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First Time Right im Datenmanagement

2015 xxx
Geschrieben von E-3 Archiv

Schlechte Datenqualität gefährdet den reibungslosen Ablauf von Geschäftsprozessen. Sie führt zu verzögerten Umsätzen oder Umsatzverlusten, hohen direkten und indirekten Kosten und schädigt das Image – im Klartext: Schlechte Datenqualität mindert den Unternehmenserfolg.

Der einzig wahre Weg aus dem Dilemma ist das „First Time Right“-Prinzip auch im Datenmanagement. Wir alle kennen die verschiedensten Vorkommnisse, die durch fehlerhafte Kunden-, Artikel- und Lieferanten-Stammdaten verursacht werden.

Einige Beispiele:

Die Lieferung geht an die falsche Adresse. Sie verursacht hohe direkte Kosten durch die Falschlieferung und indirekte Kosten durch die verzögerte Rechnungsstellung – alles, weil der Kunde nicht richtig angelegt wurde.

Oder: Sie können Ihr Serviceversprechen der 24-Stunden-Lieferung nicht halten, weil Artikelstammdaten oder die Angaben zum Lagerbestand falsch oder unvollständig sind.

Sie erhalten eine Auswertung, bei der Sie das unbestimmte Gefühl haben, dass irgendetwas einfach nicht stimmt. Auf den Punkt gebracht ist die schlechte Qualität von Daten gleich welcher Art ein Risiko für jedes Unternehmen.

Datenqualität essenziell für Risikomanagement

Experten gehen davon aus, dass rund 25 Prozent der Daten in ERP- und CRM-Systemen schlichtweg nicht korrekt sind – und angesichts des enormen täglichen Datenzuwachses wächst auch das Gefahrenpotenzial dramatisch an.

Trotzdem war das Bewusstsein für das Erfordernis optimaler Datenqualität lange Zeit eher minder ausgeprägt. Mit der fortschreitenden digitalen Transformation in den Unternehmen ändert sich das nun.

Die Bedeutung der Datenqualität für den Unternehmenserfolg lässt sich auch daran ablesen, dass sich Regelungen für das Risikomanagement im Finanzbereich wie Basel III und Solvency II ebenfalls damit befassen.

Die Frage ist nun, wie die Qualität der Daten optimiert werden kann. Für viele ist „Datenqualität“ ein nebulöser Begriff.

Kurz umrissen müssen Daten im Unternehmen den beabsichtigten Zweck optimal erfüllen und dazu definierten Qualitätsmerkmalen entsprechen – sie müssen die inhaltliche und zeitliche Realität wiedergeben, fehlerfrei, vollständig und konsistent sein. Dubletten müssen unbedingt vermieden werden.

Königsweg First Time Right

Die nachträgliche Korrektur von Daten ist ein zeit- und kostenintensives Unterfangen. Der Königsweg im Datenmanagement heißt „First Time Right“. Nur wenn schon bei der Datenerfassung fehlerhafte oder unvollständige Daten vermieden werden, lässt sich das Problem in den Griff bekommen.

Oft wird die Dateneingabe direkt in ERP- und CRM-Applikationen als aufwändig und kompliziert angesehen und ist nur auf den Personenkreis beschränkt, der eine Lizenz dafür hat. Diese Einschränkungen können zu Fehl- oder Verlegenheitseingaben führen.

Abhilfe kann hier die Eingabe der Daten in einer übersichtlichen und alltagsgewohnten Applikation wie Microsoft Excel schaffen, das als Frontend für die ERP- oder CRM-Anwendung dient. Dieses Vorgehen ermöglicht die unternehmensweite Vereinheitlichung und Straffung der Datenmanagement-Prozesse.

Die Interaktion zwischen Excel und dem jeweiligen ERP- oder CRM-System übernimmt unsere Winshuttle-Plattform. Diese ermöglicht als Alternative zu Excel auch die Dateneingabe über individuelle und genau auf den jeweiligen Prozess zugeschnittene HTML-Formulare – damit können auch umfangreiche Datenmanagement-Workflows realisiert werden mit dem Ziel, die Datenqualität weiter zu optimieren.

Die Winshuttle-Plattform kümmert sich auch um die zwingend notwendige Validierung der Daten, noch bevor sie an die ERP- oder CRM-Applikation übergeben werden – optimalerweise mit den gleichen Funktionen, die auch das verwendete ERP- bzw. CRM-System bietet.

Chefsache Datenqualität

Unternehmen tun gut daran, das Bewusstsein für die Notwendigkeit der Datenqualität auf allen Ebenen zu schärfen. Das funktioniert am besten mit klaren Zuständigkeiten in einem Top-Down-Ansatz auf Management- und Abteilungsebene – die Optimierung und Sicherung der Datenqualität ist also Chefsache.

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