Eine hohe Qualität der Materialstammdaten ist für zahlreiche Abteilungen und Prozesse im Unternehmen von enormer Bedeutung. Fehlerhafte, unvollständige oder veraltete Materialstämme haben negative Auswirkungen auf die Abläufe der gesamten Wertschöpfungskette. Falsche oder lückenhafte Angaben machen Rückfragen in den zuständigen Bereichen erforderlich und erhöhen den Abstimmungsaufwand. Daraus resultieren längere Prozessdurchlaufzeiten und eine geringere Effizienz.
An drei beispielhaften Szenarien wird die Wichtigkeit von gepflegten Materialstammdaten deutlich:
Ein Mitarbeiter aus dem Vertrieb ist beim Kunden vor Ort. Um ein Angebot erstellen zu können, benötigt er die Gewissheit, dass die hinterlegten Daten wie Klassifizierung eines Materials, durchschnittliche Produktionszeit oder Lieferdauer eines Produkts korrekt sind.
In der Logistik haben fehlerhafte Materialstammdaten erhebliche Konsequenzen. Stimmen etwa die Abmessungen oder die Gewichtsangaben bei den Materialien nicht, fahren die Lkws halbvolle Touren anstatt komplett beladen zu sein. Werden falsche Materialien ausgeliefert, ist eine erhöhte Zahl an Retouren die Folge.
Das Management nutzt Geschäftsberichte und Reportings als Grundlage für strategische Entscheidungen. Daher sollten sich die Berichte idealerweise auf korrekte Daten stützen. Die Aktualität der Materialstammdaten spielt etwa für die Lager- und Bestandsplanung eine entscheidende Rolle
Trotz der unbestrittenen Bedeutung für den Unternehmenserfolg neigen viele Unternehmen dazu, die Pflege der Materialstammdaten zu vernachlässigen. Die Gründe dafür sind vielfältig. Sicherlich spielt die Komplexität des Themas eine Rolle. Zahlreiche Organisationseinheiten sind in das Anlegen und Pflegen des Materialstamms involviert – vom Vertrieb über den Einkauf und die Logistik bis hin zu Finanzen und Controlling sowie Qualitätssicherung. Das macht die Prozesse vielschichtig und bisweilen unübersichtlich. Häufig fehlen eindeutige Validierungsregeln und Zuständigkeiten, sodass nicht klar ist, wer welche Daten pflegen darf. Vorgenommene Änderungen an einem Datensatz lassen sich nur schwer nachvollziehen.
Gerade Gelegenheitsnutzer, die nicht regelmäßig mit SAP-Systemen arbeiten, sind mit den Benutzeroberflächen wenig vertraut und fühlen sich schnell überfordert. Im besten Fall benötigen sie mehr Zeit für ihre Arbeit, im schlimmeren Fall machen sie Fehler beim Anlegen neuer Materialstammdaten. Das Spektrum reicht von falschen bis zu fehlenden Einträgen in den Feldern, wodurch relevante Informationen für nachgeordnete Prozesse fehlen.
Typisches Ergebnis einer sorglosen Datenpflege sind mehrfach angelegte Datensätze. Dass sich solche Dubletten im System ansammeln können, hängt auch damit zusammen, dass weder SAP ERP noch SAP S/4HANA über eine Funktionalität verfügt, welche die Stammdaten auf Duplikate prüft. Wenn Dubletten vorhanden sind, ist nicht klar, welches der richtige Datensatz ist und ob die Informationen verlässlich sind. Eine manuelle Dublettenprüfung kostet viel Zeit, weil der korrekte Datensatz zu definieren ist und doppelte Datensätze zusammengeführt werden müssen. Es gibt jedoch eine Reihe hilfreicher Tools, die eine Dublettenprüfung weitgehend automatisiert durchführen.
Neben mehrfach vorhandenen Datensätzen tragen auch veraltete Daten sowie falsche und unvollständige Informationen zu einer schlechten Qualität der Materialstammdaten bei. Durch sie entstehen Mehraufwand und zusätzliche Kosten. Die Geschäftsprozesse in der Materialwirtschaft sind empfindlich gestört. Unzureichend gepflegte Materialstammdaten können zu Fehllieferungen und Materialengpässen führen. Auch die Kunden des Unternehmens bekommen die Auswirkungen schlechte Datenqualität zu spüren, indem sie beispielsweise fehlerhafte Rechnungen erhalten. Ein geringes Qualitätsniveau bei den Materialstammdaten führt also gleichermaßen zu frustrierten Mitarbeitern und zu unzufriedenen Kunden.
Angesichts der Folgen einer schlechten Datenqualität lohnt es sich, vorhandene Fehler und Informationslücken in den Daten zu analysieren und die daraus resultierenden Probleme zu beheben. Dabei hilft SAP Master Data Governance (SAP MDG). Die Software stellt die Stammdatenpflege auf eine stabile Grundlage, indem sie die Möglichkeit bietet, eigene Regeln zu definieren und die Prozesse so zu gestalten, dass sie zu den Voraussetzungen und Anforderungen im eigenen Unternehmen passen.
Über prozessgesteuerte Workflows lässt sich genau festlegen, wer welche Daten in welcher Reihenfolge pflegen darf. Die Anwender bekommen nur die für sie relevanten Felder angezeigt. In den meisten Systemarchitekturen fungiert SAP MDG als „Single Point of Truth“ und verteilt die Stammdaten anschließend zur weiteren Anreicherung auf die Zielsysteme. Außerdem wird die Historie der Stammdaten nachvollziehbar. Für die Beteiligten ist ersichtlich, wer wann welche Änderungen vorgenommen hat. Die Definition von Pflichtfeldern verhindert, dass unvollständig befüllte Datensätze die operativen Abläufe beeinträchtigen und verzögern. Läuft der Prozess der Materialstammdatenpflege nach klaren Regeln ab, bleibt die Datenqualität dauerhaft hoch, sodass der Aufwand, den Materialstamm zu bereinigen, in der Zukunft erheblich sinkt.
Die unternehmensweite Einführung von SAP MDG schafft die Voraussetzungen dafür, die Datenqualität mit geeigneten Maßnahmen zu verbessern. Dazu gehört auch die Dublettenprüfung und -bereinigung. Mit SAP MDG lässt sich der Bestand an doppelten Datensätzen ermitteln. Im nächsten Schritt werden die Dubletten über Massenänderungsanträge bereinigt – ein wichtiger Vorgang für die Optimierung der Datenqualität.
Ein professionelles, softwaregestütztes Stammdaten-Management verschafft Unternehmen einerseits schnelle Erfolge, indem es die Voraussetzungen für ein reibungsloses operatives Geschäft und eine hohe Prozesseffizienz schafft. Gleichzeitig stellen Unternehmen wichtige Weichen für die Zukunft. Denn nur eine einheitliche, verlässliche Sicht auf die Unternehmensdaten ermöglicht fortgeschrittene Datenanalysen und ein leistungsstarkes Berichtswesen. Insofern stellen aktuelle, vollständige und durchgängige Materialstammdaten eine unerlässliche Bedingung dar, damit Unternehmen die passenden Antworten auf die strategischen Herausforderungen in der gesamten Lieferkette geben und die richtigen Erkenntnisse aus ihren Daten ziehen können.