Prozesse für die digitalen Assets
Hohe Datenqualität im ERP-System
Die meisten Daten in Industrieunternehmen liegen wohl unverändert in Silos – etwa in CRM- und ERP-Systemen. Verschiedene Release-Stände und internationale Datenformate bei Mutterkonzern und Tochtergesellschaften sorgen vielerorts für Datenchaos.
Gerade Industrieunternehmen haben in Sachen Datenhaltung mit Herausforderungen zu kämpfen: Zum einen ist die Qualität der Daten oft eher mangelhaft, zum anderen liegen die Daten häufig unverknüpft in unterschiedlichen Systemen vor. Dabei liegen Fehlerquellen beim Datenmanagement nicht nur im Unternehmen selbst. Umzüge, Namensänderungen oder Bankwechsel können zu Änderungen auf Kundenseite führen. Schnell gibt es zu einer Person mehrere digitale Identitäten mit unterschiedlichen Datensätzen. Und wirkt auf eingespielte Prozesse, sowie auf Bereiche wie die Kundenbeziehung, und kann Folgekosten verursachen. Grundsätzlich können fehlerhafte Daten und Dubletten schnell entstehen – wenn etwa beim Eintrag der E-Mail-Adresse die Endung vertauscht wird, oder bei Adressen durch Zahlendreher und unterschiedliche Schreibweisen. Eingabefehler entstehen vor allem durch menschliches Zutun. Eine Technologie wie die Autovervollständigung kann Angestellte hier unterstützen. Eine weitere Option, um korrekte, qualitativ hochwertige Daten zu erzielen, ist eine Adressvalidierung. Auch hilft ‘Identity Resolution’, also ein IT-gestützter Ansatz zur Bereitstellung eindeutiger Kundenidentitäten und – identifikation, doppelt oder mehrfach vorhandene Datensätze in Beständen fehlertolerant aufzuspüren. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Internationale Standards
Bei international agierenden Unternehmen kommen erschwerend uneinheitliche Datenqualitätsstandards und international unterschiedliche Datenformate hinzu. Bei Adressdaten betrifft das etwa die Angabe von Straße und Hausnummer, die etwa in Großbritannien in umgekehrter Reihenfolge steht oder unterschiedlichen Angaben von Postleitzahl und Zip-Code. Firmen müssen unterschiedliche Qualitätsstandards berücksichtigen und verschiedene Regularien für Datenschutz und andere Compliance-Richtlinien befolgen. Ohne eine Technologie im Hintergrund ist dies häufig ein Fass ohne Boden. Doppelte oder fehlerhafte Daten bereiten größeren Unternehmen weitere, technische Schwierigkeiten. Unterschiedliche Release-Stände, etwa in Bezug auf das ERP-System, erschweren eine einheitliche Datensicht, oft bereits durch die unterschiedlichen Datenmodelle der Anwendungen. Jede Migration der Stammdaten stellt für Industrieunternehmen daher eine Chance dar, ihre Datenqualität zu überprüfen, Datenbestände zu bereinigen und mit einer verlässlichen Datenbasis neu zu starten. Nach einer Migration sollten Firmen dafür sorgen, ihre Kundendaten laufend gepflegt und aktuell zu halten.
Datenpflege als Prozess
Unternehmen sollten aus all diesen Gründen ihre Kundendaten als Wissensschatz und Teil des Unternehmensvermögens betrachten. Sicherung und Pflege der Daten müssen zu einem etablierten und kontinuierlichen Prozess werden, der laufend Datenqualität sicherstellt. Unzuverlässige Daten können sich Unternehmen auf lange Sicht kaum leisten. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
