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Wie Sie Ihr unternehmensweites SAP Master Data Management optimieren
In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, warum Sie sich Gedanken über Ihre unternehmensweiten Prozesse im SAP Master Data Management machen sollten und wie Sie Ihr SAP MDM optimieren, verschlanken und beschleunigen.
Korrekte SAP-Stammdaten sind die Voraussetzung für digitale und automatisierte Geschäftsprozesse. Unternehmen, die ihre betrieblichen Abläufe auf Basis von ERP-Systemen wie SAP abbilden, sollten deshalb den Aufwand für die Pflege ihrer Stammdaten nicht unterschätzen. Falsche oder nicht aktuelle Daten verursachen Probleme bei der Verarbeitung in SAP-Anwendungen – und können Ihre betrieblichen Abläufe im schlimmsten Fall zum Stillstand bringen.
Jedes Unternehmen, dass seine Geschäftsprozesse in SAP abbildet, sollte sich deshalb mit den folgenden Fragen beschäftigen:
- SAP-Stammdaten-Workflow: Haben Sie einen Prozess etabliert, mit dem Sie Ihre Stammdaten regelmäßig und idealerweise automatisiert auf Fehler und Dubletten überprüfen?
- SAP Master Data Governance: Sind in Ihrer Organisation die Verantwortlichkeiten für die Stammdatenpflege klar geregelt und wissen alle beteiligten Mitarbeiter, was wann zu tun ist?
- SAP Master Data Management Best Practices: Setzen Sie bei Ihrem unternehmensweiten SAP Master Data Management auf etablierte Standards und legen Sie damit die Grundlage für die erfolgreiche Digitalisierung Ihrer Geschäftsprozesse?
In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, warum Sie sich Gedanken über Ihre unternehmensweiten Prozesse im Master Data Management (MDM) machen sollten und wie Sie Ihr SAP MDM optimieren, verschlanken und beschleunigen.
Im Zuge des explodierenden Datenvolumens hat sich MDM zu einem der spannendsten Bereiche im globalen IT-Markt entwickelt. Jährliche Wachstumsraten von mehr als 15 Prozent und ein jährliches Umsatzvolumen von rund 15 Milliarden Euro mit MDM-Lösungen bis 2026 bestätigen: Master Data Management ist auf der IT-Agenda vieler Unternehmen ganz oben angekommen.
Das ist nur logisch, denn datengetriebene Geschäftsmodelle in Zeiten der Digitalisierung basieren maßgeblich auf funktionierendem Master Data Management. Die strukturierte Pflege von Stammdaten, die sich auf Objekte wie Kunden, Produkte, finanzielle Transaktionen, Lieferanten und Geschäftspartner beziehen, wird zur Kernaufgabe von Unternehmen. Das ist einerseits eine logische Folge der digitalen Transformation in nahezu allen Branchen. SAP-Stammdaten zu optimieren ist andererseits die Voraussetzung für die Digitalisierung von Geschäftsprozessen.
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Hohe Kosten infolge inkorrekter Master Data vermeiden
Effektives Master Data Management in Unternehmen hat die Aufgabe, Geschäftsprozessen und SAP-Transaktionen konsistente und korrekte Stammdaten zur Verfügung zu stellen. Die Folgekosten inkorrekter Stammdaten sind hoch. Sind erst einmal nicht aktuelle oder redundante Daten ins SAP-System geflossen, entsteht ein hoher Aufwand für Nachbesserungsarbeiten. Dieser Aufwand lässt sich bei einem von vornherein optimierten MDM-Prozess komplett vermeiden.
Insbesondere in Logistik- und Produktionsabläufen haben fehlerhafte Stammdaten oft katastrophale Auswirkungen. Dubletten und nicht gepflegte Stammdaten in SAP können zu Fehllieferungen und Material-Engpässen führen, die wiederum erhebliche Störungen Ihrer Geschäftsprozesse in der Materialwirtschaft zur Folge haben. Ihre Mitarbeiter müssen schließlich mithilfe manueller Workarounds die Auswirkungen minimieren, um die Kundenzufriedenheit nicht zu gefährden und die Folgekosten in Grenzen zu halten.
Das Stammdatenmanagement in SAP ist alles andere als eine triviale Aufgabe. Allein ein Material-Stammdatensatz in SAP MM umfasst bis zu 1.000 Einzelfelder. SAP-Stammdaten zu pflegen und fortlaufend zu optimieren erfordert deshalb die Einrichtung einer umfassenden SAP-Stammdaten-Governance und die Implementierung eines Workflows, der weitgehend automatisiert läuft.
Von der Beantragung neuen Materials bis zur werksübergreifenden SAP-Stammdaten-Optimierung profitieren Unternehmen von einem strukturierten Prozess in vier Schritten, der sich vor allem für MDM-Aufgaben in Logistik und Produktion bewährt hat:
- Schritt 1 – Stammdatenanlage bei der Beantragung neuen Materials: Benötigt ein Ingenieur neues Material, gibt er die grundlegenden Stammdaten direkt in eine auf seine Rolle zugeschnittene SAP-Eingabemaske ein. Mit Hilfe der SAP Materialstamm-Sichten werden nicht relevante Felder gar nicht erst eingeblendet, um Fehler bei der Materialanlage zu vermeiden. Bei Bedarf lassen sich zusätzliche Dokumente und Spezifikationen an den Antrag anhängen.
- Schritt 2 – Freigabe in der Master-Data-Zentrale: Eine zentrale Abteilung in Ihrer Organisation ist für die Überprüfung und Freigabe von neu angelegten Stammdatensätzen in SAP verantwortlich. Diese SAP-Master-Data-Zentrale erhält über einen automatisierten Workflow neue Anträge, die sie überprüft und gegebenenfalls an den Antragsteller zurückgibt, falls der initiale Datensatz fehlerhaft gewesen ist.
- Schritt 3 – Überprüfung auf Stammdaten-Redundanzen: Mit Hilfe digitaler Add-on-Lösungen lassen sich SAP-Anwendungen auf Dubletten untersuchen. Bei redundanten Stammdaten weist die Lösung Ihre SAP-Master-Data-Zentrale auf mögliche Dubletten hin, woraufhin Ihre Mitarbeiter die Prüfung abschließen und den fehlerhaften Stammdatensatz aktualisieren können.
- Schritt 4 – Globale SAP Master Data Governance: Eine der großen Herausforderungen in der Stammdatenpflege liegt im standortübergreifenden MDM in verteilten Organisationen. Während einige Datenfelder global gültig sind, unterscheiden sich andere von Werk zu Werk. Mit Speziallösungen lassen sich unterschiedliche Werkssichten definieren und die Lösung legt automatisch die für die definierten Werke relevanten Sichten an.
Mit der Verknüpfung eines solchen vierstufigen MDM-Workflows mit Ihrem SAP-System können Sie die Risiken und Folgekosten infolge nicht korrekter Stammdaten auf ein Minimum reduzieren. Gerade in Zeiten der Digitalisierung wird Stammdatenmanagement zur Königsdisziplin für Unternehmen, die auf die Automatisierung von Logistik- und Produktionsprozessen setzen.