Das folgende Vorgehen entspricht meiner Umsetzungspraxis und entstand, um Kundenstammdaten eines ERP- und CRM-Systems zu bereinigen und aufzubereiten.
Die Datenaufbereitung für ERP- und CRM-Systeme ist für das Tagesgeschäft besonders wichtig, da in der Regel viele Mitarbeitende mit diesen Systemen arbeiten.
Gründe für die Erfordernisse der Datenaufbereitung
Warum ist eine Datenaufbereitung notwendig?
Es gab mehrere Gründe, dass die Aufbereitung beider Systeme notwendig war.
Einerseits haben sich die Anforderungen parallel zu den Inhalten im ERP und CRM entwickelt. Das führte dazu, dass es im Reporting mehrere Kundenzuordnungen gab, die außerhalb des Systems mit Sverweisen ergänzt wurden. Dies führte zu Reporting-Differenzen und häufigen Rückfragen.
Andererseits gab es keine bidirektionale Schnittstelle, da das ERP als führendes System mit einem strengen Berechtigungskonzept für die Kundenstammdaten galt. Deshalb wurden keine Daten durch die Synchronisierung aus dem CRM überschrieben oder ergänzt. Zusätzlich wurde das Reporting zentralisiert und automatisiert, um Differenzklärungen, verschiedene Vorgehensweisen und Wartezeiten im Reporting zu eliminieren. Dies erforderte einwandfreie Daten ohne manuelle Korrekturerfordernisse.
Der Ablauf der Datenaufbereitung der Kundenstammdaten in ERP- und CRM-Systemen
#1 Datengrundlagen
Zuerst werden die relevanten Daten aus verschiedenen Quellen abgefragt und der Import in Excel automatisiert.
#2 Überblick und Details
Die Inhalte werden systematisch durchgegangen, um Auffälligkeiten und Zusammenhänge zu identifizieren.
#3 Bereinigung
Die Bereinigung der Daten des ERPs und CRMs erfolgt über Formeln.
#4 Bereinigung und Format
Die bereinigten Daten werden ebenfalls automatisiert ins erforderliche Updateformat überführt.
#5 Zwischenchecks
Zur Überprüfung während des Vorgehens werden Zwischenchecks eingebaut.
#6 Visualisierung
Fortschritte und Status werden über Diagramme und Dashboards visualisiert.
#7 Komprimierte Tabellen
Um eventuelle neue Auffälligkeiten sofort zu erkennen und die Korrektur-Hürde zu senken, werden komprimierte tabellarische Ansichten erstellt (für die spätere Datenqualitäts-Routine).
➡️ Meine Umsetzung erfolgte in Excel, wurde vollständig automatisiert und diente nicht nur als Tool für zukünftige Datenaufbereitungen, sondern auch als Prüf-Tool für die monatliche Routine Dadurch konnten Auffälligkeiten und Muster rechtzeitig erkannt und diesen gegengesteuert werden.
Bedarfsspezifische Datenaufbereitung vs. systembezogene Datenaufbereitung
Welches Vorgehen empfiehlt sich in der Praxis – bedarfsspezifische oder systembezogene Datenaufbereitung?
Bisher erstellte ich Tools, wie dieses, spezifisch für den jeweiligen Bedarf.
Das Vorgehen ermöglicht die Berücksichtigung der spezifischen Daten. Jedes Unternehmen hat eine ganz eigene Datenstruktur – selbst wenn die gleichen Systeme genutzt werden würden.
Denn beispielsweise mit der Anlage neuer Felder, eventueller Sonderimplementierungen in Systemen und individuellen Reporting- und Analyse-Wünschen, werden unterschiedliche Daten benötigt.
In diesem Praxisbeispiel betraf es die Kundenstammdaten zweier Systeme. Deshalb ist das Vorgehen nicht weniger geeignet, wenn die Kundenstammdaten nur eines Systems aufbereitet werden.
Weitere Stammdaten-Tools entwickelte ich für bspw. Artikelstammdaten und nur ein System, das ERP. Das Ziel war die vollständige Artikelanlage im ERP inkl. der Preise, Lieferzeiten und unter Berücksichtigung der komplexen Artikelstruktur des Unternehmens.
Weiterführende Systemanpassungen zur Nachhaltigkeit der Datenaufbereitung
Was gibt es im Rahmen der Datenaufbereitung für nachhaltiges Vorgehen noch zu integrieren?
Weiterführend können dabei auch Bedarfe an neuen Feldern oder Validierungen und Pflichtfeldern innerhalb des ERPs identifiziert werden.
Im Rahmen der Bereinigung und mit Anpassung des Systems durch z.B. neue Felder, Pflichtfelder und das Überprüfen der Berechtigungen der Stammdatenerfassung erhöht sich die Qualität der Stammdaten erheblich und die nachfolgende Erfassung wird verbessert.
Die neuen Auffälligkeiten, die das Bereinigungstool dann in der Routine noch anzeigt, halten sich entsprechend in Grenzen. Diese nachzuhalten sorgt für nachhaltig hohe Datenqualität.
Schlussfolgerung
Mit dieser Herangehensweise der Datenaufbereitung, die Routinen und Systemanpassungen berücksichtigt, wird eine dauerhaft hohe Datenqualität ohne dauerhaft hohen Aufwand erreicht.
Es lohnt sich, das Thema umfassender zu denken und eine gründliche Datenaufbereitung umzusetzen oder umsetzen zu lassen.
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