Diese Fehler sollten Sie bei der Stammdatenpflege unbedingt vermeiden
Herausforderungen
- Verteilte und inkonsistente Datenlandschaften:
Unterschiedliche Systeme, uneinheitliche Formate und Medienbrüche erschweren die Nutzung verlässlicher Daten. - Manuelle Prozesse und fehlende Automatisierung:
Zeitintensive Datenpflege bindet Ressourcen – Fehler schleichen sich ein und die Qualität leidet. - Regulatorischer Druck und fehlende Governance:
Ohne klare Zuständigkeiten und Prozesse entstehen Lücken bei Compliance und Datensicherheit. - Keine durchgängige Datenstrategie:
Die Datenverantwortung endet oft auf Abteilungsebene – das große Ganze fehlt. - Nicht genutztes Potenzial der Digitalisierung:
Veraltete Datenstrukturen behindern moderne, KI-gestützte Prozesse und datengetriebene Geschäftsmodelle.
Lösungen
- Klare Datenqualität:
Automatisierte Prozesse und zentrale Governance sichern eine konsistente, valide Datenbasis. - Effiziente Datenpflege:
Intelligente Workflows und Validierungsregeln minimieren manuelle Aufwände und Fehlerquellen. - Sicherheit & Compliance:
Klare Rollen, dokumentierte Freigabeprozesse und Prüfregeln schaffen Vertrauen in die Daten. - End-to-End-Lebenszyklusmanagement:
Vom Anlegen bis zur Archivierung – Ihre Stammdaten werden ganzheitlich und strukturiert betreut. - Zukunftssicherheit durch Struktur:
Bereiten Sie Ihre Datenlandschaft auf Digitalisierung, KI und Automatisierung vor.
Definition & Bedeutung Master Data Management
Was ist MDM?
Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM) beschreibt den strategischen Ansatz zur unternehmensweiten Organisation, Qualitätssicherung und Pflege von Stammdaten. Ziel ist es, eine einheitliche, verlässliche Datenbasis zu schaffen, die Prozesse, Entscheidungen und Analysen konsistent unterstützt – unabhängig von Systemen oder Abteilungen.
Was ist SAP MDG?
MDG (Master Data Governance) ist ein Werkzeug innerhalb des Master Data Managements (MDM). Während MDM den strategischen Rahmen für den Umgang mit Stammdaten bildet, stellt SAP MDG die technische Lösung bereit, um diesen Rahmen umzusetzen – etwa durch Regeln, Workflows und systemübergreifende Datenverteilung.
Warum Stammdatenmanagement essenziell für moderne Unternehmen ist
Eine hohe Stammdatenqualität bildet das Rückgrat effizienter Geschäftsprozesse und datenbasierter Entscheidungen.
Gleichzeitig steigen die regulatorischen Anforderungen und die digitale Transformation verlangt nach intelligent strukturierten, aktuellen Daten. Unternehmen stehen dabei vor typischen Herausforderungen:
Fundament für MDM
Was versteht man unter Datenqualität?
Eine zentrale, vertrauenswürdige Datenbasis ist der Schlüssel zu unternehmensweiten Effizienzgewinnen, fundierten Entscheidungen und rechtskonformer IT-Architektur. Data Governance und Datenqualität bilden dabei das stabile Fundament jeder erfolgreichen MDM-Strategie – und machen Unternehmen bereit für die datengetriebene Zukunft.
Gute Datenqualität bedeutet:
- Korrektheit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz, Eindeutigkeit
- Minimierung von Fehlern, Redundanzen und veralteten Informationen
Data Quality Management (DQM)
Ein strukturiertes Data Quality Management (DQM) sorgt dafür, dass Anforderungen an gute Datenqualität systematisch eingehalten werden – über klare Regeln, Zuständigkeiten und technische Prüfmechanismen.
Effiziente Methoden zur Sicherung und Verbesserung der Datenqualität:
- Datenbereinigung, Standardisierung, Validierung, Profiling
- Automatisierte Prüfungen und kontinuierliches Monitoring
Was ist ein Daten-Governance-Rahmenwerk?
Daten-Governance legt fest, wie mit Daten im Unternehmen umgegangen wird – organisatorisch, technisch und rechtlich. Es schafft die Voraussetzungen dafür, dass Daten zentral, sicher und sinnvoll genutzt werden können.
Ein Governance-Framework legt Regeln, Rollen und Prozesse für den Umgang mit Daten fest:
- Verantwortlichkeiten definieren
- Compliance gewährleisten
- Datensicherheit und -lebenszyklusmanagement integrieren
Kernfunktionen eines MDG-Systems
Datenmodellierung & Systemintegration
- Einheitliche Datenstruktur für ERP, CRM, BI etc.
- Vermeidung von Silos durch zentrale Datenhaltung
Qualitätssicherung und automatische Fehlerbehandlung
- Validierungs- und Bereinigungsregeln
- Regelmäßige Audits und Berichte
Stammdaten-Workflows & Verantwortlichkeiten
- Strukturierte Genehmigungsprozesse
- Klare Rollenzuweisung für Pflege und Freigabe
- Schulung der Mitarbeitenden im Workflow-Handling
Auswahl der richtigen MDG-Lösung
Wichtige Kriterien bei der Tool-Auswahl
Die passende Technologie bildet die Grundlage für eine erfolgreiche MDG-Einführung. Neben Funktionsumfang sind Integrationsfähigkeit und Skalierbarkeit entscheidend.
- Skalierbarkeit und Flexibilität
- Integration in bestehende Systemlandschaften
- Unterstützung regulatorischer Anforderungen
Erfolgreiche Implementierung von Stammdatenmanagement
Schritt-für-Schritt zum MDG-Erfolg:
- Etablierung klarer Governance-Richtlinien
- Regelmäßige Qualitätskontrollen & KPIs zur Datenüberwachung
- Automatisierte Fehlermeldungen und Reports
- Datenminimierung & Datensicherheitsstrategien
Datengetriebene Prozessoptimierung & SAP-Automatisierung
Daten als Schlüssel für effiziente Geschäftsprozesse
- SAP-Prozessautomatisierung mittels Datenanalyse
- Einsatz von RPA, KI und SAP Build Process Automation
- Optimierte Entscheidungen & geringere Fehlerquoten
Stammdatenmanagement in der Praxis
Branchenübergreifende Innovationen
- Erfolgreiche Modelle aus Retail, Healthcare & Finance übertragen
- Standards & Plattformen zur Zusammenarbeit zwischen Branchen
Stammdatenpflege in SAP S/4HANA
- Zentrale Rolle des SAP Business Partners
- Einheitliche Verwaltung von Kunden, Lieferanten & Kontakten
Fazit: Mit einer starken Datenstrategie zum Erfolg
Der Weg zur datengetriebenen Exzellenz
Eine gut durchdachte Stammdatenstrategie ist die Grundlage für effiziente, sichere und rechtskonforme Unternehmensprozesse. Ob durch klassische MDM-Prinzipien oder SAP MDG:
Wer seine Daten im Griff hat, hat sein Geschäft im Griff.
Ihr Ansprechpartner
Christian Wagner
Geschäftsführer
SAP Beratung | Services und Automatisierung