Revival der Stammdaten für die digitale Transformation | Es ist fünf vor Zwölf

WeckerDie Lünendonk-Studie zeigt einmal mehr sehr deutlich, welchen Nutzen gute Stammdatenqualität stiftet – und welchen Schaden schlechte anrichtet. Betrachtet man vor diesem Hintergrund die Ursachen für Probleme im Stammdatenmanagement muss festgehalten werden: Es ist fünf vor Zwölf. Wer in der digitalen Transformation bestehen will, muss sein Stammdatenmanagement in den Griff kriegen.

Das Thema „Industrie 4.0“ hat unverändert Konjunktur. Eine aktuelle Google-Suche bringt in wenigen Augenblicken gut 3,5 Millionen Treffer. Die selbstorganisierte Produktion, in der Menschen, Maschinen, Anlagen, Logistik und Produkte direkt miteinander kommunizieren und kooperieren, gehört zu den wesentlichen Ausdrucksformen der fortschreitenden Digitalisierung. Die wichtigste Grundlage der Digitalisierung und damit auch der Industrie 4.0 sind – wie sollte es anders sein – Daten.

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Aktive Pflege des Produktionsfaktors „Daten“ 

Datengetriebene Unternehmen stehen mehr und mehr vor der Aufgabe, den Produktionsfaktor „Daten“ aktiv zu pflegen und weiterzuentwickeln; vor allem brauchen sie verlässliche Stammdaten. Stammdaten sind eine wichtige übergreifende Komponente, die in operativen Prozessen und Unternehmensentscheidungen ebenso beteiligt ist, wie bei Datenauswertungen und -analysen oder Produkten und Dienstleistungen. Ein institutionalisiertes Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement sind daher wesentliche Voraussetzungen für ein effizientes Datenmanagement und eine wertorientierte Nutzung von Daten. „Dem Datenmanagement und insbesondere seiner Disziplin des Stammdatenmanagement kommt somit heute eine Schlüsselposition zu“, hieß es in einer BARC-Studie bereits Anfang 2016. Die Frage ist, wie gut Unternehmen inzwischen auf die Herausforderungen der digitalen Transformation vorbereitet sind und inwiefern sie die Schlüsselposition Stammdatenmanagement im Griff haben. Zwei jüngere Studien haben dies untersucht.

In der Studie „Revival der Stammdaten – Behindert mangelnde Datenqualität die digitale Transformation?“ kam das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Lünendonk im Dezember 2016 zu dem Ergebnis, zahlreiche Unternehmen in Deutschland seien aktuell für die Herausforderungen der digitalen Transformation nicht in ausreichendem Maße gerüstet. Nur etwa jedes siebte Unternehmen sieht sich bei dem dafür wichtigen Fundament Stammdatenmanagement gut aufgestellt. 85 Prozent stufen sich hier als „mittelmäßig“ oder gar als „schlecht“ ein (siehe Bild 1).

Stammdatenmanagement

Bild 1: Nur 15% der befragten 155 Unternehmen sehen sich im Stammdatenmanagement gut augestellt (Bildquelle Lünendonk). 

Zwar hat sich die Datenqualität in den letzten fünf Jahren deutlich verbessert, zufrieden sind die Unternehmen aller Größenklassen aber nicht. 40 Prozent sagen, ihre Datenqualität sei aktuell sehr gut (16 Prozent) oder gut (24 Prozent). Aber immerhin 60 Prozent betonen hier nur Mittelmaß. Mittelmaß ist zwar nicht schlecht. Aber Mittelmaß reicht nicht, um den Herausforderungen der digitalen Transformation mit Industrie 4.0, Internet der Dinge und anderen digitalen Geschäftsmodellen gewachsen zu sein. Bemerkenswert ist beispielsweise, dass von den Befragten 85 Prozent keine Vorstellung davon haben, wie viele Dubletten in den einzelnen Datendomänen ihres Unternehmens vorliegen.

Ohne gepflegte Stammdaten sind digitale Geschäftsmodelle zum Scheitern verurteilt

Eine hohe Stammdatenqualität bietet nicht nur Effizienzgewinne – im Durchschnitt können durch optimal gepflegte Stammdaten fünf Prozent der Arbeitszeit eingespart werden –, weit schwerer wiegen die Effektivitätszuwächse, die durch bessere Stammdaten möglich sind: „So sind digitale Geschäftsmodelle nur möglich, wenn die Unternehmen ihre Stammdaten im Griff haben oder andersherum betrachtet: Unternehmen, die ihre Stammdaten noch nicht im Griff haben, brauchen mit digitalen Geschäftsmodellen nicht erst zu beginnen“, heißt es in der Studie. Datenqualität wird immer entscheidender für den Unternehmenserfolg (siehe Bild 2).

Qualität der Stammdaten

Bild 2: Stammdatenqualität ist die entscheidende Voraussetzung für digitale Geschäftsmodelle (Bildquelle Lünendonk).

Eine gute Qualität der Daten, insbesondere der Stammdaten, wirkt sich in vielerlei Hinsicht positiv auf die Unternehmenssteuerung aus. Am meisten Zustimmung (82 Prozent) findet die Aussage, dass auf der Grundlage der Stammdaten schnellere Analysen durchzuführen sind und gute Entscheidungen getroffen werden können. Auch die Verkürzung der Durchlaufzeiten in der Produktion und in der Supply Chain aufgrund einer Optimierung des Stammdatenmanagements erfährt deutliche Zustimmung aller Befragten (77 Prozent). Dass besseres Stammdatenmanagement und daraus resultierende angepasste Wiederbeschaffungszeiten, optimierte Losgrößen und Mindestbestellmengen sowie Lieferantenoptimierungen das gebundene Kapital reduzieren, unterstützten 71 Prozent aller Befragten. Ebenso bestätigen rund drei Viertel von ihnen (73 Prozent), dass durch eine fehlende Transparenz der Lieferantenbezie-hungen dem Unternehmen Bündelungseffekte bei der Beauftragung entgehen (siehe Bild 3.)

. Am meisten Zustimmung (82 Prozent) findet die Aussage, dass auf der Grundlage der Stammdaten schnellere Analysen durchzuführen sind und gute Entscheidungen getroffen werden können.

Bild 3: . Am meisten Zustimmung (82 Prozent) findet die Aussage, dass auf der Grundlage der Stammdaten schnellere Analysen durchzuführen sind und gute Entscheidungen getroffen werden können (Bildquelle Lünendonk). 

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Die Ursachen für Probleme im Stammdatenmanagement

Die Lünendonk-Studie zeigt einmal mehr sehr deutlich, welchen Nutzen gute Stammdatenqualität stiftet – und welchen Schaden schlechte anrichtet. Betrachtet man vor diesem Hintergrund die Ursachen für Probleme im Stammdatenmanagement – mangelnde Einbettung in die Unternehmensstrategie, unzureichende technologische Unterstützung durch zentrale MDM-Plattformen oder einen Single Point of Truth, unzureichende oder fehlende Data Governance – muss festgehalten werden: Es ist fünf vor Zwölf. Wer in der digitalen Transformation bestehen will, muss sein Stammdatenmanagement in den Griff kriegen.

Die im Mai dieses Jahres publizierte Research Note „Mit durchgängig transparenten Stammdaten die Voraussetzung für Industrie 4.0 schaffen“ des Würzburger Forschungs- und Beratungsinstitut für Unternehmenssoftware Business Application Research Center (BARC) bestätigt dies. Dabei ist der Titel Programm: Verlässliche Stammdaten sind eine zentrale Voraussetzung für erfolgreiche Industrie-4.0-Anwendungen. Das gilt sowohl für den Datenaustausch über innerbetriebliche Systeme, als auch zwischen Geschäftspartnern und externen Systemen. Allerdings haben Unternehmen oft noch mit Datenmanagement-Problemen zu kämpfen (siehe Bild 4). Daten sind über verschiedene Datensilos verstreut, dabei unterschied-lich strukturiert und definiert, nicht zugreifbar, haben keine ausreichende Datenqualität und sind schlecht dokumentiert. Kurzum: Es fehlt an einem geeigneten Daten- und insbesondere auch Stammdatenmanagement.

Es fehlt an einem geeigneten Daten- und insbesondere auch Stammdatenmanagement.

Bild 4: Es fehlt an einem geeigneten Daten- und insbesondere auch Stammdatenmanagement (Bildquelle Lünendonk).

Die Angebote der Technologieanbieter rund um Industrie 4.0 versprechen, so die Studie, IT- und Maschinensysteme besser miteinander zu vernetzen, mehr Daten kostengünstig abzuspeichern, sie mittels moderner Analysewerkzeuge intuitiv auszuwerten, um schließlich bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu beschleunigen und neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und anzubieten. „Daten spielen dabei eine zentrale Rolle. Das geforderte Zusammenspiel der Systeme kann nur funktionieren, wenn sich diese auch auf einer gemeinsamen Datengrundlage, wie einheitlichen und zentral verwalteten Rohstoff-, Anlagen- und Produktstammdaten arbeiten“, sagen Lars Iffert und Timm Grosser, die Autoren der Studie.

Anwendungsfälle zur Industrie 4.0 seien über die gesamte Wertschöpfungskette denkbar, von Forschung und Entwicklung über Beschaffung und Produktion bis zu Marketing, Vertrieb und Service. Eine Umsetzung sei jedoch nur auf Basis integrierter, verläs-licher und zugreifbarer Daten möglich. In diesem Kontext gewinne das Stammdatenmanagement mit wachsendem Interesse an Analyseanforderungen auf Basis systemübergreifend verteilter Daten einerseits oder an neuen Synchronisierungsanforderungen zwischen Systemen im Batch- oder Echtzeitbetrieb andererseits an strategischer Bedeutung. „Unternehmen müssen die richtigen Voraussetzungen für verlässliche Stammdaten schaffen durch eine Stammdatenmanagement-Strategie im Rahmen einer Data Governance“, so Iffert und Grosser. Eine Stammdatenmanagement-Strategie ruhe auf den drei Säulen Organisation (Auf- und Ablauforganisation für MDM), Prozesse (Struktur von und Umgang mit Stammdaten) und Technologie (MDM-Architekturansätze und die zu nutzenden Werkzeuge). Diese drei Säulen seien untrennbar miteinander verknüpft und bedingten sich gegenseitig (s. hierzu die BARC-Studie „Datenqualitäts- und Stammdatenmanagement in Big-Data-Szenarien“, Januar 2016).

Die Autoren der BARC-Studie gelangen zu dem Fazit, Industrie-4.0-Anwendungsfälle seien hauptsächlich datengetrieben, ihr Erfolg somit unmittelbar von verlässlichen und integrierten Daten abhängig. „Industrie 4.0 steht und fällt mit Datenverfügbarkeit“, betonen Iffert und Grosser. Datenqualitäts- und Stammdatenmanagement-Initiativen seien daher unumgänglich.

Sowohl die Lünendonk- als auch die BARC-Untersuchung bestätigen einmal mehr: Unternehmen haben bei der „Schlüsselposition Stammdatenmanagement“ noch einiges zu tun, wollen sie den Herausforderungen der digitalen Transformation gewachsen sein und den größtmöglichen Nutzen aus immer mehr Daten und deren Analyse ziehen. Professionelle Softwarelösungen, wie beispielsweise die Standardlösung „zetVisions SPoT“, bieten Unternehmen dafür einen „Single Point of Truth“, also ein zentrales Management aller Stammdatendomänen. Solche Lösungen verbessern nicht nur die Qualität und Aktualität der Stammdaten, sondern sorgen auch für effizientere Prozesse.

Monika Pürsing

Monika PürsingMonika Pürsing ist CEO der auf die Softwareentwicklung für Stammdaten- und Beteiligungsmanagement spezialisierten zetVisions AG in Heidelberg. Sie hat zahlreiche internationale Projekte zu Stammdatenmanagement-Lösungen geleitet und Kunden bei der Prozessgestaltung beraten.
 

 

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