Daten sind der Motor jedes modernen Unternehmens, aber nicht alle Daten sind gleich wertvoll. Das Herzstück sind die Stammdaten, zu denen Kunden, Lieferanten, Materialien, Geräte, Standorte und Finanzstrukturen gehören.
Diese grundlegenden Informationen verbinden Prozesse über Funktionen wie Finanzen, Beschaffung, Fertigung und Anlagenverwaltung hinweg.
Wenn Stammdaten unvollständig, doppelt vorhanden oder inkonsistent sind, stören sie den Betrieb, treiben die Kosten in die Höhe und schwächen die Entscheidungsfindung.
Eine Master Data Management (MDM)-Roadmap bietet einen klaren Plan zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Von Implementierung von Strategien für die Verwaltung von Stammdaten in allen Unternehmensbereichen, können Unternehmen verstreute und inkonsistente Datensätze in eine vertrauenswürdige, kontrollierte Datenquelle umwandeln, die die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz verbessert.
Einen starken Implementierungsplan erstellen
Eine starke MDM-Roadmap ist nicht nur eine Liste von Aufgaben, sondern eine zusammenhängende Reise von defekten Daten zu synchronisierter Zuverlässigkeit. Hier sehen Sie, wie jeder Schritt in der Praxis abläuft:
Schritt 1: Überprüfen Sie die Datenqualität über mehrere Domänen hinweg
Beginnen Sie mit der Erstellung eines Profils für jeden Stammdatenbereich, z.B. Kunde, Lieferant, Material oder Produkt, Ausrüstung oder Vermögenswert und Standort.
Bewerten Sie Qualitätsindikatoren wie die Anzahl der Duplikate, den Prozentsatz der Vollständigkeit, Formatfehler und Inkonsistenzen in der Hierarchie.
Es geht nicht nur darum, Fehler in Datensätzen zu finden. Es geht darum, die blinden Flecken in den Daten den Auswirkungen auf das Geschäft zuzuordnen.
Beispielsweise können doppelte Ersatzteildaten die Lagerbestände aufblähen und die Wartung verlangsamen. Fehlende Lieferantenattribute können Bestellungen verzögern, während falsche Anlagenhierarchien zu einer ineffektiven Planung der vorbeugenden Wartung führen können.
Verdantis unterstützt folgende Datendomänen und ermöglicht es Unternehmen, sowohl operative als auch strategische Bereiche auf Risiken und Bereitschaft zu prüfen.
Zu den Aufgaben in dieser Phase gehören:
Scorecards auf Bereichsebene
Zeigt messbare Indikatoren wie z.B. Dublettenquoten, Vollständigkeitsquoten und Fehlerzahlen für jeden Stammdatenbereich an, so dass die Teams eine faktische Grundlage haben.
Heatmaps
Verbindet Daten von schlechter Qualität visuell mit den Geschäftsprozessen, die sie stören. So können die Beteiligten schnell erkennen, wo Probleme wie Duplikate oder fehlende Felder operative Engpässe verursachen.
Schritt 2: Identifizierung von Schlüsselbereichen für die Qualitätsverbesserung
Wenn klare Grundlagen vorhanden sind, verlagert sich der Schwerpunkt auf die Umsetzung von Datenproblemen in messbare geschäftliche Auswirkungen.
Rohindikatoren wie Duplikate, fehlende Attribute oder inkonsistente Codes sagen nur einen Teil der Wahrheit. Was die Unternehmensführung braucht, ist ein direkter Zusammenhang zwischen schlechter Datenqualität und betrieblichen oder finanziellen Ergebnissen.
Zum Beispiel:
Doppelte Materialdatensätze bringen nicht nur die Stammdatei durcheinander. Sie blähen den Bestand künstlich auf, treiben die Buchhaltungskosten in die Höhe und erschweren die Beschaffungsplanung.
Langsame Ersatzteilsuchen verlängern die mittlere Reparaturzeit, erhöhen die Ausfallzeiten der Geräte und die verlorenen Produktionsstunden.
Unvollständige Kunden- oder Lieferantendaten führen zu Rechnungsstreitigkeiten, verspäteten Zahlungen, angespannten Beziehungen und verpassten Skonti.
Durch die Quantifizierung dieser Auswirkungen in Bezug auf Kosten, Zeit oder Risiko können Unternehmen klar erkennen, welche Bereiche dringend Aufmerksamkeit erfordern.
Unten sehen Sie ein Video, das zeigt, wie Verdantis bei der Identifizierung und Entfernung von Duplikaten hilft.
Studien zeigen, dass bessere Strategien zur Bestandsaufnahme und vorausschauenden Wartung die Ersatzteilhaltung um 15-25% reduzieren können.
Schritt 3: Bereinigung von Altdaten
Bereinigung ist der Prozess der Beseitigung von Duplikaten, der Korrektur von Inkonsistenzen und der Ausmusterung veralteter Datensätze, so dass die Stammdaten zu einer einzigen Quelle der Wahrheit werden.
Dies geht über das einfache Löschen von Duplikaten hinaus und erfordert die Anwendung strukturierter Regeln, Taxonomien und Validierungstechniken, um Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.
Wie die Reinigung durchgeführt wird:
Duplikat-Erkennung
Verwenden Sie bereichsspezifische Abgleichsregeln (z. B. Materialnummer + Lieferant + Beschreibung), um Datensätze zu identifizieren, die in verschiedenen Werken, Lagern oder Systemen mehrfach vorkommen.
Normalisierung
Standardisieren Sie Maßeinheiten, Namenskonventionen und Attributformate (z.B. "kg" vs. "Kilogramm"), um eine unternehmensweite Vergleichbarkeit zu gewährleisten.
Veraltete Aktenverwaltung
Löschen oder archivieren Sie nicht mehr benötigte Objekte und bewahren Sie gleichzeitig einen Prüfpfad für die Einhaltung von Vorschriften.
Taxonomiebasierte Klassifizierung
Wenden Sie globale Standards wie UNSPSC (United Nations Standard Products and Services Code) oder branchenspezifische Taxonomien, um Materialien, Ersatzteile und Produkte systematisch zu kategorisieren.
Dadurch werden nicht nur Unklarheiten beseitigt, sondern auch zukünftige Suchen, Beschaffungen und Berichte genauer.
Die Bereinigung stellt sicher, dass Unternehmen die Last ungenauer oder redundanter Datensätze nicht in die späteren Phasen ihrer MDM-Reise mitnehmen.
Es bildet die Grundlage für Anreicherung, Governance und Multi-Domain-Management.
Schritt 4: Anreicherung von Altdaten
Die Anreicherung verwandelt einen statischen, minimalen Datensatz in einen robusten Informationswert, der die Entscheidungsfindung bei Planung, Beschaffung und Wartung aktiv unterstützt.
Die Datenanreicherung erfolgt durch die Kombination von Erstanbieter- und Drittanbieterquellen. Die Anreicherung durch Erstanbieter bezieht die Daten aus dem Unternehmen.
So können Sie z.B. fehlende Zahlungsbedingungen von Lieferanten aus ERP-Verträgen extrahieren, Installationsdaten von Geräten aus Wartungsprotokollen abrufen oder die Kritikalität von Ersatzteilen mit Aufzeichnungen der Zuverlässigkeitstechnik verknüpfen.
Dadurch wird sichergestellt, dass die Stammdaten das widerspiegeln, was im gesamten Unternehmen bereits bekannt ist, aber noch nie an einem Ort konsolidiert wurde.
Die Anreicherung durch Dritte ergänzt diese internen Lücken mit vertrauenswürdigen externen Datensätzen, wie z.B. Hersteller- oder OEM-Kataloge, die Teilespezifikationen, standardisierte Benennungen und Querverweisinformationen liefern können.
Kommerzielle Datenbanken und behördliche Repositories können bei der Überprüfung von Lieferantenkennungen, Steuer-IDs und Compliance-Details helfen.
Material Meister können dann mit Teilenummern der Hersteller, technischen Spezifikationen, Klassifizierungscodes und Kritikalitätsbewertungen angereichert werden. Lieferantendatensätze können um Vorlaufzeiten, Steuerkennzeichen und vollständige Kontaktinformationen erweitert werden.
Die Gerätedaten können durch funktionale Standorthierarchien, Wartungshistorie und Betriebsparameter ergänzt werden.
Durch die Kombination von Erkenntnissen aus erster Hand mit der Validierung durch Dritte und einer taxonomiebasierten Klassifizierung können Unternehmen Stammdaten erstellen, die nicht nur genau, sondern auch vollständig, durchsuchbar und geschäftsfähig sind.
Verdantis' AutoEnrich Lösung wurde speziell für diesen Zweck entwickelt. Hier finden Sie einen Überblick über unsere Lösung
Schritt 5: Implementierung eines starken Governance-Rahmens
Bei der Erstellung oder Änderung von Datensätzen schleichen sich immer wieder neue Fehler ein, was dazu führt, dass Unternehmen wieder auf die gleichen Datenqualitätsprobleme stoßen, die sie eigentlich lösen wollten.
Verwaltung von Stammdaten in allen Unternehmenssystemen stellt sicher, dass qualitativ hochwertige Daten konsistent gepflegt werden, und nicht als einmaliges Projekt.
Ein solides Governance-System beinhaltet:
Definieren Sie Verantwortlichkeit: Weisen Sie Rollen wie Dateneigentümer, Datenverwalter und IT-Integratoren zu, um sicherzustellen, dass die Verantwortlichkeiten klar sind.
Regeln bei der Einreise durchsetzen: Wenden Sie Pflichtfelder, Eindeutigkeitsprüfungen und Standardbenennungskonventionen an, bevor Datensätze erstellt werden.
Genehmigungs-Workflows: Leiten Sie jede Erstellungs- oder Änderungsanfrage durch die Validierung und Genehmigung mit einem Prüfprotokoll.
Leistung verfolgen: Überwachen Sie Stewardship-Aktionen anhand von SLAs und eskalieren Sie Verstöße automatisch.
Implementierung starker Data Governance Strategien stellt sicher, dass die Datenqualität kontinuierlich erhalten bleibt, um eine Rückkehr zu alten Problemen zu verhindern und gute Praktiken in den täglichen Geschäftsbetrieb einzubetten.
Schritt 6: Erweiterte Multi-Domain-Datenverwaltung
Sobald die Grundlagen für Qualität und Governance gelegt sind, wird der wahre Wert von MDM entsteht durch die Verbindung von Daten über mehrere Datendomänen hinweg.
Anstatt isoliert mit Kunden-, Lieferanten-, Material- oder Anlagendaten zu arbeiten, profitieren Unternehmen von einem integrierten Ökosystem, das End-to-End-Prozesse unterstützt.
Zu den wichtigsten Praktiken gehören:
Definieren von Beziehungen zwischen Domänen
Daten existieren nicht in Silos. Materialien müssen mit Lieferanten verknüpft werden, Ausrüstungsdaten müssen mit Ersatzteilen verknüpft werden und Produkte müssen mit bestimmten Standorten oder Kundenstandorten verbunden sein.
Durch die Definition dieser Beziehungen wird sichergestellt, dass jeder Geschäftsvorgang mit den richtigen Daten unterlegt ist.
So kann ein Techniker, der sich einen Ausrüstungsdatensatz ansieht, sofort die zugelassenen Ersatzteile und deren Lieferanten sehen, oder ein Einkäufer kann einen Rohstoff zu den zugelassenen Lieferanten zurückverfolgen.
Erzwingen von referenzieller Integrität über Systeme hinweg
Unternehmen betreiben in der Regel mehrere Systeme (ERP, EAM, PLM, SCM). Wenn Daten in einem System aktualisiert, aber in den anderen nicht synchronisiert werden, brechen die Prozesse zusammen.
Die referenzielle Integrität stellt sicher, dass die Aktualisierung eines Lieferantendatensatzes im ERP-System auch in den Anlagen- oder Beschaffungssystemen berücksichtigt wird.
Dies reduziert doppelte Arbeit, verhindert Unstimmigkeiten und sorgt für eine "einzige Version der Wahrheit" im gesamten Unternehmen.
Ermöglichung der semantischen oder attributbasierten Suche
Die herkömmliche Suche nach Teilen hängt von der Kenntnis einer genauen ID oder eines Katalogcodes ab, was ineffizient ist, wenn diese Codes inkonsistent oder unbekannt sind.
Mit der semantischen Suche können Techniker und Käufer Artikel anhand von Funktionsbeschreibungen oder Attributen finden (z. B. "Druckventil, 2 Zoll, Edelstahl").
Dies reduziert Zeitverluste, verringert Notkäufe und verbessert die Auslastung des Inventars.
Automatisierte Erkennung von Obsoleszenz und Empfehlungen für Alternativen
Teile, Materialien und sogar Lieferanten veralten im Laufe der Zeit, so dass ein Zuverlässige Unternehmenslösung für das Management der Überalterung von Teilen in anlagenintensiven Industrien wesentlich.
Ein Multi-Domain-System kann automatisch anzeigen, wenn ein Artikel nicht mehr lieferbar ist, nicht mehr den Vorschriften entspricht oder nicht mehr bevorzugt wird. Es kann dann Alternativen oder Ersatzartikel empfehlen, die bereits im Katalog vorhanden sind.
Dadurch werden Ausfallzeiten vermieden, Notkäufe in letzter Minute verhindert und die strategische Beschaffung unterstützt.
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Das Risiko, direkt in die Tools einzusteigen
Viele Unternehmen stürzen sich auf MDM, indem sie Software kaufen oder isolierte Bereinigungsprojekte durchführen. Diese Bemühungen, die sich zunächst auf ein Tool stützen, scheitern oft, weil das Gesamtbild fehlt.
Ohne klare Prioritäten und Verantwortlichkeiten konzentrieren sich die Teams darauf, das zu reparieren, was am einfachsten ist, anstatt das zu tun, was den größten Nutzen bringt. Daten, die heute noch sauber aussehen, verfallen schnell, wenn keine Governance-Workflows vorhanden sind.
Integrationen machen die Sache noch komplizierter: Ein System kann einen Lieferanten als aktiv anzeigen, während ein anderes denselben Datensatz als inaktiv listet, was zu widersprüchlichen Versionen der Wahrheit führt.
Ein weiteres häufiges Risiko ist das Versäumnis, Datendomänen mit den Geschäftsprozessen zu verbinden, die sie betreffen. Nicht jede Branche ist in gleicher Weise von minderwertigen Daten betroffen, und wenn Sie zuerst in den falschen Bereich investieren, kann das vergebliche Mühe und wenig sichtbaren Nutzen bedeuten.
Eine Roadmap verhindert diese Fehlausrichtung, indem sie aufzeigt, welche Bereiche in den einzelnen Sektoren am wichtigsten sind und diese direkt mit den operativen Auswirkungen verknüpft.
Industrie | Wichtige Stammdatenbereiche | Von schlechter Qualität am meisten betroffene Operationen |
Finanzen | Kunde, Lieferant/Lieferant, Produkt (Finanzinstrumente, Konten, Policen) | Abrechnungs- und Inkassofehler, doppelte Kundendatensätze |
Herstellung | Material, Ersatzteile, Stückliste (BOM) | Inflation der Lagerbestände, Produktionsverzögerungen, falsche Maßeinheiten, falsche Alternativen oder Ersatzstoffe |
Öl, Gas und Energie | Ausrüstung, Vermögenswert, Standort und, Ersatzteile | Längere mittlere Reparaturdauer, Sicherheitsrisiken, Notfallbeschaffung, Zeitverlust für Schraubenschlüssel |
Versorgungsunternehmen | Anlage & Ausrüstung, Service, und, Standort | Nacharbeit vor Ort, Verzögerungen bei der Reaktion auf Ausfälle, Streitigkeiten bei der Rechnungsstellung |
Bergbau | Ausrüstung, Material, und, Lieferant | Ungeplante Ausfallzeiten, überschüssige Ersatzteile, undichte Stellen bei der Beschaffung |
Chemie und Prozessindustrie | Material & Ausrüstung | Qualitätsabweichungen, kostspielige Nacharbeit |
Einzelhandel und Konsumgüter | Produkt, Kunde, Lieferant, und, Standort | Fehler bei der Auflistung, fehlende Bedarfsplanung, Rechnungsabzüge |
Anbieter im Gesundheitswesen | Artikelstamm, Lieferant, Anlage & Ausrüstung | Verfahrensverzögerungen, Lieferengpässe, Kostenabweichungen |
Fazit
Ein strukturierter Master Data Management-Ansatz bietet Unternehmen einen klaren Weg, um fragmentierte und inkonsistente Daten in vertrauenswürdige, geschäftsrelevante Informationen umzuwandeln.
Durch die systematische Bewertung der Datenqualität, die Festlegung von Prioritäten für kritische Verbesserungen, die Bereinigung und Anreicherung von Altdaten, die Implementierung von Governance und die Verknüpfung mehrerer Domänen können Unternehmen die betriebliche Effizienz steigern, Fehler reduzieren und fundiertere Entscheidungen treffen.
Bei effektivem MDM geht es nicht nur um die Verwaltung von Daten, sondern um eine strategische Fähigkeit, die in anlagenintensiven Branchen für Zuverlässigkeit, Compliance und langfristigen Geschäftswert sorgt.
