APICON Forum April 2015 Ein Konzept zur Vermeidung von Datenqualität - die Top 10 Fehler der Stammdatenpflege

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1 APICON Forum April 2015 Ein Konzept zur Vermeidung von Datenqualität - die Top 10 Fehler der Stammdatenpflege Prof. Dr. Knut Hildebrand Hochschule Weihenstephan-Triesdorf

2 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 30 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 30 Büchern zu IT- Themen, Management-Trainer und Berater. Wissenschaftlich ist er u.a. tätig in der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ). Homepage: APICON Forum

3 Ein Konzept zur Vermeidung von Datenqualität Gliederung Was ist Qualität? Daten-Qual statt Datenqualität Best worst practices Reifegradmodell für nachlassende Datenqualität Diskussion: Die Top Ten Fehler Wenig empfehlenswerte Bücher für schlechte Qualität Die 10 Gebote der IT APICON Forum

4 Was ist Qualität? Was ist Qualität? Qualität ist eine DIN-Definition Qualität ist die Vision von Perfektion Qualität entsteht durch gute Arbeit, ist das Ergebnis guter Arbeit Qualität ist die Ausstrahlung der Dinge, die uns ein gutes Gefühl geben Qualität kommt von Qual APICON Forum

5 Daten-Qual statt Datenqualität Datenqual liegt dann vor, wenn die Daten den vom Nutzer verlangten Zweck nicht erfüllen, d.h., die Daten müssen definierten Qualitätsmerkmalen entsagen! kurz: fit for waste APICON Forum

6 4 Kategorien und 15 Dimensionen der Datenqual System Unzugänglichkeit Unbearbeitbarkeit Veraltet geringes Ansehen Wertvernichtung systemunterstützt Fehler Nutzung Unvollständigkeit zweckabhängig DQ inhärent Subjektivität Inhalt Unangemessener Umfang darstellungsbezogen Unglaubwürdigkeit Irrelevanz Unverständlichkeit Unübersichtlichkeit uneinheitliche Darstellung vielfache Auslegbarkeit APICON Forum Darstellung In Anlehnung an DGIQ

7 Ursachen nachlassender Stammdatenqualität Alterung der Stammdaten (Erosion) Fehler bei der Ersterfassung und Pflege Fehler beim Löschen Dubletten/Mehrfacherfassung Zukaufdaten von unklarer Qualität Schnittstellenprobleme (Data Entry) Programm- und Datenbankfehler Fazit: Die Stammdatenqualität sinkt im Zeitverlauf. Daher sind zu ihrer Erhaltung klare Prozesse von der Erstanlage über die Pflege bis zur Löschung nötig. Dies ist die Aufgabe des Datenqualitäts-Managements (DQM). APICON Forum

8 Beispiel: Datenqualitäts-Metrik Materialstamm * Vollständigkeit Anzahl leere Felder Grunddaten 8 0,4 3,2 Vertrieb 19 0,3 5,7 Werksdaten 7 0,3 2,1 11,0 Datenmüll Vollständigkeit Fehlerfreiheit Anzahl falscher Werte Grunddaten 6 0,4 2,4 Vertrieb 5 0,3 1,5 Werksdaten 3 0,3 0,9 4,8 Datenmüll Korrektheit Ergebnis der Qualitätsprüfung Gewichtung Ergebnis Vollständigkeit 11,0 0,6 6,6 Fehlerfreiheit 4,8 0,4 1,92 8,5 Datenmüll gesamt * bezogen auf 100 geprüfte Datensätze APICON Forum

9 Stammdatenqual: Vehler und Forteile Stammdaten (Materialien, Kunden, Lieferanten, Preise usw. ) Typische Fehler: Falsche Dispo-Parameter, Losgrößen, Meldebestände, Bezeichnungen, Einheiten, Adressen, Dubletten, Preisstaffeln, Rabatte usw. Die Vorteile: Bestände: hohe Varianz Dispo-Lauf: ungewöhnliche Bedarfe ATP: Interpretierbare Aussagen der Verfügbarkeitsprüfung Kunde, Lieferant: mehr Kommunikation Supply Chain: neue weltweite Effekte usw. APICON Forum

10 Best worst practices Kein DQM-Konzept Keine organisatorische Implementierung Keine Schulung und Ausbildung Keine Methoden und Tools Keine Analysen und Kennzahlen Kein Stammdatenkonzept Kein zeitnahes Buchen usw. APICON Forum

11 Reifegradmodell für Datenqual Stufe 1: Stufe 2: Stufe 3: Stufe 4: Stufe 5: Stufe 6: Nicht existent keine Organisation/Prozesse für DQ never change a located error Zufällig what you see is what you forget Wiederholbar ein Mal ist kein Mal Daten-Qual entsteht nur intuitiv, nicht exakt reproduzierbar Wohldefiniert Datenfehler werden systematisch erzeugt Dubletten und falsche Werte sind regelmäßig vorhanden Gemanagt und messbar Fehlende Fehler fallen auf (KPI) Optimiert der Datenfehler tritt immer auf, sein Fehlen verwirrt die Prozesse APICON Forum

12 Diskussion: Die Top Ten Fehler APICON Forum

13 Diskussion: Die Top Ten Fehler Revolutionäre Zellen selbsternannte Fehlersucher 2. Nutzung von Sonderzeichen 3. Dummy-Werte 4. Excel keine Zentral-DB 5. Eigene Begriffe/Akronyme 6. Freitextfelder 7. Keine atomaren Attribute 8. Migration ohne Prüfung 9. Keine Dokumentation 10. Keine Ergonomie APICON Forum

14 Diskussion: Die Top Ten Fehler Fehlende organisa. Verantwortung 2. Kopieren von Ähnlichem 3. DQ als Projekt 4. Kein Know-how 5. Keine Ursachenbekämpfung 6. Fehlende Definitionen - Interpretation 7. Keine Änderungsmöglichkeiten 8. Mangelnde Verprobung 9. Keine Konsistenz 10. Versch. Werte in den Systemen APICON Forum

15 Literatur Hildebrand, Knut; Gebauer, Marcus; Hinrichs, Holger; Mielke, Michael (Hg.) Daten- und Informationsqualität: Auf dem Weg zur Information Excellence 2. Auflage, Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden Auflage, Springer-Vieweg Verlag, Wiesbaden 2015 Hildebrand, Knut; Otto, Boris, Weisbecker, Anette (Hrsg.) Stammdatenmanagement, HMD 279 dpunkt.verlag, Heidelberg 2011 Hildebrand, Knut; Meinhardt, Stefan (Hrsg.) Systemkonsolidierung & -migration HMD 296, Springer Verlag, Heidelberg 2014 Hildebrand, Knut (Hrsg.) IT im Mittelstand, HMD 285 dpunkt.verlag, Heidelberg 2012 Hildebrand, Knut; Meinhardt, Stefan (Hrsg.) Materialwirtschaft & Produktion, HMD 272 dpunkt.verlag, Heidelberg 2010 APICON Forum

16 Die 10 Gebote der Informationstechnologie überbracht von Knut Hildebrand 1. Du sollst strategisch denken! 2. Du sollst den Anwender achten! 3. Du sollst Komplexität meiden! 4. Du sollst die IT-Sicherheit befolgen! 5. Du sollst Standards nutzen! 6. Du sollst laufende Systeme bewahren! 7. Du sollst dokumentieren! 8. Du sollst deine Leute fördern! 9. Du sollst das Gesetz achten! 10. Du sollst Rat einholen!... und das 11. Gebot: 11. Du sollst deine Stammdaten pflegen und deine Belege zeitnah buchen! APICON Forum

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