Dieser Beitrag beleuchtet praxisnah, welche Arten von Daten im Unternehmen relevant sind, wie Datenmigration und Datenverwaltung ablaufen – und warum höchste Datenqualität kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit ist.
Arten von Daten und ihre Bedeutung
In ERP-Systemen (und darüber hinaus) begegnen Unternehmen verschiedenen Datenarten, die sich in ihrer Nutzung und Pflege unterscheiden:
Stammdaten
- Beispiele: Kunden, Lieferanten, Artikel, Materialien, Preislisten, Stücklisten
- Bedeutung: Stammdaten sind die Grundlage aller Prozesse. Fehlerhafte Stammdaten wirken sich direkt auf Bestellungen, Rechnungen, Produktion oder Reporting aus.
- Herausforderung: Hohe Änderungsfrequenz, z. B. bei Kundenadressen oder Artikelinformationen.
Bewegungsdaten
- Beispiele: Aufträge, Buchungen, Wareneingänge, Fertigungsaufträge, Zahlungen
- Bedeutung: Diese Daten entstehen durch Geschäftsprozesse. Sie dokumentieren, was wann und wo passiert ist.
- Herausforderung: Volumen wächst schnell, hohe Anforderungen an Performance und Archivierung.
System- und Steuerungsdaten
- Beispiele: Benutzerrechte, Workflows, Parametrierungen, Customizing-Einstellungen
- Bedeutung: Diese Daten steuern das Verhalten des ERP-Systems selbst. Falsche Einstellungen können Prozesse blockieren.
- Herausforderung: Starke Abhängigkeiten, die fundiertes Know-how erfordern.
Analysedaten
- Beispiele: Reports, KPIs, Dashboards, BI-Auswertungen
- Bedeutung: Analysen helfen, strategische Entscheidungen zu treffen. Ihre Qualität hängt direkt von der Korrektheit der zugrunde liegenden Daten ab.
- Herausforderung: Konsolidierung verschiedener Datenquellen, Datenharmonisierung.
Datenmigration: sauberer Start ins neue System
Gerade bei einer ERP-Einführung oder einem Release-Wechsel ist die Datenmigration ein kritischer Erfolgsfaktor. Dabei werden Daten aus Altsystemen in das neue ERP-System übernommen. Typische Schritte:
- Analyse der Quelldaten: Welche Daten müssen übernommen werden? In welcher Qualität liegen diese vor?
- Mapping & Transformation: Wie passen alte Datenstrukturen ins neue System? Müssen Felder umbenannt, Werte umgerechnet oder zusammengeführt werden?
- Bereinigung & Dublettenprüfung: Entfernen von fehlerhaften oder überflüssigen Datensätzen.
- Testmigrationen: Mehrfacher Probelauf, um Datenvollständigkeit und -qualität zu prüfen.
- Go-Live-MigrationÜbernahme der Daten ins Produktivsystem, oft über ein definiertes Zeitfenster.
Tipp aus der Praxis: Häufig wird die Bedeutung der Datenmigration unterschätzt. Dabei entscheidet sie oft darüber, wie schnell und stabil ein neues ERP-System produktiv läuft.
Datenverwaltung: Prozesse für nachhaltige Datenqualität
Einmal sauber migriert, ist die Arbeit noch lange nicht getan. Datenpflege ist ein kontinuierlicher Prozess. Wichtige Elemente eines erfolgreichen Datenmanagements:
Governance & Verantwortlichkeiten
- Wer darf Daten anlegen oder ändern?
- Wer prüft die Datenqualität?
- Gibt es Freigabeprozesse?
Fehlende Verantwortlichkeiten führen oft zu „Datensilos“ und inkonsistenten Informationen.
Standardisierung
- Klare Vorgaben für Datenformate (z. B. Schreibweise von Adressen, Artikelnummern)
- Pflichtfelder zur Sicherung wichtiger Informationen
Beispiel: Ohne einheitliche Schreibweise für Ländernamen („Germany“, „Deutschland“) können Systeme Daten nicht sauber konsolidieren.
Tools & Automatisierung
- Dublettenprüfung
- Plausibilitätsprüfungen beim Erfassen
- Workflows zur Datenfreigabe
- Stammdatenportale zur dezentralen Pflege mit zentraler Qualitätssicherung
Schulung der Mitarbeiter
Datenqualität ist keine rein technische Aufgabe. Auch Anwender müssen wissen:
- Welche Felder Pflicht sind
- Welche Folgen fehlerhafte Eingaben haben
- Welche Standards gelten
Warum höchste Datenqualität unverzichtbar ist
Schlechte Datenqualität hat oft weitreichendere Folgen, als auf den ersten Blick sichtbar:
- Fehler in der Produktion: Falsche Stücklisten führen zu falschen Fertigungsaufträgen.
- Finanzielle Schäden: Falsche Rechnungsadressen verzögern Zahlungen.
- Schlechte Entscheidungen: Reports und KPIs basieren auf falschen Zahlen.
- Unnötige Kosten: Zeit für manuelle Korrekturen, Klärungen oder Rücksendungen.
Ein durchdachtes Datenmanagement reduziert diese Risiken erheblich. Unternehmen, die ihre Datenqualität ernst nehmen, profitieren von:
- Effizienteren Prozessen
- Schnelleren Entscheidungen
- Höherer Kundenzufriedenheit
- Besserer Compliance
Gerade in Zeiten von KI und Automatisierung gilt: Nur auf Basis sauberer Daten können moderne Technologien ihr volles Potenzial entfalten.
Zusammenfassung:
Ob ERP-Einführung oder laufender Betrieb: Datenmanagement ist ein zentraler Erfolgsfaktor für jedes Unternehmen. Es sorgt dafür, dass Prozesse effizient laufen, Analysen verlässliche Ergebnisse liefern und das Unternehmen flexibel auf neue Herausforderungen reagieren kann. Entscheidend ist dabei nicht nur eine saubere Datenmigration, sondern auch die kontinuierliche Pflege und Überwachung der Datenqualität.
Wer sich frühzeitig um klar definierte Prozesse, Verantwortlichkeiten und geeignete Tools kümmert, legt den Grundstein für ein leistungsfähiges ERP-System – und für langfristigen Unternehmenserfolg.
