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Auf dem Weg zur Digitalisierung

,Lesezeit ca. 6 Minuten

Die weltweite digitale Vernetzung, die Automatisierung von Geschäftsprozessen und die Umstrukturierung bestehender Geschäftsmodelle haben Veränderungen zur Folge, denen sich Unternehmen stellen müssen.

Diese Veränderungen sind enorm und nicht nur auf Branchen beschränkt, die durch ihre Produkte oder Dienstleistungen auf moderne Technik angewiesen sind.

 

Insgesamt bietet die Digitalisierung zahlreiche Ansätze zur Automatisierung, angefangen bei Arbeitsabläufen, über die Senkung von Transaktionskosten bis hin zur Steigerung der Flexibilität im Umgang mit Kunden und Geschäftspartnern.

 

Eine Herausforderung, der sich Unternehmen aktuell gegenüberstehen, ist die Digitalisierung des Unternehmens und der Unternehmensprozesse, meist verbunden mit dem Schlagwort "Industrie 4.0".

Industrie 4.0

Industrie 4.0 beschreibt den Wandel von einer zentralen, hin zu einer sich selbst steuernden flexiblen Produktion, in der Produkte und Systeme sowie alle Prozessschritte des Engineerings digitalisiert sind und untereinander vernetzt Informationen beziehungsweise Daten austauschen. Wir erleben gerade, dass die Unternehmensvernetzung stetig wächst und sich daraus eine Verschiebung von starren Wertschöpfungsketten hin zu dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken ergibt.

 

Dabei bilden Stammdaten die Grundlage der digitalen Wirtschaft und sind für den Informationsaustausch innerhalb von Unternehmensnetzwerken von essenzieller Bedeutung. Das Erreichen und die Sicherstellung eines angemessenen Maßes an Stammdatenqualität ist eine kritische Voraussetzung für eine effiziente und unternehmensübergreifende Zusammenarbeit.

Stammdaten

Stammdaten beschreiben kritische Geschäftsobjekte eines Unternehmens und bezeichnen Produkte, Lieferanten, Kunden, Mitarbeiter beziehungsweise ähnliche Gegenstände.

 

Datenqualität ist ein Maß für die Eignung der Daten für spezifische Anforderungen in Geschäftsprozessen, in denen sie verwendet werden. Die Datenqualität ist ein mehrdimensionales, kontextuelles Konzept, da es nicht mit einer einzigen Funktion beschrieben werden kann, sondern auf der Basis verschiedener Datenqualitätsdimensionen und Metriken. Typische, häufig verwendete Qualitätsdimensionen sind Fehlerfreiheit, Vollständigkeit, Relevanz, Konsistenz und Aktualität. Die Datenqualität wird deshalb oft mit dem Begriff "fitness for use" assoziiert. Sowohl aus wissenschaftlicher als auch aus praktischer Perspektive ist zu erkennen, dass die Stammdatenübermittlung, das heißt die unternehmensübergreifende Übertragung von Stammdaten, ein problematischer, fehleranfälliger, arbeitsintensiver und kostspieliger Prozess in vielen Unternehmen ist. Zudem ist der Einsatz von Basistechnologien und Standards für den Stammdatenaustausch meist nicht ausreichend, um die spezifischen Anforderungen an die Stammdatenqualität zu beschreiben.

 

Vor dem Hintergrund, dass die Beurteilung der Stammdatenqualität meist auf Selbsteinschätzung ("Bauchgefühl") und weniger auf einer systematischen und methodengestützten Qualitätsbestimmung beruht, und dass sich Unternehmen selbst meist zu gut bewerten, ist die tatsächliche Stammdatenqualität oft deutlich schlechter.

Probleme infolge geringer Datenqualität

Aus zahlreichen Projekten wissen wir, welche gravierenden geschäftlichen Probleme infolge mangelnder Stammdatenqualität im Datenaustausch zwischen Unternehmen entstehen können. Dabei ist eine mangelhafte Stammdatenqualität beispielsweise dann gegeben, wenn die Stammdaten nicht vollständig sind oder fehlerhafte Inhalte enthalten. Typische Beispiele für solche unternehmensübergreifenden Stammdatenprobleme sind: Nicht korrekte Zolltarifnummer, fehlende Abmaße und Gewichte, unvollständige technische Beschreibungen oder nicht aktuelle Konditionen sowie Preise.

 

Die Auswirkungen in den Geschäftsprozessen und deren potenzieller wirtschaftlicher Schaden anhand von drei Beispielen kurz erläutert:

 

  1. Die Zolltarifnummer ist eine wichtige Information bei der Zollabfertigung. Wird diese nicht korrekt in den Produktstammdaten gepflegt, kann die Ware an den Landesgrenzen nicht reibungslos abgefertigt werden. Die Folge: Der Kunde erhält die Ware nicht zum vereinbarten Liefertermin und bei verderblichen Waren droht der Ausfall. Es entstehen hohe Zusatzkosten, Umsatzeinbußen und Kundenunzufriedenheit.
  2. Abmaße und Gewichte sind wichtige Informationen für logistische Prozesse. Werden diese nicht mit den korrekten Werten in den Produktstammdaten gepflegt, können die Lieferkosten nicht korrekt berechnet werden. Ferner sind eine effiziente Lagerauslastung und ein optimierter Warentransport nicht möglich. In diesen Fällen entstehen ebenfalls hohe Zusatzkosten, Umsatzeinbußen und die Nichtrealisierung neuer Geschäftsmodelle, wie "Same Day Delivery".
  3. Technische Beschreibungen sind wichtige Informationen für den Warenverkauf. Werden diese nicht detailliert in den Produktstammdaten gepflegt, ist ein Online-Handel nur eingeschränkt möglich. Die Folgen: Eine ergebnislose Onlinesuche und ein Produktvergleich, Umsatzeinbußen beziehungsweise Kundenunzufriedenheit und -verlust.

Folgen mangelnder Stammdatenqualität

Fehlerverursacher für diese Stammdatenprobleme sind sowohl der Datenlieferant als auch der Datennutzer. Der Datenlieferant deshalb, weil er die angeforderten Stammdaten nicht in ausreichender Qualität dem Datennutzer zur Verfügung stellt. Oft sind die Datennutzer nicht in der Lage, die Anforderungen an die Stammdatenqualität eindeutig zu spezifizieren beziehungsweise führen keine systematische Qualitätsprüfung der angelieferten Stammdaten durch. Infolgedessen haben die Unternehmen einen erheblichen manuellen Aufwand, die fehlerhaft übermittelten Stammdaten zu identifizieren und anschließend zu beheben. Es fehlt an einem unternehmensübergreifenden Stammdatenmanagement.

 

Insgesamt führt eine mangelhafte Stammdatenqualität zu Umsatzverlust, Kostensteigerung oder Imageschäden in den Unternehmen. Konkret für Industrie 4.0 kann dies bedeuten, dass die Geschäftsprozesse beziehungsweise Maschine-zu-Maschine-Kommunikation inner- und überbetrieblich nicht vollautomatisiert abgebildet werden können und ein manueller Eingriff notwendig ist.

Fazit

Zusammenfassend ist festzustellen, dass Stammdaten das Fundament der digitalen Wirtschaft sind und Daten eine strategische Ressource darstellen, die bewirtschaftet werden muss – nach Zeit-, Kosten- und vor allem Qualitätsgesichtspunkten.

 

Im Kontext von Industrie 4.0 wird der Erfolg eines Unternehmens davon abhängig sein, wie gut es mit Informationen umgehen kann und wie es in der Lage ist, aus Wissen Entscheidungen zu treffen und nachgelagerte Aktionen einzuleiten, sondern auch, welcher Automatisierungsgrad erreicht werden kann. Stammdaten stellen die Grundlage für jegliche Informationen und Wissen dar und bilden einen wesentlichen Einflussfaktor auf den Automatisierungsgrad. Deshalb wird sich zukünftig kein Unternehmen eine mangelhafte Stammdatenqualität leisten können. Die richtige Einschätzung vorhandener Datenqualität als auch die Einbindung der Geschäftspartner in ein unternehmensübergreifendes Stammdatenmanagement wird zu einem kritischen Erfolgsfaktor.

Raimund Simons

Wie lassen sich organisatorische Abläufe und Prozesse in Unternehmen optimieren? Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei zunehmender Digitalisierung und wie können sie diese im betriebswirtschaftlichen Umfeld meistern? Das sind die Fragen, die mich antreiben. Seit mehr als 30 Jahren arbeite ich im IT-Bereich in unterschiedlichen Funktionen. Meine Erfahrung hat mir dabei geholfen zu verstehen, wie viel eine Organisation von der Optimierung ihrer Geschäftsabläufe profitieren kann und was nötig ist, damit es erfolgreich funktioniert.

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