SAP Stammdatenqualität in vier Schritten verbessern

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Posted 15. April 2014 by Redaktion IT-Onlinemagazin in IT-Leiter

„Wenn Unternehmen dezentrales, verteiltes Wissen für die Anlage und Pflege von Stammdaten nutzen, können sie die Qualität ihrer Daten nachhaltig steigern. Stammdatenpflege muss an der Quelle ansetzen“, sind die Thesen unseres Gastautors Christian Hüsing, Experte für Stammdatenmanagement bei der FIS GmbH.

Lesen Sie in seinem Artikel, welche vier Schritte er SAP Anwendern empfiehlt.

 

Gastbeitrag von Christian Hüsing

SAP Stammdatenpflege Hüsing FISSchlechte Datenqualität erzeugt Fehler und Frustration im Unternehmen und führt zu sinkender Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit – Nachteile, die laut jüngsten Studien (u.a. des BARC Institutes) noch vor steigenden Kosten rangieren. Die Ursache niedriger Qualität liegt zumeist darin, dass Stammdaten „auf Zuruf“ im ERP-System angelegt werden. Ihre Pflege obliegt dann einem zentralen Stammdatenverantwortlichen, der die Informationen umständlich und ohne klar festgelegten Prozess zusammensuchen muss.

Einen Ausweg aus dieser Malaise findet, wer die Stammdatenpflege dezentralisiert und sie zugleich in seine Geschäftsprozesse integriert. Viel zu wenige Unternehmen berücksichtigten jedoch diese im Prinzip einfachen Mittel. Was ist also zu tun?

1. Dezentrale Stammdatenpflege durch die fachlichen Experten

Das Wissen über fachliche Daten haben verständlicherweise die Benutzer aus der Fachabteilung. Sie bleiben in Sachen Datenverwaltung jedoch zumeist außen vor; über Werkzeuge für Massenänderungen, wie beispielsweise LSMW, verfügt nur die IT-Abteilung – die wiederum die Daten nicht kennt und folglich keine Verantwortung über deren Richtigkeit übernehmen kann.

Wesentlich ist daher eine Streuung des Themas in die Fachabteilungen und damit in die breite Unternehmensbasis hinein. Die Benutzer müssen einen definierten Pflegeprozess eingebunden werden, auch wenn sie nicht über die Berechtigung zur Stammdatenpflege oder ausreichendes Wissen über die Struktur eines Datensatzes verfügen. So können die Fachbereiche die Verwaltung ihrer Daten eigenständig durchführen. Die Ergänzung fehlender oder die Korrektur fehlerhafter Daten findet dort statt, wo die Expertise sitzt; eine Qualitätskontrolle wird bereits bei der Datenerfassung implementiert. Auch Workflows zur Kontrolle der Datenverwaltung lassen sich auf diese Weise etablieren. Die Arbeit an wichtigen Unternehmensinformationen findet nicht mehr abgekoppelt in der IT-Abteilung statt. Daten können somit praktisch „weltweit“ und risikofrei angereichert werden.

2. Werkzeug zur Datenpflege muss den Pflegeprozess unterstützen

Zum Einsatz kommende Stammdatenpflegetools sollten nach diesen Grundsätzen konzipiert sein. So gehen sie über die Funktion als Massenpflege- oder Migrationswerkzeug hinaus und beziehen alle Beteiligten im Unternehmen ein. Dies kann man in SAP zum Beispiel durch die WebDynpro-Erfassungsmaske realisieren. Über sie können auch Personen die Formulare zur Bearbeitung von Stammdaten ausfüllen, die kein Fachwissen über Organisationsstrukturen oder Stammdatenklassen besitzen. Hier sollte das Pflegetool durch eigene Namensräume absichern, dass Änderungsanträge erst freigegeben werden müssen, bevor sie in das ERP-System überspielt werden. Hilfreich sind des Weiteren Möglichkeiten, im Datenpflegetool automatisiert Anreicherungen auf Feldebene oder Erweiterungen auf zusätzliche Organisationsebenen (Sichten) durchzuführen. Dadurch lassen sich Fehleingaben minimieren.

3. Stammdatenpflege in den Geschäftsprozess integrieren

Stammdatenpflege ist auch immer in engem Zusammenhang mit den Prozessen im Unternehmen zu betrachten. Das Schlagwort hierfür lautet „Data Quality by Design“. Es impliziert, schon beim Modellieren von Geschäftsprozessen die Datenqualität zu berücksichtigen. Ein Datenpflegetool muss sich also in die Geschäftsprozesse integrieren lassen, um dem Anwender eine nahtlose Schnittstelle zur Stammdatenanlage und -änderung zu bieten.

Beispiel einer solchen Integration wäre eine Schnittstelle zu Dokumentenmanagementsystemen, etwa einem Rechnungseingangsbuch. Stellt der Anwender fehlerhafte Daten in einer Rechnung fest, muss er keinen Änderungsantrag mehr in einem separaten Modus erfassen oder per Mail oder gar Hauspost an den Stammdatenverantwortlichen senden – wo dann erneuter Eingabeaufwand entsteht. Per Knopfdruck werden die von der Dokumentenerkennung auf einer Papierrechnung ausgelesenen Daten, etwa bei Änderung der Adresse oder Bankverbindung eines Lieferanten, an einen Arbeitsvorrat das Pflegetools übertragen und via Workflow dem Freigeber zugestellt. So sind alle Vorgänge transparent und nichts geht verloren.

4. Permanente Kontrolle und kontiniuerliche Verbesserung

Mit einer hochwertigen Datenerfassung ist der Grundstein gelegt. Im weiteren Verlauf gilt es die Datenqualität engmaschig zu kontrollieren, um geeignete Maßnahmen ergreifen zu können. Entsprechende Verantwortlichkeiten zu definieren, ist ein dezidiertes Ziel im Data-Governance-Kontext.

 

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