Ursachen und Auswirkungen von schlechten Stammdaten
Stammdaten sind in sämtlichen Unternehmensbereichen die Grundlage für funktionierende und effiziente Prozesse, kleinste Fehler können bereits zu prozessualen und wirtschaftlichen Problemen führen. Umso wichtiger ist die Führung einer sauberen Materialstammdatenpflege. Welche Ursachen und Folgen mangelhafte Stammdaten haben und wie Sie diese beseitigen können, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Welche Ursachen haben schlechte Stammdaten?
Wie eine schlechte Stammdatenqualität entsteht, kann mehrere Ursachen haben, die wir infolge einmal genauer beleuchten werden:
Kein definierter Lebenszyklusprozess
Angefangen mit einem nicht existierenden Lebenszyklusprozess, also z. B. einer fehlenden Definition, wann ein Material gelöscht wird. Meist sind solche Definitionen eben nicht vorhanden, wodurch letztendlich veraltete Daten behalten werden und möglicherweise Dubletten entstehen. Das kann wiederum an ungeklärten Verantwortungen liegen, wenn also klare Anweisungen fehlen, wer für was im Umgang mit den Stammdaten und den einzelnen Feldern zuständig ist.
Nicht abgestimmte Datenpflegeprozesse
Direkt verbunden mit ungeklärten Verantwortungen sind nicht abgestimmte Datenpflegeprozesse. Denn wie bereits beschrieben: Wenn keine Verantwortungen definiert sind, können Daten auch nicht sauber gepflegt werden. Und selbst wenn es definierte Prozesse gibt, werden diese in vielen Fällen schlicht nicht korrekt eingehalten. Auch hier liegt das Problem wieder bei fehlenden, klaren Anweisungen.
Keine definierten Metriken
Zudem ist die Messbarkeit der Stammdatenqualität oftmals gar nicht vorhanden, da keine vertrauenswürdigen Metriken zur Verfügung stehen. Ohne eine entsprechend definierte Metrik lässt sich die Qualität nur nach Gefühl “bestimmen”, Gewissheit und Kenntnis darüber, ob und wo eventuelle Schwachstellen existieren, bleiben somit aus.
Nicht harmonierende Datenarchitektur
Eine weitere Ursache ist oftmals eine nicht harmonierende Datenarchitektur zwischen mehreren Systemen. Das ist dann der Fall, wenn verschiedene Standorte dieselben Stammdaten nutzen und somit auf einem Materialstamm in verschiedenen Ausprägungen arbeiten. Ähnliche Probleme kann es aber auch intern, also abteilungsübergreifend, geben, wenn keine gemeinsame Datendefinition existiert und Felder unterschiedlich definiert werden.
Limitationen in Technik und Knowhow
Der letzte Punkt sind Limitationen in Technik, oder aber auch Knowhow. Ist die Software unzureichend und bietet nicht genügend Tools oder liegt es an den Anwendern, die eventuell nicht gut genug im Umgang mit der Software geschult sind und dadurch nicht das gesamte Potenzial ausschöpfen können? Weiter gedacht könnten somit fehlende Schulungen in der Vergangenheit ein Knackpunkt sein, da Systeme wie SAP meist mindestens ausreichende Funktionen bieten.
Welche Auswirkungen haben schlechte Stammdaten?
Ursachen gibt es also reichlich, vielen davon kann man mit etwas Präventionsarbeit effektiv vorbeugen. Denn besonders in Hinblick auf die möglichen Folgen, sollte man schlechte Stammdaten, wie z. B. Dubletten, unbedingt vermeiden:
Keine Automatisierungen möglich
Wenn man in seinem System etwas automatisieren möchte, braucht das System eine entsprechende Grundlage. Diese bilden Stammdaten, bzw. die einzelnen Bedingungen und Felder. Sind diese jedoch schlecht gepflegt und organisiert, können funktionierende Automatisierungen schlichtweg nicht stattfinden.
Fehlende Entscheidungsgrundlagen
Ebenso bilden Stammdaten die Grundlage für Entscheidungen im Unternehmen, z. B., wenn es um die Einführung von Produkten oder die Reduzierung von Lagerbeständen geht. Mangelhafte Stammdaten sorgen dann zwangsläufig für schlechte oder komplett falsche Entscheidungen und somit im schlimmsten Fall auch gravierende wirtschaftliche Folgen. Dazu kann man ebenso inakkurate Berichte im Reporting zählen.
Probleme mit der Compliance
In Hinblick auf aktuelle Themen wie das Lieferkettengesetz können vor allem Qualitätsmängel bei Lieferantenstammdaten für Probleme und unnötigen Stress beim Thema Compliance sorgen.
Kundenunzufriedenheit
Schlechte Produkt- und Materialstammdaten können ebenso dazu führen, dass Produkte falsch oder zu spät ausgeliefert werden und somit die Kundenbindung belasten, bzw. Im Ernstfall sogar auflösen.
Abgeschwächte Gewinnsteigerung
Und zusammengefasst fließen all diese Faktoren natürlich in die Wirtschaftlichkeit des Unternehmens ein: Fehlende Automatisierung, schlechte Entscheidungen, Kundenunzufriedenheit etc. führen letztendlich zu ineffizienten und fehlerhaften Prozessen und somit zu einer geringeren oder gar ausbleibenden Steigerung von Umsatz, bzw. Gewinn.
Was können Sie tun?
Sollten Sie sich nun in diesen Punkten wiedergefunden haben und bereits Folgen einer schlechten Stammdatenqualität in Ihrem Unternehmen verspüren, ist kein Grund zur Panik angesagt. In mehreren Projekten konnten wir unsere Kunden bereits erfolgreich bei der Umsetzung von nachhaltigen Stammdatenpflegekonzepten unterstützen, ganz unabhängig von den Voraussetzungen. Aus diesen Erfahrungen konnten wir letztendlich einige generell geltende und wichtige Schlüsse für geplante Projekte ziehen:
Ein definierter Prozess sowie die Awareness über Folgeprozesse und Kosten von Stammdaten sind Grundvoraussetzung für das weitere Projektvorgehen.
Eine auf Grundlage des Prozesses eingeführte technische Lösung schafft einen großen Hebel in der alltäglichen Führung des Prozesses.
Change-Management und Schulungen sind zwingende Voraussetzung für nachhaltig gute Stammdaten.
Wichtige Faktoren sind also:
- Standardisierte Stammdatenprozesse und Begriffsdefinitionen
- Regeln zum Anlegen und Ändern von Stammdaten
- Löschen von Daten im Lebenszyklus aufnehmen
- Regelmäßiger Informationsaustausch und Berichtswesen
- Qualitätskontrollen und Maßnahmen
Individuelle Unterstützung beim Thema Stammdatenmanagement
Wir bieten Ihnen unsere umfangreiche Unterstützung bei Ihren Herausforderungen im Bereich Stammdaten(-pflege) an. Kontaktieren Sie uns und wir arbeiten mit Ihnen zusammen ein individuelles Konzept zur nachhaltigen und qualitativen Beständigkeit Ihres Datenstamms aus.
