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.
- 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.
- 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.
- 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.
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?
- Klare Vorgaben für Datenformate (z. B. Schreibweise von Adressen, Artikelnummern)
- Pflichtfelder zur Sicherung wichtiger Informationen
- Dublettenprüfung
- Plausibilitätsprüfungen beim Erfassen
- Workflows zur Datenfreigabe
- Stammdatenportale zur dezentralen Pflege mit zentraler Qualitätssicherung
- 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.
- Effizienteren Prozessen
- Schnelleren Entscheidungen
- Höherer Kundenzufriedenheit
- Besserer Compliance
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.Häufig gestellte Fragen und Antworten zu Datenmanagement:
Datenmanagement umfasst alle Aufgaben, Prozesse und Regeln, mit denen Unternehmensdaten erfasst, gepflegt, gespeichert, strukturiert und genutzt werden. Ziel ist es, Daten vollständig, aktuell, konsistent und zuverlässig verfügbar zu machen. Im ERP-Umfeld betrifft das zum Beispiel Kunden-, Lieferanten-, Artikel-, Finanz-, Auftrags- und Produktionsdaten. Gutes Datenmanagement schafft die Grundlage für stabile Prozesse, verlässliche Auswertungen und fundierte Entscheidungen.
Datenmanagement beschreibt die praktische Arbeit mit Daten, also deren Erfassung, Pflege, Bereinigung, Speicherung und Nutzung im Unternehmen. Data Governance legt dagegen die übergeordneten Regeln, Verantwortlichkeiten und Standards für den Umgang mit Daten fest. Vereinfacht gesagt: Data Governance definiert den Rahmen, Datenmanagement setzt ihn operativ um. Beide Bereiche gehören eng zusammen, damit Unternehmensdaten nicht nur verfügbar, sondern auch korrekt, sicher und einheitlich nutzbar sind.
Datenmanagement ist keine reine IT-Aufgabe. Die Verantwortung liegt meist bei mehreren Rollen: Die Fachbereiche kennen die Bedeutung und Nutzung der Daten im Tagesgeschäft, die IT stellt Systeme, Schnittstellen und technische Strukturen bereit. Zusätzlich sollten klare Verantwortlichkeiten wie Data Owner, Data Stewards oder Prozessverantwortliche definiert werden. So wird sichergestellt, dass Datenqualität, Pflegeprozesse und Freigaben nicht zufällig, sondern verbindlich gesteuert werden.
Unternehmen sollten vermeiden, Datenmanagement nur als technische Aufgabe zu betrachten. Häufige Fehler sind unklare Verantwortlichkeiten, fehlende Datenstandards, doppelte Datensätze, veraltete Informationen und eine unzureichende Prüfung der Datenqualität. Problematisch ist auch, Daten erst im Rahmen einer ERP-Einführung zu bereinigen, wenn bereits Zeitdruck besteht. Erfolgreiches Datenmanagement braucht klare Regeln, regelmäßige Kontrollen und eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, IT und Management.
