Institutsteil Wirtschaftsinformatik

Die Qualität von Stammdaten ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für Unternehmen. Doch oft verhindern fehlerhafte Materialstammdaten die Effizienz und Automatisierung von Geschäftsprozessen. Um diesem Problem entgegenzuwirken, setzt SAP auf innovative datengetriebene Ansätze. In einem gemeinsamen Projekt wird untersucht, wie algorithmische Methoden und Domänenwissen genutzt werden können, um Qualitätsprobleme in Materialstammdaten zu identifizieren und zu beheben. Mit der entwickelten Lösung sollen Unternehmen signifikante Prozessverbesserungen erzielen und operative Exzellenz erreichen. 

In einer zunehmend digitalisierten Geschäftswelt spielt die Qualität von Materialstammdaten eine zentrale Rolle für die Automatisierung und Effizienz von Unternehmensprozessen. Unsaubere oder inkonsistente Daten führen häufig zu aufwendigen Workarounds, manuellen Nacharbeiten und ineffizienten Abläufen. Um diese Herausforderungen zu adressieren, hat SAP ein innovatives Projekt gemeinsam mit dem Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT gestartet, das sich mit der systematischen Identifikation und Quantifizierung von Qualitätsproblemen in Materialstammdaten befasst. Mithilfe von SAP Signavio Process Insights werden große Mengen an Materialstammdaten analysiert, um typische Muster und Parameterkonfigurationen zu identifizieren. Durch den Einsatz von Algorithmen und einem Human-in-the-Loop-Ansatz werden Unternehmen in die Lage versetzt, nicht nur die Qualität ihrer Daten zu bewerten, sondern auch konkrete Verbesserungsvorschläge abzuleiten.

Ein zentrales Element der Projektaktivitäten ist die Entwicklung einer funktionalen Prototyp-Lösung. Diese Lösung bietet den Ansatz, Qualitätsprobleme automatisiert zu erkennen, ihre Auswirkungen zu bewerten und gezielte Maßnahmen vorzuschlagen. Die Meilensteine des Projekts umfassen dabei die Definition von Erfolgskriterien für die Prototyp-Lösung, die Entwicklung von Personas für die Perspektivenvielfalt sowie die Identifikation geeigneter Metriken und deren Anwendung auf Beispiel- und Kundendaten. Erste Evaluierungen gemeinsam mit einem SAP-Fachteam sowie Kundinnen und Kunden zeigen die hohe Relevanz des Themas und die Anwendbarkeit der Metriken auf. Im Rahmen der Prototyp-Lösung wird nicht nur der aktuelle Status der Materialstammdaten analysiert, sondern auch das langfristige Verbesserungspotenzial von Datenqualitätsmaßnahmen aufgezeigt. Mit diesem Projekt legt SAP den Grundstein für eine datengetriebene Optimierung der Materialstammdaten und schafft eine skalierbare Lösung, von der zahlreiche Unternehmen profitieren können.