Daten-Typen und Qualität

Im odyn-ERP gruppieren wir die verschiedenen Daten in 3 unterschiedliche Typen:

1) Stammdaten

Zeichnen sich durch eine gewisse Statik aus, also sich eher selten ändern.
Haben meistens keinen Zeitbezug und werden meistens langfristig gehalten.
Werden oft von verschiedenen Abteilungen verwendet (z. B. Einkauf, Konstruktion, Disposition, Buchhaltung, Verkauf).
Sind die Kriterien, nach denen ausgewertet wird (z. B. Produkt, Filiale, Kunde).

So enthält ein ERP-System typischerweise Angaben zu Kunden und Lieferanten, die im Zeitablauf vergleichsweise stabil bleiben,
wie Firmenname, Gründungsdatum, Adresse, Bankverbindung sowie Preis-, Rabatt- und Vertragsvereinbarungen.
Artikelstammdaten sind weitere Beispiele für Daten (Bezeichnung, Beschaffenheit, Gewicht, Stückliste), die nicht häufig oder regelmäßig aktualisiert werden müssen.

2) Bewegungsdaten

Zeichnen sich durch eine gewisse Dynamik aus, also sich eher häufiger ändern.
Haben meistens ein Gültigkeitsdatum und werden kurz oder mittelfristig gehalten.
Werden oft von wenigen Abteilungen genutzt und liefern oft die Fakten bei Auswertungen (z. B. Umsatz, Anzahl, Menge).

Es sind Daten, die auf der Grundlage von Stammdaten die Geschäftsprozesse und deren Vorgänge darstellen.
Z. B. nutzt ein Auftrag die Stammdaten des Kunden und diese meist zur Veränderung von Bestandsdaten führen.
 
Beispiele für Bewegungsdaten sind Lieferantenangebote, Kundenauftragsdaten, Rechnungen.

3) Bestandsdaten

Zeichnen sich durch eine gewisse Dynamik aus, also sich laufend ändern.
Haben einen Zeitbezug/Datumsbezug und werden meistens langfristig gehalten.
Werden oft von wenigen Abteilungen genutzt und liefern oft die Fakten bei Auswertungen (z. B. Anzahl, Menge, Wert).

Das Datenmanagement

Die Aufgabe vom Datenmanagement ist die Pflege dieser unterschiedlichen Daten-Typen.
Im Datenmanagement werden alle strategischen, methodischen, organisatorischen und technologischen Aktivitäten in Bezug auf die Daten eines Betriebes zusammengefasst. Ziel ist es dabei, eine anwendungs- und systemübergreifende Datenkonsistenz
zu gewährleisten und die Sicherstellung der langfristigen Sicherung der Datenqualität sowie ihrer Maximierung.

Es gibt gute Gründe, warum Sie deshalb ein Auge auf die Pflege Ihrer Daten haben sollten, z. B.: 

Korrekturen im Tagesgeschäft

Paradoxerweise gibt es viele Anwender, welche lieber zehnmal die Zahlungskonditionen eines Kundenauftrags manuell anpassen, als diese einmal in den Stammdaten des ERP zu ändern. Dabei bremst jede Korrektur den Verarbeitungsprozess. Noch problematischer wird es, wenn aufgrund veralteter oder mangelhafter Daten unnötige Arbeitsschritte verursacht werden.
Eine falsche Zahlungsverbindung bei Lieferanten oder eine falsche Lieferadresse verursachen Nacharbeiten und Zusatzkosten.
Natürlich sind solche Korrekturen unbeliebt und in der Hektik des Tagesgeschäfts auch mühsam. Aber sie lohnen sich spätestens bei der nächsten Nutzung der Daten. 

Ungenaue Auswertungen

Fehler in der Datengrundlage sind der Tod von Auswertungen. Kennzahlen und Analysen sind sinnlos, wenn Datensätze fehlen oder falsche Daten verwendet werden. Auch der beste Rechner der Welt kann plausible, aber falsche Eingaben nicht korrigieren.
Es gilt das Motto: Garbage in, Garbage out.
Wer die Auswertung mit Müll füttert, wird Müll als Resultat erhalten. Mangelhafte ERP-Stammdaten führen zu falschen Bewegungsdaten und diese wiederum zu ungenauen bzw. unzuverlässigen Auswertungen.
Alle Anwender sollten sich bewusst sein, dass ein penibles Master Data Management schlussendlich dem ganzen Unternehmen nützt. 

Standards in der Datenpflege

In Anbetracht der Tatsache, dass Daten auch als Öl der heutigen Zeit bezeichnet werden, handelt es sich hierbei keinesfalls um eine unverhältnismäßige Maßnahme zur Sicherstellung der Qualität eines so wertvollen Gutes. Eine Strategie schafft einheitliche Standards für den Umgang mit ERP-Daten und stellt sicher, dass die Datenqualität dauerhaft erhalten bleiben kann.

Zusammenfassung

In einem Projekt mit verschiedenen Daten-Typen ist zunächst wichtig sich Klarheit zu verschaffen und die zukünftige Richtung festzulegen. Wenn die Fragen der Nutzung von den verschiedenen Daten geklärt ist, kann der organisatorische Aufbau der Anforderungen:
 -wer und wo werden Daten anlegt?
 -wer und wo werden Daten verantwortet und qualitativ gepflegt?
 -wer nimmt eventuelle Ergänzungen oder Anreicherungen vor?
Relativ einfach geklärt werden.

Dies sind zunächst organisatorische Aufgaben, die mit einem Projekt "ERP-Software" eng zusammen hängen und definiert werden müssen. Durch den einfachen Kauf einer ERP-Software werden diese Fragen nicht gelöst werden – aber sie werden auftauchen.

 Erfolg stellt sich dann ein, wenn das Organisationsmodell mit den Fragen:
 - "Wer benötigt Daten wann und wo?" und
 - "Wer liefert und qualifiziert die Daten?", definiert ist und Verantwortliche benannt sind.

Damit wird klar: Die Datenpflege ist ein Prozess, keine einmalig abgeschlossene Aktion.