Digitale Transformation? Aber nur mit sauberen Stammdaten!
Data Cleansing als Voraussetzung für Transformationsprojekte
Nach Herausforderungen im Umfeld der Digitalen Transformation muss man nicht lange suchen – und das Stammdatenmanagement gehört auf jeden Fall dazu. Anlass genug für D&TS GmbH und DSC Software AG, am 9. November 2023 zu einem gemeinsamen Webcast zum Thema „Data Cleansing“ einzuladen. Paulo Ferreira, Managing Director von D&TS, und Benjamin Zorn, Senior Consultant Customer & Partner, DSC, begrüßten rund 100 Teilnehmende.
Schritt für Schritt zu sauberen und prozesskonformen Daten
Wie Unternehmen ihre Stammdaten mit Hilfe von D&TS auf Hochglanz bringen können, um sie als solides Fundament für eine Systemumstellung oder Transformation zu nutzen, machte Paulo Ferreira am Beispiel einer Autowaschanlage deutlich.
- „Vorreinigung“: Datenanalyse und Datenkonsolidierung
Die gelieferten Daten aus verschiedenen Datenbanken des Kundenunternehmens werden gebündelt und auf Dubletten hin überprüft, um einen Single Source of Truth zu erstellen. - „Vorwäsche“: Datenharmonisierung
Benennungen werden analysiert, einheitliche Standardnamen für jedes Material vergeben und Einheiten sowie Maßangaben harmonisiert. Dabei kann der Materialkurztext optimiert und Standardnamen in mehrere Sprachen übersetzt werden. - „Schaumwäsche“: Klassifizierung
Materialien werden nach Eigenklassifikationen oder Standardklassifikationen wie ECLASS, ETIM und UNSPSC klassifiziert – optional. Eine Standardisierung nach ECLASS und AAS bildet die Grundlage für den reibungslosen Austausch von konsistenten, genauen und verständlichen Daten zwischen Systemen und Geschäftspartnern. - „Wachsen“: Datenanreicherung
Materialdaten werden durch fehlende technische und kaufmännische Daten aktualisiert und ergänzt. Dabei hilft eine Kategorisierung der Materialien in Gruppen sowie eine Separierung der wichtigsten Merkmale. Auf dieser Basis kann eine Zuordnung zu den Datenbanken von D&TS durchgeführt werden. - „Prüfung“: Datenvalidierung
Durch Anwendung von Regeln und Qualitätskriterien werden die Daten auf Vollständigkeit und Konformität hin überprüft. Anschließend erfolgt eine zweite Kontrolle zur Identifizierung von Dubletten, um höchste Datenqualität zu erreichen. - „Polieren“: Datenbereitstellung
Die bereinigten Daten werden in das Zielsystem, z. B. ERP, PIM, PDM etc., übertragen. Das kann in verschiedenen Formaten wie Excel, BMEcat, JSON und ClassCOCKPIT-Dateien – ClassCOCKPIT SAP – geschehen. - „Versiegelung“: Etablierung der Datenqualität
Finaler Schritt ist ein IT-gestütztes Stammdatenmanagement sowie die Anbindung an eine Produktdatenbank – ClassCOCKPIT Data Cloud. Dadurch wird es möglich, Workflows und ganze Geschäftsprozesse zu optimieren und die Datenqualität nachhaltig zu sichern.
Unternehmen, die ein solches Waschprogramm durchlaufen, profitieren von zahlreichen Vorteilen auf ihrem Weg zur Digitalen Transformation. Die Referenten nannten konkrete Kundenbeispiele und Verbesserungen, die sich durch Data Cleansing ergaben:
- Finden statt Suchen von Materialien für die Vermeidung von Duplikaten und unnötiger Konstruktion bereits vorhandener Bauteile im Unternehmen
- Einheitliche Benennungen – Terminologie – und Eliminierung von Dubletten
- Einführung von ECLASS als neuen Standard, massive Erhöhung der Datenqualität
- Verwendung von ECLASS als Standard für einen sicheren Datenaustausch
- Digitale Ersatzteilkataloge auf Knopfdruck durch verbesserte Datenqualität, Umsatzsteigerung
- Höhere Anlagenverfügbarkeit, internationale Vernetzung von Werken, reduzierte Kosten
Die Veranstaltung erhielt durchweg positive Rückmeldungen von den Teilnehmenden, was die Entschlossenheit von DSC und D&TS bekräftigte, 2024 einen weiteren Webcast zu organisieren.
