Erfolgsfaktor Datenqualität - Verfahren und Tools zur Qualitätssicherung der Produktdaten-

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1 Erfolgsfaktor Datenqualität - Verfahren und Tools zur Qualitätssicherung der Produktdaten- Rolf Krieger Institut für Softwaresysteme Hochschule Trier, Umwelt-Campus Birkenfeld September 2015

2 Capgemini Studie IT Trends 2015 Technologien, die derzeit implementiert werden oder deren Umsetzung geplant ist. und weitere [Cap Gemini: Studie IT Trends 2015, , https://www.de.capgemini.com/resource-file-access/resource/pdf/infografik-it-trends-studie-2015.pdf, S. 40, ( )] 2

3 Bedeutung der Stammdatenqualität steigt! Komplexität der Datenwelt ist steigend Geschwindigkeit, in der Stammdaten anfallen, ist steigend Anforderungen an die Genauigkeit der Stammdaten steigen Kosten durch schlechte Datenqualität, z.b. durch Fehlentscheidungen, Korrekturaufwand, Big Data Analytics, die Automatisierung von Produktions- und Geschäftsprozessen, erfordern aktuelle, fehlerfreie, vollständige Stammdaten, insb. Produktdaten 3

4 Gliederung 1. FuE-Projekt / Kooperationspartner 2. Produktdaten im Handel (Fallstudie) 3. Integrierte Qualitätssicherung der Produktdaten in SAP for Retail 4. Data Profiling von Produktdaten 5. Fazit 4

5 1. FuE-Projekt Verfahren und Tools zur Qualitätssicherung von Produktdaten Kooperationspartner Handelsunternehmen IT-Beratung retailsolutions AG Saarbrücken Fallstudien, Umfragen und Bereitstellung von Testdaten Praxissemester, Bachelor- und Masterarbeiten Hochschule Trier, Umwelt- Campus Birkenfeld Institut für Softwaresysteme 5

6 2. Produktdaten im Handel Fallstudie bei einem europäischen Einzelhandels- unternehmen Was sind Produktdaten/Artikeldaten? Grunddaten Nr, Bezeichnung, Gewicht, Länge, Höhe, Breite, Mengeneinheiten, Mindesthaltbarkeitsdatum, Logistik Lieferzeit, Sicherheitsbestand, Dispositionsverfahren, Meldebestand, Höchstbestand, Wareneingangsbearbeitungszeit, Einkauf Einkaufspreis, Bestellmengeneinheit, Lieferzeitraum, Verkauf 6

7 Datenvolumen über 1 Mio. Artikel Warenwirtschaftssystem SAP for Retail Ca. 40 Mio. filialspezifische Artikelstammdatensätze Filiale 1 Filiale 2 Filiale 3 Filiale 49 Filiale 50 7

8 Hoher Zufluss an Daten Anstieg der Artikel um ca. 27% in 12 Monaten *) Ca Artikel werden im Mittel täglich neu angelegt *) *) Im Auswertungszeitraum archivierte Artikel wurden nicht berücksichtigt. 8

9 Komplexität der Daten 16 Artikelarten Lebensmittel, Textil, Leergut, 9 Artikeltypen Einzelartikel, Sammelartikel, Varianten, über 3000 Warengruppen 9

10 Hohe Anzahl an Geschäfts-/Datenqualitätsregeln Tabelle Feld Wenn Grunddaten-Warengruppe = W1000 dann Grunddaten-Basismengeneinheit = ST oder Grunddaten-Basismengeneinheit = M Regeln sind abhängig von Artikelart, -typen Warengruppen, 10

11 Qualitätssicherung der Artikeldaten Anforderungen 1. Anwendernahe Definition der Datenqualitätsregeln möglichst ohne Programmierung 2. Erkennung von Fehlern unmittelbar bei der Artikelpflege im Dialog, Schnittstellen etc. 3. Unterstützung bei der Identifizierung und Korrektur von bereits angelegten fehlerhaften Artikeln 4. 11

12 3. Qualitätssicherung der Produktdaten Software - Architektur Add-on SD/QC* (Stammdaten-Qualitätscheck) der retailsolutions AG für SAP for Retail Datenqualitäts- Regeleditor Datenqualitätsregel- Repository Fehler- und Korrekturreport Fehlerdatenbank Prüfreport (Batch) 2. Offline- Prüfung 1. Online-Prüfung Pricat SAP for Retail - System Artikel anlegen X Artikel ändern X Regelprozessor Schnittstellen Massenpflege Hochschule Trier, Umwelt-Campus Birkenfeld - IHK-Technologie- und Innovationsforum Rheinland-Pfalz, Koblenz, Artikelstamm 12

13 Prüfstrategien 1. Online Prüfung Artikeldaten werden vor dem Speichern in der Dialogverarbeitung, in Schnittstellen etc. geprüft Bearbeitungs- und Prüfzeitpunkt sind identisch Keine Speicherung von fehlerhaften Daten 2. Offline Prüfung Bereits gespeicherte Artikeldaten werden geprüft Bearbeitung und Prüfung sind zeitlich entkoppelt 13

14 Beispiel Transaktionen und Prüfzeitpunkt Add-on SD/QC, retailsolutions AG, 14

15 4. Data Profiling von Produktdaten Informationen über Inhalt, Struktur und Qualität der Daten Guldner, Achim: Design and Development of a Generic Tool for Master Data Quality Profiling in Information Systems. Master Thesis, Dezember

16 Kombinationen von Mengeneinheiten ST KG L M CM KAR PAL 16

17 Analyse fehlender Attributwerte Anzahl der Artikel je gepflegt/nicht gepflegt - Kombination Blau bedeutet: Attribut ist gepflegt. Rot bedeutet: Attribut ist nicht gepflegt. 17

18 Änderungen pro Artikel Artikel aus Art 10 werden mehr als doppelt so oft geändert, wie Artikel der Art 11. Warum? 18

19 Änderungshäufigkeit von Attributen Tabelle: Logistik Filiale 19

20 5. Fazit FuE-Projekt: Kooperation Hochschule / Wirtschaft ist spannend: Win-win - Situation Bedeutung des Stammdatenmanagements und Datenqualitätsmanagements wird infolge der Digitalen Transformation weiter zunehmen: Nächste Aktivitäten: Weiterentwicklung und Optimierung unseres Data Profiling - Werkzeugs 20

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