Data Governance, insbesondere im Zusammenhang mit Master Data Management, hat in letzter Zeit exponentiell an Popularität gewonnen. Da Unternehmen den Wert sauberer Daten und die damit verbundenen Effizienzsteigerungen in den Bereichen Beschaffung, Lieferkette, Wartung und Produktteams erkannt haben und die exorbitanten Kosten regelmäßiger Datenbereinigungsaktivitäten erkannt haben, ist die Nachfrage nach einer robusten Data Governance in die Höhe geschnellt. Es gibt Implementierungsstrategien für Stammdaten-Governance die Unternehmen bei der Implementierung von SAP MDG übernehmen können.
Da SAP einer der Marktführer für ERP-Lösungen ist, insbesondere für anlagenintensive Unternehmen, hat das Unternehmen sein eigenes Data-Governance-Produkt auf den Markt gebracht. eine Multi-Domain-Stammdaten-Implementierung verwalten
Die Lösung ist ganz einfach namens SAP MDG, kurz für Master Data Governance.
Daher wird die Disziplin der Verwaltung von Stammdaten in SAP sowie das Produkt selbst auch als SAP MDG bezeichnet.
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Was ist SAP MDG und wie funktioniert es?
Wie bereits erwähnt, ist MDG Teil eines umfassenderen Datenverwaltungspakets, das separat von den folgenden Produkten lizenziert und bezahlt wird das SAP-Geschäft.
Das Produkt unterstützt alle Stammdatentypen und verfügt über integrierte Anwendungsfälle für Daten-Deduplizierung, Compliance, Genehmigungen, Replikation und Standardisierung.
MDG unterstützt und kann in SAP ECC, S4/hana und auch als Cloud-basierte Lösung eingesetzt werden.
Interessierte Anwender können bestimmte MDG-Cloud-Versionen über die SAP Business Technology Platform kostenlos testen/demonstrieren
Die Preise für das Produkt können variieren, je nachdem, ob das Unternehmen oder der Benutzer Materialien, Lieferanten, Kunden, Finanzen oder mehrere Bereiche unterstützen möchte.
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Zentralisierte Datenverwaltung
Zweifellos einer der wichtigsten Vorteile von SAP MDG. Große Unternehmen verfügen über komplexe Lieferketten, Vertriebszentren, Produktionsanlagen und Einrichtungen.
Viele von ihnen verwenden verschiedene Instanzen von SAP oder andere ERP-Systeme wie Oracle Cloud oder MS Dynamics, die alle in SAP MDG integriert sind, um eine einheitliche Ansicht der Unternehmensdaten zu erhalten.
Dies hilft Unternehmen, strategische Entscheidungen funktionsübergreifend zu treffen, Ersatzteile können auf verschiedene Werke ausgeweitet werden, verschiedene Lieferanten für dasselbe Ersatzteil oder Produkt können mit einer stärkeren Verhandlungsposition konsolidiert werden und das Verbrauchsverhalten bestimmter Kundengruppen kann auf globaler Ebene analysiert werden, unabhängig davon, in welchem Quellsystem die Daten gespeichert sind.
Einhaltung von Vorschriften & Arbeitsabläufe
In SAP MDG können komplexe Workflows und Genehmigungssysteme erstellt werden, um bessere Standards für die Datenverwaltung zu schaffen. Workflows und Sub-Workflows werden verwendet, um die Verantwortlichkeit und Sichtbarkeit der Datenerstellung und -aktualisierung im System über die gesamte Organisationshierarchie hinweg sicherzustellen.
Im Fall des Lieferantenstamms kann beispielsweise ein Steward aus dem Beschaffungsteam die Zulassung eines neuen Lieferanten beantragen, der ein Ersatzteil für die Wartung liefert. Ein Workflow kann so eingerichtet werden, dass der Wartungstechniker ein Ersatzteil anfordert, das dann zur Genehmigung an den Datensteward weitergeleitet wird, nachdem es die Genehmigungsstufen zu den Leitern der Wartung und der Beschaffung durchlaufen hat.
MDG ermöglicht die Erstellung einfacher bis fortgeschrittener Arbeitsabläufe und setzt die Einhaltung von Vorschriften und Genehmigungen mit technologiegestützten Prozessen durch.
Normalisierung der Daten
Die Datennormalisierung ist ein wichtiger Bestandteil der gesamten Stammdaten-Governance. SAP MDG verwendet die regelbasierte Normalisierung über Business Framework Plus, um Rohdaten und ungeordnete Daten in Beschreibungen und Freitext systematisch zu strukturieren.
Mithilfe dieser Regeln kann die Software Daten in großen Mengen verarbeiten sowie fehlerhafte Daten zum Zeitpunkt der Eingabe standardisieren und korrigieren. So kann sie beispielsweise Werte wie "US", USA automatisch in "Vereinigte Staaten von Amerika" umwandeln.
Durch ähnliche Konfigurationen kann es Maßeinheiten, Währungsformate und andere Namenskonventionen auf der Grundlage eines zentralisierten Rahmens und von Regeln standardisieren.
Diese Strukturierung ist für die Einführung von Automatisierungen oder Geschäftsregeln in einem bestimmten Prozess unerlässlich und ist eine hygienische Voraussetzung für jede Master Data Governance-Software, die ihr Geld wert ist.
Außerdem ist MDG direkt integriert mit SAP-Datendiensten um erweiterte Datenbereinigungs- und Qualitätskontrollaufgaben zu ermöglichen, wie z.B. die Analyse von Eigennamen, Substantiven, Adressen, die Standardisierung von Telefonnummern und Formatierungen usw.
Massenverarbeitung & Uploads
Auch wenn diese Funktion nicht direkt mit Governance zu tun hat, so ist sie doch sehr nützlich, da sie die gleichen Datensätze und Werte rückwirkend für ältere Daten verarbeitet.
Diese können über CSV, XML oder sogar über die bereits erwähnten SAP-Datendienste verarbeitet werden.
Ein entscheidendes Manko in dieser Hinsicht sind jedoch - unzureichende Mechanismen zur Anreicherung von Daten aus externen Quellen und fehlende branchenspezifische Schulungen in der Software, die den manuellen Arbeitsaufwand für die Datenverwalter oder ERP-Wartungsteams erhöhen.
Daten-Deduplizierung
Wie Verdantis Datenbereinigungsdienste für MRO-Teiledie in Integrity angeboten wird; SAP MDG entfernt außerdem Daten auf zwei Ebenen.
Die erste besteht darin, die Datensätze auf der Grundlage der verfügbaren Standardfelder wie Beschreibung, Datensatz-ID, MFR-Name oder Teilenummer zu de-duplizieren.
Die zweite Stufe der Deduplizierung erfolgt durch die Bewertung potenzieller Duplikate, indem überlappende Attribute zusammen mit Maßeinheiten analysiert werden und Fuzzy-Logik eingesetzt wird, um wahrscheinliche Duplikate für eine menschliche Überprüfung zu markieren.
Konsolidierung von Aufzeichnungen
MDG führt auch Daten aus verschiedenen Quellsystemen, Dokumenten und Dateien zusammen und wendet seine eigene Abgleich- und Zusammenführungslogik an, um eine relativ ganzheitliche und saubere Ansicht der Orgdaten zu erhalten.
Dies kann in Stapeln oder als kontinuierliche Integration von Datensätzen erfolgen.
Erzwingt Validierungsregeln
Die Software ermöglicht auch die Konfiguration von Validierungsregeln für verschiedene Arten von Stammdaten. Dies kann die Konfiguration von "Pflichtfeldern", "minimaler Zeichenlänge", "maximaler Zeichenlänge", "alphanumerischen oder Datumsformaten" usw. umfassen.
Dadurch wird sichergestellt, dass kein Eintrag in das System aufgenommen wird, ohne dass ein gewisses Maß an Unbedenklichkeitsprüfung erfolgt. Da dies in MDG relativ flexibel konfiguriert werden kann, ist die Datenverwaltung recht einfach.
Ausführen von Master Data Governance in SAP-Systemen
So gut SAP MDG auch sein mag, vor allem wenn man bedenkt, dass das Produkt bereits 2011 auf den Markt kam, so ist es doch nicht frei von einigen großen Nachteilen.
Darüber hinaus gab es nur wenige Aktualisierungen in Bezug auf Funktionen und Leistung, meist im Zusammenhang mit eingebetteter KI, aber mit fragwürdigen Anwendungsfällen für praktische Anwendungen.
In mehr als 70% der Projekte lautet unsere Empfehlung im Allgemeinen, SAP MDG zusammen mit einer Bolt-on-Lösung für moderne Funktionen zu verwenden, die für branchenspezifische Anwendungsfälle geschult wurden.
In den folgenden Abschnitten stellen wir Ihnen die grundlegenden und fortgeschrittenen Funktionen von Data Governance vor, die jede Governance-Lösung bieten sollte. Außerdem vergleichen wir die von SAP MDG angebotene(n) Lösung(en) (falls vorhanden) und zeigen Ihnen mögliche Alternativen auf.
Grenzen von MDG & Alternativen
Die Einführung von SAP MDG im Jahr 2011 war zweifellos ein begrüßenswerter Schritt in die richtige Richtung für die Datenverwaltung in der ERP-Praxis, doch wie bei jedem Produkt, das schon so lange auf dem Markt ist, sind seine Grenzen bei kleinen Änderungen deutlich sichtbar geworden.
Technisches Know-how
Es wurde nie erwartet, dass die Verwaltung großer Datensätze, die über verschiedene Silos verteilt sind, einfach und unkompliziert sein würde, aber die allgemeine Kritik an MDG war die Schwierigkeit und Komplexität der Software, die über das hinausgeht, was wirklich notwendig ist.
In den meisten Fällen muss intern ein SAP Data Governance-Spezialist eingestellt werden, der sich um die Arbeitsabläufe und den Betrieb von SAP MDG kümmert.
Viele kostenpflichtige SAP MDG-Kurse gibt es nur deshalb, damit Unternehmen die richtigen Talente für eine sehr komplexe Software einstellen können, die viel einfacher und unkomplizierter gemacht werden kann.
Integrationen mit Nicht-SAP-Systemen
Während die Out-of-the-Box-Integrationen mit SAP-Systemen recht intuitiv und anpassungsfähig sind, handelt es sich bei den Integrationen mit Nicht-SAP-Systemen um benutzerdefinierte Implementierungen, die einen erheblichen Entwicklungsaufwand erfordern.
Da es in großen Unternehmen üblich ist, verschiedene ERP-Systeme für verschiedene Regionen und Funktionen zu verwenden, erweist sich dieser Faktor zwangsläufig als ein Hindernis.
Begrenzte Abdeckung für alle Stammdatenbereiche
Es gibt einige wenige Stammdatenbereiche, die SAP MDG recht gut verwaltet, vor allem Materialien, Geschäftspartner, Kunden und Finanzen; für andere Bereiche wie Mitarbeiter, Ausrüstung usw. ist die Unterstützung etwas geringer.
Darüber hinaus können einige Branchen, insbesondere der Einzelhandel, die Energieerzeugung, das Gesundheitswesen und der Bergbau, umfangreiche Anpassungen erfordern, so dass die gesamte Governance-Initiative nicht tragfähig ist.
Fehlende eingebaute Anreicherungsmethoden
Einer der Die größten Herausforderungen bei der Stammdatenverwaltung begrenzte oder unvollständige Informationen sind
Einige Softwarelösungen für das Stammdatenmanagement lösen dieses Problem durch den Einsatz von KI-gestützten Prozessen oder strukturierten, proprietären Datenbanken, die sie innerhalb ihrer Softwarelösung pflegen.
Viele dieser Software-Tools nutzen auch die webbasierte Extraktion und holen sich Daten von verifizierten Lieferanten-Websites, PDF-Dokumenten usw. Viele von ihnen können auch veraltete Zulieferteile erkennen und Alternativen vorschlagen.
Im Falle des Kundenstamms, vor allem bei B2B-Unternehmen, sind die Integrationsmöglichkeiten mit B2B-Kontakt- und Unternehmensdaten-Software wie ZoomInfo, DnB usw. sehr begrenzt.
Begrenzte KI-Funktionalitäten
Es gibt einige Sektoren und Disziplinen, die wirklich von Künstlicher Intelligenz profitieren und diese nutzen können.
Datenmanagement ist sicherlich eines davon und die Anwendungen für Datennormalisierung, -anreicherung, -steuerung und -integration sind immens. Wir erleben dies bei Verdantis aus erster Hand.
Ende 2024 kündigte SAP MDG an die Einführung eines KI-AssistentenDas ist sicherlich ein begrüßenswerter Schritt, aber die praktischen Anwendungen für die tatsächliche Stammdatenverwaltung bleiben unklar.
Integrity© für Master Data Governance
Viele Organisationen bieten SAP-Stammdatenmanagement-Lösungen die mit dem ERP kompatibel sind. Verdantis' Integrity, das auch mit SAP MDG kompatibel ist, ist eine ganzheitliche Master Data Governance-Lösung, mit der Unternehmen aller Branchen ERP-Daten nahtlos verwalten und pflegen können, um Probleme mit der Datenqualität und regelmäßige Datenbereinigungsaktivitäten zu vermeiden.
Integrity kann entweder neben MDG als Zusatzlösung oder unabhängig davon in den meisten gängigen ERP-Systemen wie S4/Hana, ECC, Oracle JD Edwards und MS Dynamics eingesetzt werden.
Die Softwarelösung wurde speziell für Unternehmen entwickelt, die in der Fertigung oder in produktionsintensiven Betrieben tätig sind, wie z.B. in der Öl-, Gas- und Energiewirtschaft, im Bergbau und in der Metallindustrie, in der Baustoffindustrie, in der chemischen Industrie und so weiter.
Wir erläutern einige der Funktionen, ihre Anwendungen und die wichtigsten Herausforderungen, die Integrity löst und die in MDG einfach nicht möglich sind oder zu kompliziert sind.
Branchenspezifischer Kontext
Integrity ist speziell geschult für Datenverwaltung bei MRO Ersatzteile, Materialien, Lieferanten und Ausrüstungsdaten, die in anlagenintensiven Industrien verwendet werden, insbesondere in den Bereichen Energie, Bergbau, Chemie und Baumaterialien.
Diese geschulten Informationen zusammen mit branchenangepassten Modifikatoren, Regeln und Daten von Dritten bedeuten, dass die verarbeiteten Daten viel genauer und "vollständiger" sind, noch bevor die Daten in das ERP-System eingegeben werden.
Lesen Sie auch die Anwendungsfälle unserer Kunden, die Data Governance-Praktiken implementieren, um strukturiertere, angereicherte und zuverlässigere Daten zu erhalten.
Governance mit eingebetteter KI
Integrity ist eine KI-gestützte Data-Governance-Software. Das bedeutet, dass die Kernprozesse und -funktionen stark von KI und maschinellem Lernen bestimmt werden.
In Kombination mit leistungsstarken Software-Workflows wie autonomem Web-Scraping, OCR-basierter Extraktion und vorab trainierten Branchenmodellen führt dies zu einer sehr schnellen, genauen und zuverlässigen Datenverarbeitung.
Kontinuierliches Lernen
Da es sich bei der Software um ein KI-First-Modell handelt, kann jeder fehlerhaft verarbeitete Datensatz mit der korrigierten Ausgabe während der menschlichen Überprüfungsphase neu trainiert werden.
Die eingebetteten Gen-AI-Modelle sind so programmiert, dass sie aus diesen Benutzereingaben lernen und verhindern, dass ähnliche Fehler in der Zukunft erneut auftreten.
Nahtlose Integration
Einer der wichtigsten Nachteile von SAP MDG, den wir bereits erwähnt haben, hat mit den begrenzten Integrationsmöglichkeiten von Nicht-ERP-Systemen zu tun. Dies war ein Hauptproblem in großen Unternehmen, da komplexe Lieferketten in der Regel mehrere ERP-Systeme und Versionen für unterschiedliche Anforderungen in verschiedenen Funktionen und Regionen einsetzen.
Im Gegensatz zu MDG sind die Prozessabläufe und Operationen in Integrity vollständig codefrei. Selbst komplexe Verarbeitungsaufgaben und Workflows sind extrem benutzerintuitiv und erfordern absolut keine technische Bandbreite oder Programmiererfahrung.
Ja, es ist ein gewisses Maß an technischem Verständnis für die Daten erforderlich, aber das ist in den meisten Fällen bereits gegeben, da die Benutzer ein solides Verständnis für den Kontext der zugrunde liegenden Datenpunkte haben.
No-Code & Benutzerfreundlich
Im Gegensatz zu MDG sind die Prozessabläufe und Operationen in Integrity vollständig codefrei. Selbst komplexe Verarbeitungsaufgaben und Workflows sind extrem benutzerintuitiv und erfordern absolut keine technische Bandbreite oder Programmiererfahrung.
Ja, es ist ein gewisses Maß an technischem Verständnis für die Daten erforderlich, aber das ist in den meisten Fällen bereits gegeben, da die Benutzer ein solides Verständnis für den Kontext der zugrunde liegenden Datenpunkte haben.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SAP MDG zwar starke Stammdaten-Governance-Funktionen bietet, seine Komplexität, die begrenzten Integrationsmöglichkeiten und das Fehlen integrierter Anreicherungsfunktionen Unternehmen jedoch vor große Herausforderungen stellen können.
Es gibt zwar andere Master Data Governance Software-LösungenIntegrity von Verdantis zeichnet sich als fortschrittlichere und intuitivere Lösung aus, insbesondere für anlagenintensive Branchen wie Öl, Gas und Bergbau. Integrity basiert auf KI und maschinellem Lernen und bietet nahtlose Integration, No-Code-Workflows und branchenspezifische Datenanreicherung, was es zu einer effizienteren und benutzerfreundlicheren Wahl macht.
Die Fähigkeit, die Datenverwaltung mit minimalen technischen Kenntnissen zu optimieren, macht es zu einer anpassungsfähigen und zukunftssicheren Lösung für moderne Unternehmen.
