4 Tipps für eine effiziente Stammdatenpflege im ERP

Von der Metadatenverwaltung über die Etablierung einer Data-Governance-Strategie: Was Sie bei der Stammdatenpflege im ERP beachten sollten.

Daten – das Öl des 21. Jahrhunderts. Jeden Tag fallen in deutschen Unternehmen riesige Datenmengen an, die es zu verwalten gilt. Durch die gezielte Auswertung dieser Daten lassen sich beispielsweise im Bereich des Kundenbeziehungsmanagements wertvolle Erkenntnisse über die eigenen Kunden gewinnen, sodass sie mit relevanteren Angeboten besser angesprochen werden können. Als Herzstück der unternehmenseigenen IT-Infrastruktur wird ein großer Teil der im Unternehmen anfallen Daten im ERP-System verarbeitet. Im Folgenden wollen wir uns daher einmal näher mit dem Thema Datenpflege bzw. insbesondere Stammdatenmanagement als Kern eines jeden Unternehmens auseinandersetzen und aufzeigen, worauf Unternehmen und ihre Mitarbeiter hier achten sollten.

Inhaltsverzeichnis 

• Was sind Stammdaten?
• Das Stammdatenmanagement
• Herausforderung Stammdatenpflege
• 1. Einheitliche Datenbasis
• 2. Metadatenverwaltung
• 3. Datenschutz berücksichtigen
• 4. Data-Governance-Strategie etablieren

Was sind Stammdaten?  

Per Definition umfasst der Begriff „Daten“ „durch Beobachtungen, Messungen, statistische Erhebungen u. a. gewonnene (Zahlen)werte bzw. „auf Beobachtungen, Messungen, statistischen Erhebungen u. a. beruhende Angaben“ und „formulierbare Befunde“ (vgl. duden.de, 12.09.2022).

Stammdaten sind eine besondere Form von Daten. Es handelt sich um Grundinformationen über betrieblich relevante Objekte beinhalten, welche zur laufenden Verarbeitung n Geschäftsprozessen benötigt werden. Auch die englische Bezeichnung „master data“; und in diesem Zusammenhang auch „master data maintenance“ (MDM) für „Stammdatenpflege“ sind gebräuchlich. Stammdaten sind statisch und ändern sich demnach im Gegensatz zu Bewegungsdaten sehr selten.

Beispiele für Stammdaten 

Beispiele für gebräuchliche Stammdaten in Unternehmen sind unter anderem:

• Materialstammsätze (Materialnummer), 
• Kundenstammsätze (Kundennummer) und
• Personalstammsätze (Personalnummer).

Daraus wird deutlich, wie fundamental wichtig diese Datensätze für den unternehmerischen Alltag sind. Umso wichtiger wird mit dieser Erkenntnis auch die Pflege dieser Daten.

Das Stammdatenmanagement 

Dies ist Aufgabe des Stammdatenmanagement. Im Stammdatenmanagement werden alle strategischen, methodischen, organisatorischen und technologischen Aktivitäten in Bezug auf die Stammdaten eines Betriebes zusammengefasst. Ziel ist es dabei, eine anwendungs- und systemübergreifende Datenkonsistenz zu gewährleisten und die Sicherstellung der langfristigen Sicherung der Datenqualität sowie ihrer Maximierung. Fehlerhafte Stammdaten können folgenschwere Konsequenzen haben.

Wenn Stammdaten nicht gepflegt werden 

Werden beispielsweise Kunden- oder Materialnummern manuell von einem System ins andere überführt, können Übertragungsfehler entstehen. Werde diese nicht frühzeitig in Form eines umfangreichen, regelmäßigen Stammdatenpflege identifiziert, kann es zu Verwechslungen kommen. Sind Systeme nahtlos aneinander angebunden und unterstützen einen automatisierten Datenaustausch, entfällt die manuelle Datenpflege. Dennoch können sich die statischen Stammdaten ändern; wenn auch selten. Umso wichtiger ist es dann jedoch, dass Änderungen dieser essenziellen Daten auch softwareseitig gepflegt werden, da anderenfalls die Datenqualität leidet.

Stellenwert des MDM 

Wie hoch der Stellenwert des Master Data Maintenance ist, verdeutlicht die PwC-Umfrage „Master Data Management im Handel und in der Konsumgüterindustrie“ aus dem Jahr 2018. Auf die Frage:

„Ganz allgemein betrachtet: Welchen Beitrag zum Gesamterfolg Ihres Unternehmens leistet MDM?“

Antworteten 21 Prozent mit „einen sehr großen Beitrag“ und 74 Prozent „einen eher großen Beitrag“ (vgl. pwc.de, 12.09.2022).

Herausforderung Stammdatenpflege

Trotz des hohen Stellenwertes kommt das manuelle Stammdatenmanagement in Unternehmen häufig zu kurz. Das hat unterschiedliche Gründe. Dazu zählt neben einem Mangel an Personalressourcen und den indirekten Kosten auch die vermeintliche Monotonie der Aufgabe. So wird die Stammdatenpflege als Basis des ERP-Systems nicht zuletzt auch vernachlässigt, weil es sich vermeintlich schlichtweg nicht um eine interessante Aufgabe handelt.

Stammdatenmanagement automatisieren 

Neben der manuellen Stammdatenpflege haben Unternehmen im Zuge des digitalen Fortschritts auch die Möglichkeit, auf technologische Unterstützung zurückzugreifen. Beispielsweise können KI-gestützte Systeme User bereits bei der Eingabe von Daten auf potenzielle Fehler hinweisen. Auch das Process Mining; eine Technologie zur systematischen Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen; kann im MDM eingesetzt werden.

1. Einheitliche Datenbasis 

Die Grundlage für ein effizientes Stammdatenmanagement ist eine einheitliche Datenbasis. Gleichzeitig handelt es sich bei einer heterogenen, über viele Jahre organisch gewachsene IT-Landschaft auch um eine der größten Herausforderungen bei Stammdatenmanagement, die Unternehmen die Stammdatenpflege erschweren. Nicht selten werden Insellösungen und Datensilos über Jahre aufrechterhalten. Dubletten oder fehlerhafte Datensätze lassen sich in einem derartigen Daten-Dschungel manuell kaum identifizieren.

IT-Infrastruktur konsolidieren 

Allein aus diesem Grund lohnt sich eine Konsolidierung der unternehmenseigenen IT-Infrastruktur. Über Jahre gewachsene Strukturen müssen dazu aufgebrochen und harmonisiert werden. Um sich nicht nach Jahren mit einer derartigen Mammut-Aufgabe konfrontiert zu sehen, sollten Unternehmen bereits bei der Auswahl einer neuen Business Software die Kompatibilität mit anderen Systemen berücksichtigen.

2. Metadatenverwaltung

Auch Metadaten spielen im Stammdatenmanagement eine wichtige Rolle. Hierbei handelt es sich um strukturierte Daten, welche Informationen über Merkmale und Eigenschaften anderer Daten enthalten. Diese sind häufig größere Datensammlungen wie Dateien, Dokumente oder Datenbanken. Einfach ausgedrückt geben Metadaten Datensätzen einen Kontext. Aus diesem Grund ist es so wichtig, die Metadatenverwaltung in das Stammdatenmanagement zu integrieren. Um dies zu ermöglichen, ist es wichtig, dass die Metadaten zentral vorgehalten werden.

Wenn Metadaten nicht integriert werden 

Wird die Metadatenverwaltung nicht bei der Stammdatenpflege in Betracht gezogen, und kommen noch eine fragmentierte IT-Infrastruktur mit nicht-harmonisierten Datenbeständen hinzu, so wird die daraus entstehende Datenbasis als Grundlage für darauf aufbauende operative Geschäftsprozesse quasi unbrauchbar und stellt gleichzeitig einen qualitäts- und sicherheitskritischen Faktor dar.

3. Datenschutz berücksichtigen 

Auch der Datenschutz sollte beim Master Data Management keinesfalls zu kurz kommen. Gemäß der Datenschutzgrundverordnung (EU-DSGVO) sind Unternehmen verpflichtet, Kunden und Geschäftspartnern, deren Daten sie erhoben und verarbeitet haben, diese Daten zeitnah und in strukturierter Form mitzuteilen.

Rollen- und Zugriffsrechte im ERP 

Dazu bedarf es softwareseitig einer maximalen Transparenz in Bezug auf den Verarbeitungsprozess der Daten im Unternehmen. Es muss auf einen Blick ersichtlich sein, wer welche Informationen wann bearbeitet oder gelöscht hat, und warum. Dazu ist die Einführung von Rollen- und Zugriffsrechten im System unentbehrlich.

4. Data-Governance-Strategie etablieren 

Master Data Maintenance sollte aufgrund des hohen Stellenwertes in Unternehmen eine strategische Herangehensweise genießen. Statt einer sporadischen Datenpflege, die aufgrund ihrer geringen Beliebtheit immer wieder aufgeschoben wird, sollten Unternehmen stattdessen eine umfassende Data-Governance-Strategie etablieren.

Standards für die Datenpflege schaffen 

In Anbetracht der Tatsache, dass Daten auch als Öl der heutigen Zeit bezeichnet werden, handelt es sich hierbei keinesfalls um eine unverhältnismäßige Maßnahme zur Sicherstellung der Qualität eines so wertvollen Gutes. Eine Data-Governance-Strategie schafft einheitliche Standards für den Umgang mit Stammdaten und stellt sicher, dass die Datenqualität dauerhaft erhalten bleiben kann (vgl. uniserv.com, 12.09.2022).