Es ist das Mantra des 21. Jahrhunderts: Je besser das Datenmanagement, desto größer die Wettbewerbsfähigkeit in der Zukunft. Obwohl das inzwischen allen bewusst ist, arbeiten viele Unternehmen infolge von schlechtem Datenmanagement nicht so effektiv, wie sie es könnten. Aus unserer Erfahrung mit Kunden wissen wir, wie geschäftsschädigend veraltete Daten sein können. In diesem Artikel zeigen wir einen Lösungsansatz für diese Probleme auf.

Ist Ihr Unternehmen bereit für die neuen Herausforderungen des Datenmanagements?

Der technische Fortschritt hat es uns ermöglicht, in bisher unerreichtem Umfang Daten zu sammeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen. In vielen Unternehmen sind Daten zum Lebenselixier geworden, das aber auch eine Kehrseite hat.

„Prognosen zufolge wird die Datenmenge allein im Zeitraum zwischen 2018 und 2025 um das Fünffache steigen, von 33 ZB (Zettabyte) im Jahr 2018 auf sagenhafte 175 ZB im Jahr 2025“.[1]

Daten eröffnen nicht nur neue Möglichkeiten, sondern bergen auch Kosten und Risiken. Mehr Daten erfordern mehr technische Kapazitäten und Personal zum Speichern, Entwickeln, Bereinigen, Pflegen, Strukturieren und Analysieren. Die digitale Transformation ist in den meisten Unternehmen bereits Realität.

Die Lieferkette ist ein untrennbarer Teil dieser Transformation. Eigentlich läuft in einem großen Produktionsbetrieb jeder Geschäftsvorfall in zwei parallelen Welten ab, in der realen Welt und in einem digitalen Abbild dieser realen Welt. Ganz unabhängig davon, ob es um die Anschaffung einer neuen Komponente oder die Zahlung an einen Kunden geht.

Je komplexer das Geschäft wird, desto komplexer wird auch das Lieferkettenmanagement. Halten Sie einen Moment inne und stellen Sie sich folgende Fragen: Brauchen Sie alle Daten, die in Ihrem System gespeichert sind? Sind alle diese Daten auf dem neuesten Stand? Haben Sie ein Team, das sich um die Pflege Ihrer Daten kümmert?

Wenn die Antwort überwiegend „Nein“ lautet, gibt es in Ihrem Unternehmen zweifelsohne Potenzial zur Effizienzsteigerung.

Was sind die möglichen Folgen veralteter Lieferkettendaten?

Das wird an einem einfachen Vergleich klar. Warum machen Sie einen Frühjahrsputz und misten Dinge aus, die Sie nicht mehr brauchen? Weil Ihr Zuhause dadurch gemütlicher wird, leichter in Ordnung gehalten werden kann und Sie Platz für neue Dinge haben.

Was ein Haushalt für den Komfort ist, ist ein Lieferkettenmanagementsystem für das Funktionieren eines Unternehmens. Es bietet alles, was das Unternehmen für den täglichen Betrieb benötigt. Und wie ein Haushalt muss auch sein Datenbestand gepflegt werden.

Trotzdem ist es sehr oft so, dass sich in der Fülle der Lieferkettendaten viele überflüssige Einträge befinden, zum Beispiel über Lieferanten, mit denen Sie seit Jahren nicht mehr zusammenarbeiten, oder über nicht mehr verwendete Komponenten oder Produktionsmaterialien.

Die Vernachlässigung des Managements von Lieferkettendaten hat unter anderem folgende Auswirkungen:

Veraltete Daten im System verringern die Effizienz von Geschäftsprozessen.

Veraltete Daten sind unzuverlässig und können zu falschen Entscheidungen mit nachteiligen Folgen für Ihr Unternehmen führen. Sie müssen daher zunächst einmal sicherstellen, dass Ihre Daten korrekt sind, was viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nimmt.

Unnötige Kapitalbindung durch nicht verwendete Überbestände.

Ihre Daten weisen möglicherweise Lagerbestände aus, die es tatsächlich nicht gibt, weil die Daten veraltet sind. Dieses „scheinbare” Material blockiert wertvolle Lagerkapazitäten, Kapital und Gelder, die eigentlich verfügbar wären.

Zusätzlicher Zeit- und Arbeitsaufwand für die Implementierung eines neuen Systems oder für das Datenqualitätsmanagement.

Je umfangreicher das System wird, desto mehr Ressourcen müssen für die Datenpflege aufgewendet werden. Besonders deutlich wird das bei zeit- und ressourcenintensiven Prozessen wie dem Datenqualitätsmanagement oder einer S/4HANA-Implementierung.

Wann ist eine Optimierung von Lieferkettendaten besonders sinnvoll?

Kommen wir noch einmal auf unser Alltagsbeispiel zurück, den Frühjahrsputz. Gibt es auch für die Datenoptimierung einen optimalen Zeitpunkt? Aufgrund unserer Erfahrungen in Kundenprojekten wissen wir, dass es drei Geschäftsszenarien gibt, in denen die Optimierung von Lieferkettendaten sinnvoll ist:

  1. Umstellung auf S/4HANA: Datenoptimierung reduziert die Menge der zu migrierenden Daten.
  2. Reduktion von Lagerbeständen: Datenoptimierung senkt die Kosten der Lagerverwaltung.
  3. Planung einer Data Quality Management-Initiative: Datenoptimierung verringert den Aufwand für Datenbereinigung.

So optimieren Sie Ihre Lieferkettendaten: Camelot Data Analyzer

Wenn Ihr Unternehmen an einem Punkt angelangt ist, an dem das Datenmaterial in Ihrem System kritisch bewertet und optimiert werden sollte, haben Sie zwei Möglichkeiten. Sie können dies Optimierung intern durchführen. Wenn Ihr Unternehmen jedoch nur über begrenzte Ressourcen verfügt und das Lieferkettenmanagement äußerst komplex ist, ist Outsourcing möglicherweise die bessere Alternative.

Wenn Sie sich für Letzteres entscheiden, hat Camelot ITLab die Lösung für Sie: den Camelot Data Analyzer. Er führt eine umfassende Datenbestandsanalyse durch, indem er die Geschäftstransaktionen und ihre Abhängigkeiten überprüft. Im Ergebnis erhalten unsere Kunden einen klar umrissenen Plan, wie sie die gewünschten Ergebnisse erreichen können.

Camelot Data Analyzer

 

Geben Sie Ihren Daten einen Sinn und fördern Sie dadurch den Wandel

Die Welt verändert sich rasant, entsprechend sollten sich auch Ihre Geschäftsprozesse ändern. Cleveres Supply Chain Management ist ein wichtiger Bestandteil dieses Wandels. Veraltete Daten verringern die Effizienz Ihres Unternehmens, verlangsamen das System und binden wertvolles Kapital. Daher ist es dringend notwendig, diese Herausforderung anzugehen, insbesondere wenn Sie eine S/4HANA-Implementierung, eine Verringerung ihrer Lagerbestände oder weitere Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität planen. Ein guter Überblick über Ihre Daten schont Ihre finanziellen Ressourcen und zahlt sich in der Zukunft aus. Der Camelot Data Analyzer ist ein einfach anzuwendendes Werkzeug, das Ihren Daten Sinn gibt.

[1] Von 33 ZB (Zettabyte) im Jahr 2018 auf sagenhafte 175 ZB bis 2025. Diese enorme jährliche Wachstumsrate von 61 % wurde im neuesten IDC-Whitepaper „Data Age 2025“ genannt. Unternehmensgeschichte | Seagate Deutschland

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