Case Study: Stammdaten & Standardisierung

Stefan Radau
vor 7 Tagen
1 Min. Lesezeit

Saubere Daten als Fundament für effiziente Prozesse

1. Ausgangssituation

Ein Großhändler für Dachartikel mit 12 Standorten und über 40.000 Artikelnummern hatte große Schwierigkeiten im Tagesgeschäft:

Dubletten in den Artikelstammdaten führten zu falschen Bestellungen.
Unterschiedliche Schreibweisen erschwerten die Suche im ERP-System.
Rechnungen wurden fehlerhaft ausgestellt, was zu Reklamationen und zusätzlichem Aufwand im Controlling führte.
Vertrieb und Einkauf arbeiteten mit abweichenden Datenständen, was regelmäßig zu Konflikten führte.

Die Geschäftsführung erkannte: Ohne saubere Stammdaten war eine erfolgreiche Digitalisierung und die Einführung moderner ERP-Funktionalitäten nicht möglich.

2. Vorgehensweise / Lösung

Mit dem DATAudit360-Ansatz wurde eine ganzheitliche Datenanalyse und Standardisierung umgesetzt.

Bestandsaufnahme: Vollständige Analyse der Stammdaten über alle relevanten Systeme hinweg.
Bereinigung: Identifikation und Löschung von Dubletten, Korrektur von Schreibweisen und Zuordnungen.
Standardisierung: Einführung verbindlicher Datenregeln und einheitlicher Artikelstrukturen.
Governance-Modell: Definition von Verantwortlichkeiten für Stammdatenpflege, ergänzt durch klare Prozesse.
Schulung: Key-User im Einkauf und Vertrieb wurden in die neuen Regeln eingeführt.

Das Vorgehen kombinierte technische Präzision mit einem klaren Change-Ansatz, um die Akzeptanz der Mitarbeitenden sicherzustellen.

3. Ergebnis / Nutzen

Nach sechs Monaten verfügte das Unternehmen über eine konsistente und verlässliche Stammdatenbasis.

Reduktion von Fehlern: Falschlieferungen und Reklamationen sanken um 35 %.
Prozesssicherheit: Einkauf, Vertrieb und Controlling arbeiteten erstmals auf einer konsistenten Datenbasis.
Zeitersparnis: Mitarbeitende im Einkauf benötigten 20 % weniger Zeit bei der Artikelpflege.
Transparenz: Klare Governance-Regeln verhinderten erneute Datenverwilderung.
Zukunftsfähigkeit: Saubere Daten ermöglichten die Einführung automatisierter Prozesse im Lager.

4. Kernerkenntnis

Ohne saubere Stammdaten bleibt jede Digitalisierung Stückwerk – erst die konsequente Standardisierung schafft die Basis für effiziente Prozesse und nachhaltigen Unternehmenserfolg.

5. Hinweis

Diese Fallstudie basiert auf typischen Projektszenarien aus der Praxis. Sie dient der Veranschaulichung, wie wir vorgehen und welche Ergebnisse erreichbar sind.