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*CDQ AG, HEC Lausanne (the Faculty of Business and Economics of the University of Lausanne), and SAP SE
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DQM – Top 6 Dimensionen
Eindeutigkeit
» Eindeutigkeit bewertet, ob alle
vorhanden Datensätze
eindeutig interpretierbar sind
Einheitlichkeit
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Vollständigkeit
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alle vorhanden Daten mit allen
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Konsistenz
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vorhandene Datensätze
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Technisches Umsetzung von Datenqualitätsmaßnahmen mittels SAP MDG-DQM

  • 3. Ihr heutiger Moderator Mark Leinhos Business Consultant mark.leinhos@ibsolution.com © 2023 - IBsolution GmbH 3
  • 4. Agenda 1. Recap – Erfolgsfaktoren für Ihr Unternehmen 2. Einführung und Einordnung DQM in den Kontext SAP MDG 3. DQM Prozesse und Funktionalitäten 4. Rule Management 5. Live Demo
  • 6. © 2023 - IBsolution GmbH 6 Data Quality Management – Wofür genau? „Von Daten zu hochqualitativen Daten mit Mehrwert“ Ziele von Data Quality Management Prozesse » Unterstützung regulatorischer/gesetzlicher Anforderungen » Prävention von physischen Unfällen » Vermeidung von Prozessstörungen & Fehlentscheidungen » Ineffiziente Prozesse identifizieren & optimieren Umsatzsteigerung & Kostenreduktion » Erschließen neuer Marktsegmente » Kundenspezifische Vertriebsstrategien und - angebote » Entwicklung von neuen nachgefragten Produkten und Dienstleistungen » Optimierungspotenziale identifizieren Kundenbindung » Kundenspezifische Customer Experience zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit » Verbesserte Kundenidentifizierung » Personalisiertes Marketing » Optimierung der Customer Journey » Nutzung von Dashboards mit aktuellen und korrekten Daten als Grundlage für fundierte Entscheidungen » Ermöglichung von sinnvollen und wertschöpfenden Datenanalysen und Nutzung von Daten » Erschließung neuer Erkenntnisse zur wertschöpfenden Datennutzung Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit » Verringerung der Arbeitslast » Vereinfachung der Prozesse im Daily Business » Schaffung erhöhter Transparenz
  • 7. © 2023 - IBsolution GmbH 7 Datenmenge Datenqualität Datennutzung Wert der Daten Data Quality Management?! Bestimmen des Werts von Daten Das Ziel ist den Wert der Daten zu erhöhen. *CDQ AG, HEC Lausanne (the Faculty of Business and Economics of the University of Lausanne), and SAP SE
  • 8. © 2023 - IBsolution GmbH 8 DQM – Top 6 Dimensionen Eindeutigkeit » Eindeutigkeit bewertet, ob alle vorhanden Datensätze eindeutig interpretierbar sind Einheitlichkeit » Einheitlichkeit bewertet, ob alle vorhandenen Datensätze in einem einheitlichen Format angegeben werden Vollständigkeit » Vollständigkeit bewertet, ob alle vorhanden Daten mit allen relevanten Attributen gepflegt sind Konsistenz » Konsistenz bewertet, ob sich vorhandene Datensätze gegenseitig widersprechen Genauigkeit » Genauigkeit bewertet, ob alle vorhandene Datensätze in der jeweils geforderten Exaktheit vorliegen Aktualität » Aktualität bewertet, ob alle vorhandene Datensätze die Realität widerspiegeln DQM Dimensionen Kategorisierung zur Datenbewertung
  • 10. © 2023 - IBsolution GmbH 10 Enter Monitor Improve Define Einführung und Einordnung DQM in den Kontext SAP MDG Effizientes Datenqualitätsmanagement Master Data Qualität definieren ▪ Anforderungen aus den Geschäftsprozessen ▪ Prioritäten anhand Wert und Auswirkungen Qualität eingeben ▪ Datenqualität zum Zeitpunkt der Eingabe ▪ Betrachtung aller Eingabekanäle (Daily Business, Projekte) Qualität überwachen ▪ Operative Gründe – Vermeiden von Prozessfehlern ▪ Taktische Gründe – Aktivitäten messbar machen ▪ Strategische Gründe – Transparenz der Leistungen Qualität verbessern ▪ Daten korrigieren und Korrekturprozesse steuern ▪ Prozess zur Dateneingabe korrigieren ▪ Entwicklung der eigenen Datenqualitätsdefinition
  • 11. © 2023 - IBsolution GmbH 11 Duplikatsprüfung ▪ Prüfung voll integriert in den MDG Prozess ▪ Hohe Erkennungsqualität durch Nutzung HANA Fuzzy- Suche Validierungen ▪ Wiederverwendung der S/4HANA – Prüfungen ▪ Framework zur Integration eigener Validierungen (z.B.: Regeln via SAP BRFplus, BAdI Implementierungen) Externe Services ▪ Anbindung externer Services zur Steigerung der Datenqualität ▪ Prüfung der Steuernummer gegen VIES Service anhand Evimendo.external_service Einführung und Einordnung DQM in den Kontext SAP MDG Entwicklung des Datenqualitätsmanagement in SAP MDG
  • 12. © 2023 - IBsolution GmbH 12 Einführung und Einordnung DQM in den Kontext SAP MDG DQM als Bestandteil des MDG Produktportfolios
  • 14. © 2023 - IBsolution GmbH 14 DQM Prozesse und Funktionalitäten Prozessschaubild für MDG, Data Quality Management Anforderungen aus den Geschäftsprozessen Datenqualität bei der Eingabe ✓ Kollaboration von Experten ✓ Rule Mining ✓ Rule Management ✓ Betrachtung aller Eingangskanäle ✓ Regelbasierte Prüfungen Qualität messen und Trends erkennen ✓ Regelmäßige Auswertungen ✓ Fiori Dashboards für Monitoring und Trend Reporting ✓ Tools zum Beheben von Fehlern ✓ Erweiterung Regelwerk bei Dateneingabe Daten korrigieren und Qualität dauerhaft steigern Define Quality Enter Quality Monitor Quality Improve Quality
  • 15. # Rule Management © 2023 - IBsolution GmbH 15
  • 16. © 2023 - IBsolution GmbH 16 DQM Repository ▪ Repository für die Definition von DQM Regeln ▪ Ausführliche Beschreibung von Regeln ▪ Kollaboration über Abteilungsgrenzen hinweg ▪ Lebenszyklus und Statushandling ➔ Zentrale Definition ➔ Transparenz über fachliche Anforderungen, Nutzung und Implementierungsdetails Rule Management Das Regel Repository
  • 17. # Live Demo © 2023 - IBsolution GmbH 17
  • 18. Kontakt Mark Leinhos Business Consultant Mark.Leinhos@ibsolution.com +49 151 11177922 IBsolution GmbH Im Zukunftspark 8 74076 Heilbronn © 2023 - IBsolution GmbH 18