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FachinformationEinkauf & LogistikFinanzwesen & ControllingIT & OrganisationServiceVertrieb & Marketing - 29.01.16

Frühjahrsputz in der Datenbank

Eigentlich sollten wir dringend unsere Daten mal aufräumen, saubermachen, ausmisten! Diese oder ähnliche Sätze hört man in den meisten Unternehmen. Nur: wie und wo anfangen? Mit den richtigen Tools und einer erprobten Systematik lässt sich die Datenqualität nachweislich steigern.

Die meisten Unternehmen wissen, dass ihr Erfolg immer mehr von der Qualität ihrer Daten abhängt. Je stärker Abläufe automatisiert werden, umso wichtiger sind saubere Daten. Trotzdem: Wenn es darum geht, falsche oder unvollständige Daten aufzuspüren und sie zu bereinigen, geben viele zu schnell auf. Mit diesen zehn Schritten ist es relativ einfach, seine Daten aufzupolieren.

Für Bewusstsein sorgen

Vom Vorstand bis zur Poststelle, jeder hantiert heute mit Daten. Eine kleine Ungenauigkeit oder ein Tippfehler kann unter Umständen viel Zusatzaufwand und -kosten nach sich ziehen. Wenn den Mitarbeitern die Konsequenzen eines Datenfehlers auf weitere Betriebsabläufe bewusst sind, achten sie eher auf Sorgfalt. Hier ist sowohl die interne Kommunikation als auch das mittlere Management gefordert.

Grundsätzlich muss natürlich auch die Geschäftsleitung die Strategie mittragen und die Maßnahmen unterstützen.

Datenzustand analysieren

Zunächst geht es darum, sich einen Überblick über den aktuellen Zustand der Daten zu verschaffen. Hierfür gibt es erprobte Analyseverfahren und -tools von proALPHA, die Probleme im Datenbestand aufzeigen sowie die Fehlerhäufigkeit benennen. Unvollständige oder fehlerhafte Daten, redundante Stammdaten oder Widersprüche in verschiedenen Datenpools kommen damit ans Tageslicht.

Qualitätskriterien definieren

Jedes Unternehmen und jeder Prozess stellen andere Anforderungen an die benötigten Daten. Gilt ein Produktdatensatz als vollständig, wenn die Artikelnummer des Lieferanten oder die Abbildung zu einem Teil fehlt? Oder wenn die Beschreibung nicht in alle relevanten Sprachen übersetzt ist? Erst mit solchen Regeln lässt sich ein Datenbestand bewerten. Darauf aufbauend gilt es zu definieren, wie mit Mängeln zu verfahren ist.

Bereinigen und prüfen

Anschließend kommen, im Rahmen der systematischen Erstbereinigung, diese Regeln in der Praxis zum Einsatz. Das Ergebnis: eine tragfähige Datengrundlage. Dabei ist es von Anfang an wichtig, erzielte Verbesserungen zu quantifizieren und anschließend zu kommunizieren.

In der Praxis hat sich bewährt, Qualitätskontrollen und Datenbereinigungen in regelmäßigen Abständen zu wiederholen. Integrierte Data-Mining-Tools wie der proALPHA Analyzer oder auf Datenqualität spezialisierte Werkzeuge wie InfoZoom Data Quality unterstützen dabei ohne großen Aufwand.

Neben regelmäßigen Bereinigungen können Unternehmen bereits im laufenden Betrieb für eine gute Datenqualität sorgen.

Daten sauber erfassen

Schon bei der Dateneingabe lassen sich viele Fehler einfach vermeiden. Hier helfen speziell auf ein Aufgabengebiet zugeschnittene Eingabemasken.

Moderne ERP-Systeme unterstützen zusätzlich mit automatisierten Prüfungen auf Plausibilität und Vollständigkeit. Bei Fehlereingaben senden sie einen Warnhinweis, wie zum Beispiel „Das eingegebene Belegdatum liegt nicht im Bereich der Buchungsperiode“.

Verbindliche Vorgaben

Abkürzungen und unklare Produktbezeichnungen sorgen nicht nur für Verwirrung und Nachfragen. Im Zweifel legt ein Mitarbeiter einen Datensatz mehrfach an, weil er den Artikel nicht auf Anhieb im Artikelstamm findet.

Sorgfältig ausgearbeitete Sachmerkmal-Leisten und „sprechende“ Produktbezeichnungen helfen dies zu vermeiden. Sie greifen aber nur, wenn sie für die Nutzermehrheit plausibel und intuitiv sind.

Datenfluss automatisieren

Mithilfe von Workflows lassen sich Daten aus verschiedenen Abteilungen zusammentragen und sogar automatisiert erfassen. Wird etwa im Vertrieb ein neuer Kunde mit seinen Stammdaten angelegt, kann die Debitorenbuchhaltung automatisch aufgefordert werden, die Kreditwürdigkeit zu prüfen.

Gleichzeitig erhält ein Mitarbeiter in der Finanzbuchhaltung die Aufgabe, den Kontenstamm zu vervollständigen. Ist beides erledigt, geht eine Benachrichtigung an den für Kreditlimits zuständigen Mitarbeiter.

Archivieren

Es kann durchaus vorkommen, dass 50 Prozent der Datensätze einer Datenbank inaktiven Produkten zuzuordnen sind. Unternehmen sollten daher prüfen, ob Artikeldaten, die im täglichen Geschäftsbetrieb nicht mehr benötigt werden, archiviert werden können. Dies natürlich unter Einhaltung von Nachweispflichten gegenüber Kunden und Behörden.

Eine nachhaltige Verbesserung der Datenqualität erzielen Unternehmen nur, wenn sie auch organisatorisch die dazu nötigen Voraussetzungen schaffen.

Verantwortlichkeiten klären

Für Dateneingabe und Fehlerbereinigung sollte es klare Verantwortlichkeiten geben, sowohl in den Fachabteilungen wie für das Unternehmen insgesamt. Dies hilft, einer redundanten Datenhaltung in verschiedenen Datenbanken vorzubeugen. Ein Beispiel: Wenn Konstruktion und Einkauf Zukaufteile zu einem Produkt getrennt voneinander im CAD- und im ERP-System anlegen, kann es zu inkonsistenten Daten kommen. Missverständnisse sind die Folge.

Neben klaren Prozessen und Verantwortlichkeiten sollten Unternehmen prüfen, ob sie Systeme nicht koppeln können. Die Online-Integration CA-Link von proALPHA beispielsweise verbindet das CAD-System mit dem ERP zu einer Einheit, damit alle Mitarbeiter zentral auf eine Stammdatenbank zugreifen.

Mitarbeiter regelmäßig weiterbilden

Nicht alle Regeln, die für eine hohe Datenqualität sorgen, sind automatisierbar. Dazu gehören etwa Vorgaben für einheitliche Schreibweisen oder das genaue Erfassen von Zeitbuchungen. Damit solche Festlegungen in der Hektik des Tagesgeschäfts nicht untergehen, sollten Mitarbeiter in festen Zeitabständen erinnert oder geschult werden.

Die Projektpraxis zeigt: Schon einfache Maßnahmen können große Wirkung entfalten. So sinken die Kosten, die auf Datenfehler zurückgehen, spürbar. Experten schätzen das Einsparungspotenzial auf 5 bis 20 Prozent des Umsatzes, je nachdem wie konsequent sich ein Unternehmen des Themas annimmt. Damit amortisieren sich die letztlich überschaubaren Investitionen in den Daten-Hausputz quasi im Handumdrehen.

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