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FachinformationEinkauf & LogistikVertrieb & MarketingFinanzwesen & ControllingServiceIT & Organisation - 26.04.16

Daten-Tuning mit System

Der Erfolgsfaktor Stammdatenqualität und seine Bedeutung

Fehlende Teile, Irrläufer oder Tippfehler erkennt ein routinierter Mitarbeiter mit einem Wimpernschlag. Aber dieses „menschliche Korrektiv“ entfällt zunehmend – je stärker Prozesse und Systeme vernetzt und integriert werden. Automatisierte Prüfungen helfen, dieses Manko auszugleichen und Fehler aufzuzeigen. Wesentliche Stellschraube: die kontinuierliche Prüfung sämtlicher Stammdaten.

Bei der Eingabe einer Bestellung werden durch einen versehentlichen doppelten Tastendruck statt sechs Paletten 66 Paletten erfasst. Ein solcher Fehler würde einem erfahrenen Mitarbeiter ins Auge springen, ihn stutzig machen. Spätestens in der Arbeitsvorbereitung oder in der Produktion wäre es zu Nachfragen gekommen. In einer durchgängig digital vernetzten Produktionsumgebung kann es jedoch sein, dass dieser Lapsus erst auffällt, wenn die produzierte Ware bereit zum Versand ist. 66 statt sechs Paletten, macht 60 Paletten Überschuss. So zieht ein vermeintlich kleiner Fehler gravierende Kosten und Ärger nach sich.

Dieses einfache Beispiel zeigt: Der automatisierte Datenaustausch zwischen vernetzten Systemen ist Fluch und Segen zugleich. Mit dem Verschwinden sogenannter Medien- oder Systembrüche sinkt zwar nachweislich das Fehlerrisiko, weil manuelle Eingaben von Daten entfallen. Zieht sich ein Fehler jedoch unbemerkt über mehrere Prozessschritte, ist der Schaden am Ende mitunter umso größer. Je mehr Bits und Bytes zwischen Maschinen, Anwendungen und Mandanten fließen, umso wichtiger sind Richtigkeit und Vollständigkeit der ausgetauschten Daten.

Laufend tunen lohnt sich

Wer seine Daten nachhaltig verbessern will, muss „dran bleiben“. Mit einer einmaligen konzertierten Aktion ist es nicht getan. Schon ein paar wenige Beispiele für das aktive Management von Kunden- und Lieferantenstammdaten machen klar: Eine gute Datenqualität ist bares Geld wert. Dadurch lassen sich Kosten senken und Umsätze sichern.

  • Im Einkauf verursachen mangelhaft gepflegte Stammdaten hohen Mehraufwand. So führen fehlende Informationen über Wiederbeschaffungszeiten zu Rückfragen. Das verlängert den Bestellprozess nur unnötig. Ein regelmäßiger Check, ob für alle Lieferanten und Teile auch Wiederbeschaffungszeiten hinterlegt sind, hätte dies verhindern können.
  • Kommuniziert der Vertrieb mangels Informationen dann unrealistische Liefertermine, geht das schnell zulasten der Reputation. Und selbst wenn der Kunde nicht gleich die Zuverlässigkeit des gesamten Unternehmens infrage stellt: Ärger und Mehraufwand sind vorprogrammiert.
  • Sind Lieferadressen unvollständig oder fehlerhaft, leidet auch die Logistik. Nicht zustellbare Sendungen, aufwendige Rückfragen und eine erneute Auslieferung belasten das Budget und verzögern den Liefertermin.
  • Auch der elektronische Belegversand im Rechnungswesen hakt, wenn beim Rechnungsempfänger des Kunden keine gültige E-Mail-Adresse hinterlegt ist. Es bleibt dann nur der Griff zum Telefonhörer oder der Postversand. Dies alles sind Mehrkosten, die mit regelmäßigen Datenscans zu vermeiden sind.
  • Geht ein gedrucktes Mailing gleich mehrfach an denselben Adressaten, belastet das nicht nur die Portokasse. Was bleibt, ist ein unprofessioneller Eindruck beim Empfänger. Ein Werkzeug für Datenqualität hilft, auch das leidige Thema Dubletten in den Griff zu bekommen.

Teiledaten tipptopp

Fehler in den Teilestammdaten lassen sich bekanntlich nicht vermeiden. Umso wichtiger ist es, alles dafür zu tun, sie frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. Beispielsweise lassen sich bestimmte Daten schon bei der Übernahme aus dem System eines Lieferanten auf Plausibilität prüfen, etwa Serien- oder Chargennummern. Hat eine Nummer statt der sonst üblichen zwölf nur acht Stellen, kann sofort ein Warnhinweis an einen zuständigen Mitarbeiter gehen.

Oder man lässt den Durchschnittspreis eines Teils oder auch einer ganzen Teilegruppe überwachen. Steigt oder fällt dieser stärker als ein definierter Schwellenwert, zum Beispiel um mehr als 5 Prozent, ist Vorsicht angebracht. Dies kann ein erster Indikator für eine falsche Eingabe sein. Auch hier sollte man nicht auf einen Statusreport am Monatsende warten. Ein Workflow benachrichtigt den zuständigen Mitarbeiter besser sofort per E-Mail.

Individuelles Feintuning

Um zu vermeiden, dass sich Fehler in den Stammdaten vom Auftrag bis zur Faktura vererben, gibt es eine Reihe standardisierter Prüfungen, die für jeden Adresssatz in jedem Unternehmen zutreffen. Besteht eine deutsche Postleitzahl immer aus fünf Ziffern? Enthält jede E-Mail-Adresse auch ein @-Zeichen?

Um aus einem Werkzeug für Datenqualität das Maximum herauszuholen, muss jedes Unternehmen seine eigenen Regeln und Schwellenwerte definieren – und die Fehler nach ihrer Schwere gewichten. Dies beginnt bei der Frage, welche Felder für weitere Prozesse benötigt werden. Sie müssen als „Pflichtfeld“ unbedingt befüllt sein. Ziel muss es sein, mit dem Regelwerk so nah wie nur möglich an die Plausibilisierung von Daten durch den Menschen heranzukommen.

Heute hui, morgen pfui

Ein weiterer, oft übersehener Aspekt ist, dass auch Daten altern. Selbst wenn sich an einem bestimmten Datenbestand nichts ändert: Die Qualität verschlechtert sich allein dadurch, dass bestimmte Informationen veralten. Beim Thema Adressen von Lieferanten und Kunden ist dies ganz offensichtlich. Daher sollten sich die Bemühungen der Qualitätsprüfungen nicht nur auf Veränderungen im Datenbestand wie neue Kunden und neue Lieferanten konzentrieren. Unternehmen müssen auf die Gültigkeit bestehender Stammdaten ebenfalls Wert legen. Auch hier gibt es zahlreiche Ansatzpunkte, etwa über den Abgleich mit Adressdaten der Deutschen Post.

Bei der Verbesserung von Datenbeständen auf eine Software zu setzen, hat gleich mehrere Vorzüge. Weil sie laufend sämtliche Daten durchkämmt, finden sich viel mehr Fehler als bei händischen Stichproben. Einmal aufgesetzt, laufen sämtliche Prüfungen im Hintergrund, immer und immer wieder. Sie verursachen keinen Zusatzaufwand mehr. Außerdem lässt sich auch die Dringlichkeit der Datenkorrektur je nach „Schwere“ des identifizierten Problems besser steuern. Entweder wird sofort eine Warnmeldung gegeben oder die Anwendung bündelt die Daten in einem Bericht zur späteren Korrektur. So werden Kunden-, Lieferanten- und Teilestämme ständig geprüft und verbessert.

Fazit

Eine erfolgreiche Digitalisierung von Geschäftsprozessen erfordert mehr als einen nahtlosen Datenaustausch. Der Kern sind die Daten selbst – nur wenn die Qualität stimmt, laufen auch die Prozesse reibungslos und Unternehmen profitieren von der digitalen Transformation. Die Möglichkeiten, mithilfe automatisierter Datenqualitätsprüfungen Prozesse effizienter zu machen, sind heute enorm.

Dennoch: Ganz ohne den Menschen geht es auch in Zukunft nicht. Auf Fach- und Sachbearbeiter kommen andere Aufgaben zu. Sie müssen mit all ihrer Expertise die Ursachen einer Fehlermeldung aufspüren und das Problem an der Wurzel beheben.

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