Stammdaten und Datenqualität Stammdaten managen: Master Data Life Cycle Sortimentsbereinigung: Nutzen - Kosten

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1 Materialstamm: Stammdatenmanagement und Stammdatenqualität Vortrag am Business Excellence Days, München Prof. Dr. Knut Hildebrand Hochschule Weihenstephan Informationsmanagement und Logistik - #1 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Prof. Dr. Knut Hildebrand Prof. Dr. Knut Hildebrand ist ein Befürworter der ganzheitlichen betriebswirtschaftlichen IT-Beratung. Seinem Studium der Volkswirtschaftslehre und Angewandten Informatik folgte die Promotion zum Dr. rer. pol. in Betriebswirtschaftslehre an der Universität Mannheim. Mehrere Jahre Tätigkeit als Unternehmensberater für Warenwirtschaftssysteme und SAP-Software Ruf auf die Professur für BWL und Wirtschaftsinformatik an der Hochschule für Wirtschaft in Ludwigshafen. Von 2001 bis 2010 lehrte er Betriebliche Informationsverarbeitung im Fachbereich Wirtschaft an der Hochschule Darmstadt. Seit dem Wintersemester 2010 forscht und lehrt er Informationsmanagement und Logistik an der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (University of Applied Sciences) im Studiengang Management erneuerbarer Energien. Prof. Hildebrand ist seit über 25 Jahren in der betrieblichen IT tätig, u.a. als zertifizierter Berater für SAP-Software, Schwerpunkt SD und MM, und Supply Chain Management (SCM). Er implementierte in vielen Projekten erfolgreich SAP R/3 und ist Autor/Herausgeber von mehr als 25 Büchern zu IT- Themen, Management-Trainer und Berater. Wissenschaftlich ist er u.a. tätig in der Gesellschaft für Informatik (GI) und der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ). Homepage: - #2 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 1

2 Gliederung Stammdaten und Datenqualität Stammdaten managen: Master Data Life Cycle Sortimentsbereinigung: Nutzen - Kosten - #3 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Stammdaten Stammdaten Basis der Informationssysteme Stammdaten sind der Datenbestand, auf dem Geschäftsprozesse aufbauen, und der über einen längeren Zeitraum gültig ist (zeitlich invariant), z.b. Kunden oder Material. Stammdaten ändern sich nicht während einer betrieblichen Transaktion der Buchung eines Geschäftsvorfalls, aber sie steuern ihn und fließen in die Belege (Bewegungsdaten) ein, die diesen Prozess dokumentieren. Stammdaten sind also Daten, die Informationsobjekte beschreiben, die über einen längeren Zeitraum weitgehend unverändert bleiben. Sie sind in analytischen Anwendungen (OLAP) meist die Merkmale (Dimensionen), nach denen ausgewertet wird. - #4 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 2

3 Beteiligte Informationssysteme Behörden/ Zoll Banken ERP Lieferanten Office SRM CIM Preise Artikel CRM Kunden PLM SCM BW/DW Internet APO Stammdaten: Weitergabe und Nutzung - #5 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Stammdaten und abhängige Objekte Stammdaten Artikel Kunde Konto Belege (OLTP) (Geschäftsprozesse) Auftrag Lieferung Rechnung Statistiken (Data Warehouse) Verbrauch Erlös Kosten Auswertungen (OLAP) A XYZ c Analyse Prognose Planung - #6 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 3

4 Datenqualität (nach R. Wang) Datenqualität liegt dann vor, wenn die Daten den vom Nutzer verlangten Zweck erfüllen, d.h., die Daten müssen definierten Qualitätsmerkmalen genügen! kurz: fitness for use - #7 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Qualitätseigenschaften für Stammdaten Stammdaten müssen korrekt die inhaltliche Realität abbilden aktuell die zeitliche Realität abbilden konsistent keine Widersprüche enthalten vollständig komplett vorhanden sein redundanzfrei keine Dubletten vorweisen sein. Ferner können weitere Qualitätsmerkmale hinzukommen, z.b.: Glaubwürdigkeit Verständlichkeit - #8 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 4

5 Stammdatenqualität: Probleme Stammdaten (Materialien, Kunden, Lieferanten, Preise usw. ) Typische Fehler: Falsche Dispo-Parameter, Losgrößen, Meldebestände, Rabatte, Mengen, Sicherheitsbestände, Wiederbeschaffungszeiten, Dubletten usw. Die Folgen: Bestände: zu hoch/zu gering (und Bestandswerte in der Bilanz) Dispo-Lauf: zu viele/frühe/späte Bedarfe, Bestellungen, Aufträge Falsche Aussagen der Verfügbarkeitsprüfung bzgl. Menge und Termin Kunde, Lieferant: Unzufriedenheit durch falsche Information Supply Chain: falsche Einstellungen werden global weitergereicht Falsche Rechnungen und Buchungen usw. - #9 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Erosion der Datenqualität Qualität 100% 90% 50% Datenmüll Datenmüll Kontinuierlich hohe Datenqualität Warnlinie 90% Hohe Fehlerkosten Hohe Bereinigungskosten Datenqualität 0% Jahre Zeit Stammdatenmüll durch fehlende DQ-Prozesse - #10 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 5

6 Datenqualitäts-Management: DQM Definieren Systeme, Beobachtungsobjekte DQ-Merkmale, DQ-Metriken, DQ-Ziele Sonderanalysen Verbessern Maßnahmen-Abstimmung und Adressierung Weiterentwicklung des Regelkreises Messen Durchführung der Messung Messberichterstellung und Dokumentation Bewerten Fehler-Verifizierung Fehler-Priorisierung Maßnahmencontrolling Nach: M. Mielke (DGIQ) - #11 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Nutzen und Kosten Die nachträgliche Verbesserung von mangelhaften Daten kostet ein Mehrfaches im Vergleich zur korrekten Erfassung. Kosten sind nicht immer exakt quantifizierbar, beispielsweise: Prozess- und Bestandskosten, Kosten der Nicht-Lieferfähigkeit (stock out costs), Kosten der Kundenunzufriedenheit. Allein die Optimierung der Bestände d.h. die korrekte Einstellung der Parameter führt in der Praxis zu einem geringeren Umlaufvermögen, geringeren Bestandskosten (Kapitalbindung, Lagerhaltung, Personal, Verwaltung, Verlust, Versicherung) und verbesserter Lieferfähigkeit. Das Nutzen Aufwands- Verhältnis bei DQ-Projekten ist in der Regel nur im Nachhinein bestimmbar sollte aber bei mindestens 2:1 (Erfolg zu Kosten) liegen! - #12 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 6

7 Verbesserung der Datenqualität 1. Bei der Dateneingabe (Ersterfassung) 2. Bei der Datenübernahme (Migration aus Fremdsystem) Ausschluss-/Findungsregeln: Materialien ohne Stückliste oder Arbeitsplan Materialien ohne Bestand Materialien ohne Belege Materialien ohne aktuelle Belege Materialien mit Löschkennzeichen Lieferanten ohne Belege Kunden ohne Belege Belege ohne Stammdaten 3. Im bestehenden System (Datenpflege) - #13 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Master Data Life Cycle (MDLC) Beispiel: Material und Materialstatus in SAP (Fertigerzeugnis) Daten- Nutzung Freigegeben 'S4' S5 Abverkauf S3 Kalkulation S6 Löschwunsch S1 S2 Stückliste/Arbeitsplan Materialstamm Löschen logisch S7 S8 Sonderfall Zeit Anlageprozess Nutzung + Pflege Löschprozess Material existiert noch nicht Material ist physisch gelöscht - #14 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 7

8 Materialstatus als Steuerungsinstrument Quelle: SAP AG - #15 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Bedeutung der Materialstatus S1 Materialstamm ist global angelegt S2 Stückliste/Arbeitsplan ist angelegt S3 Kalkulation ist möglich 'S4' Alle Sichten (global+lokal) sind gepflegt, das Material ist einsetzbar (eigentlich der Status, also keine Einschränkung) S5 Abverkauf: Warnung im Prozess S6 Fehler/Warnung bei Planung, Einkauf, Produktion, Verkauf S7 Immer Fehlermeldung! S8 Sonderfälle nach dem logischen Löschen Kein Status: Material ist auch physisch in der Datenbank gelöscht und alle Stammdaten und Belege sind archiviert. - #16 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 8

9 Implementierung des MDLC 1. Organisatorische Implementierung des Anlage-, Pflege und Löschprozesses - Master Data-Verantwortliche, Koordinatoren - Workflow mit Eskalationsprozeduren - Zeiten und Überwachungsprogramme - Monitoring, Kennzahlen - Kontrolllisten und Handlungsanweisungen 2. Datenfluss global/lokal und systemübergreifend - weitere Kennzeichen, z.b. Kalkulationsrelevanz - VTL-Status (Vertriebsdaten) und andere Status 3. Aktivitäten je Status definieren - Muss, Kann, Warnung, Fehler usw. - Verantwortliche und Betroffene - Betriebswirtschaftliche Bedeutung - Logistische Auswirkungen - #17 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Hinweise für die Prozessunterstützung Stammdatencheckprogramme mit Plausibilitätsprüfungen Definition von Regeln, die globale Gültigkeit haben Sicherstellung der Statusfolge auf der Zeitachse Koordination der Schnittstellen, z.b. zu Web-Shop, APO, CRM Kontrolllisten/-reports und Überwachungsprogramme Schulung der Stammdatenpfleger Reihenfolge der Archivierung beachten Residente Belege (inkl. Finanzbuchhaltung) beachten GDPdU: Grundsätze zum Datenzugriff und zur Prüfbarkeit digitaler Unterlagen! - #18 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 9

10 Sortimentsbereinigung? Speicherplatz kostet nichts?! Terabyte (TB) = Byte = Byte 1 TB für Micro-Computer: unter 100,- 1 TB für Mainframes: ca. 300,- 1 Materialstammsatz: ca. 10kB bis 1 MB Daraus folgt beispielsweise: 1 TB / 1 MB => 1 Mio. Datensätze 300 / ,03 Cent => ca. 30 Datensätze kosten 1 Cent! - #19 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Master Data Life Cycle: Das Ende Welche Aspekte sind zu beachten? Indirekte Kosten (Gemeinkosten) Dublettenbeseitigung ist sinnvoll Manueller Prozess oder automatische Bereinigung Komplexität und Volumen von in ERP-Systemen Qualitäts-Probleme aufgrund von überbordenden Stammdatenbeständen Kosten-Nutzen-Abwägung bei der Löschung von Abhängig von Dynamik, z.b. M&A, Ausgliederungen Aufräumen zwingend notwendig bei der Datenmigration - #20 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 10

11 Sortimentsbereinigung! Qualitativer Nutzen einer Sortimentsbereinigung Komplexitätsreduktion Schnellere Suche im Datenbestand Kürzere Listen und Auswertungen (Data Warehouse, Excel) Kleineres Sortiment, Konzentration auf wichtige Artikel Leichtere Marktdurchdringung mit einem übersichtlichen Sortiment Transparenz und bessere Handhabbarkeit des Sortiments Änderungen und Abhängigkeiten (Stücklisten) leichter erkennbar - #21 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Sortimentsbereinigung! Quantitativer Nutzen einer Sortimentsbereinigung Vermeidung von Kosten: Verpackungen und Etiketten Technische Zeichnungen und NC-Programmierung Schwund, Diebstahl, Verderb, Preisverfall Verwaltung und Dokumentation Kataloge und Ersatzteilmanagement Produktmanagement Lagerplatz, Handling und Pflege Kapitalbindungskosten - #22 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 11

12 Sortimentsbereinigung! Direkte Stammdatenkosten Bereinigungspotenzial Stammdaten Reduktion Stammdaten Indirekte Stammdatenkosten Software Hardware Software Hardware Reduzierbare Kosten: weniger Pflegeaufwand geringere Softwarenutzung weniger Hardware weniger Prozesskosten/Folgekosten - #23 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) Aktuelle Bücher: Hildebrand, Knut; Gebauer, Marcus; Hinrichs, Holger; Mielke, Michael (Hg.) Daten- und Informationsqualität: Auf dem Weg zur Information Excellence 2. Auflage, Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden 2011 ISBN Hildebrand, Knut; Meinhardt, Stefan (Hrsg.) Materialwirtschaft & Produktion HMD 272, dpunkt.verlag, Heidelberg 2010 ISBN Hildebrand, Knut; Otto, Boris, Weisbecker, Anette (Hrsg.) Stammdatenmanagement, HMD 279, dpunkt.verlag, Heidelberg #24 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2011) / 12

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