So umgehen Sie Fallstricke bei der Digitalisierung

Datenqualität als Erfolgsfaktor

Kommentar  20.12.2018
Von   IDG ExpertenNetzwerk


Steffen studierte in Tralee (Irland) Informatik. Anfang der 90er war er Mitgründer von SimpleWork, das man 96 verkaufte. Anfang 97 wurde er Interims-IT-Leiter bei Maxdata, Ende 97 war er Mitgründer der Beans AG und 2001 Mitgründer der Lobster GmbH. Dort ist er Leiter Software-Entwicklung.
Akribische Datenpflege und gut strukturierte Datentransformation sind wesentlich für Industrie 4.0. Bis dahin ist es in vielen Unternehmen aber noch ein weiter Weg.

Vor ein paar Wochen kam der Sohn eines Mitarbeiters bei uns ins Büro. Er trug ein knallrotes T-Shirt mit dem Spruch: "Das kannst du schon so machen, aber dann isses halt Kacke…" Seitdem habe ich manchmal die Vorstellung, ich sollte solch ein T-Shirt unter meinem Hemd tragen. Wenn ich dann beim Kunden im Meeting sitze und alle reden davon, dass man einfach mal digitalisiert und dann wird der Prozess, die Produktion und überhaupt alles einfach gut, dann klettere ich in meiner Vorstellung wortlos auf den Tisch und knöpfe ganz langsam mein Hemd auf.

"Das kannst du schon so machen, aber dann isses halt Kacke…"
"Das kannst du schon so machen, aber dann isses halt Kacke…"
Foto: Africa Studio - shutterstock.com

Fakt ist, dass irgendwie alle und jeder nur noch über Digitalisierung reden und nicht über das, was man tun muss, um daraus auch einen Nutzen zu ziehen. Lass uns mal an dieser oder jener Stelle Daten erheben und dann in Software xy einen tolle Auswertung dazu machen - so einfach ist es eben nicht. Worauf es im ersten Schritt ankommt, ist die Datenqualität. Im zweiten Schritt die einfache und fehlerfreie Datentransformation. Und im dritten Schritt muss jemand intensiv darüber nachdenken, welche Bezüge zwischen Daten wirklich sinnvoll sind, um zu neuen Erkenntnissen zu gelangen.

Das mit der Datenqualität ist in vielen Unternehmen ein ordentlicher Verhau. Die umfassende Erhebung von Stammdaten, die saubere Einteilung in sinnvolle Kategorien, die akribische Pflege der vorhandenen Stammdaten zu Produkten, Finanzen, Kunden und Lieferanten - wer das nicht hat, sollte kein Geld in die nächsten Schritte investieren. An vorderster Stelle stehen Aktualität, Konsistenz und Vollständigkeit. Und je nach Geschäftsfeld kann es ein halbes oder ganzes Dutzend weiterer Kategorien geben.

Im zweiten Schritt muss der absolut korrekte Übergang der Daten von einem System in ein anderes gewährleistet sein. Hier spielen mehrere Faktoren eine wichtige Rolle:

  • Handelt es sich um ein selbstgestricktes fehleranfälliges System mit langen Programmier- und Update-Zeiten? Oder um Standardsoftware, die automatisch auf dem aktuellen Stand gehalten wird?

  • Sind alle Industrie-Standards enthalten? Oder ist das System nur auf die aktuellen Bedürfnisse zugeschnitten und bei neuen Kundenanforderungen problemanfällig?

  • Ist das System nur von IT-Spezialisten bedienbar oder von den Know-how-Trägern in den Fachabteilungen bedien- und modifizierbar?

  • Basiert das System auf HTML5, um eine einfache Bearbeitung auf allen Endgeräten zu gewährleisten?

  • Gibt es eine Cloud- und eine On-premises-Funktion für flexible Anwendungsbereiche?

  • Gibt es eine klar strukturierte und einfache Menüführung, mit wenigen Schritten von der Datenquelle über das Mapping bis zur Datentransformation?

  • Daneben sind noch emotionale Faktoren entscheidend, etwa ein modernes Frontend, bei dem jüngere Mitarbeiter nicht das kalte Grauen kriegen.

Anmeldung zum Systemhauskongress CHANCEN

All das hilft, damit die gute Stammdatenqualität, die im Ausgangssystem vorliegt, auch im Zielsystem ankommt. So vorbereitet besteht nun die perfekte Basis, um wertschöpfend zu vernetzen und Industrie-4.0-fähig zu werden. Bis dahin ist es in vielen Unternehmen noch ein weiter Weg. Und ich denke nochmals über das knallrote T-Shirt nach.