Mit einem Service-Paket zur Datenpflege macht itelligence Unternehmen für den Aufschwung nach der Krise fit. Beim Stammdatenmanagement besteht vielerorts Nachholbedarf. Manager beklagen unzufriedene Kunden, weniger effiziente Mitarbeiter und erhöhte Betriebskosten.
Wissen alleine greift zu kurz: „Viele Unternehmen haben erkannt, dass sie ein Problem mit der Datenqualität haben“, aber es ist ihnen nicht klar, wie und wo sie mit der Lösung beginnen sollen“, berichtet Kirsten Bruns, Head of Evaluation & Portfolio beim SAP Platinum Partner itelligence AG. „Wegen der Vielzahl der beteiligten Akteure mit einem unterschiedlichen Fachwissen fällt es dem Management schwer, die passenden Maßnahmen für die Korrektur der Datenfehler zu priorisieren und die passenden Ressourcen für die Analyse und Korrektur zur Verfügung zu stellen.“ Genau diesen Betrieben helfen die it.data quality services: „Wir analysieren intensiv die Stammdaten in den Bereichen Debitoren und Kreditoren, ermitteln detaillierte Kennzahlen je Prüfung, vergleichen diese mit Benchmarks, erarbeiten einen Data Quality Score und liefern anschließend einen Maßnahmenkatalog zur Korrektur und Priorisierung der erkannten Datenfehler“, erläutert Bruns. Die Prüfungen finden systemübergreifend und für Non-SAP-Systeme statt.
Analyse, Korrektur, Validierung und laufende Messung
Die it.data quality services von itelligence umfassen vier Elemente: die Analyse-Services zum Ermitteln der Datenqualität, die Korrektur-Services zum Beheben der Fehler, die Validierungs-Services zum Messen des Pflegeerfolgs und schließlich ein Data Quality Cockpit, das im laufenden Betrieb die Güte der Stammdaten anhand von Schlüsselkennzahlen im Zeitverlauf aufzeigt.
Vielerorts ist das Problem altbekannt: Laut einer Lünendonk-Studie aus dem Jahr 2016 beurteilen lediglich 15 Prozent der befragten 150 Unternehmen in Deutschland die Qualität ihrer Stammdaten als gut. 72 Prozent gehen von einer mittleren Qualität und 13 Prozent sogar von einer schlechten Datenqualität in ihrem Haus aus. Eine Bewertung mit sehr gut traute sich kein Unternehmen zu.
Schlechte Daten haben negative Folgen: Laut einer weltweiten Veritas-Studie unter 1500 Unternehmen im Jahr 2019 beklagen 39 Prozent der Fachabteilungen erhöhte Kosten für den Geschäftsbetrieb, 26 Prozent weniger effiziente Mitarbeiter und 35 Prozent eine mangelnde Agilität ihres Unternehmens. Zudem verzeichnet die Studie Klagen über eine sinkende Kundenzufriedenheit, ein beschädigtes Marken-Image, sinkende Einnahmen und Angst vor Strafen wegen Compliance-Verletzungen.
Datenqualität macht Unternehmen agil und innovativ
Datenpflege ist demnach unerlässlich. Der Erfolg der dazugehörigen Aktionen zahlt sich aus, wie eine Studie von Vanson Bourne aus dem Jahr 2019 unter weltweit 1500 IT-Entscheidern zeigt: 38 Prozent erkennen danach eine höhere Datenqualität, 28 Prozent fühlen sich agiler und innovativer und 27 Prozent berichten von einer höheren Produktivität der Mitarbeiter. Unternehmen, die in die Pflege ihrer Daten investieren, erzielen im Schnitt pro eingesetztem Dollar einen Return on Investment von 2,18 Dollar, bringt es die Veritas-Studie „Realizing the Power of Enterprise Data“ aus dem Jahr 2018 auf den Punkt.
In einem Best-Practice-Vorgehen umfassen die it.data quality services von itelligence vier Schritte: die Datenanalyse-Services mit einer teilautomatisierten Bestandsaufnahme, die Korrektur-Services, die Maßnahmen zur Fehlerbehebung und ein Coaching der Akteure umfassen und den Workshop it.excellence Datenmanagement, der aufzeigt, wie sich die Datenpflegemaßnahmen organisatorisch in den Fachabteilungen verankern lassen. Die Präsentation der Ergebnisse, das Ranking im Branchenvergleich sowie eine Anleitung zum Erstellen eigener Datenqualitätskennzahlen erfolgen im abschließenden Stammdaten Assessment.
Effektive Prozesse steigern den operativen Gewinn
Gut gepflegte Stammdaten bringen das Business voran, wie Heidi Neumes, Innovation & Portfolio Manager im Head Center of Excellence Datenmanagement bei itelligence erläutert: „Unsere Kunden berichten von einem Wegfall der Eingaberedundanzen, effektiveren Prozessabläufen und Schnittstellen, verbesserten Möglichkeiten der Zusammenarbeit, einer höheren Compliance und geringeren Verlusten durch Wirtschaftskriminalität. Im Idealfall hat sich dadurch der operative Gewinn um 25 Prozent erhöht.“
Bei den it.data quality services kooperieren mehrere Partner: itelligence als Generalist, der die Datenanalyse und einmalige und langfristige Korrektur realisiert, Knapp Data Quality als Generalist für Stammdaten in SAP und Non-SAP-Systemen, das Systemhaus D&TS als Spezialist für das Klassifizieren von Material und Teilen nach dem weltweiten eCl@ss-Standard und Uniserv als Spezialist für Debitoren, Kreditoren, Predictive Analytics und One Truth, Multi and Cross-Channel-Management sowie Datenmigration.
Schwache Systemlast erleichtert die Datenpflege
Gut gepflegte Daten brauchen Unternehmen aus allen Branchen und Größen. „Das Pricing für it.data quality services richtet sich nach der Anzahl der zu prüfenden Datensätze sowie der Anzahl der Prüfungen und beginnt bei 15.000 Euro“, berichtet Kirsten Bruns. „Die Wirtschaftlichkeit stellt sich sehr schnell ein. Schließlich verursacht jeder fehlerhafte Stammdatensatz zwischen 4 und 15 Euro direkten Zusatzaufwand pro Jahr. Die aktuelle Corona-Krise ist genau die richtige Zeit für solche Pflegeaktionen, denn die SAP-Systeme sind nur zu einem geringen Teil ausgelastet und wir machen diese Systeme fit für den kommenden Aufschwung!“
it.data quality services ist ein Teil der Sofortpakete aus Software und IT Services, die itelligence für Unternehmen geschnürt hat, die sich in der Corona-Krise effizienter aufstellen wollen. Aber auch alle Kunden, die sich mit Themen wie Digitalisierung, dem Internet der Dinge oder einem Wechsel auf S/4HANA beschäftigen, bringen diese Services erheblich voran.
Digitalisierung weist den Weg aus der Krise
In der Krise kürzen Unternehmen an der einen oder anderen Stelle auch IT-Investitionen verschoben. Mittelfristig sind derartige Kürzungen allerdings gefährlich. Um das Business nach der Pandemie wieder hochzufahren, gibt es zur Digitalisierung keine Alternative. Wie die SAP-Anwendervereinigung DSAG überzeugend darlegt, reicht es künftig nicht mehr aus, einzelne Prozesse digital abzubilden. In einer Welt zunehmend autonomer Geschäftsprozesse sollten Unternehmen vielmehr über komplett neue Geschäftsmodelle nachdenken und sich auch mit Künstlicher Intelligenz beschäftigen.
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