Die Qualität der Materialstammdaten mit SAP DQM erhöhen

Materialstammdaten sind für eine Reihe von Geschäftsprozessen relevant. Weisen sie geringe Qualität auf, können Produktionsstillstände, Rückrufaktionen, längere Bearbeitungszeiten oder aufwendige Datenbereinigungsaktionen die Folge sein. Damit sind dann unweigerlich erhöhte Aufwände und unnötige Kosten verbunden. Was aus dieser Erkenntnis folgt? Der Verbesserung der Materialstammdatenqualität sollte unbedingt hohe Priorität eingeräumt werden. In diesem Zusammenhang nimmt SAP Data Quality Management (DQM) eine zentrale Rolle ein.

Steigern Sie Ihre Datenqualität mithilfe von SAP DQM und SAP MDG

In vier Schritten zu optimierten Materialstammdaten

SAP DQM gehört zu den drei Kernfunktionalitäten von SAP Master Data Governance (MDG). Damit können Unternehmen Datenqualitätsregeln definieren und Kennzahlen hinterlegen, um Qualitätsanalysen durchzuführen und so die Datenqualität dauerhaft zu überwachen. Der Weg zu qualitativ hochwertigen Materialstammdaten mittels SAP DQM verläuft in vier Schritten.

Schritt 1: Qualität definieren

Zunächst geht es darum, die erforderliche Qualität der Daten und die benötigten Anforderungen anhand der Geschäftsprozesse zu definieren. Es gilt festzulegen, was hohe Datenqualität bedeutet und welche Datenqualitätsregeln benötigt werden. Hierfür lassen sich beispielsweise Normen und Berichte, Analysen, Lehren aus der Vergangenheit und die Mustererkennung von Daten heranziehen.

Schritt 2: Qualität eingeben

Wichtig ist, die Qualität bereits bei der Dateneingabe sicherzustellen, sodass neue und bestehende Daten den definierten Qualitätsstandards entsprechen. Möglich wird dies durch die Etablierung von regelbasierten Prüfungen bei sämtlichen Arten der Dateneingabe, zum Beispiel bei Änderungsanträgen oder bei der Massenverarbeitung.

Schritt 3: Qualität überwachen

Zur Überwachung der Datenqualität tragen regelmäßige Analysen und die Definition von KPIs bei. Das Ziel ist es, den Zustand der Daten immer wieder aufs Neue zu bewerten und potenzielle Probleme zu ermitteln, bevor diese sich negativ auswirken. Anhand von Dashboards lassen sich Tendenzen in Bezug auf die Datenqualität visualisieren.

Schritt 4: Qualität verbessern

Die Verbesserung der Datenqualität umfasst Maßnahmen für die Lösung bestehender Qualitätsprobleme und für die Vermeidung künftiger Schwierigkeiten. Dies gelingt unter anderem durch die Verwendung von Tools zur Fehlerbehebung und die Erweiterung des Regelwerks bei der Dateneingabe, falls wiederkehrende Problemfälle auftreten. Es geht darum, die Dateneingabeprozesse zu optimieren und die zugrundeliegende Definition der Qualität kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Maßnahmen zur Optimierung der Datenqualität

Mithilfe von SAP Data Quality Management lassen sich Validierungsregeln definieren. Diese können präzise beschrieben und mit den jeweiligen Ansprechpartnern versehen werden. Außerdem können die Regeln vorab simuliert werden, um potenzielle unerwünschte Nebeneffekte zu ermitteln und nicht in das Produktivsystem zu bringen.

Darüber hinaus lassen sich Ableitungsszenarien erstellen. Die Auswertungsergebnisse können direkt per E-Mail verschickt werden. Wenn Fehler festgestellt werden, gilt es, diese zu korrigieren. Auch im Zuge dieser Datenkorrektur findet eine Validierung statt. Erst danach werden die geänderten Materialien aktiviert.

Webinar: SAP Data Quality Management für Materialstammdaten

Vorteile von SAP DQM

Durch den Einsatz von SAP DQM schaffen Unternehmen eine Single Source of Truth mit Blick auf ihre Materialstammdaten. Die definierten Regeln lassen sich für unterschiedliche Geschäftsprozesse wiederverwenden. Der Regelverlauf wird umfassend dokumentiert, sodass jederzeit nachvollziehbar ist, wer wann welche Änderungen durchgeführt hat. Die Verwendung von benutzerfreundlichen SAP Fiori-Apps ermöglicht eine intuitive Bedienung von SAP DQM. Die Simulation der Regelauswirkungen vor der Produktivsetzung vermeidet unerwartete und ungewollte Situationen und bietet somit zusätzliche Sicherheit. SAP DQM unterstützt auch benutzerdefinierte Felder, sodass Unternehmen die Anwendung passgenau an ihre individuellen Anforderungen anpassen können.

Die komplexen Regeln und Anforderungen erfordern unter Umständen Know-how in der ABAP-Entwicklung und Erfahrung im Umgang mit BRFplus. Dementsprechend müssen Unternehmen gewährleisten, dass die entsprechende Expertise zur Verfügung steht, und die Mitarbeiter für den Einsatz von SAP DQM befähigen. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, lässt sich mit dem Einsatz von SAP DQM ein hohes Maß an Datenqualität erzielen und dauerhaft sicherstellen.