Hamburg, Starnberg, 12. Juli 2018 - Master Data Professionalisierung als Vorprojekt zur S/4-Transformation. Ein Beitrag des Hamburger Consultingunternehmen AdEx Partners...

Zum Hintergrund: Die rasant fortschreitende Digitalisierung ermöglicht erhebliche Effizienzsteigerungen. Eine zentrale, aber zugleich häufig unterschätzte Voraussetzung für erfolgreiche digitale Geschäftsprozesse, sind qualitativ hochwertige (Stamm-)Daten. Für neu aufgesetzte digitale Prozesse, z.B. im Rahmen einer S/4-Transformation, sind gute Stammdaten sogar unerlässlich. Inwiefern Unternehmen von einem professionellen Master Data Management profitieren und wie sich das am besten aufsetzen lässt, beurteilen aus Ihrer Sicht nachfolgend Philipp Krutschke und Andreas Zschimmer vom unabhängigen Hamburger Consultingunternehmen AdEx Partners.

Zum Beitrag: Ohne Frage, zuverlässige Daten waren schon immer unentbehrlich für den Erfolg eines Unternehmens. Doch im Zuge der Digitalisierung benötigen Unternehmen Fähigkeiten, die weit über das klassische Verständnis von Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM) hinausgehen. Eine Prozess-Transformation kann nur dann erfolgreich sein, wenn sie auf sauberen Daten basiert, einschließlich strukturierter Datenpflege- und Governance-Prozesse.

Und genau hier liegt in vielen Unternehmen die Herausforderung. Master Data Management-Prozesse, Datenstrukturen und nicht zuletzt die genutzten Systeme sind häufig sehr heterogen. Oftmals wurzelt das in einem anorganischen Wachstum, vor allem bei international agierenden Unternehmen. Für ein erfolgreiches Master Data Management gilt es dann, Prozesse sowie Strukturen und letztendlich die Daten zu vereinheitlichen.  

In vielen Unternehmen jedoch fristet das Thema Master Data Management ein eher stiefmütterliches Dasein, Datenstrukturen sind häufig inkonsistent und Daten-Pflegeprozesse sind das „Hobby“ engagierter Mitarbeiter. Das Thema gilt vielerorts als „unsexy“, weil mit Stammdatenmanagement kein direktes Business zu generieren ist. Maximal gilt es noch als Instrument, um Analytics zu vereinfachen und Kennzahlen harmonisiert abzubilden. Nun aber, nicht zuletzt weil SAP plant, den Mainstream-Support für nicht-S/4 Systeme offenbar bis Ende 2025 einzustellen und damit der Support für diese Systeme extrem teuer wird, ist viel Bewegung erkennbar; MDM rückt durch S/4 zusehends in den Fokus.

„Die Datenharmonisierung beim MDM gehört zu den vorgelagerten Themen bei einer Umstellung auf S/4“, sagt Philipp Krutschke, Senior Manager AdExPartners. „Würde man das Thema parallel zur S/4-Konvertierung angehen, wäre der Aufwand sehr viel aufwendiger und kostspieliger. Ohnehin im Change-Modus, nutzen viele unserer Kunden vor einer S4-Transformation die Chance, ihr Master Data-Management zu überarbeiten und die Datenqualität im Unternehmen zu erhöhen und beispielsweise alte Daten loszuwerden und mit „sauberen“ Daten und ohne Doubletten zu starten.“

Reset beim Datenmanagement

Allein schon die Datenharmonisierung bzw. oftmals überhaupt das Aufsetzen eines professionellen Master Data Management wirkt schon als Effizienz-Booster, da es für einen gehörigen Schuss Transparenz und für Klarheit sorgt. „Prozesse sind auf saubere Daten angewiesen“, erklärt Andreas Zschimmer, der ebenfalls als Senior Manager bei AdExPartners Unternehmen u.a. bei MDM-Strategien berät. „Werden zum Beispiel Kunden oder Lieferanten doppelt in einem System geführt, ist eine verlässliche Darstellung der Interaktionen, Verbindlichkeiten oder Risiken mit viel manuellem Aufwand verbunden.“

Ähnlich verhält es sich bei international agierenden Unternehmen mit mehreren Landesgesellschaften, deren Prozesse und Datenhaltung durch starke regionale Unterschiede geprägt sind. Finanziell könnte hier viel mehr herausgekitzelt werden, würde man globale KPIs generieren können und diese entsprechend zur Unternehmenssteuerung nutzen. Um globale KPIs zu erstellen, muss aber eine einheitliche Datenhaltung gewährleistet sein. Ist diese aufgesetzt, werden Zusammenhänge und Auffälligkeiten transparent und ermöglichen globale Synergien mit erheblichen wirtschaftlichen Vorteilen.

Der qualitative Nutzen, den ein professionellen Master Data Management bringt, ist offensichtlich, wenn auch teilweise etwas schwierig zu quantifizieren. „Um das MDM z.B. bei globalen Unternehmen zu harmonisieren, ist zu untersuchen, in welchen Bereichen durch Zentralisierung eine höhere Datenqualität zu erreichen ist und in welchen Bereichen z.B. eine lokale Flexibilität einen Mehrwert für das Unternehmen darstellt“, empfiehlt Zschimmer. „Hierbei gibt es Themen, die man immer wieder bei Kunden vorfindet, jedoch gestaltet sich aufgrund der unterschiedlichen Ausgangssituationen der Weg zu einem professionellen MDM immer etwas unterschiedlich. Es zeigt sich zugleich immer, dass das Thema weit über die IT hinausgeht: Hinter MDM stehen Überlegungen zur Erstellung einer professionellen Data Management-Organisation mit entsprechenden Rollen und Karrierepfaden, durch deren Attraktivität der Erfolg einer MDM-Strategie maßgeblich gefördert werden kann.“

Abb. 1. Die vier Dimensionen zum Aufbau eines effektiven Master Data Management im Unternehmen (Bildquelle: AdEx Partners)

Master Data Management als unternehmerisches Thema

Deshalb gehen Krutschke, Zschimmer und KollegenInnen nach eigenen Angaben beim Aufsetzen eines professionellen Master Data Management mit Blick auf ganzheitliche Business-Aspekte heran. Kommentar Zschimmer: „Wir gehen strategisch vor, d.h. wir analysieren Prozesse, sprechen über den Value, den es bringen soll genauso natürlich wie über HR-Fragen und über das Investment, das sich in jedem Fall über eine höhere Datenqualität zurückzahlen wird“.

Fazit: Auch wenn bei vielen Unternehmen angesichts von S/4 eine MDM-Professionalisierung ins Haus steht, ist ein professionelles MDM nicht unbedingt an eine S/4-Transformation gebunden. SAP als de-facto-riesige-Datenbank macht lediglich die Wichtigkeit von sauberen Stammdaten deutlich. Und soviel steht fest: Nur mit qualitativ hochwertigen und harmonisierten Stammdaten können Unternehmen digitale Geschäftsprozesse und -modelle erfolgreich und vor allem effizient umsetzen.