Ratgeber

Die sechs größten Fehler beim Stammdatenmanagement

In jedem Projekt zum Stammdaten-Manage­ment tauchen typische Probleme auf. Information Builders skizziert die sechs häufigsten Worst Practices und zeigt, wie sie sich vermeiden lassen.

Stammdaten managementDie Qualität der Stammdaten hat einen entscheidenden Einfluss auf die Effizienz von Geschäftsprozessen und die Güte von Unternehmensentscheidungen. Veraltete, falsche oder fehlende Daten führen zu Umsatzeinbußen und teuren Korrekturen. Unternehmen starten dann Projekte zur Verbesserung des Stammdaten-Managements und dabei kommt es regelmäßig zu typischen Fehlern. Information Builders, ein Anbieter von Business-Intelligence (BI)-, Analytics-, Datenintegritäts- und Datenqualitätslösungen, erläutert sechs Worst Practices und zeigt, wie sie sich vermeiden lassen.

1. Die Geschäftsleitung ist nicht eingebunden.

Ein Projekt zum Stammdaten-Management ist ohne die Unterstützung des Topmanagements zum Scheitern verurteilt. Das Vorhaben braucht einen Sponsor aus der obersten Führungsebene, der sich aktiv am Projektfortschritt beteiligt und dafür engagiert. Es geht letztlich nicht nur darum, wie Daten verwaltet werden, sondern um kritische Unternehmensprozesse und Verfahren, die viele Abteilungen, Arbeitsgruppen und Mitarbeiter betreffen. Derart weitreichende Veränderungen stoßen schnell auf Widerstände aller Art. Daher benötigt das Projektteam von Anfang an die Unterstützung durch die Geschäftsleitung.

2. Das Stammdaten-Management wird auf Infrastruktur und Software eingeschränkt.

Ein weiterer Fehler besteht darin, das Stammdaten-Management für ein rein technisches Problem zu halten, das am besten in der IT-Abteilung aufgehoben ist. Der Impuls für das Projekt sollte von den Fachabteilungen ausgehen; sie kennen die inhaltlichen Anforderungen an korrekte und aktuelle Daten am besten und verfügen über das Wissen um die Details der abteilungs- und unternehmensweiten Geschäftsprozesse. Die IT leistet die notwendige Unterstützung, wenn es um die Einführung der Software sowie den Aufbau und den Betrieb der Infrastruktur für eine erfolgreiche Umsetzung des Stammdaten-Managements geht.

3. Das Projekt zum Stammdaten-Management ist überfrachtet.

Ein erfolgversprechendes Projekt muss die richtige Balance zwischen strategischen und taktischen Aspekten finden. Es sollte auf jeden Fall eine langfristige Vision formuliert werden. Diese darf aber nicht dazu verleiten, den Projektumfang so anzulegen, dass eine schnelle und effiziente Durchführung nicht mehr möglich ist. Bei einem unrealistischen Projektumfang gibt es kaum eine Möglichkeit, dem Projektsponsor und den Mitarbeitern in den Fachabteilungen innerhalb weniger Monate konkrete Erfolge zu präsentieren. Zu Beginn sollte sich das Projekt an kurzfristig erreichbaren Meilensteinen orientieren. Zudem sollte die Planung Aspekte wie eine mögliche Neuorientierung der Geschäftspolitik, zusätzliche Märkte oder neue Kundensegmente berücksichtigen. Hier empfiehlt sich auch ein Plan dafür, wie das Projektteam mit solchen Veränderungen umgeht.

4. Organisatorische und kulturelle Veränderungen werden ignoriert.

Ein Projekt kann schnell in Schwierigkeiten geraten, wenn das Projektteam keine kulturellen und organisatorischen Veränderungen einkalkuliert. Betroffene und Meinungsmacher spielen für den Erfolg des Projekts eine wesentliche Rolle. Die Kommunikation mit den verschiedenen Gruppen und die erforderliche Aufklärung sind für den langfristigen Erfolg unverzichtbar. Häufig gibt es nachvollziehbare Gründe gegen Veränderungen. Wichtig ist, sich diese anzuhören. Dabei lassen sich oft hinter alten Prozessen die wahren Fallstricke entdecken, die das Projektteam in der Arbeit erheblich behindern und einem Erfolg im Weg stehen.

5. Regeln und Verfahren für Data Governance fehlen.

Das Stammdaten-Management und die Einhaltung einer hohen Datenqualität sind ein dynamischer Prozess, der eine ständige Überwachung und Anpassung erfordert, um den Herausforderungen und Zielen des Unternehmens gerecht zu werden. Wer nicht sehr früh einen Data-Governance-Plan aufstellt, muss im weiteren Projektverlauf mit erheblichen Hindernissen rechnen. In der Praxis leistet Data Governance unschätzbare Dienste, wenn es darum geht, Geschäftsregeln für die Datenqualität festzulegen, Prozesse zu optimieren und nach Projektabschluss das Stammdaten-Management wirtschaftlich zu steuern.

6. Es werden keine Erfolgskriterien festgelegt.

Ohne die zu Beginn festgelegten Metriken lässt sich nicht feststellen, ob das Projekt erfolgreich war oder nicht. Die Kriterien messen, wie gut die vorgegebenen Werte erreicht werden. Wenn das Projekt darauf abzielt, die Umsatzzahlen mit zuverlässigen Kundendaten zu verknüpfen, sollten sich die Kennziffern auf die Verbesserung der Kundenbindung oder die erfolgreiche Realisierung von Cross-Selling-Chancen beziehen. Auch nach Abschluss ist die Arbeit nicht getan, denn dann steht die kontinuierliche Optimierung des Stammdaten-Managements an.

„Immer schnellere Entscheidungsprozesse erfordern verlässliche, korrekte und aktuelle Datenbestände“, kommentiert Peter Walker, Vice President EMEA North bei Information Builders. „Mit einem leistungsfähigen Stammdaten-Management können Unternehmen Daten in hoher Qualität effizienter einsetzen. “ Die betrieblichen Abläufe werden dadurch optimiert, die Kosten – reduziert, als Folge profitieren die Unternehmen von einer Umsatzsteigerung und Verbesserung ihrer Wettbewerbsfähigkeit.


Anzeige

Data Quality Center: unsere Kompetenz im Datenmanagement

data-quality-center

  • Stammdaten-Assessment
  • Softwareauswahl zur Verbesserung der Datenqualität
  • Datenmigration und -implementierung

 

Next article Mit Tableau kauft Salesforce Analytics zu
Previous article Cryptshare NAV verschlüsselt ERP-Dokumente
Scroll Up