Stammdaten in der Industrie

Datenqualität als Erfolgsfaktor

Die produzierende Industrie hat im Stammdatenmanagement noch einiges zu tun, wie aktuelle Studien zeigen.

  • Ingenieur bei der Arbeit

    Stammdaten werden zur Steuerung nahezu aller Geschäftsprozesse entlang der Wertschöpfungskette verwendet

  • Dateneingabe bei der Arbeit

    Als häufigste Ursachen für schlechte Stammdaten werden – bei Mittelständlern und Großunternehmen identisch – menschliche Fehler, mangelndes Verständnis, mangelnde Standardisierung, unklare Zuständigkeiten und fehlende Prozesse genannt.

Laut einer aktuellen Studie von Bitkom Research fehlt vielen Unternehmen nicht nur das Bewusstsein für den umwälzenden Charakter der Digitalisierung, vielmehr hapert es in vielen Unternehmen auch an den Grundlagen. Und diese Grundlagen sind nichts anderes als Daten in Größenordnungen, die die Vorstellungskraft übersteigen. Einen wichtigen Teil dieser riesigen Datenmenge bilden Stammdaten, also statische Grunddaten oder Referenzdaten zu betriebsrelevanten Objekten wie beispielsweise Produkten, Lieferanten, Kunden und Mitarbeitern.

Im Rahmen des Forschungsprojekts „Stairs – Stammdatenmanagement wertorientiert gestalten“ wurde gemeinsam vom FIR e.V. an der RWTH Aachen und Knapp:consult die Studie „Stammdatenmanagement in der produzierenden Industrie“ durchgeführt. Laut der Herausgeber der Studie sollen die Ergebnisse produzierenden Unternehmen dabei helfen, ihre Anforderungen an die Stammdatenqualität besser zu verstehen und ein effizientes, firmenspezifisches Stammdatenmanagementkonzept abzuleiten.

Im ersten Teil untersucht die Studie den Status quo zur Stammdatenqualität, zu den Auswirkungen mangelnder Stammdatenqualität und zu Organisation und Aktivitäten in diesem Bereich. Dabei liegen bei der Einschätzung der Datenqualität die größten Probleme bei den Produkt- und Anlagendaten vor. Rund 40 Prozent der Studienteilnehmer schätzen die Datenqualität dieser Domänen als unterdurchschnittlich ein.

Ursachen für schlechte Stammdaten

Unter den insgesamt zwölf Datenqualitätsdimensionen sind die größten Qualitätsprobleme in der Vollständigkeit, Aktualität und Strukturiertheit von Stammdaten zur verzeichnen. Kleine und mittlere Unternehmen schätzen ihre Stammdaten im Durchschnitt besser ein als Großfirmen und die IT wiederum besser als die Fachabteilungen. Als häufigste Ursachen für schlechte Stammdaten werden – bei Mittelständlern und Großunternehmen identisch – menschliche Fehler, mangelndes Verständnis, mangelnde Standardisierung, unklare Zuständigkeiten und fehlende Prozesse genannt.

Die am höchsten bewerteten Konsequenzen schlechter Stammdatenqualität sind vermehrte interne Rückfragen, längere Durchlaufzeiten, Mehrkosten in operativen Prozessen (alle drei von Mittelständlern und Großunternehmen gleich bewertet) und mangelhafte Prozessqualität. Die deutlichsten Auswirkungen schlechter Stammdatenqualität zeigen sich in der Produktionsplanung, bei der Vertriebs- und Auftragsabwicklung sowie in der Materialwirtschaft/Lagerverwaltung. Laut der Studie schätzen Mittelständler die Konsequenzen schlechter Stammdatenqualität durchschnittlich weitaus geringer ein als Großunternehmen.

Desweiteren haben 70 Prozent der befragten Unternehmen bereits Aktivitäten zur Verbesserung des Stammdatenmanagements durchgeführt. Während auf der Daten- und Systemebene verhältnismäßig viele Aktivitäten zu verzeichnen sind (Datenanalysen, -bereinigungen, -harmonisierungen, Einführung von Klassifikationsstandards), geben nur 28 Prozent an, dass in ihrem Unternehmen Aktivitäten in Sachen Data Governance stattgefunden haben. 43 Prozent haben die Einführung von Software für das Stammdatenmanagement (SDM), wie sie beispielsweise die Zetvisions AG anbietet, abgeschlossen. Dennoch sagen immerhin gut 27 Prozent, dass es hierzu keine Aktivitäten gebe. Dies erstaunt, denn die Einführung von SDM-Software ist laut Studie unter allen Aktivitäten des Stammdatenmanagements die erfolgreichste.

Erfolgsfaktoren für das Datenmanagement

In einem zweiten Teil versucht die Stairs-Studie, Unterschiede in der Organisation und Realisierung von Stammdatenmanagement zwischen Unternehmen mit guter und schlechter Stammdatenqualität sowie hohem und niedrigem Reifegrad herauszuarbeiten und auf diese Weise Erfolgsfaktoren abzuleiten. Es überrascht nicht, dass der Reifegrad des Stammdatenmanagements mit der Datenqualität und Qualitätsproblemen korreliert. Unternehmen mit hohem Reifegrad besitzen auch eine bessere Stammdatenqualität.

Der Reifegrad korreliert zudem mit dem Grad, zu dem die Anlage, Verarbeitung und Pflege von Stammdaten in der Aufbau- und Ablauforganisation eines Unternehmens verankert und in den Geschäftsprozessen geregelt ist. Unternehmen mit einem hohen Reifegrad verfügen in der Regel nicht nur über einen höheren Formalisierungsgrad bei der Regelung und Definition der Stammdatenanlage und -pflege in den Geschäftsprozessen, sondern auch über einen höheren Zentralisierungsgrad der Datenhaltung, so die Studie.

Was die Aktivitäten im Stammdatenmanagement angeht, so hält die Studie fest: Die Einbeziehung der Geschäftsführung oder höherer Managementebenen, regelmäßige Datenanalysen und -bereinigungen, Stammdatenharmonisierung und Klassifikationsstandards sowie die Einführung von Data Governance und einer SDM-Software – all diese Aktivitäten sind ebenfalls Erfolgsfaktoren für hohe Stammdatenqualität.

Stammdaten steuern Geschäftsprozesse

Stammdaten werden zur Steuerung nahezu aller Geschäftsprozesse entlang der Wertschöpfungskette verwendet (vgl. FIR 2014):

› Planung (z.B. Produktions-planung, Finanzplanung, gesetzliche Anforderungen),

› Einkauf/Beschaffung (z.B. Bestellung, Lieferantenauswahl, Lieferantenbewertung, Konditionsmanagement),

› Entwicklung/Konstruktion (z.B. Neuentwicklungsauftrag, Konfigurationsauftrag, Variantenmanagement),

› Produktion (z.B. Montage, Erstellung von Arbeitsplänen, Teststände, Lackierung),

› Logistik/Lager (z.B. Waren-annahme, Inventur, Verpackungsplanung, Transport),

› Vertrieb/After Sales (z.B. Wartung und Instandhaltung, Ersatzteilservice, Rückrufaktionen, Kampagnenmanagement).

Bildquelle: Thinkstock/iStock

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