dies wird begleitet von Standards und Richtlinien, die die Anforderungen an „gute“ Stammdaten festlegen. Ebenso wichtig ist die Analyse bestehender Prozesse und das Aufsetzen neuer Stammdatenprozesse. Erst organisatorisch verankerte und strukturierte Prozesse ermöglichen eine ausreichende Kontrolle über die Stammdatenqualität. Wir stehen Unternehmen dabei beratend zur Seite und versetzen Fachbereiche in die Lage, die für sie relevanten Stammdaten eines Geschäftsprozesses kontinuierlich und im Rahmen eines vertretbaren Zeitaufwands zu messen, zu analysieren und zu kontrollieren.

Autorin: Alicia Meise