Serie, Teil 2 08.01.2018, 08:10 Uhr

Stammdaten managen und optimieren: Auswertung in kürzester Zeit

Eine schlechte Datenbasis verzögert Abläufe und treibt die Kosten: Wie Händler und Unternehmen die Qualität ihrer Kunden- und Stammdaten Schritt für Schritt optimieren.
(Quelle: shutterstock.com/Jirsak)
Von André Classen, Partner bei der KPS AG

Drei Manntage - ja sogar 24 Stunden - sind zu lang, um den Absatz im Laden zu bewerten und Verkaufsaktionen zu planen. E-Commerce und Handel müssen ­ihre Sortimente schneller an Trends, Wünsche oder auch die Wetterlage anpassen können. Die Qualität der Stammdaten trägt dazu bei, Geschäfte zu beschleunigen. Mithilfe von schnell auswertbaren Daten zu ihren Prozessen werden Unternehmen smarter und intelligenter. Sie können sich leichter auf die Dynamik ihrer Märkte einstellen, auf neue Bedürfnisse mit Angeboten reagieren oder intern ­Abläufe effizient gestalten.
Nach der Entwicklung einer einheitlichen Strategie zur Datenerfassung in Teil 1 folgen nun Hinweise zur Pflege und dem Potenzial von Stammdaten für das Management von Omnichannel-Strategien.

Lange Wege, schlechte Daten

Welche Daten wichtig für ein Unternehmen sind, hängt vom Geschäftsmodell ab. Doch von Bedeutung in beinahe allen Branchen und Vertriebsformen sind neben den Kunden- die Produkt-, Inventur- und Absatzdaten - also jene Bestände, die dem Begriff "Stammdaten" zugeordnet werden. Deren Qualität rückt ins Interesse, weil Reporting, Forecasts und Controlling zu lange dauern. Auch wenn Unternehmen ihre IT-Strukturen reorganisieren und Warenwirtschafts- sowie Planungssysteme vereinheitlichen oder Händler und Marken mehrere Vertriebsschienen zum Multi- oder Omnichannel verzahnen, kommt es auf die Verfügbarkeit guter ­Daten an. Steht gar der Zukauf externer Daten an, um die Planung und das Management etwa von Marketingmaßnahmen zu optimieren, müssen Stammdaten absolut zuverlässig sein.
Wichtigstes Qualitätsmerkmal von Daten ist ihre Einheitlichkeit. Unter dieser Forderung sind aber zugleich alle Probleme eines Unternehmens subsumiert: Nur wenige Unternehmen sammeln Daten nach eigenen Regeln oder nach Kriterien des GS1-Standards, der für Prozesse entlang der Wertschöpfungskette entwickelt wurde und die Identifizierung von Waren, ihre Erfassung sowie die Kommunikation der Systeme und Abteilungen vereinfacht. Im Alltag erhebt jede Abteilung, meist auch noch mit favorisierten Tools, die Zahlen und Fakten, die sie zur Bewältigung ihrer Aufgaben benötigt. Einheitlichkeit setzt sich oft nur dort durch, wo Querschnittabteilungen wie Controlling, Finanzen oder IT ­Regeln oder Formulare vorlegen. Silodenken hingegen erschwert eben diese Harmonisierung. Bestes Beispiel ist die Konkurrenz zwischen Einkauf und Vertrieb. Auch zwischen IT und Fachabteilungen wird meist unzureichend kommuniziert. Ist das Unternehmen auch noch international aktiv, potenziert sich das Datenchaos allein durch Rechnungswesen oder Adressen, die von Land zu Land unterschiedlich gehandhabt werden. Generell gilt: Wenn Produkte lange Wege im Unternehmen nehmen und bis zur Auslieferung von vielen Stellen bearbeitet werden, mindert das die Qualität der dabei ­erfassten Daten. Im Modehandel entsteht so eine Fehlerquote von bis zu 20 Prozent.

Einheitliche Regeln, bessere Daten

Doch die Digitalisierung, die Verzahnung von Geschäften sowie die Reorganisation technischer Systeme zwingen jetzt zur Pflege und fordern Regeln für eine effiziente Erfassung. Diese allerdings sollten ­abteilungsübergreifend und nicht nur von der IT entwickelt werden, denn jeder ­Unternehmensbereich wertet spezifische Kombinationen aus und will Eigenständigkeit bewahren. Die IT kann hier die ­Initiative ergreifen, um aber das Ressortdenken zu überwinden, muss auch die Führungsebene an Bord sein und die Wichtigkeit des Projekts mittragen. Ein professionelles Datenmanagement (Data Governance) fördert nicht nur einen bewussten Umgang mit Daten, sondern sensibilisiert auch für Sicherheit. Beim Datenschutz fehlt jedoch ebenfalls Sorgfalt und Pro­blembewusstsein.
Steht der Anforderungskatalog für die Erfassung der Daten und das unternehmensweite Datenmanagement, können danach die Bestände überarbeitet, vereinheitlicht und von Dubletten befreit werden. Das ist eine Aufgabe, die Geduld und hundertprozentige Sorgfalt erfordert und auf Dauer die ganze Organisation beansprucht. Orientierung gibt hier eine Prioritätenliste, die Datensätze nach ihrer Bedeutung fürs laufende Geschäft rankt und damit Projektarbeit oder das Outsourcing an entsprechende Dienstleister steuert.
Bei der Bereinigung und Pflege von ­Datenbeständen können verschiedene Automatisierungstools unterstützen. ­Diese helfen durch ein umfassendes Screening der Daten, Dubletten zu erkennen, unvollständige Datensätze herauszufiltern und mit einer einfachen Benutzeroberfläche Fehler zu bereinigen, redundante Daten zusammenzuführen sowie obsolete Daten­sätze zu löschen. Noch fehlt in vielen Teilen der Wirtschaft die Einsicht, dass Daten ein strategisches Hilfsmittel und daher sorgfältig zu pflegen sind. Hier müssen die Zusammenhänge zwischen fehlerhaften Stammdaten und sich anschließenden fehlerhaften Analysen, die auf diesen Stammdaten basieren, aufgezeigt und verständlich gemacht werden.
Nach unserer Beobachtung sammeln Händler und Unternehmen gegenwärtig aus allen ihnen zur Verfügung stehenden Systemen Daten. Schlauer werden sie dadurch allerdings nicht, vermutlich eher weniger. Nicht jeder Datensatz erhellt das Geschäft, aber jeder bindet Zeit und Geld für die Analyse und die Bewertung. Wer Daten jedoch gezielt und im erforderlichen Ausmaß erfasst und pflegt, tut viel für den Verbraucher- und Datenschutz und kann daraus Wissen für Prozesse und Geschäfte ziehen.



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