Data Transformation

Informationen oder nur Daten?

Gepflegte, gut strukturierte Daten repräsentieren grund­legendes Wissen. Sie liefern im Idealfall alle notwendigen Informationen, um in der Auftragsabwicklung effizient arbeiten zu können.

Die Praxis zeigt aber häufig gravierende Mängel - fehlerhafte, veraltete, inkonsistente oder auch redundante Daten, denen immer wieder nur mit Mühe ein verlässlicher Informations­gehalt abgerungen werden kann. An ihnen scheitern Projekte, sie sind Grund für vermeidbare Fehl­lieferungen und Rekla­mationen und sie machen Prognosen zu einem Glücksspiel.

Können Sie Ihren Daten vertrauen?

Für zahlreiche Unternehmen bedeutet das: wichtige Informationen sind nicht verfügbar oder müssen mühsam recherchiert werden - womöglich in verschiedenen Systemen, in technischen Zeichnungen oder in Datenblättern von Zulieferern. Vielfach sind Informationen auch mehrfach vorhanden: redundante Sachmerkmale, oder gar mehrfach angelegte Kunden oder Artikel - die sogenannten Dubletten. Sie verursachen nicht nur vermeidbaren Aufwand bei der Datenpflege, sondern sind häufig Ursache für reduntante Bestände und Lagerführung, ungenaue Bedarfsprognosen und uneindeutige Ergebnisse im Controlling. 

Der Fluch der Freitexte

Vielfach sind Datenbestände historisch gewachsen. Im Laufe der Jahre wechselten die Mitarbeiter, änderten sich Gewohn­heiten. Normen und Standards wurden neu definiert. Allerdings wurden die Datenstrukturen nie den neuen Erfordernissen angepasst und überarbeitet. Stattdessen haben immer neue Work-Arounds dafür gesorgt, das Tagesgeschäft aufrecht zu erhalten. Eine Flut von freien Texten in der Artikelbeschreibung ist ein deutliches Signal für überholte Datenstrukturen.

Strukturen schaffen, Fehler beheben

Einen Ausweg bietet nur eine grundlegende Bereinigung der Datenbestände, die gleichzeitig auch alle aktuellen Anfor­derungen in eine neue Konzeption einbezieht. Informationsfragmente müssen gesucht, gefunden und zu anforderungsgerechten Beschreibungen zusammengefügt werden. Merkmale und ihre Ausprägungen werden in ihre informatorischen Bestandteile zerlegt oder aber aus unterschiedlichen Quellen miteinander verschmolzen.

Am Ende steht ein Datenbestand, in dem jede Information ihren wohldefinierten Platz findet.

Bereinigung

Durch die Bereinigung von Stammdaten erhöht knapp:consult die Datenqualität und schafft die Grundlage für eine erfolgreiche Auftrags­abwicklung.

Schwerpunkt Produktdaten (Material Master Data)

Produktdaten von Industrieunternehmen stellen besondere Herausforderungen an die Datenbereinigung:

  • spezifische Merkmale erfordern technisches Know-How 
  • die Anzahl der Merkmale variiert je Artikel oder Artikelgruppe
  • häufig ergänzen Freitextfelder die Artikelbeschreibung.

In der Regel sind die Datenbestände daher fachspezifisch detailliert, gemischt-strukturiert und durchsetzt von in Freitextfeldern zusammengefassten Datenfragmenten. Hier setzt die Gewinnung trennscharf und genau definierter Informationsbestandteile neben Sachkenntnis und systematischer Vorgehensweise auch viel Fingerspitzengefühl und Erfahrung voraus.

 

Praxisbeispiel

Was bedeutet "SK-Schraube" - "Sechskant" oder "Senkkopf"?

"Innendurchmesser" oder "Bohrung" - wann verwende ich welchen Begriff?

Kann ein Artikel gleichzeitig grün und gelb sein? - Ein Erdungskabel vielleicht, ein Klebstoff wohl eher nicht...

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