SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Stammdaten als Erfolgsfaktor moderner Unternehmen
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Agenda


Stammdaten als betrieblicher Erfolgsfaktor



Wirtschaftlichkeit sauberer Stammdaten



Ausblick

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

2
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Bayer CropScience produziert Pflanzenschutzmittel

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

3
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Datenqualität ist dabei eine Voraussetzung für
Geschäftsprozesse1
Datenobjekt
«Produkthierarchie»

Datenqualitätsprobleme

Auswirkung auf
Geschäftsprozesse

1) [Ebner/Brauer 2011].
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

09

11

012

242

3938

Teilkonzern

Geschäftsfeld

Geschäftsgebiet

Aktiver
Wirkstoff

Produktgruppe

Nicht verfügbare Daten
Unvollständige Daten
Inkonsistente Daten

Planung: Wirkstoffbedarfe werden nicht konsolidiert
Berichtswesen: Umsätze sind nicht ausweisbar

Segmentierung: Risiko fehlerhafter Portfolioplanung

4
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

ZF entwickelt und produziert Getriebe-, Lenk- und
Achssysteme

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

5
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Das weltweite Umsatz-Reporting basiert auf Kundendaten
hoher Qualität1
Auszug aus der Kundendatenbank
Афин България ЕАД
Централен офис
София 1113
Ул. „Райко Алексиев” 26

Probleme beim Umsatz-Reporting

Iveco S.p.A.
Via Puglia 35
10156 Torino

Duplikate?



Korrekte Anschrift?


CNH Global N.V.
Schiphol Boulevard 217
1118 BH
Luchthaven Shiphol
NL | Netherlands



Hauptanschrift des Kunden?



Zuordnung von ZFGeschäftsbereichen?



Vorgänger- und

Nachfolgerbeziehungen?

1) [Möller 2012].
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

Änderung der Rechtsform?


海纽荷兰农业机械有限公司
公司地址:上海市国定东路303号
邮编:200433



Teil des gleichen
Konzernunternehmens?

6
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Treiber für Stammdatenqualität wirken unternehmensweit
Konzern

Division 1

Division 2

Division 3

Geschäftsbereiche
Geschäftsprozesse
Standorte
Fachabteilungen

Geschäftsbereiche
Geschäftsprozesse
Standorte
Fachabteilungen

Geschäftsbereiche
Geschäftsprozesse
Standorte
Fachabteilungen

«Compliance»
360°-Blick auf den Kunden
Intern und extern integrierte Geschäftsprozesse
«Single Source of the Truth»

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

7
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Stammdatenqualität folgt über die Zeit typischerweise einer
«Sägezahnkurve»
Stammdatenqualität

Zeit
Projekt 1

Legende:

Projekt 2

Projekt 3

Stammdatenqualitätsprobleme

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

8
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Die Verbesserung und Sicherung der Stammdatenqualität ist
eine Management-Aufgabe

1) [Otto et al. 2011].
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

9
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Agenda


Stammdaten als betrieblicher Erfolgsfaktor



Wirtschaftlichkeit sauberer Stammdaten



Ausblick

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

10
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Die Wirtschaftlichkeit des Stammdatenqualitätsmanagements
richtet sich nach seiner Natur als Infastruktur
Energienetze

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

Straßen

Stammdatenqualität

11
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Die Wirtschaftlichkeit sauberer Stammdaten ist schwierig zu
ermitteln


Komplexe Kausalzusammenhänge:





Organisatorische Zurechnung:




Stammdatenqualität hat keinen unmittelbaren Wert – sondern nur mittelbar in
Geschäftsprozessen
Nutzen ist oftmals kaum zu quantifizieren bzw. in Geldeinheiten zu bewerten
Kosten und – vor allem – Nutzen fallen in verschiedenen lokalen und zentralen
Organisationseinheiten an

Zeit:



Etablierung des Stammdatenqualitätswesens – und damit auch die «Nutzenwirkung» –
brauchen Jahre
Erfolg zukünftiger Stammdatenqualitätsinitiativen ist mit Unsicherheit behaftet

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

12
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Datenqualitätsmanagement ist ein Optimierungsproblem1
Kosten, C

Gesamtkosten
Kosten des
Datenqualitätsmanagement

Cges, 1
Cges
Cges, opt

CDQM, opt
CDQM, 1

Folgekosten schlechter
Datenqualität in
Geschäftsprozessen

CDQM
DQ
DQ1

1) [Eppler/Helfert 2004].
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

DQopt

Datenqualität, DQ
13
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Kausalanalysen machen den Nutzen sauberer
Stammdaten transparent1

1) [Otto 2012].
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

14
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Der Nutzen für das Unternehmen ist die Summe der Teilnutzen
in den verschiedenen «lokalen» Unternehmensbereichen
Konzeption

Initialisierung &
Umsetzung

Regelbetrieb

Konzeption

Initialisierung &
Umsetzung

Regelbetrieb

Zentralbereich

Lokale
Einheit

Fachlicher Nutzen
Projektkosten

n-mal
(Anzahl GF)

Betriebskosten

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

n-mal
(Anzahl Jahre)

15
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Kosten fallen für Stammdaten über den gesamten
Datenlebenszyklus an
Entsorgungskosten

Pflegekosten

Lebenszykluskosten

Beschaffungskosten

Vor Nutzung
(Datenerfassung, -beschaffung,
-integration)

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

Während Nutzung
(Datenpflege, -nutzung)

Nach Nutzung
(Datendeaktivierung)

16
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Viele Unternehmen bestimmen die Lebenszykluskosten ihrer
Stammdaten

Vor der Nutzung

200 EUR

2.500 EUR

-

-

1.500 EUR

2.400 EUR

2.861 EUR

(Artikelneuanlage)

Während der
Nutzung

175 EUR

Nach der Nutzung

133 EUR

(Änderung)

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

(3.000 CHF)

-

-

-

17
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Die Anlage und Pflege von Materialstammdatensätzen in SAP
erstreckt sich über zahllose Sichten …

34+
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

18
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

… in die unterschiedliche Rollen involviert sind.

Entwicklung

Produktion

Qualitätsmanagement

Planung

Einkauf

Finanzen

Marketing

Controlling

Vertrieb

InboundLogistik

11+
Lagerwirtschaft
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

19
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Ein Hersteller von Telekommunikationsinfrastruktur spart Geld
und erhöht die Datenqualität mit «Data Governance Workflows»
Maßnahmen





Prozessautomatisierung
«Reengineering» des Anlageprozesses und Vermeidung von «Rollenwechseln»
Parallelisierung von Aktivitäten
Automatische Anlage buchungskreisübergreifender Daten (z. B. Einkaufsinfosätze)

 Datenqualität von 62 % auf 91 % erhöht
 Manuelle Aktivitäten von 22 auf 17 reduziert
 Prozessdurchlaufzeit von 12 Tagen auf 1 bis 2 Tage reduziert

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

20
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Stammdatenqualität stiftet wirtschaftlichen Nutzen

Jährliche Einsparungen in Höhe von 2 Prozent des Lagerbestandswerts1

Einsparungen in Höhe von mehr als 500 GBP durch Vermeidung von «Lost Assets»2

Jährliche Einsparung in Höhe von 3’000 CHF für jeden deaktivierten
Materialstammdatensatz3

1)
2)
3)

Ergebnis einer Nutzenanalyse bei einem Partnerunternehmen des Kompetenzzentrums Corporate Data Quality.
[Otto/Weber 2009].
[Lay 2009].

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

21
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Agenda


Stammdaten als betrieblicher Erfolgsfaktor



Wirtschaftlichkeit sauberer Stammdaten



Ausblick

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

22
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Unternehmen benötigen eine neue Datenarchitektur
Nach aussen fallend: Kontrolle,
Geschäftskritikalität, Eindeutigkeit

Nach aussen steigend: Unschärfe,
Datenvolumina, Änderungsfrequenz

«Nukleus Data»
(Kundendaten,
Produktdaten usw.)

«Open Big Data»
(Tweets, Social Media
Streams usw.)
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

«Community Data»
(Adressen, GTINs,
Geodaten usw.)

23
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Die «Corporate Data League» bietet Geschäftspartnerdaten
schneller, billiger und in besserer Qualität an
Viele Vorteile für
«First Mover»

Kollektiv an
Geschäftspartnerdaten

lesen

schreiben

Kick-Off: December 10, 2013, St. Gallen

Ziele


Verbesserung der Pflegeprozesse durch Netzwerkkooperation



Start mit 6 bis 8 vertrauenswürdigen, starken Partnern

Nutzen


30 % weniger Pflegeaufwand durch die Nutzung geprüfter Daten im Netzwerk



«First movers» bestimmen die Spielregeln

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

24
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Das Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ)
bündelt «Best Practices» marktführender Unternehmen

NB: Aktuelle und frühere Partnerunternehmen.
Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

25
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Ihr Referent
Univ.-Prof. Dr. Ing. Boris Otto
Technische Universität Dortmund
Inhaber des Audi-Stiftungslehrstuhls
Supply Net Order Management
LogistikCampus
Joseph-Fraunhofer-Straße 2-4
D-44227 Dortmund
Boris.Otto@tu-dortmund.de

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

26
Audi-Stiftungslehrstuhl
Supply Net Order Management

Literaturhinweise
[Ebner/Brauer 2011]
Ebner, V., Brauer, B., Fallstudie zum Führungssystem für Stammdatenqualität bei der Bayer CropScience AG, in: HMD - Praxis der
Wirtschaftsinformatik, 48, 2011, Nr. 279, S. 64-73.
[Eppler/Helfert 2004]
Eppler, M. J., Helfert, M., A Framework for the Classification of Data Quality Costs and an Analysis of Their Progression, in:
Chengalur-Smith, S., Long, J., Raschid, L., Seko, C. (Hrsg.), Proceedings of the 9th International Conference on Information Quality
(ICIQ 2004), MIT, Cambrigde 2004, S. 311-325.
[Lay 2009]
Lay, J., Produktdaten im ERP. 2nd Workshop of the Competence Center Corporate Data Quality 2 (CC CDQ2); February 2009, St.
Gallen: University of St. Gallen, 2009.
[Möller 2012]
Möller H., Global Customer Revenue Reporting at ZF Friedrichshafen AG. 9th Workshop of the Competence Center Corporate Data
Quality 3 (CC CDQ3); June 21-22, 2012, Mainz, Germany: University of St. Gallen; 2012.
[Otto/Weber 2009]
Otto, B., Weber, K., From Health Checks to the Seven Sisters: The Data Quality Journey at BT, BE HSG / CC CDQ / 8, IWI-HSG, St.
Gallen 2009.
[Otto et al. 2011]
Otto, B., Kokemüller, J., Weisbecker, A., Gizanis, D., Stammdatenmanagement: Datenqualität für Geschäftsprozesse, in: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 48, 2011, Nr. 279, S. 5-16.
[Otto 2012]
Otto, B., Managing the Business Benefits of Product Data Management: The Case of Festo, in: Journal of Enterprise Information
Management, 25, 2012, Nr. 3, S. 272-297.

Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013

27

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

5 perubahan struktur ekonomi
5 perubahan struktur ekonomi5 perubahan struktur ekonomi
5 perubahan struktur ekonomi
muhammad muhaimin
 
Paper Analisis break even point
Paper Analisis break even pointPaper Analisis break even point
Paper Analisis break even point
Yusuf Darismah
 
AKUNTNASI BIAYA
AKUNTNASI BIAYAAKUNTNASI BIAYA
AKUNTNASI BIAYA
alfinnurrahmansyah
 
Manajemen Rantai Nilai Dalam Era Kreatif
Manajemen Rantai Nilai Dalam Era KreatifManajemen Rantai Nilai Dalam Era Kreatif
Manajemen Rantai Nilai Dalam Era Kreatif
Togar Simatupang
 
Teori Produksi Jangka Pendek (Kelompok 6, Pendidikan Ekonomi A, UNJ-2014)
Teori Produksi Jangka Pendek (Kelompok 6, Pendidikan Ekonomi A, UNJ-2014)Teori Produksi Jangka Pendek (Kelompok 6, Pendidikan Ekonomi A, UNJ-2014)
Teori Produksi Jangka Pendek (Kelompok 6, Pendidikan Ekonomi A, UNJ-2014)
Apriliaferdiani
 
Manajemen persediaan
Manajemen persediaanManajemen persediaan
Manajemen persediaanHabil Bunaiya
 
Harga pokok proses roti tawar
Harga pokok proses roti tawarHarga pokok proses roti tawar
Harga pokok proses roti tawarAlvin Setiawan
 
Pengetahuan Bisnis
Pengetahuan BisnisPengetahuan Bisnis
Pengetahuan Bisnis
Agun Guntara
 
PPT HELMIYANTI MPDE Kelangkaan
PPT HELMIYANTI MPDE KelangkaanPPT HELMIYANTI MPDE Kelangkaan
PPT HELMIYANTI MPDE Kelangkaan
helmi yanti
 
Presentasi kelompok 2
Presentasi kelompok 2Presentasi kelompok 2
Presentasi kelompok 2Ega Jalaludin
 
Makalah memaksimalkan laba
Makalah memaksimalkan labaMakalah memaksimalkan laba
Makalah memaksimalkan laba
Daniel Tumanken
 

Was ist angesagt? (11)

5 perubahan struktur ekonomi
5 perubahan struktur ekonomi5 perubahan struktur ekonomi
5 perubahan struktur ekonomi
 
Paper Analisis break even point
Paper Analisis break even pointPaper Analisis break even point
Paper Analisis break even point
 
AKUNTNASI BIAYA
AKUNTNASI BIAYAAKUNTNASI BIAYA
AKUNTNASI BIAYA
 
Manajemen Rantai Nilai Dalam Era Kreatif
Manajemen Rantai Nilai Dalam Era KreatifManajemen Rantai Nilai Dalam Era Kreatif
Manajemen Rantai Nilai Dalam Era Kreatif
 
Teori Produksi Jangka Pendek (Kelompok 6, Pendidikan Ekonomi A, UNJ-2014)
Teori Produksi Jangka Pendek (Kelompok 6, Pendidikan Ekonomi A, UNJ-2014)Teori Produksi Jangka Pendek (Kelompok 6, Pendidikan Ekonomi A, UNJ-2014)
Teori Produksi Jangka Pendek (Kelompok 6, Pendidikan Ekonomi A, UNJ-2014)
 
Manajemen persediaan
Manajemen persediaanManajemen persediaan
Manajemen persediaan
 
Harga pokok proses roti tawar
Harga pokok proses roti tawarHarga pokok proses roti tawar
Harga pokok proses roti tawar
 
Pengetahuan Bisnis
Pengetahuan BisnisPengetahuan Bisnis
Pengetahuan Bisnis
 
PPT HELMIYANTI MPDE Kelangkaan
PPT HELMIYANTI MPDE KelangkaanPPT HELMIYANTI MPDE Kelangkaan
PPT HELMIYANTI MPDE Kelangkaan
 
Presentasi kelompok 2
Presentasi kelompok 2Presentasi kelompok 2
Presentasi kelompok 2
 
Makalah memaksimalkan laba
Makalah memaksimalkan labaMakalah memaksimalkan laba
Makalah memaksimalkan laba
 

Andere mochten auch

BIT I WiSe 2014 | Basisinformationstechnologie I - 00: Organisation und Semin...
BIT I WiSe 2014 | Basisinformationstechnologie I - 00: Organisation und Semin...BIT I WiSe 2014 | Basisinformationstechnologie I - 00: Organisation und Semin...
BIT I WiSe 2014 | Basisinformationstechnologie I - 00: Organisation und Semin...
Institute for Digital Humanities, University of Cologne
 
Chem2Market Präsentation
Chem2Market PräsentationChem2Market Präsentation
Chem2Market Präsentation
Christiane Strasse
 
Tema 5. la gran guerra 1
Tema 5.  la gran guerra 1Tema 5.  la gran guerra 1
Tema 5. la gran guerra 1
jesus ortiz
 
Erasmus informationsveranstaltung FaRa KMW 2012
Erasmus informationsveranstaltung FaRa KMW 2012Erasmus informationsveranstaltung FaRa KMW 2012
Erasmus informationsveranstaltung FaRa KMW 2012FarakMW
 
Evolución y retos de la educación virtual. construyendo el e learning del sig...
Evolución y retos de la educación virtual. construyendo el e learning del sig...Evolución y retos de la educación virtual. construyendo el e learning del sig...
Evolución y retos de la educación virtual. construyendo el e learning del sig...
Mariel White
 
Kampmann Geniale Gelassenheit Selbstcoaching Notizbuch
Kampmann Geniale Gelassenheit Selbstcoaching NotizbuchKampmann Geniale Gelassenheit Selbstcoaching Notizbuch
Kampmann Geniale Gelassenheit Selbstcoaching Notizbuch
Klaus Kampmann
 
Knoten im Netz - Fäden in der Hand
Knoten im Netz - Fäden in der HandKnoten im Netz - Fäden in der Hand
Knoten im Netz - Fäden in der Hand
museum-digital
 
Mobile Dienste an der Universitätsbibliothek Bielefeld
Mobile Dienste an der Universitätsbibliothek BielefeldMobile Dienste an der Universitätsbibliothek Bielefeld
Mobile Dienste an der Universitätsbibliothek BielefeldSebastian Wolf
 
GRACIAS SEÑOR
GRACIAS SEÑORGRACIAS SEÑOR
GRACIAS SEÑORMacua
 
AACC collblanc
AACC collblancAACC collblanc
AACC collblanc
mdiezc
 
Tema4.5. manifestaciones artísticas
Tema4.5.  manifestaciones artísticasTema4.5.  manifestaciones artísticas
Tema4.5. manifestaciones artísticas
jesus ortiz
 
ethical gamification patterns
ethical gamification patternsethical gamification patterns
ethical gamification patterns
erträ glich
 

Andere mochten auch (15)

BIT I WiSe 2014 | Basisinformationstechnologie I - 00: Organisation und Semin...
BIT I WiSe 2014 | Basisinformationstechnologie I - 00: Organisation und Semin...BIT I WiSe 2014 | Basisinformationstechnologie I - 00: Organisation und Semin...
BIT I WiSe 2014 | Basisinformationstechnologie I - 00: Organisation und Semin...
 
02 busch hirschel
02 busch hirschel02 busch hirschel
02 busch hirschel
 
Chem2Market Präsentation
Chem2Market PräsentationChem2Market Präsentation
Chem2Market Präsentation
 
Adventas
AdventasAdventas
Adventas
 
Tema 5. la gran guerra 1
Tema 5.  la gran guerra 1Tema 5.  la gran guerra 1
Tema 5. la gran guerra 1
 
WiSe 2013 | Programmierpraktikum C++ - 01_Basics
WiSe 2013 | Programmierpraktikum C++ - 01_BasicsWiSe 2013 | Programmierpraktikum C++ - 01_Basics
WiSe 2013 | Programmierpraktikum C++ - 01_Basics
 
Erasmus informationsveranstaltung FaRa KMW 2012
Erasmus informationsveranstaltung FaRa KMW 2012Erasmus informationsveranstaltung FaRa KMW 2012
Erasmus informationsveranstaltung FaRa KMW 2012
 
Evolución y retos de la educación virtual. construyendo el e learning del sig...
Evolución y retos de la educación virtual. construyendo el e learning del sig...Evolución y retos de la educación virtual. construyendo el e learning del sig...
Evolución y retos de la educación virtual. construyendo el e learning del sig...
 
Kampmann Geniale Gelassenheit Selbstcoaching Notizbuch
Kampmann Geniale Gelassenheit Selbstcoaching NotizbuchKampmann Geniale Gelassenheit Selbstcoaching Notizbuch
Kampmann Geniale Gelassenheit Selbstcoaching Notizbuch
 
Knoten im Netz - Fäden in der Hand
Knoten im Netz - Fäden in der HandKnoten im Netz - Fäden in der Hand
Knoten im Netz - Fäden in der Hand
 
Mobile Dienste an der Universitätsbibliothek Bielefeld
Mobile Dienste an der Universitätsbibliothek BielefeldMobile Dienste an der Universitätsbibliothek Bielefeld
Mobile Dienste an der Universitätsbibliothek Bielefeld
 
GRACIAS SEÑOR
GRACIAS SEÑORGRACIAS SEÑOR
GRACIAS SEÑOR
 
AACC collblanc
AACC collblancAACC collblanc
AACC collblanc
 
Tema4.5. manifestaciones artísticas
Tema4.5.  manifestaciones artísticasTema4.5.  manifestaciones artísticas
Tema4.5. manifestaciones artísticas
 
ethical gamification patterns
ethical gamification patternsethical gamification patterns
ethical gamification patterns
 

Ähnlich wie Stammdaten als Erfolgsfaktor moderner Unternehmen

Stammdatenmanagement
StammdatenmanagementStammdatenmanagement
Stammdatenmanagementpatriziapesce
 
Servicepartnerschaften in der Instandhaltung
Servicepartnerschaften in der InstandhaltungServicepartnerschaften in der Instandhaltung
Servicepartnerschaften in der Instandhaltung
argvis GmbH
 
Überblick zum Industrial Data Space
Überblick zum Industrial Data SpaceÜberblick zum Industrial Data Space
Überblick zum Industrial Data Space
Boris Otto
 
KPMG Skilling me Softly: Schutz digitaler Geschäftsmodelle
KPMG Skilling me Softly: Schutz digitaler GeschäftsmodelleKPMG Skilling me Softly: Schutz digitaler Geschäftsmodelle
KPMG Skilling me Softly: Schutz digitaler Geschäftsmodelle
MIPLM
 
Ecosystem Asset Care
Ecosystem Asset CareEcosystem Asset Care
Ecosystem Asset Care
argvis GmbH
 
TRANSCONNECT IIoT - Qualitätsdaten integrieren (SQL Projekt AG)
TRANSCONNECT IIoT - Qualitätsdaten integrieren (SQL Projekt AG)TRANSCONNECT IIoT - Qualitätsdaten integrieren (SQL Projekt AG)
TRANSCONNECT IIoT - Qualitätsdaten integrieren (SQL Projekt AG)
SQL Projekt AG
 
Erfolgsfaktor Beschaffung
Erfolgsfaktor BeschaffungErfolgsfaktor Beschaffung
Erfolgsfaktor Beschaffung
Stefan Paul
 
BARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen Kann
BARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen KannBARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen Kann
BARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen Kann
DataValueTalk
 
Business it-strategy ceo vs. cio 01.07
Business it-strategy ceo vs. cio 01.07Business it-strategy ceo vs. cio 01.07
Business it-strategy ceo vs. cio 01.07WYHWYH
 
Studie: Welchen Stellenwert nimmt Data Governance im Jahr 2023 ein?
Studie: Welchen Stellenwert nimmt Data Governance im Jahr 2023 ein?Studie: Welchen Stellenwert nimmt Data Governance im Jahr 2023 ein?
Studie: Welchen Stellenwert nimmt Data Governance im Jahr 2023 ein?
IBsolution GmbH
 
Thomas Dieringer (Selected Services)
Thomas Dieringer (Selected Services)Thomas Dieringer (Selected Services)
Thomas Dieringer (Selected Services)
Praxistage
 
Jochen Schafberger (evidanza)
Jochen Schafberger (evidanza)Jochen Schafberger (evidanza)
Jochen Schafberger (evidanza)
Praxistage
 
Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Manage...
Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Manage...Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Manage...
Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Manage...
Marco Geuer
 
Data Governance: Schlüsselfaktor zur erfolgreichen Umsetzung der Finance Tran...
Data Governance: Schlüsselfaktor zur erfolgreichen Umsetzung der Finance Tran...Data Governance: Schlüsselfaktor zur erfolgreichen Umsetzung der Finance Tran...
Data Governance: Schlüsselfaktor zur erfolgreichen Umsetzung der Finance Tran...
IBsolution GmbH
 
Thomas Dieringer (POOL4TOOL)
Thomas Dieringer (POOL4TOOL)Thomas Dieringer (POOL4TOOL)
Thomas Dieringer (POOL4TOOL)
Praxistage
 
Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...
Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...
Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...
inovex GmbH
 
Sharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxis
Sharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der PraxisSharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxis
Sharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxis
inovex GmbH
 
Mit TransConnect® erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit ausw...
Mit TransConnect® erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit ausw...Mit TransConnect® erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit ausw...
Mit TransConnect® erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit ausw...
Stefan Ehrlich
 
Webinar - Maschine kaputt - finde den Fehler!
Webinar - Maschine kaputt - finde den Fehler!Webinar - Maschine kaputt - finde den Fehler!
Webinar - Maschine kaputt - finde den Fehler!
Trebing & Himstedt Prozeßautomation GmbH & Co. KG
 
Mehrwert durch Konnektivität und Interoperabilität - Interview technik report...
Mehrwert durch Konnektivität und Interoperabilität - Interview technik report...Mehrwert durch Konnektivität und Interoperabilität - Interview technik report...
Mehrwert durch Konnektivität und Interoperabilität - Interview technik report...
Thomas Schulz
 

Ähnlich wie Stammdaten als Erfolgsfaktor moderner Unternehmen (20)

Stammdatenmanagement
StammdatenmanagementStammdatenmanagement
Stammdatenmanagement
 
Servicepartnerschaften in der Instandhaltung
Servicepartnerschaften in der InstandhaltungServicepartnerschaften in der Instandhaltung
Servicepartnerschaften in der Instandhaltung
 
Überblick zum Industrial Data Space
Überblick zum Industrial Data SpaceÜberblick zum Industrial Data Space
Überblick zum Industrial Data Space
 
KPMG Skilling me Softly: Schutz digitaler Geschäftsmodelle
KPMG Skilling me Softly: Schutz digitaler GeschäftsmodelleKPMG Skilling me Softly: Schutz digitaler Geschäftsmodelle
KPMG Skilling me Softly: Schutz digitaler Geschäftsmodelle
 
Ecosystem Asset Care
Ecosystem Asset CareEcosystem Asset Care
Ecosystem Asset Care
 
TRANSCONNECT IIoT - Qualitätsdaten integrieren (SQL Projekt AG)
TRANSCONNECT IIoT - Qualitätsdaten integrieren (SQL Projekt AG)TRANSCONNECT IIoT - Qualitätsdaten integrieren (SQL Projekt AG)
TRANSCONNECT IIoT - Qualitätsdaten integrieren (SQL Projekt AG)
 
Erfolgsfaktor Beschaffung
Erfolgsfaktor BeschaffungErfolgsfaktor Beschaffung
Erfolgsfaktor Beschaffung
 
BARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen Kann
BARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen KannBARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen Kann
BARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen Kann
 
Business it-strategy ceo vs. cio 01.07
Business it-strategy ceo vs. cio 01.07Business it-strategy ceo vs. cio 01.07
Business it-strategy ceo vs. cio 01.07
 
Studie: Welchen Stellenwert nimmt Data Governance im Jahr 2023 ein?
Studie: Welchen Stellenwert nimmt Data Governance im Jahr 2023 ein?Studie: Welchen Stellenwert nimmt Data Governance im Jahr 2023 ein?
Studie: Welchen Stellenwert nimmt Data Governance im Jahr 2023 ein?
 
Thomas Dieringer (Selected Services)
Thomas Dieringer (Selected Services)Thomas Dieringer (Selected Services)
Thomas Dieringer (Selected Services)
 
Jochen Schafberger (evidanza)
Jochen Schafberger (evidanza)Jochen Schafberger (evidanza)
Jochen Schafberger (evidanza)
 
Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Manage...
Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Manage...Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Manage...
Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Manage...
 
Data Governance: Schlüsselfaktor zur erfolgreichen Umsetzung der Finance Tran...
Data Governance: Schlüsselfaktor zur erfolgreichen Umsetzung der Finance Tran...Data Governance: Schlüsselfaktor zur erfolgreichen Umsetzung der Finance Tran...
Data Governance: Schlüsselfaktor zur erfolgreichen Umsetzung der Finance Tran...
 
Thomas Dieringer (POOL4TOOL)
Thomas Dieringer (POOL4TOOL)Thomas Dieringer (POOL4TOOL)
Thomas Dieringer (POOL4TOOL)
 
Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...
Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...
Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...
 
Sharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxis
Sharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der PraxisSharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxis
Sharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxis
 
Mit TransConnect® erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit ausw...
Mit TransConnect® erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit ausw...Mit TransConnect® erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit ausw...
Mit TransConnect® erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit ausw...
 
Webinar - Maschine kaputt - finde den Fehler!
Webinar - Maschine kaputt - finde den Fehler!Webinar - Maschine kaputt - finde den Fehler!
Webinar - Maschine kaputt - finde den Fehler!
 
Mehrwert durch Konnektivität und Interoperabilität - Interview technik report...
Mehrwert durch Konnektivität und Interoperabilität - Interview technik report...Mehrwert durch Konnektivität und Interoperabilität - Interview technik report...
Mehrwert durch Konnektivität und Interoperabilität - Interview technik report...
 

Mehr von Boris Otto

Evolution of Data Spaces
Evolution of Data SpacesEvolution of Data Spaces
Evolution of Data Spaces
Boris Otto
 
Shared Digital Twins: Collaboration in Ecosystems
Shared Digital Twins: Collaboration in EcosystemsShared Digital Twins: Collaboration in Ecosystems
Shared Digital Twins: Collaboration in Ecosystems
Boris Otto
 
Deutschland auf dem Weg in die Datenökonomie
Deutschland auf dem Weg in die DatenökonomieDeutschland auf dem Weg in die Datenökonomie
Deutschland auf dem Weg in die Datenökonomie
Boris Otto
 
International Data Spaces: Data Sovereignty for Business Model Innovation
International Data Spaces: Data Sovereignty for Business Model InnovationInternational Data Spaces: Data Sovereignty for Business Model Innovation
International Data Spaces: Data Sovereignty for Business Model Innovation
Boris Otto
 
Business mit Daten? Deutschland auf dem Weg in die smarte Datenwirtschaft
Business mit Daten? Deutschland auf dem Weg in die smarte DatenwirtschaftBusiness mit Daten? Deutschland auf dem Weg in die smarte Datenwirtschaft
Business mit Daten? Deutschland auf dem Weg in die smarte Datenwirtschaft
Boris Otto
 
International Data Spaces: Data Sovereignty and Interoperability for Business...
International Data Spaces: Data Sovereignty and Interoperability for Business...International Data Spaces: Data Sovereignty and Interoperability for Business...
International Data Spaces: Data Sovereignty and Interoperability for Business...
Boris Otto
 
Data Governance
Data GovernanceData Governance
Data Governance
Boris Otto
 
Data Resource Management: Good Practices to Make the Most out of a Hidden Tre...
Data Resource Management: Good Practices to Make the Most out of a Hidden Tre...Data Resource Management: Good Practices to Make the Most out of a Hidden Tre...
Data Resource Management: Good Practices to Make the Most out of a Hidden Tre...
Boris Otto
 
Smart Data Engineering: Erfolgsfaktor für die digitale Transformation
Smart Data Engineering: Erfolgsfaktor für die digitale TransformationSmart Data Engineering: Erfolgsfaktor für die digitale Transformation
Smart Data Engineering: Erfolgsfaktor für die digitale Transformation
Boris Otto
 
IDS: Update on Reference Architecture and Ecosystem Design
IDS: Update on Reference Architecture and Ecosystem DesignIDS: Update on Reference Architecture and Ecosystem Design
IDS: Update on Reference Architecture and Ecosystem Design
Boris Otto
 
Datensouveränität in Produktions- und Logistiknetzwerken
Datensouveränität in Produktions- und LogistiknetzwerkenDatensouveränität in Produktions- und Logistiknetzwerken
Datensouveränität in Produktions- und Logistiknetzwerken
Boris Otto
 
Digital Business Engineering am Fraunhofer ISST
Digital Business Engineering am Fraunhofer ISSTDigital Business Engineering am Fraunhofer ISST
Digital Business Engineering am Fraunhofer ISST
Boris Otto
 
Digitalisierung der Industrie
Digitalisierung der IndustrieDigitalisierung der Industrie
Digitalisierung der Industrie
Boris Otto
 
Data Sovereignty - Call for an International Effort
Data Sovereignty - Call for an International EffortData Sovereignty - Call for an International Effort
Data Sovereignty - Call for an International Effort
Boris Otto
 
Turning Industrial Data into Value
Turning Industrial Data into ValueTurning Industrial Data into Value
Turning Industrial Data into Value
Boris Otto
 
Industrial Data Space: Referenzarchitekturmodell für die Digitalisierung
Industrial Data Space: Referenzarchitekturmodell für die DigitalisierungIndustrial Data Space: Referenzarchitekturmodell für die Digitalisierung
Industrial Data Space: Referenzarchitekturmodell für die Digitalisierung
Boris Otto
 
Industrial Data Space: Digitale Souveränität über Daten
Industrial Data Space: Digitale Souveränität über DatenIndustrial Data Space: Digitale Souveränität über Daten
Industrial Data Space: Digitale Souveränität über Daten
Boris Otto
 
Industrial Data Space
Industrial Data SpaceIndustrial Data Space
Industrial Data Space
Boris Otto
 
Industrial Data Space: Digital Sovereignty for Industry 4.0 and Smart Services
Industrial Data Space: Digital Sovereignty for Industry 4.0 and Smart ServicesIndustrial Data Space: Digital Sovereignty for Industry 4.0 and Smart Services
Industrial Data Space: Digital Sovereignty for Industry 4.0 and Smart Services
Boris Otto
 
Industrial Data Space: Referenzarchitektur für Data Supply Chains
Industrial Data Space: Referenzarchitektur für Data Supply ChainsIndustrial Data Space: Referenzarchitektur für Data Supply Chains
Industrial Data Space: Referenzarchitektur für Data Supply Chains
Boris Otto
 

Mehr von Boris Otto (20)

Evolution of Data Spaces
Evolution of Data SpacesEvolution of Data Spaces
Evolution of Data Spaces
 
Shared Digital Twins: Collaboration in Ecosystems
Shared Digital Twins: Collaboration in EcosystemsShared Digital Twins: Collaboration in Ecosystems
Shared Digital Twins: Collaboration in Ecosystems
 
Deutschland auf dem Weg in die Datenökonomie
Deutschland auf dem Weg in die DatenökonomieDeutschland auf dem Weg in die Datenökonomie
Deutschland auf dem Weg in die Datenökonomie
 
International Data Spaces: Data Sovereignty for Business Model Innovation
International Data Spaces: Data Sovereignty for Business Model InnovationInternational Data Spaces: Data Sovereignty for Business Model Innovation
International Data Spaces: Data Sovereignty for Business Model Innovation
 
Business mit Daten? Deutschland auf dem Weg in die smarte Datenwirtschaft
Business mit Daten? Deutschland auf dem Weg in die smarte DatenwirtschaftBusiness mit Daten? Deutschland auf dem Weg in die smarte Datenwirtschaft
Business mit Daten? Deutschland auf dem Weg in die smarte Datenwirtschaft
 
International Data Spaces: Data Sovereignty and Interoperability for Business...
International Data Spaces: Data Sovereignty and Interoperability for Business...International Data Spaces: Data Sovereignty and Interoperability for Business...
International Data Spaces: Data Sovereignty and Interoperability for Business...
 
Data Governance
Data GovernanceData Governance
Data Governance
 
Data Resource Management: Good Practices to Make the Most out of a Hidden Tre...
Data Resource Management: Good Practices to Make the Most out of a Hidden Tre...Data Resource Management: Good Practices to Make the Most out of a Hidden Tre...
Data Resource Management: Good Practices to Make the Most out of a Hidden Tre...
 
Smart Data Engineering: Erfolgsfaktor für die digitale Transformation
Smart Data Engineering: Erfolgsfaktor für die digitale TransformationSmart Data Engineering: Erfolgsfaktor für die digitale Transformation
Smart Data Engineering: Erfolgsfaktor für die digitale Transformation
 
IDS: Update on Reference Architecture and Ecosystem Design
IDS: Update on Reference Architecture and Ecosystem DesignIDS: Update on Reference Architecture and Ecosystem Design
IDS: Update on Reference Architecture and Ecosystem Design
 
Datensouveränität in Produktions- und Logistiknetzwerken
Datensouveränität in Produktions- und LogistiknetzwerkenDatensouveränität in Produktions- und Logistiknetzwerken
Datensouveränität in Produktions- und Logistiknetzwerken
 
Digital Business Engineering am Fraunhofer ISST
Digital Business Engineering am Fraunhofer ISSTDigital Business Engineering am Fraunhofer ISST
Digital Business Engineering am Fraunhofer ISST
 
Digitalisierung der Industrie
Digitalisierung der IndustrieDigitalisierung der Industrie
Digitalisierung der Industrie
 
Data Sovereignty - Call for an International Effort
Data Sovereignty - Call for an International EffortData Sovereignty - Call for an International Effort
Data Sovereignty - Call for an International Effort
 
Turning Industrial Data into Value
Turning Industrial Data into ValueTurning Industrial Data into Value
Turning Industrial Data into Value
 
Industrial Data Space: Referenzarchitekturmodell für die Digitalisierung
Industrial Data Space: Referenzarchitekturmodell für die DigitalisierungIndustrial Data Space: Referenzarchitekturmodell für die Digitalisierung
Industrial Data Space: Referenzarchitekturmodell für die Digitalisierung
 
Industrial Data Space: Digitale Souveränität über Daten
Industrial Data Space: Digitale Souveränität über DatenIndustrial Data Space: Digitale Souveränität über Daten
Industrial Data Space: Digitale Souveränität über Daten
 
Industrial Data Space
Industrial Data SpaceIndustrial Data Space
Industrial Data Space
 
Industrial Data Space: Digital Sovereignty for Industry 4.0 and Smart Services
Industrial Data Space: Digital Sovereignty for Industry 4.0 and Smart ServicesIndustrial Data Space: Digital Sovereignty for Industry 4.0 and Smart Services
Industrial Data Space: Digital Sovereignty for Industry 4.0 and Smart Services
 
Industrial Data Space: Referenzarchitektur für Data Supply Chains
Industrial Data Space: Referenzarchitektur für Data Supply ChainsIndustrial Data Space: Referenzarchitektur für Data Supply Chains
Industrial Data Space: Referenzarchitektur für Data Supply Chains
 

Stammdaten als Erfolgsfaktor moderner Unternehmen

  • 1. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Stammdaten als Erfolgsfaktor moderner Unternehmen Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013
  • 2. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Agenda  Stammdaten als betrieblicher Erfolgsfaktor  Wirtschaftlichkeit sauberer Stammdaten  Ausblick Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 2
  • 3. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Bayer CropScience produziert Pflanzenschutzmittel Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 3
  • 4. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Datenqualität ist dabei eine Voraussetzung für Geschäftsprozesse1 Datenobjekt «Produkthierarchie» Datenqualitätsprobleme Auswirkung auf Geschäftsprozesse 1) [Ebner/Brauer 2011]. Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 09 11 012 242 3938 Teilkonzern Geschäftsfeld Geschäftsgebiet Aktiver Wirkstoff Produktgruppe Nicht verfügbare Daten Unvollständige Daten Inkonsistente Daten Planung: Wirkstoffbedarfe werden nicht konsolidiert Berichtswesen: Umsätze sind nicht ausweisbar Segmentierung: Risiko fehlerhafter Portfolioplanung 4
  • 5. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management ZF entwickelt und produziert Getriebe-, Lenk- und Achssysteme Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 5
  • 6. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Das weltweite Umsatz-Reporting basiert auf Kundendaten hoher Qualität1 Auszug aus der Kundendatenbank Афин България ЕАД Централен офис София 1113 Ул. „Райко Алексиев” 26 Probleme beim Umsatz-Reporting Iveco S.p.A. Via Puglia 35 10156 Torino Duplikate?  Korrekte Anschrift?  CNH Global N.V. Schiphol Boulevard 217 1118 BH Luchthaven Shiphol NL | Netherlands  Hauptanschrift des Kunden?  Zuordnung von ZFGeschäftsbereichen?  Vorgänger- und Nachfolgerbeziehungen? 1) [Möller 2012]. Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 Änderung der Rechtsform?  海纽荷兰农业机械有限公司 公司地址:上海市国定东路303号 邮编:200433  Teil des gleichen Konzernunternehmens? 6
  • 7. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Treiber für Stammdatenqualität wirken unternehmensweit Konzern Division 1 Division 2 Division 3 Geschäftsbereiche Geschäftsprozesse Standorte Fachabteilungen Geschäftsbereiche Geschäftsprozesse Standorte Fachabteilungen Geschäftsbereiche Geschäftsprozesse Standorte Fachabteilungen «Compliance» 360°-Blick auf den Kunden Intern und extern integrierte Geschäftsprozesse «Single Source of the Truth» Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 7
  • 8. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Stammdatenqualität folgt über die Zeit typischerweise einer «Sägezahnkurve» Stammdatenqualität Zeit Projekt 1 Legende: Projekt 2 Projekt 3 Stammdatenqualitätsprobleme Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 8
  • 9. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Die Verbesserung und Sicherung der Stammdatenqualität ist eine Management-Aufgabe 1) [Otto et al. 2011]. Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 9
  • 10. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Agenda  Stammdaten als betrieblicher Erfolgsfaktor  Wirtschaftlichkeit sauberer Stammdaten  Ausblick Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 10
  • 11. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Die Wirtschaftlichkeit des Stammdatenqualitätsmanagements richtet sich nach seiner Natur als Infastruktur Energienetze Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 Straßen Stammdatenqualität 11
  • 12. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Die Wirtschaftlichkeit sauberer Stammdaten ist schwierig zu ermitteln  Komplexe Kausalzusammenhänge:    Organisatorische Zurechnung:   Stammdatenqualität hat keinen unmittelbaren Wert – sondern nur mittelbar in Geschäftsprozessen Nutzen ist oftmals kaum zu quantifizieren bzw. in Geldeinheiten zu bewerten Kosten und – vor allem – Nutzen fallen in verschiedenen lokalen und zentralen Organisationseinheiten an Zeit:   Etablierung des Stammdatenqualitätswesens – und damit auch die «Nutzenwirkung» – brauchen Jahre Erfolg zukünftiger Stammdatenqualitätsinitiativen ist mit Unsicherheit behaftet Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 12
  • 13. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Datenqualitätsmanagement ist ein Optimierungsproblem1 Kosten, C Gesamtkosten Kosten des Datenqualitätsmanagement Cges, 1 Cges Cges, opt CDQM, opt CDQM, 1 Folgekosten schlechter Datenqualität in Geschäftsprozessen CDQM DQ DQ1 1) [Eppler/Helfert 2004]. Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 DQopt Datenqualität, DQ 13
  • 14. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Kausalanalysen machen den Nutzen sauberer Stammdaten transparent1 1) [Otto 2012]. Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 14
  • 15. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Der Nutzen für das Unternehmen ist die Summe der Teilnutzen in den verschiedenen «lokalen» Unternehmensbereichen Konzeption Initialisierung & Umsetzung Regelbetrieb Konzeption Initialisierung & Umsetzung Regelbetrieb Zentralbereich Lokale Einheit Fachlicher Nutzen Projektkosten n-mal (Anzahl GF) Betriebskosten Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 n-mal (Anzahl Jahre) 15
  • 16. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Kosten fallen für Stammdaten über den gesamten Datenlebenszyklus an Entsorgungskosten Pflegekosten Lebenszykluskosten Beschaffungskosten Vor Nutzung (Datenerfassung, -beschaffung, -integration) Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 Während Nutzung (Datenpflege, -nutzung) Nach Nutzung (Datendeaktivierung) 16
  • 17. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Viele Unternehmen bestimmen die Lebenszykluskosten ihrer Stammdaten Vor der Nutzung 200 EUR 2.500 EUR - - 1.500 EUR 2.400 EUR 2.861 EUR (Artikelneuanlage) Während der Nutzung 175 EUR Nach der Nutzung 133 EUR (Änderung) Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 (3.000 CHF) - - - 17
  • 18. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Die Anlage und Pflege von Materialstammdatensätzen in SAP erstreckt sich über zahllose Sichten … 34+ Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 18
  • 19. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management … in die unterschiedliche Rollen involviert sind. Entwicklung Produktion Qualitätsmanagement Planung Einkauf Finanzen Marketing Controlling Vertrieb InboundLogistik 11+ Lagerwirtschaft Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 19
  • 20. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Ein Hersteller von Telekommunikationsinfrastruktur spart Geld und erhöht die Datenqualität mit «Data Governance Workflows» Maßnahmen     Prozessautomatisierung «Reengineering» des Anlageprozesses und Vermeidung von «Rollenwechseln» Parallelisierung von Aktivitäten Automatische Anlage buchungskreisübergreifender Daten (z. B. Einkaufsinfosätze)  Datenqualität von 62 % auf 91 % erhöht  Manuelle Aktivitäten von 22 auf 17 reduziert  Prozessdurchlaufzeit von 12 Tagen auf 1 bis 2 Tage reduziert Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 20
  • 21. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Stammdatenqualität stiftet wirtschaftlichen Nutzen Jährliche Einsparungen in Höhe von 2 Prozent des Lagerbestandswerts1 Einsparungen in Höhe von mehr als 500 GBP durch Vermeidung von «Lost Assets»2 Jährliche Einsparung in Höhe von 3’000 CHF für jeden deaktivierten Materialstammdatensatz3 1) 2) 3) Ergebnis einer Nutzenanalyse bei einem Partnerunternehmen des Kompetenzzentrums Corporate Data Quality. [Otto/Weber 2009]. [Lay 2009]. Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 21
  • 22. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Agenda  Stammdaten als betrieblicher Erfolgsfaktor  Wirtschaftlichkeit sauberer Stammdaten  Ausblick Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 22
  • 23. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Unternehmen benötigen eine neue Datenarchitektur Nach aussen fallend: Kontrolle, Geschäftskritikalität, Eindeutigkeit Nach aussen steigend: Unschärfe, Datenvolumina, Änderungsfrequenz «Nukleus Data» (Kundendaten, Produktdaten usw.) «Open Big Data» (Tweets, Social Media Streams usw.) Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 «Community Data» (Adressen, GTINs, Geodaten usw.) 23
  • 24. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Die «Corporate Data League» bietet Geschäftspartnerdaten schneller, billiger und in besserer Qualität an Viele Vorteile für «First Mover» Kollektiv an Geschäftspartnerdaten lesen schreiben Kick-Off: December 10, 2013, St. Gallen Ziele  Verbesserung der Pflegeprozesse durch Netzwerkkooperation  Start mit 6 bis 8 vertrauenswürdigen, starken Partnern Nutzen  30 % weniger Pflegeaufwand durch die Nutzung geprüfter Daten im Netzwerk  «First movers» bestimmen die Spielregeln Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 24
  • 25. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Das Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ) bündelt «Best Practices» marktführender Unternehmen NB: Aktuelle und frühere Partnerunternehmen. Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 25
  • 26. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Ihr Referent Univ.-Prof. Dr. Ing. Boris Otto Technische Universität Dortmund Inhaber des Audi-Stiftungslehrstuhls Supply Net Order Management LogistikCampus Joseph-Fraunhofer-Straße 2-4 D-44227 Dortmund Boris.Otto@tu-dortmund.de Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 26
  • 27. Audi-Stiftungslehrstuhl Supply Net Order Management Literaturhinweise [Ebner/Brauer 2011] Ebner, V., Brauer, B., Fallstudie zum Führungssystem für Stammdatenqualität bei der Bayer CropScience AG, in: HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik, 48, 2011, Nr. 279, S. 64-73. [Eppler/Helfert 2004] Eppler, M. J., Helfert, M., A Framework for the Classification of Data Quality Costs and an Analysis of Their Progression, in: Chengalur-Smith, S., Long, J., Raschid, L., Seko, C. (Hrsg.), Proceedings of the 9th International Conference on Information Quality (ICIQ 2004), MIT, Cambrigde 2004, S. 311-325. [Lay 2009] Lay, J., Produktdaten im ERP. 2nd Workshop of the Competence Center Corporate Data Quality 2 (CC CDQ2); February 2009, St. Gallen: University of St. Gallen, 2009. [Möller 2012] Möller H., Global Customer Revenue Reporting at ZF Friedrichshafen AG. 9th Workshop of the Competence Center Corporate Data Quality 3 (CC CDQ3); June 21-22, 2012, Mainz, Germany: University of St. Gallen; 2012. [Otto/Weber 2009] Otto, B., Weber, K., From Health Checks to the Seven Sisters: The Data Quality Journey at BT, BE HSG / CC CDQ / 8, IWI-HSG, St. Gallen 2009. [Otto et al. 2011] Otto, B., Kokemüller, J., Weisbecker, A., Gizanis, D., Stammdatenmanagement: Datenqualität für Geschäftsprozesse, in: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 48, 2011, Nr. 279, S. 5-16. [Otto 2012] Otto, B., Managing the Business Benefits of Product Data Management: The Case of Festo, in: Journal of Enterprise Information Management, 25, 2012, Nr. 3, S. 272-297. Prof. Dr. Boris Otto | Köln, 11.9.2013 27