Es gibt einige Anzeichen dafür, dass die Unternehmensdaten noch Luft nach oben haben – als Hebel zur Optimierung von Prozessen, für Automatisierung und für datengestützte Entscheidungen. Sie sind oft subtil.
Einige Anzeichen sind:
- Dubletten.
- Reporting-Zuordnungen sind widersprüchlich.
- Reports doppeln sich und wirken unvollständig.
- Manuelle Informationssammlung im Tagesgeschäft.
- Unterschiedliche Datenstände zwischen Systemen.
- Daten sind verstreut, die eigentlich ins System gehören (z. B. Preise).
Datenprobleme als optimaler Aufhänger
Welches Datenproblem eignet sich am besten als fachlicher Auftakt?
So individuell Unternehmensdaten sind, so verschieden der nächste konkrete so Schritt.
Oft sind es einzelne Felder wie fehlende E‑Mail‑Adressen zum Rechnungsversand oder Zuordnungen in den Kundenstammdaten, die fürs Reporting entscheidend sind.
Teilweise sind es Artikelstammdatensätze, die fehlen. Auch ausstehende Abgleiche von Lieferanten-Artikelstammdaten mit Systemimporten (Preise, Lieferzeiten) sowie längst überfällige Systemupdates können Ansätze sein.
Ein Ansatz mit schnellem Effekt können zudem einzelne Excel-Listen oder die Datenaufbereitung nicht strukturiert geführter Informationen (Erfahrungswerte, gewohnte Handhabung im Tagesgeschäft) sein, die in bestehenden oder neu angelegten Feldern ins System hinterlegt werden.
Bei einer Information bzw. einem Feld bleibt es oft nicht
Warum eignet sich das Vorgehen von Feld zu Feld nicht immer?
Bspw. ist es bei Auffälligkeiten in Kundenstammdaten nicht damit getan, nur eine fehlende E-Mail-Adresse einzutragen. Werden die E-Mail-Adresse, die Freigabe für E-Rechnungen, der automatische Mail-Versand, die hinterlegten Bankdaten und Zahlungskonditionen geprüft, wird nicht nur die Datenqualität des Kundenstammdatensatzes oder mehrerer Felder erhöht, sondern mehrere Prozessschritte gesichert und Probleme vermieden.
Zusammenhänge zwischen Feldern zu (er)kennen und die Felder in Bezug zueinander zu setzen und zu prüfen, verbessert an mehreren Stellen gleichzeitig.
Wird Feld für Feld vorgegangen, frustriert die Bearbeitung der Datenqualität oft, da der Eindruck entsteht, nie fertig zu werden. Dieses Risiko ist real, denn zu gestückeltes Vorgehen führt zu mehr Zeitaufwand, da jeder Datensatz mehrfach angefasst wird.
Werden mehrere Felder mit abteilungsübergreifender Relevanz (z. B. Buchhaltung, Vertrieb, Innendienst und Marketing) geprüft, profitieren mehrere Abteilungen davon, wodurch auch mehrere Augen drüber schauen, Fehler schneller auffallen und die Daten nach Bereinigung umfassender genutzt werden können. Das Verhältnis von Aufwand zu Nutzen kann sich dadurch deutlich verbessern.
Gleiches Datenproblem, viele betroffene Stellen
Welche Probleme bieten die stärksten Hebel?
Oft wird von Chaos gesprochen. Dabei geht es häufig um dieselben Daten, die an verschiedenen Stellen Probleme verursachen.
Schlechte Datenqualität umfassend genutzter Daten, verursacht dementsprechend umfassende Probleme: Kundenstammdaten, Artikelstammdaten, Preise, Lieferzeiten, Zahlungsbedingungen, Lieferkonditionen, Reporting-Zuordnungen.
Die operativen Felder und Daten sind meistens ausschlaggebend für das, was im strategischen Reporting benötigt wird. Gibt es dort zu große Abweichungen oder fehlen Zusammenhänge, ist ein sinnvoller Optimierungsansatz gefunden.
Sind Anforderungen im strategischen Reporting zu weit weg von den vorhandenen Daten, empfiehlt es sich Verknüpfungen zum Datenbestand zu schaffen, statt dauerhaft Zeit in wiederkehrendes manuelles Vorgehen zu stecken.
Schlussfolgerung
Datenthemen ziehen sich durch das gesamte Unternehmen. Durch Positionen, Abteilungen, Ebenen. Einen Gesamtzusammenhang zwischen Daten und Datenquellen im Unternehmen zu erreichen und im nächsten Schritt die Datenqualität gezielt zu steigern, schafft eine tragfähige Grundlage für Prozesse und Automatisierungen.
Datenthemen sind oft schwer greifbar und nicht ganz vorstellbar – eben, weil sie das gesamte Unternehmen betreffen. Das ist ein Grund, warum Datenthemen in Unternehmen verborgen und ungeklärt bleiben – oder aufgrund der Komplexität immer wieder vertagt werden.
Terminvereinbarung
Vereinbaren Sie einen Termin zur Erstanalyse und wir klären, welche Schritte für Ihre Datenthemen sinnvoll sind: Terminvereinbarung.
