Scope Online - Industriemagazin für Produktion und Technik
Sie befinden sich hier:
Home> Produktion> Digitale Fabrik>

7 Schritte für mehr Datenqualität

ProduktdatenmanagementStimmige Daten für alle

Produktdatenmanagement

Wie stellt der rein kundenspezifisch arbeitende Werkzeug-, Modell- und Formenbau sicher, dass Produktentwicklung und Auftragssteuerung mit einheitlichen Daten arbeiten? Die Ausgangsbasis dafür könnte kaum anspruchsvoller sein.

…mehr

Frühjahrsputz in der DatenbankIn sieben Schritten zu mehr Datenqualität

Der Erfolg von Unternehmen hängt immer mehr auch von der Qualität ihrer Daten ab:  Je stärker Abläufe automatisiert werden, umso wichtiger sind saubere Daten – und eine Frühjahrsputzaktion, um fehlerhafte oder unvollständige Daten aufzuspüren und zu bereinigen, kann durchaus sinnvoll sein. Proalpha beschreibt 7 Schritte, die helfen, die eigenen Daten aufzupolieren und die Datenqualität dauerhaft zu erhöhen.

sep
sep
sep
sep

1. Verantwortlichkeiten klären

Klare Verantwortlichkeiten für Dateneingabe und Fehlerbereinigung in den Fachabteilungen wie für das Unternehmen insgesamt sind ein absolutes Muss. Denn wenn beispielsweise Konstruktion und Einkauf Zukaufteile zu einem Produkt getrennt voneinander im CAD- und im ERP-System anlegen, kann es zu inkonsistenten Daten kommen. Eindeutig definierte Verantwortlichkeiten sorgen hier für Klarheit.  

2. Qualitätskriterien definieren

Jedes Unternehmen und jeder Prozess stellt andere Anforderungen an die benötigten Daten. Gilt ein Produktdatensatz erst dann als vollständig, wenn ein Bild zum Produkt vorhanden ist oder kann man auf das Bild verzichten? Oder wenn die Beschreibung auch übersetzt ist? Erst mit solchen Regeln lässt sich ein Datenbestand bewerten. Danach ist festzulegen, wie mit Mängeln zu verfahren ist.

Anzeige

3. Datenzustand analysieren

Im nächsten Schritt geht es darum, sich einen Überblick über den aktuellen Zustand der Daten zu verschaffen. Hierfür gibt es erprobte Analyseverfahren und -tools von proALPHA, die Probleme im Datenbestand aufzeigen sowie die Fehlerhäufigkeit ermitteln. Unvollständige oder fehlerhafte Daten, redundante Stammdaten oder Widersprüche in verschiedenen Datenpools kommen damit ans Tageslicht.

4. Archivieren 

In vielen Datenbanken sind Teile der Datensätze veraltet oder aus anderen Gründen nicht mehr notwendig. Unternehmen sollten daher prüfen, ob im Tagesgeschäft nicht mehr benötigte Daten archiviert werden können. Dies natürlich unter Einhaltung von Nachweispflichten gegenüber Kunden und Behörden. 

5. Datenfluss automatisieren

Mithilfe von Workflows lassen sich Daten aus verschiedenen Abteilungen zusammentragen und sogar automatisiert erfassen. Wird etwa im Vertrieb ein neuer Kunde mit seinen Stammdaten angelegt, kann die Debitorenbuchhaltung automatisch aufgefordert werden, die Kreditwürdigkeit zu prüfen. Gleichzeitig erhält ein Mitarbeiter in der Finanzbuchhaltung die Aufgabe, den Kontenstamm zu vervollständigen. Ist beides erledigt, geht eine Benachrichtigung an den für Kreditlimits zuständigen Mitarbeiter. Daher lohnt es sich, zu prüfen, welche Schritte über Workflows abgebildet werden können. 

6. Mitarbeiter schulen

Datenqualität lässt sich nicht ausschließlich mit technischen Mitteln erreichen. Manche Regeln müssen die Menschen ohne digitale Unterstützung einhalten. Dazu gehören etwa Vorgaben für einheitliche Schreibweisen, wie beispielsweise, ob bei Adressen das Wort „Straße“ ausgeschrieben oder mit „Str.“ abgekürzt wird. Damit solche Festlegungen in der Hektik des Tagesgeschäfts nicht untergehen, sollten Mitarbeiter in festen Zeitabständen erinnert oder geschult werden. Schulungen erhöhen auch das Bewusstsein bei den Mitarbeitern für die Bedeutung der Datenqualität.

7. Regelmäßige Datenqualitätsprüfungen etablieren

Qualitätskontrollen und Datenbereinigungen müssen in regelmäßigen Abständen wiederholt werden. Dabei unterstützen integrierte Data-Mining-Tools wie der proALPHA Analyzer oder auf Datenqualität spezialisierte Werkzeuge wie InfoZoom Data Quality.

Die Praxis zeigt: Schon einfache Maßnahmen können große Wirkung entfalten. So sinken die Kosten, die auf Datenfehler zurückgehen, spürbar. Unternehmen können, wenn sie ihre Daten im Griff haben, schneller wachsen und höhere Umsätze erzielen. Laut der Studie „Datenqualität und -management. Trends 2016“ kann dieser Umsatzzuwachs durch saubere Daten bis zu 29 Prozent betragen.  Damit amortisieren sich die letztlich überschaubaren Investitionen in den Daten-Hausputz quasi im Handumdrehen.

Anzeige
Diesen Artikel …
sep
sep
sep
sep
sep

Weitere Beiträge zum Thema

Daten- und Prozessmanagement: Alles überall

Daten- und ProzessmanagementAlles überall

Mit der Digitalisierung stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Prozesse zu vereinheitlichen. Das erleichtert die Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens.

…mehr
Software: Nahtloser Datenaustausch ohne Papier

SoftwareNahtloser Datenaustausch ohne Papier

Siemens hat die Version 6.1 der Software Simatic IT eBR auf den Markt gebracht. Die Software ist Kern einer Manufacturing Operation Management-Lösung. Die Version 6.1 bietet zwei Neuerungen, um die Einrichtung einer papierlosen Produktion zu erleichtern.

…mehr
Zenon-Big-Data-Lösung Copa Data

DatenintegrationZenon als Kennzahlen-Cockpit

Copa-Data präsentiert auf der Hannover Messe am Stand von Microsoft skalierbare Softwarelösungen mit Zenon zur vertikalen Datenintegration für die Smart Factory. Dabei kann sowohl bestehende als auch neue Sensorik nahtlos in eine Gesamtlösung integriert werden – bis hin zu Cloud Computing. Auch vorhandenes Produktionsequipment wird so für industrielle IoT-Szenarien und für standortübergreifende Analysen in der Cloud verfügbar gemacht.

…mehr
EthosEnergy-Mitarbeiterin Valorie Mathes

DatenmanagementsystemSKF bietet Cloud-Lösung zur Datenerfassung

Bei vielen operativen Prozessen müssen Unmengen an Belegen erfasst werden, darunter tausende Messwerte, Zeichnungen, Tabellen und Fotos. Mit dem Datenmanagementsystem SKF Data Collect steht Anwendern jetzt eine moderne Cloud-Lösung zur Verfügung, die sich einfach über ein Tablet steuern lässt: „Industrie 4.0“ als App. Das US-Unternehmen EthosEnergy ist einer der ersten Anwender.

…mehr
Karriere & Lernen: Solidworks Education Edition 2014-2015

Karriere & LernenSolidworks Education Edition 2014-2015

Dassault Systèmes präsentiert die Solidworks Education Edition 2014-2015. Unterstützt von der 3DEXPERIENCE Plattform, liefert die aktuelle Version der Solidworks Education Edition zahlreiche Neuerungen zum bisherigen 3D-Anwendungsportfolio, das bereits ein breites Spektrum an Funktionen für verschiedenste Entwicklungsbereiche bietet. Dazu zählen 3D-CAD, Simulation, Produktdatenverwaltung, technische Kommunikation und elektrische Konstruktion.

…mehr
Anzeige
Anzeige
Anzeige

Neue Stellenanzeigen

Anzeige

Direkt zu:


ExtraSCOPE


TrendSCOPE


Robotik in der industriellen Fertigung