UdZ 2-2014

54 Unternehmen der Zukunft 2/2014 UdZ Data-Governance bei einem Maschinen- und Anlagenbauunternehmen Dublettensuche und Entwicklung eines Governance-Konzepts für Adressdaten Das FIR in Kooperation mit knapp:consult wurde von einem führenden Maschinen- und Anlagenbauunternehmen im Präzisionsbereich mit weltweiten Standorten beauftragt, die Datenqualität und Prozesse zu untersuchen, fehlerhafte Datensätze und Dubletten zu identifizieren und ein Governance-Konzept zu entwickeln. Im ersten Schritt wurden die Kundenadressdaten betrachtet. Ein internationales Maschinen- und Anlagen- bauunternehmen, das über eine hohe Stand- ortanzahl weltweit verfügt, plant eine ERP- Einführung und die Nutzung der cloudbasier- ten CRM-Anwendung Salesforce . In diesem Zusammenhang hat das Unternehmen das FIR und knapp:consult beauftragt, die Datenqualität und Struktur der Stammdaten zu untersuchen. Ziel war die Anpassung und Optimierung der Datenstruktur für die zukünftige Nutzung. Zur Vorbereitung der Systemeinführung mussten deshalb zunächst die fehlerhaften Datensätze und Dubletten bereinigt werden. Ein Data-Governance-Konzept soll darüber hinaus die Qualität der Daten auch nach- haltig gewährleisten. Es besteht aus Regeln, Verantwortlichkeiten und Prozessanpassung zur Erhaltung der Datenqualität. Bestandteil des Konzepts sind weiterhin ein Prüfverfahren für die Messung und Beurteilung der Datenqualität. Dadurch können die Datenqualität sowie der Erfolg von umgesetzten Maßnahmen im lau- fenden Betrieb kontrolliert werden. Ein Augenmerk gilt den unterschiedlichen Perspektiven bei der Nutzung der Daten. Bild 1 stellt die Perspektiven der Suche nach der Nadel Industrieprojekte – Analysieren und optimieren im Heuhaufen dar. So unterscheiden sich die Suche nach einem bestimmten Datensatz, nach einer Aggregation von Datensätzen (Controlling) und die Suche und Gestaltung der Struktur der Daten. Jeder Nutzer benötigt eine andere Aufbereitung der Daten. Vorgehen Der Schwerpunkt im Projekt lag zunächst auf den Kundenadressdaten. Das Vorgehen im Projekt folgte dabei den in Bild 2 (siehe S. 55) darge- stellten Schritten. Analyse der Datenlandschaft In einer ersten Phase wurden die Daten auf Fehler und Dubletten untersucht und die Prozesse zur Anlage, Pflege und Nutzung der Adressdaten analysiert. Die Analyse bezog sich dabei primär auf die IT-Strukturen, die Vernetzung der IT-Systeme sowie die unter- schiedliche Gestaltung der Arbeitsabläufe an den verschiedenen Standorten. Als Ergebnis der Prozessanalyse wurde deutlich, dass die Rechtestrukturen und Prozesse bei der Einführung des aktuellen Systems vor einigen Jahren an die vorhandenen Abläufe angepasst Bild 1: Unterschiedliche Perspektiven auf dieselben betrieblichen Daten