Individuell geschriebenes ERP-System passt ideal - Midrange ...

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MARKTüBERSICHT DATENANALYSE
Flexible Lösungsstrategie für harmonische Prozesse
Raus aus der Datenisolation
Ein integriertes, vernetztes Regelwerk hilft, schlechte Datenqualität dauerhaft zu vermeiden.
Um inhaltliche und strukturelle Mängel auszumachen und über eigene Bereinigungsmechanismen
und -prozesse die höchstmögliche Qualität zu erzielen, ist eine flexible Lösungsstrategie
gefragt. Ein Thema, mit dem sich der Arbeitskreis Master Data Management,
Data Quality und Data Governance beschäftigt.
Die Themen Stammdatenmanage‑
ment, Datenqualität sowie die Or‑
ganisation, Steuerung und Kontrolle
von Unternehmensdaten (Data Gover‑
nance) fallen in vielen Unternehmen
schon lange nicht mehr in das Hoheits‑
gebiet bestimmter Abteilungen. Denn
nur die gemeinsame Sicht von IT und
Fachbereichen auf die relevanten Infor‑
mationen – mit Hilfe eines einheitlich
integrierten Steuerungsinstruments –
bringt den gewünschten Mehrwert in
punkto Datenmanagement.
Integriertes, vernetztes Regelwerk
Um die gewünschten Effekte zu er‑
zielen, sollte ein Unternehmen sein
Stammdatenmanagement auf einer fle‑
xiblen Lösungsstrategie aufbauen. Das
heißt z. B., dass Kunden‑, Lieferanten‑,
Produkt‑ oder Mitarbeiterstammsätze
unternehmensweit für analytische Zwe‑
üBER DIE DSAG
Die Deutschsprachige SAP-Anwendergruppe
(DSAg) e. V. in Walldorf versteht sich als eine
unabhängige Interessenvertretung aller SAP-
Anwender in Deutschland, Österreich und der
Schweiz. Ziel der DSAg ist es, darauf hinzuwirken,
dass bedarfsgerechte SAP-Lösungen
geschaffen werden – und den Erfahrungs-
und Informationsaustausch sowohl der SAP-
Kunden untereinander als auch mit der SAP
zu fördern. Die 1997 als eingetragener Verein
gegründete DSAg zählt heute über 2.600
Mitgliedsunternehmen und hat sich als eine
der größten SAP-Anwendergruppen weltweit
etabliert.
www.dsag.de
MIDRANGE MAgAZIN · 12/2012
cke zu konsolidieren und für operative
Zwecke zu harmonisieren sind. Zudem
ist es sinnvoll, durch vorgelagerte Steu‑
erungsprozesse exakt den Zeitpunkt si‑
cherzustellen, an dem die Daten ent‑
stehen oder geändert werden sollen,
so dass diese Steuerungsprozesse
formal wie inhaltlich korrekt sind
und den Unternehmensstandards
entsprechen. Dafür ist ein integ‑
riertes und vernetztes Regelwerk
aus unterschiedlichen Einzeldiszip‑
linen eine wichtige Voraussetzung.
Zum einen gehören dazu die tech‑
nischen Grundlagen, um Stammdaten
– z. B. vor der Übernahme aus Alt‑ oder
Fremdsystemen – zu bereinigen und im
ETL‑Prozess (Extraktion, Transformati‑
on, Laden) korrekt ins Zielsystem zu
übernehmen. Zum anderen sollte das
Zielsystem Validierungsmöglichkeiten
zur Selbstüberprüfung und je nach
Sachlage auch Korrekturverfahren an‑
bieten, um dauerhaft eine hohe Daten‑
qualität zu gewährleisten. Schließlich
ist es unerlässlich, bei zentralen Daten‑
anlage‑ und Datenänderungsprozessen
flexible, prozessorientierte Kontrol‑
linstanzen – wie z. B. Workflows mit
steuerbaren Rollen und Interventions‑
möglichkeiten sowie ein Daten‑Staging
(temporäre Zwischenspeicherung) –
einzuführen. Dadurch lässt sich sicher‑
stellen, dass neue Daten fehler‑ und stö‑
rungsfrei in Betrieb gehen können.
Im engeren Sinne handelt es sich
bei der Datenqualität darum, einen vor‑
Zusammenspiel der unternehmensprozesse
Quelle: DSAG
gegebenen Ist‑Zustand von bestimmten
Daten zu erfassen, zu bewerten und ge‑
genüber dem Soll‑Zustand über vorge‑
gebene, regulative oder selbstdefinierte
Qualitätsanforderungen einzuordnen.
Kurz gesagt: Es ist zu ermitteln, ob die
Daten „fit for use“ sind. Es geht aber
auch darum, inhaltliche und strukturel‑
le Datenmängel auszumachen und über
eigene Datenbereinigungsmechanis‑
men und ‑prozesse eine möglichst hohe
Qualitätsstufe zu erreichen. Also, wel‑
che Daten sind nicht korrekt, was sind
die häufigsten Fehler und wo liegen die
fehlerhaften Datenquellen? Gleichzeitig
müssen Prozesse und Lösungswege an‑
geboten werden, um direkt eingreifen
zu können.