Datenqualitätsmanagement - Ohne saubere Stammdaten in Einkauf und Finance verpuffen Big Data-Potenziale - Beschaffung aktuell

Datenqualitätsmanagement

Ohne saubere Stammdaten in Einkauf und Finance verpuffen Big Data-Potenziale

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Bild: Gorodenkoff/Fotolia
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Viele Unternehmen wären bei der Digitalisierung gerne weiter, aber es fehlen technische und prozessuale Voraussetzungen. Eine rasche Implementierung von Tools scheitert oft an der unzureichenden IT-Infrastruktur und heterogenen Systemlandschaften. Insbesondere bei der Pflege von Stammdaten besteht Nachholbedarf. Die Stöhr Faktor Unternehmensberatung hat mit Transparent Solutions B.V. und der Masterandin Alexandra Wasiljewa in einer Studie dazu 300 Führungskräfte befragt. Fazit: Es besteht hohes Optimierungspotenzial zwischen Einkauf und Datenqualitätsmanagement.

Die Hälfte der befragten Unternehmen schreibt der Datenqualität in Einkauf und Finance eine „hohe bis sehr hohe Auswirkung“ auf den Wertbeitrag des Unternehmens zu. Dennoch gleichen 80 % ihre Stammdaten nicht regelmäßig ab. Die Folge beschreibt Geschäftsführer Patrick Stöhr: „Mangelnde Datenqualität führt zu Effizienzverlusten bei der Prozessdurchführung und zu unnötig hohen Kosten.“ Potenziale durch Big Data lassen sich nur mittels einer angepassten Aufbau- und Ablauforganisation mit entsprechenden Analysesystemen für valide und einheitliche Kreditorenstammdaten erzielen. Das gilt im Bereich Einkauf und Finance für die Digitalisierung des „Purchase-to-Pay“-Prozesses (von Bedarfsmeldung bis Rechnungsbearbeitung). Auch bei der Lieferantenauswahl besteht Handlungsbedarf, da über 50 % der Befragten die Zusammenarbeit mit Lieferanten lediglich als „befriedigend“ bis „ungenügend“ bewerten.

Kernaussagen der Studie

  • Nur 30 % der Unternehmen erarbeiten derzeit eine Digitalisierungs-Roadmap
  • Lediglich bei 57 % sind die Voraussetzungen für ein Datenanalysesystem erfüllt
  • Die Einkaufs- bzw. Finance-Funktionen sind bei einer Spannbreite von 5 bis 31 %
    digital vorhanden; von 3 bis zu 14 % ausschließlich analog; bei 67 bis 84 % sind die Funktionen analog und digitalisiert
  • Kein Unternehmen bewertet seine Kreditorenstammdaten als voll konsistent und redundanzfrei
  • 55 % bezeichnen ihr Stammdatenmanagement als „befriedigend“
  • 80 % gleichen die Kreditoren- und Debitorenstammdaten nicht regelmäßig ab
  • Bei 61 % erfolgt die Überprüfung auf Konsistenz und Aktualität situativ
  • 27 % lassen Überprüfungen durch externe Anbieter durchführen
  • Bei verbesserter Datenqualität können Effizienzeffekte mit einem Return on Invest innerhalb eines Jahres erzielt werden

Handlungs- und Optimierungsfelder

  • Festlegung eines Digitalisierungszielbildes
  • Prüfung der Umsetzbarkeit und Erstellung oder Restrukturierung eines Regelwerks für das Stammdatenmanagement, Analyse der vergebenen Verantwortlichkeiten und der Stammdaten-Governance
  • Förderung der Zusammenarbeit zwischen Lieferanten und internen Kunden
  • Einführung von qualitätssichernden Maßnahmen und regelmäßigen Prüfungen
  • Intensivierung der Zusammenarbeit von Einkauf und Finance sowie Datenqualitätsmanagement und IT mit Projekten
  • Visualisierung des derzeitigen IT-Systemkonzepts, Vereinfachung komplexer Strukturabfolgen und Schaffen von Transparenz
  • Implementierung von systemübergreifenden Abgleichen bei gleichzeitiger Anbindung der Stammdaten an ein zentrales Stammdatensystem
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