„Daten sind das neue Gold.“ Haben Sie diesen Satz schon einmal gehört? Viele Unternehmen nutzen ihre Daten für neue technologische Lösungen und Geschäftsmöglichkeiten. Erfolg können sie mit ihren Bemühungen aber nur dann haben, wenn sie über korrekte und resiliente Stammdaten verfügen. In diesem Artikel nennen wir fünf Gründe, warum schlechte Daten Ihr neues Geschäftsmodell schwieriger für Sie machen. Unser nächster Artikel zeigt Ihnen, wie Sie Probleme mit Stammdaten lösen können.

Daten sind in den letzten Jahren für viele Unternehmen zum Mittelpunkt des Interesses geworden. Geschäftsprozesse lassen sich durch fortschrittliche Analytik verbessern, man kann Daten zu Geld machen, indem man Informationen verkauft und das gesamte Geschäftsmodell auf das eines datengetriebenen Unternehmens ausrichten. Trends wie die robotische Prozessautomatisierung (RPA) und künstliche Intelligenz (KI) machen die Nutzung der im Unternehmen verfügbaren Daten noch aufregender. Gibt die Führungsebene grünes Licht und lässt die Nutzungsmöglichkeiten für Daten innerhalb des Unternehmens erforschen, stellen die neuen Datenmanager eines jedoch schnell fest. Wer die verfügbaren Daten in schicken KI-Lösungen verwenden möchte, braucht dafür eine zuverlässige, resiliente Datengrundlage. Ein erster Schritt hin zu einer aussagekräftigen Datenbasis besteht darin, resiliente Stammdaten zu gewährleisten.

Aber warum sind korrekte Stammdaten so wichtig? Welche Folgen hat es, wenn man Stammdaten nicht ausreichend pflegt?

In diesem Artikel schauen wir uns die verschiedenen Herausforderungen an, die durch fehlerhafte Stammdaten entstehen. In nachfolgenden Artikeln beschäftigen wir uns dann mit Möglichkeiten zur Schadensbegrenzung.

Fünf Auswirkungen einer nicht resilienten Datengrundlage

Stammdaten sind das Rückgrat eines jeden Geschäftsprozesses. Wenn Sie einen Lieferauftrag bearbeiten, benötigen Sie den Namen, die Adresse und möglicherweise die Bankverbindung Ihres Lieferanten. Wenn Sie einen Kundenauftrag erstellen, ist es äußerst wichtig, dass Sie den Namen und die Lieferadresse Ihres Kunden richtig eingeben. Wareneingangsbelege werden nur dann korrekt verarbeitet, wenn Sie über die richtigen Abmessungen des Materials und seiner Verpackung verfügen. Was geschieht also, wenn diese Datenbasis nicht resilient ist? Wir haben gemeinsam mit unseren Kunden eine Reihe von Problemen identifiziert.

Fünf Auswirkungen einer nicht resilienten Datengrundlage
Abbildung 1: Fünf Auswirkungen einer nicht resilienten Datengrundlage

Verlust von Kapazitäten

Das vielleicht offensichtlichste Problem sind die Kapazitäten, die darauf verwendet werden müssen, fehlerhafte Daten zu korrigieren. Ein Beispiel: Eine Lieferung trifft in einem Lagerraum ein. Der Lagerverwalter versucht, den Wareneingangsbeleg zu buchen und wählt einen Lagerort aus. Aufgrund von falschen Abmessungsdaten lehnt das IT-System den eigentlich physisch richtigen Lagerort ab. Der Lagerverwalter muss nun also die Daten manipulieren, damit sein System ihm erlaubt, den gewählten Lagerort einzugeben, was seine Kapazitäten insgesamt verringert.

Verlust von Zeit

Beim zweiten Problem geht es um das Thema Zeit. Ein Kunde hat bei einem Unternehmen ein Produkt bestellt. Das Unternehmen gibt den Auftrag frei, allerdings befindet sich die Lieferadresse, die vom Hauptsitz des Kunden abweicht, nicht im System. Nachdem das Produkt an die falsche Adresse geliefert wurde, macht der Kunde den Fehler geltend und es kostet Zeit, das an die falsche Adresse gelieferte Produkt zurückzuholen und an die richtige Adresse zu senden.

Verlust von Umsätzen

Das dritte Problem betrifft entgangene Umsätze. Die Vertriebsabteilung analysiert Verkaufsdaten, um aus ihnen beispielsweise Verkaufsmöglichkeiten abzuleiten. Gibt es Dubletten eines Kunden im System sowie Dubletten der Materialien, die an die Kunden verkauft wurden, wird es schwierig, die Daten am Jahresende zu konsolidieren. In diesem Fall lässt sich nicht klar sagen, welche Materialien wie oft an einen bestimmten Kunden verkauft wurden, was entgangene Verkaufsmöglichkeiten zur Folge hat.

Verlust von Einsparpotenzialen

Beim vierten Problem handelt es sich um das Gegenstück zu den verlorenen Umsätzen. Die Einkaufsabteilung kann mithilfe von Analytik Konsolidierungsmöglichkeiten für erworbene Waren ableiten. Bei großen Mengen sind Verhandlungen über Rabatte oder Rahmenverträge mit Lieferanten möglich. Durch Stammdatendubletten kann allerdings auch hier die Korrelation zwischen Produkt und Lieferant im Verborgenen bleiben, so dass keine zuverlässige Grundlage für die Optimierung vorhanden ist.

Compliance-Probleme

Zum Schluss möchten wir uns dem Thema Compliance widmen. Eine kleine Geschichte verdeutlicht auf einfache Weise die Schwierigkeiten in diesem Bereich. Ein Schweizer Unternehmen produziert Waren für einen Kunden in Frankreich. Eines Tages versucht ein Angestellter des Schweizer Unternehmens, eine Lieferung freizugeben. Das IT-System erkennt, dass sich die Lieferadresse in Frankreich befindet und verlangt die Eingabe von Zollinformationen. Der Angestellte weiß nicht, wie er diese Angaben machen soll und ändert stattdessen die Adresse des Kunden schnell in eine Schweizer Adresse, löst die Lieferung aus und manipuliert danach die Lieferanschrift noch einmal, damit sie wieder auf den Ort in Frankreich lautet. Die Lieferung bleibt deshalb beim Zoll stecken.

Die Notwendigkeit einer resilienten Datenbank

Wie wir gezeigt haben, können falsche Stammdaten viele verschiedene Herausforderungen nach sich ziehen. Mit einer starken und zuverlässigen Stammdatengrundlage lassen sich diese Probleme vermeiden. Klare Prozesse für die Pflege von Stammdaten und eine effektive Governance sind der Schlüssel zu einer solchen Grundlage. Wir bei CAMELOT haben schon vielen Kunden die Schaffung dieser Grundlage ermöglicht. Wir helfen dabei, zu verstehen, welche Stammdatenobjekte, genauer gesagt welche Attribute für Geschäftsprozesse erforderlich sind. Wie können Unternehmen diese sinnvollen Prozesse für die Datenpflege implementieren? Und welches bewährte Verfahren gibt es für ein Governance-Modell?

Im nächsten Artikel berichten wir ausführlich über unseren Ansatz zur Lösung von Problemen rund um Stammdaten und zeigen, wie wir den Weg für moderne und coole RPA- und KI-Lösungen bereiten.

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