Daten sind nur dann n\u00fctzlich, wenn Sie sich auf sie verlassen k\u00f6nnen. Arbeiten Ihre Abteilungen wirklich mit derselben Datenbasis? Oder kosten unterschiedliche Datenst\u00e4nde, doppelte Pflege und aufwendige Abstimmungsschleifen schon Zeit und Geld? Genau hier wird Data Governance relevant. In diesem Beitrag erfahren Sie, was Data Governance bedeutet, warum das Thema im Mittelstand an Bedeutung gewinnt und welche Rolle Ihr ERP dabei spielt.<\/p>\n
Data Governance beschreibt die Regeln, Verantwortlichkeiten und Abl\u00e4ufe, mit denen ein Unternehmen seine Daten verbindlich steuert. Es geht dabei nicht nur darum, wo Daten gespeichert werden. Entscheidend ist, wer sie anlegt, wer sie pr\u00fcfen darf, wer \u00c4nderungen freigibt und nach welchen Standards die Pflege erfolgt.<\/p>\n
Im Tagesgesch\u00e4ft eines Unternehmens zeigt sich schnell, wie wichtig eine klare Steuerung von Daten ist. Ein typisches Beispiel ist der Artikelstamm: Wird ein Artikel mehrfach unterschiedlich angelegt, entstehen schnell Probleme in Einkauf, Lager und Auswertung. \u00c4hnlich kritisch wird es, wenn Kundendaten unvollst\u00e4ndig sind, Lieferanten unterschiedlich benannt werden oder St\u00fccklisten nicht auf dem aktuellen Stand bleiben. Dann arbeitet jede Abteilung mit scheinbar denselben Daten, meint aber nicht immer dasselbe.<\/p>\n
Genau hier setzt Data Governance an. Sie sorgt daf\u00fcr, dass Daten nicht nebenbei entstehen, sondern nach klaren Regeln gepflegt werden. F\u00fcr IT-Leiter hei\u00dft das: weniger Sonderwege und mehr Struktur im System. F\u00fcr Controlling und Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung hei\u00dft es: verl\u00e4sslichere Auswertungen.<\/p>\n
Viele Unternehmen haben ihre Prozesse in den vergangenen Jahren schrittweise digitalisiert. Dabei wurden Systemlandschaften erweitert, Abl\u00e4ufe angepasst und Daten in unterschiedlichen Anwendungen oder Prozessschritten gepflegt. Genau dadurch entstehen h\u00e4ufig Inkonsistenzen im Datenbestand. Beispiele aus der Praxis: Ein Kunde ist dann im Vertrieb anders angelegt als in der Finanzbuchhaltung, ein Artikelstamm wurde ge\u00e4ndert, aber nicht in allen abh\u00e4ngigen Bereichen aktualisiert, oder St\u00fccklisten, Merkmale und produktionsrelevante Informationen liegen nicht auf demselben Stand. Gerade im Mittelstand wirken sich solche Datenprobleme oft besonders schnell aus. Denn in vielen Unternehmen wurden Prozesse \u00fcber Jahre erweitert, angepasst und pragmatisch erg\u00e4nzt. Dadurch entstehen Medienbr\u00fcche, doppelte Datenpflege und uneinheitliche Stammdatenstrukturen. Fehler bleiben dann nicht auf einen einzelnen Datensatz beschr\u00e4nkt, sondern wirken sich direkt auf Angebote, Disposition, Beschaffung, Fertigung oder Auswertungen aus.<\/p>\n
Data Governance ist deshalb kein reines IT-Thema. Es geht darum, Datenqualit\u00e4t, Verantwortlichkeiten und Pflegeprozesse so zu steuern, dass alle Bereiche mit einer einheitlichen und verl\u00e4sslichen Datenbasis arbeiten.<\/p>\n
Data Governance legt fest, wie Daten im Unternehmen angelegt, gepflegt, gepr\u00fcft und genutzt werden. Das ERP ist in vielen mittelst\u00e4ndischen Unternehmen der zentrale Ort, an dem sich Regeln f\u00fcr Datenpflege und Zust\u00e4ndigkeiten im Alltag abbilden lassen. Denn hier laufen zentrale Daten und Prozesse zusammen: Artikel, Kunden, Lieferanten, St\u00fccklisten, Auftr\u00e4ge, Best\u00e4nde, Preise oder Buchungen.<\/p>\n
Genau deshalb h\u00e4ngen Data Governance und ERP direkt zusammen. Wenn zum Beispiel unklar ist, wer einen Artikelstamm anlegen darf, welche Felder Pflicht sind oder wann \u00c4nderungen gepr\u00fcft werden m\u00fcssen, dann zeigt sich das nicht in einer Richtlinie, sondern direkt im ERP. Dort wird sichtbar, ob Daten einheitlich gepflegt werden, ob Dubletten entstehen und ob Folgeprozesse mit verl\u00e4sslichen Informationen arbeiten k\u00f6nnen.<\/p>\n
F\u00fcr Sie hei\u00dft das konkret: Data Governance bleibt ohne ERP oft theoretisch. Erst im ERP entscheidet sich, ob Ihre Regeln im Alltag wirklich greifen. Wenn Stammdaten sauber angelegt, \u00c4nderungen nachvollziehbar gepflegt und Informationen bereichs\u00fcbergreifend einheitlich genutzt werden, entsteht eine belastbare Datenbasis. Fehlt diese gemeinsame Struktur, arbeiten Abteilungen schneller mit unterschiedlichen Datenst\u00e4nden oder parallelen Nebenl\u00f6sungen.<\/p>\n
Schlechte Datenqualit\u00e4t f\u00e4llt oft erst dann auf, wenn bereits Kosten entstehen. Ein falscher Artikelstamm verf\u00e4lscht die Kalkulation. Unvollst\u00e4ndige Lieferantendaten verz\u00f6gern Bestellungen. Fehlerhafte St\u00fccklisten wirken sich direkt auf Fertigung und Materialfluss aus.<\/p>\n
Typische Folgen sind:<\/p>\n
Gerade f\u00fcr Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung und Controlling ist das kritisch. Denn Entscheidungen sind nur so gut wie die Datenbasis, auf der sie beruhen.<\/p>\n
Sie m\u00f6chten die Datenqualit\u00e4t in Ihrem Unternehmen optimieren? Dann sollten Sie sich folgende Fragen stellen: An welchen Stellen entstehen in Ihrem Unternehmen die meisten R\u00fcckfragen, Korrekturen oder Abstimmungsschleifen? Genau dort liegt h\u00e4ufig das eigentliche Datenproblem.<\/p>\n
Wenn Unternehmen \u00fcber Data Governance sprechen, geht es fast immer auch um Stammdaten. Das ist nachvollziehbar: Denn Stammdaten bilden die Grundlage f\u00fcr viele weitere Prozesse. Dazu geh\u00f6ren zum Beispiel Artikelst\u00e4mme, Kunden- und Lieferantenstammdaten, Preisstrukturen, Merkmale und St\u00fccklisten. Sind diese Daten uneinheitlich, wirkt sich das fast immer auf nachgelagerte Abl\u00e4ufe aus. Genau deshalb gilt Stammdatenmanagement als wichtiger Teil der Unternehmensorganisation.<\/p>\n
Wichtig sind dabei klare Regeln:<\/p>\n
F\u00fcr Ihr Unternehmen hei\u00dft das: Stammdatenmanagement sollte nicht nur \u201emitlaufen\u201c. Legen Sie fest, welche Stammdaten gesch\u00e4ftskritisch sind und wo verbindliche Standards fehlen.<\/p>\n
Data Governance funktioniert nur mit klaren Zust\u00e4ndigkeiten. Wenn sich alle zust\u00e4ndig f\u00fchlen, aber niemand verantwortlich ist, entstehen L\u00fccken.<\/p>\n
In der Praxis braucht es meist ein Zusammenspiel mehrerer Rollen:<\/p>\n
Erst mit diesen Rollen wird aus Datenpflege ein steuerbarer Prozess.<\/p>\n
Benennen Sie Verantwortlichkeiten immer so konkret, dass im Alltag keine Interpretationsspielr\u00e4ume bleiben. Wer legt an? Wer pr\u00fcft? Wer gibt frei? Wer entscheidet im Konfliktfall?<\/p>\n
Schlechte Datenqualit\u00e4t entsteht selten auf einen Schlag. Meist w\u00e4chst das Problem schrittweise. Mit jeder unklaren Zust\u00e4ndigkeit, jedem Sonderweg und jeder uneinheitlichen Pflege steigt der Aufwand<\/p>\n
Das sind m\u00f6gliche Folgen:<\/p>\n
Je fr\u00fcher Sie Datenstrukturen sauber regeln, desto leichter lassen sie sich im Alltag stabil halten.<\/p>\n
F\u00fcr Sie hei\u00dft das auch: Warten Sie nicht, bis falsche Daten zu einem sichtbaren Schaden f\u00fchren. Wenn Auswertungen regelm\u00e4\u00dfig diskutiert werden, Stammdaten mehrfach gepflegt werden oder Know-how nur in einzelnen K\u00f6pfen steckt, besteht bereits Handlungsbedarf.<\/p>\n
TimeLine ERP ist auf produzierende Unternehmen ausgerichtet. Das ist beim Thema Data Governance besonders relevant. Denn hier geht es nicht nur um kaufm\u00e4nnische Daten, sondern oft auch um technische Informationen, Dokumente und bereichs\u00fcbergreifende Abl\u00e4ufe.<\/p>\n
F\u00fcr eine strukturierte Datenbasis sind vor allem drei Punkte wichtig:<\/p>\n
Gerade dort, wo technische und kaufm\u00e4nnische Daten zusammengef\u00fchrt werden m\u00fcssen, zeigt sich der Nutzen einer integrierten L\u00f6sung besonders deutlich. Ein gutes Beispiel daf\u00fcr ist das integrierte Produktdatenmanagement<\/a> von TimeLine. Wenn relevante Produkt- und Konstruktionsdaten dort verf\u00fcgbar sind, wo sie f\u00fcr Folgeprozesse gebraucht werden, verbessert das die Datenkonsistenz und reduziert unn\u00f6tige Reibungsverluste. F\u00fcr Sie bedeutet das: Wenn Sie Datenqualit\u00e4t, Zust\u00e4ndigkeiten und Prozesse besser zusammenf\u00fchren wollen, brauchen Sie eine ERP-Basis, in der Informationen strukturiert und bereichs\u00fcbergreifend nutzbar sind. Sie haben Interesse an einer flexiblen ERP-L\u00f6sung? In unseren Webinaren<\/a> erkl\u00e4ren wir Ihnen gerne, wie TimeLine Sie bei einer durchdachten Data Governance unterst\u00fctzen kann!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Daten sind nur dann n\u00fctzlich, wenn Sie sich auf sie verlassen k\u00f6nnen. Arbeiten Ihre Abteilungen wirklich mit derselben Datenbasis? Oder kosten unterschiedliche Datenst\u00e4nde, doppelte Pflege und aufwendige Abstimmungsschleifen schon Zeit und Geld? Genau hier wird Data Governance relevant. In diesem Beitrag erfahren Sie, was Data Governance bedeutet, warum das Thema im Mittelstand an Bedeutung gewinnt und welche Rolle Ihr ERP dabei spielt. <\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":254231,"menu_order":0,"template":"","format":"standard","categories":[1],"tags":[],"wissenswertes":[],"class_list":["post-259128","blog","type-blog","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-allgemein"],"yoast_head":"\n