Prozess durch verbesserte Datenqualität. Gabriele Smith, DataFlux

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1 Effizienzsteigerung im Supply Chain Management Prozess durch verbesserte Datenqualität Gabriele Smith, DataFlux

2 Eti Ertrinken wir bereits in Daten? Dt Die Informationsflut steigt weiter an! Für 2011 wird ein Datenvolumen von mehr als 1,8 Zettabyte erwartet! Alle 2 Jahre verdoppeln sich die Daten! 85% dieser Daten werden von Unternehmen verarbeitet! Notwendigkeit für eine zentrale Data Governance!

3 Die magische Zahl 2 2 Themen: Datenqualität und Supply Chain Management 2 Unternehmensbereiche: IT und Fachabteilung 2 Datenqualitätsfelder: Kunden und Produktdaten 2 Kundenbeispiele: Carl Zeiss AG und DSM Last but not least 2 Unternehmen ein Ziel: DataFlux und SAS: Datenqualität für operative und analytische Anwendungsgebiete 3

4 Datenqualität und Supply Chain Management

5 Supply Chain Management: Themen und Aufgaben Beschaffung Produktion Nachfrage Service Konditionen und Risiken steuern Ausgaben analysieren und verbessern Qualität verbessern und Ertrag/Rendite steigern 6 Sigma Programme und ihren Beitrag optimieren Genaue Planung der Nachfrage und optimale Distribution After Sales Service profitabel gestalten Qualität der Einkaufsdaten verbessern produkten genauer Ausschuss vermindern die Nachfragevon Fertig Neuauftretende Produktqualität sichern vorhersagen Ursachen Wirkungs Beziehungen schneller erkennen und darstellen Lagerbstände über die gesamte Logistikkette hinweg optimieren S&OP Prozess beschleunigen und verbessern Logistikprozesse optimieren Probleme im Gewährleistungsmanagement frühzeitig erkennen Ersatzteilmanagement optimieren Notwendige Callcenter und Außendienst Ressourcen besser vorhersagen Schadensansprüche frühzeitig erkennen

6 Datenqualität und Supply Chain Management

7 Kundenbeispiel 1: Carl Zeiss AG Kundendaten und Produktmanagement

8 Beispiel: Carl Zeiss AG 1846 von Carl Zeiss in Jena gegründet Weltweit führendes Optikunternehmen Medizintechnik, Mikroskope, Halbleitertechnologie, Industrielle Messtechnik, Konsumentenoptik (Ferngläser, Foto und Filmobjektive), Augenoptik 2,98 Mrd. Euro Umsatz in 2009/ Mitarbeiter 8

9 Ausgangssituation Stammdatenmanagement Projekt bei Carl Zeiss AG Teil einer langfristigen Data Governance Initiative Qualitative Daten für bessere Prozesse und mehr Wachstum Kunden und Produktdaten Data Quality KPIs Aufgaben: CRM Einführung Datenmigration & Business Partner Datenqualität Verbesserung des Angebotsprozess Materialdaten klassifizieren 9

10 Aufgabenstellung SAP CRM Einführung Migrieren der Kundendaten von mehreren Landesgesellschaften in ein zentrales SAP CRM Verbessern der Datenqualität bei bestehenden Business Partner Langfristig: Qualität der Eingabe von neuen Kundendaten verbessern Dubletten beseitigen und vermeiden 10

11 Business Partner Datenqualität Vollständigkeit, Richtigkeit und Eindeutigkeit verbessern Prüfung bei der Anlage Automatisches Anreichern Vereinheitlichen Dubletten Püf Prüfung in Echtzeit Schnelle Duplikatssuche Direkt in SAP ERP/CRM

12 Aufgabenstellung Materialdaten Parsen von Materialinformationen aus Freitextfeldern Vereinheitlichen der Materialdaten Klassifizieren von über 1 Millionen Materialdaten Fehlende einheitliche Gruppierung der Produkte 12

13 DataFlux Lösung Input Schlitzschere Dextrose Alpha Cyclodextryn Fehlertolerante Suche in Katalog Kategorie ergänzen & Vereinheitlichen Korrektur und Vereinheitlichung eclass Sachgebiet Hauptgruppe Gruppe Untergruppe Werkzeug Elektrowerkzeug Schere (elektrisch) Schlitzschere (elektrisch) Polymere Polysaccharid Stärkederivat Dextrose Polymere Polysaccharid Cyclisches Stärkefolgeprodukt alpha Cyclodextrin

14 Ergebnisse Sh Schnelle Datenmigration i und Umstieg auf neues SAP CRM Verbesserter Angebotsprozess Bessere Daten für Prozesse und BI Inaktive Datensätze beseitigt Dubletten entfernt Fehlende Inhalte ergänzt Mhf Mehrfachgenutzte h Fld Felder aufgelöst Weniger neue fehlerhafte Datensätze durch Prüfung und Korrektur bei der Eingabe.

15 Kundenbeispiel 2: DSM Materialdaten Management und Spend Analysis

16 Beispiel: DSM Spend Analysis DSM (Dutch State Mines/De Staats Mijnen) the Life Sciences and Materials Sciences Company Multinationales Unternehmen Weltmarktführer in der Penizillinherstellung, international größter Vitaminanbieter sowie weltweit bedeutender Lieferant für die Pharma und Agrochemieindustrie Geschäftsbereiche: Nahrungsergänzung Pharma Performance Products Polymer Zwischenprodukte Basis Chemikalien 2010: 9,05 Mrd. Euro Umsatz Mehr als Mitarbeiter weltweit 16 (c) 2010 DataFlux Corporation LLC, Cary, NC, USA

17 Länder 49 (> 200 Standorte) Mitarbeiter Umsatz > 10 Md Mrd. Jährliche Einkaufsausgaben 5 Mrd. (Direkt 3 Mrd.) (Indirekt 2Mrd.) Anzahl Einkaufssysteme steme 10 Anzahl Material Datensätze Anzahl Verkaufsdatensätze Anzahl Geschäftspartner Datensätze Was kaufen wir ein? Von wem kaufen wir? Materialklassifizierung bei der Generierung von Bestellungen eindeutige Sicht auf den Lieferanten in Echtzeit By implementing the DataFlux solution we believe we are leveraging the maximum value from our ERP investment harmonising the data held on our material spend finding a range of other uses for DataFlux simply reinforce the already considerable ROI. Reduzierung des indirekten Ausgabevolumens: 0,5% = 10 Mio. jährlich 1% = 20 Mio. jährlich 1,5% = 30 Mio. jährlich

18 DSM Aufgabenstellung Verbesserung der operativen SAP SRM Prozesse durch real time Datenqualität Ausgangssituation: Fehlende Kategorisierung der weltweiten Ausgaben Teilweise fehlende Kategorisierung gder Ausgaben nach Geschäftseinheiten Kategorisierung gder Ausgaben häufig nur für direkte Materialien (c) 2010 DataFlux Corporation LLC, Cary, NC, USA

19 DataFlux Lösung für SAP SRM

20 DataFlux Lösung für SAP SRM

21 DataFlux Lösung für SAP SRM

22 DSM die Lösung Analytics Operational Users create new purchase requisitions User enters a text description of the product to be ordered Purchasing department d t t User chooses BW User chooses a category Purchasing Vendors Batch Match & Cleanse Batch Browse filtered Generic Classifications Return most likely Classification Options Standardization / consolidation Interactive Master reference data e.g. Matching Reference Database DataFlux Spend Management 22

23 DSM Das Ergebnis Verlässliche und konsistente Daten Reporting auf jeder beliebigen Stufe der Klassifizierungshierarchie Ausgabentransparenz Bündelung von Aufträgen Verfolgen der Ausgaben anhand des Ausgabentyps (direkt/indirekt) Optimierung der Verhandlungsparameter mit Lieferanten (c) 2010 DataFlux Corporation LLC, Cary, NC, USA

24 DataFlux a SAS Company operatives und analytisches Datenqualitätsmanagement

25 Wer ist DataFlux? 1997 gegründet und 2000 durch SAS (größtes privates Softwareunternehmen der Welt: seit 1976 am Markt mit 2,43 Mrd. US $ Umsatz und Mitarbeiter i weltweit) als 100%igeTochtergesellschaft übernommen Anbieter einer durchgängigen Data Management Plattform für Data Governance Master Data Management unternehmensweite Datenqualität Nachgewiesener Marktführer im Bereich Data Governance / Data Management von Gartner seit vielen Jahren als führend im Leaders Quadrant eingestuft Einsatz von DataFlux Lösungen bei über Kunden weltweit Niederlassungen in USA, Australien, England, Frankreich und Deutschland 25

26 Analysten Bewertung von Datenqualitätslösungen

27 DataFlux Lösungsangebot Monitoring Transparenz & Trends der Datenqualität Qualitätskennzahlen Profiling und Analyse Datenqualität messen und darstellen Probleme identifizieren / Vorgehen planen Projektrisiko minimieren Daten anreichern Produktdaten klassifizieren Postalische Korrektur für >240 Länder Kundendaten anreichern Geodaten ergänzen Black Listen Prüfung Daten bereinigen Attribute bestimmen und zuordnen Daten prüfen und korrigieren Vereinheitlichen 27 Dubletten erkennen und bereinigen Dubletten erkennen und auflösen Haushaltserkennung

28 DataFlux Lösungen für SAP Systeme SAP zertifizierte Integration SAP ERP, SAP CRM & SAP SRM Funktionsumfang Postalische Prüfung Dubletten Bereinigung Materialdaten Klassifizierung 28

29 Falls Sie noch Fragen haben Gabriele Smith Tel

30 Dfiii Definition von Data Governance Data Governance entscheidet darüber, wie Unternehmen mit Informationen umgehen Data Governance ist ein Set von Richtlinien, Standards, Rollen und Verantwortlichkeiten, das betrieblichen Daten den Stellenwert eines unternehmensweiten Vermögenswertes zuweist. Data Governance balanciert Prozesse, Systeme und Organisation um betriebliche Informationsflüsse zu optimieren. PricewaterhouseCoopers Dgiq

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