Der Wert der Daten

Ein gutes Stammdatenmanagement und die dadurch geschaffene Datentransparenz sind die Voraussetzungen für den Aufbruch hin zum digitalisierten Unternehmen. Für viele Unternehmen ist jedoch die Datenqualität die zentrale Herausforderung.

Digitalisierung ist ein Muss für Unternehmen. Doch der Aufbruch in die Zukunft beginnt bei den Daten. Vielerorts kann man erkennen: Unternehmen investieren zwar in transformative Technologien, die Reife der Daten kommt aber nicht hinterher. Es gibt große Schwierigkeiten, die Menge und Komplexität der vorhandenen Daten zu bewältigen.

Die Harvard Business Review schreibt, dass nur drei Prozent der Daten von Unternehmen grundlegende Qualitätsstandards erfüllen. 69 Prozent der im Jahr 2019 befragten Führungskräfte berichten, dass sie keine datengesteuerte Organisation schaffen können. 75 Prozent der befragten CEOs bekommen einer Studie von McKinsey aus dem Jahr 2020 zufolge auf halbem Weg ihrer digitalen Transformationsinitiativen Probleme mit der Dateninfrastruktur.

Die mangelnde Qualität von Daten ist ein kostspieliges Problem, wenn man weiß, dass Experten im MIT Sloan Management Review die geschätzten Auswirkungen von schlechten Daten auf 15 bis 25 Prozent des Umsatzes der meisten Unternehmen beziffern.

Vielfältige Herausforderungen

„Branchen werden zu Ökosystemen, in denen voneinander abhängige Lieferanten, Händler, Kunden, Wettbewerber und Behörden nahtlos zusammenarbeiten, um Daten auszutauschen.“

Gastautor: Christian Oertzen,
President EMEA & APAC und Geschäftsführer bei Stibo Systems (Quelle: Stibo Systems)

Es gilt, viele Herausforderungen zu meistern, vor denen Unternehmen mit Blick auf ihre Daten stehen: Wenn Unternehmen wachsen, werden die Systeme der fusionierten oder übernommenen Unternehmen selten richtig zusammengeführt. Mit der Zeit vervielfältigen sich die Probleme. Die notwendigen manuellen Datenabgleichs-Prozesse werden unüberschaubar.

Dazu kommt eine häufige dezentrale Datennutzung und -freigabe: Dadurch nutzen oder bearbeiten immer mehr Personen Daten im gesamten Unternehmen. Mit der voranschreitenden Ausbreitung von Technologien und Plattformen gibt es immer mehr Quellen, Systeme und Anwendungen, in denen Daten gesammelt, gespeichert und verwendet werden.

Durch heterogene Datenquellen, große Datenmengen und eine Vielzahl unstrukturierter Datentypen nimmt generell die Komplexität von Daten zu. Erfolgreiche Unternehmen kennen kein Innen und Außen mehr: Branchen werden zu Ökosystemen, in denen voneinander abhängige Lieferanten, Händler, Kunden, Wettbewerber und Behörden nahtlos zusammenarbeiten, um Daten auszutauschen. Das alles verschärft die Probleme im Datenmanagement.

Hochwertige Daten

Ein gutes Stammdatenmanagement (Multidomain Master Data Management, MDM) sollte der Ausgangspukt für jedes Unternehmen sein, das seine Datenreife verbessern will. Stammdaten sind wichtige Geschäftsinformationen, die die Transaktionen unterstützen. Sie beschreiben die an den Transaktionen beteiligten Kunden, Produkte, Teile, Mitarbeiter, Materialien, Lieferanten, Standorte. Transaktionsdaten, Big Data und Berichtsdaten, alle sind auf Stammdaten angewiesen, um nützlich zu sein. Schlechte Daten führen zu unzuverlässigen Berichten, fehlerhaften Analysen und betrieblicher Ineffizienz.

Eine Stammdatenmanagement-Plattform, wie STEP von Stibo Systems, hilft dabei, Daten-Duplikate zu entfernen, Stammdaten zu standardisieren und Regeln einzubauen, die verhindern, dass falsche Daten in das System gelangen. MDM schafft einen Digital Business Hub, eine skalierbare Plattform, die Stammdaten über ALLE Datendomänen hinweg verbindet und syndiziert. Der Hub bietet eine umfassende On-Demand-Ansicht des Unternehmens und seiner Einheiten, indem er den Zugriff auf einen Single Point of Truth mit relevanten, miteinander verknüpften Informationen ermöglicht.

Datenstruktur für die Transformation

Qualitativ hochwertige Daten werden überall benötigt. E-Commerce-, Inventar-, ERP- und POS-Plattformen sind auf genaue Produktdaten angewiesen, um Produktverfügbarkeit und -attribute über alle Berührungspunkte hinweg korrekt und konsistent darzustellen.

Anwendungen, die durch Machine Learning und künstliche Intelligenz angetrieben werden, nutzen hochwertige Daten, um ihre Algorithmen zu trainieren. Advanced Analytics Engines kombinieren Stammdaten mit anderen Datenquellen. Das erfordert die Verknüpfung von Stammdaten mit Verkäufen, Beständen, Klickströmen, Webanalysen und dem Internet der Dinge.

Business-Intelligence-Plattformen sind auf Stammdaten angewiesen, um einen genauen Überblick über den Zustand des Unternehmens zu erhalten und realistischen Input für die strategische Entscheidungsfindung zu liefern. Marketing-Plattformen und CRM benötigen 360-Grad-Kundenprofile sowie umfangreiche und konsistente Produktdaten, um Kunden mit relevanten und personalisierten Inhalten zu versorgen.

Personalisierung im Handel

Beispiel Handel: Hier erwarten die Kunden personalisierte Einkaufserlebnisse, egal ob online oder im Geschäft. Um ihnen die gewünschte Personalisierung zu bieten, benötigen Unternehmen verlässliche Daten und eine einzige, einheitliche Sicht auf den Kunden. Dazu müssen Tausende von Produkten auf globale Websites und ins digitale Ökosystem migriert werden.

Eine digitale Multidomain-Master-Data-Management-Lösung hilft, strategische Ergebnisse zu erzielen, indem sie einen zentralen Aufbewahrungsort mit sauberen, genauen und konsistenten operativen Daten über Produkte, Kunden, Lieferanten schafft. Durch automatisierte Workflows und Genehmigungsprozesse gelingt ein schnelles Onboarding neuer Lieferanten und Artikel und eine Anreicherung von CRM- und ERP-Daten durch die Zusammenführung von Kundendaten. So wird die digitale Transformation zu einer Erfolgsgeschichte.

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