Der Heidelberger Softwarespezialist zetVisions, Experte für das Stammdaten- und das Beteiligungsmanagement, bietet Unternehmen mit dem Data Quality Analyzer (DQA) eine Lösung, die ihnen hilft, Datenqualitätsproblemen bei ihren Stammdaten auf den Grund zu gehen. Mit dem DQA können sie in ihren SAP-Systemen inkonsistente, doppelte, unvollständige und veraltete Datensätze in den Stammdatendomänen – Kunden/Lieferanten, Debitoren/Kreditoren, Produkt- und Materialstammdaten – aufspüren.
„Nicht wenige Unternehmen haben mit ihren Stammdaten ein Problem. Nur wissen sie es nicht, oder sie haben eher nur ein ‚Gefühl’, dass es mit der Datenqualität nicht zum Besten bestellt ist, können dies aber nicht an harten Fakten festmachen”, erläutert Monika Pürsing, Geschäftsführerin von zetVisions. Dass beispielsweise Dubletten vorhanden sind, sei vielen Unternehmen bewusst, allerdings fehlten Zahlen dazu, wie viele es sind und wo genau sie stecken. Manche wüssten nicht einmal, welche Felder eines Stammdatensatzes vollständig gefüllt seien. Mit dem DQA könnten Unternehmen auswerten, wie gut oder schlecht es um die Datenqualität in ihren SAP-Systemen bestellt sei.
Transparenz über Datenqualität herstellen
Nach der Installation des DQA auf dem SAP-System kann in die Stammdatendomänen Einblick genommen werden. Über die Validierungsregeln können Datenqualitätsregeln erstellt werden, die zu Regelsätzen zur Prüfung der Daten auf Konsistenz, Vollständigkeit, Aktualität und Eindeutigkeit zusammengefasst werden. Die Regelsätze dienen dazu, einen Stammdatensatz mit einem Qualitäts-Score zu versehen. Für jeden Stammdatensatz lässt sich so evaluieren, ob er gut, ausreichend oder mangelhaft gepflegt ist. Für jede Regel eines Regelsatzes kann die Gewichtung frei definiert werden.
Zusätzlich lassen sich KPI definieren, also „Schwellen“, ab wann Datensätze als gut, ausreichend oder mangelhaft gelten. Die Regelsätze werden turnusgemäß angewandt, so dass Trends über einen längeren Zeitraum dargestellt werden können. Korrekturaufgaben lassen sich automatisch anstoßen, in dem bei Auftreten eines Fehlers eine Information gesandt wird. Die Korrekturen sind aus dem DQA durch „Absprung” in den SAP-Datensatz oder per Massenupload möglich. Die Entwicklung der Datenqualität kann über das Data Quality Dashboard analysiert werden.
Master Data Excellence als Ziel
Der Data Quality Analyzer, der zu einer vollständigen Stammdatenmanagement-Lösung (zetVisions SPoT) ausgebaut werden kann, ist der Einstiegspunkt, um die Datenqualität in den Griff zu bekommen. Das Endziel heißt Master Data Excellence. Dabei handelt es sich nicht allein um eine Softwarelösung, sondern um ein erweitertes Dienstleistungsangebot rund um das Management von Stammdaten. Ausgehend von der Analyse, Definition und Implementierung der Prozesse über die Einrichtung des Software-Tools bis hin zum folgenden Change Management sowie zu den Richtlinien für die Planung, Kontrolle und Bereitstellung von Daten (Data Governance) liefert zetVisions gemeinsam mit KPMG einen lückenlosen End-to-end-Service für das Stammdatenmanagement.
„Nicht wenige Unternehmen haben mit ihren Stammdaten ein Problem. Nur wissen sie es nicht, oder sie haben eher nur ein ‚Gefühl’, dass es mit der Datenqualität nicht zum Besten bestellt ist, können dies aber nicht an harten Fakten festmachen”, erläutert Monika Pürsing, Geschäftsführerin von zetVisions. Dass beispielsweise Dubletten vorhanden sind, sei vielen Unternehmen bewusst, allerdings fehlten Zahlen dazu, wie viele es sind und wo genau sie stecken. Manche wüssten nicht einmal, welche Felder eines Stammdatensatzes vollständig gefüllt seien. Mit dem DQA könnten Unternehmen auswerten, wie gut oder schlecht es um die Datenqualität in ihren SAP-Systemen bestellt sei.
Transparenz über Datenqualität herstellen
Nach der Installation des DQA auf dem SAP-System kann in die Stammdatendomänen Einblick genommen werden. Über die Validierungsregeln können Datenqualitätsregeln erstellt werden, die zu Regelsätzen zur Prüfung der Daten auf Konsistenz, Vollständigkeit, Aktualität und Eindeutigkeit zusammengefasst werden. Die Regelsätze dienen dazu, einen Stammdatensatz mit einem Qualitäts-Score zu versehen. Für jeden Stammdatensatz lässt sich so evaluieren, ob er gut, ausreichend oder mangelhaft gepflegt ist. Für jede Regel eines Regelsatzes kann die Gewichtung frei definiert werden.
Zusätzlich lassen sich KPI definieren, also „Schwellen“, ab wann Datensätze als gut, ausreichend oder mangelhaft gelten. Die Regelsätze werden turnusgemäß angewandt, so dass Trends über einen längeren Zeitraum dargestellt werden können. Korrekturaufgaben lassen sich automatisch anstoßen, in dem bei Auftreten eines Fehlers eine Information gesandt wird. Die Korrekturen sind aus dem DQA durch „Absprung” in den SAP-Datensatz oder per Massenupload möglich. Die Entwicklung der Datenqualität kann über das Data Quality Dashboard analysiert werden.
Master Data Excellence als Ziel
Der Data Quality Analyzer, der zu einer vollständigen Stammdatenmanagement-Lösung (zetVisions SPoT) ausgebaut werden kann, ist der Einstiegspunkt, um die Datenqualität in den Griff zu bekommen. Das Endziel heißt Master Data Excellence. Dabei handelt es sich nicht allein um eine Softwarelösung, sondern um ein erweitertes Dienstleistungsangebot rund um das Management von Stammdaten. Ausgehend von der Analyse, Definition und Implementierung der Prozesse über die Einrichtung des Software-Tools bis hin zum folgenden Change Management sowie zu den Richtlinien für die Planung, Kontrolle und Bereitstellung von Daten (Data Governance) liefert zetVisions gemeinsam mit KPMG einen lückenlosen End-to-end-Service für das Stammdatenmanagement.
