Im Ersatzteilmanagement herrscht kein Mangel an zu verarbeitenden Informationen:

• Produktbeschreibungen,
• Bilder,
• Preise,
• Übersetzungen,
• was so alles an Informationen im Unternehmen vorhanden ist.

Die finden sich häufig nicht an einer zentralen Stelle.

Ergebnis
Die Daten sind damit meist weder konsistent noch qualitativ hochwertig.

Bevor relevante Inhalte jedoch ihren Weg zum entsprechenden Kanal und Kunden finden, müssen sie – ganz im Sinne von Information Supply Chain Management (ISCM) – einige Stationen durchlaufen.

Diese Datenlaufbahn oder Datenlieferkette beginnt ganz klar in der IT-Infrastruktur Ihres Unternehmens.

Doch was müssen Unternehmen am Anfang, also bereits beim Anlegen der Daten, beachten?

Welche Grundregeln gibt es für die Datenpflege?

Und was sollten alle an dem Datenpflegeprozess Beteiligten wissen?

Eine IT-Landschaft besteht, je nach Unternehmen, aus zahlreichen Systemen. Im Idealfall ist diese Landschaft so aufgebaut, dass sie auch ohne detailliertes Handbuch für am Datenmanagement Beteiligte nachvollziehbar ist. Damit im Rahmen der Datenpflege jeder schnell erkennt, welche Daten wo liegen und – zum Beispiel bei einer Aktualisierung – wo gespeichert werden müssen, sollte die Struktur der Systemlandschaft klar und logisch sein. Das heißt konkret: Ob CRM-, ERP- oder PIM-System – sie alle sollten ihre ganz bestimmten Aufgaben in der Landschaft haben und einen klar definierten Zweck erfüllen.

Eine IT-Landschaft besteht, je nach Unternehmen, aus zahlreichen Systemen. Im Idealfall ist diese Landschaft so aufgebaut, dass sie auch ohne detailliertes Handbuch für am Datenmanagement Beteiligte nachvollziehbar ist. Damit im Rahmen der Datenpflege jeder schnell erkennt, welche Daten wo liegen und – zum Beispiel bei einer Aktualisierung – wo gespeichert werden müssen, sollte die Struktur der Systemlandschaft klar und logisch sein.

Das heißt konkret:

Ob CRM-, ERP- oder PIM-System – sie alle sollten ihre ganz bestimmten Aufgaben in der Landschaft haben und einen klar definierten Zweck erfüllen.

In einer vielfältigen Systemlandschaft besteht eine goldene Regel: Jedes Content-Element hat nur eine Quelle, wird also in nur einem System gepflegt. Dies ist unabhängig davon, ob das Content-Element anschließend in unterschiedlichen Systemen dargestellt wird. So wird z.B. der Ersatzteil-Preis oder die Artikelnummer initial im ERP-System gepflegt, auch wenn sie anschließend im MDM oder im Shop dargestellt werden. Diese Regel ist die Basis für erfolgreiche Prozesse im Datenmanagement, und auch dafür, dass die Synchronisation von Datenquellen überhaupt gelingen kann.

Die Einkaufspreispflege findet im ERP-System statt?

Die Verkaufspreispflege hingegen im PIM-System?

Das ist eine Vorgehensweise, die nicht zu empfehlen ist. Unterschiedliche Verantwortliche mögen jeweils ihre individuellen Wünsche haben, welches das am besten geeignete System für ihren speziellen Zweck ist. Jedoch sollten Inhalte, die ähnlicher Natur sind und deswegen zusammen gehören, auch nur an einer Stelle vorliegen: Kundendaten gehören ins CRM-System, Produktdaten ins PIM-System, Bilddaten ins MAM-System usw. Diese klare Zuordnung von Content-Elementen verhindert lästige und komplexe Suchprozesse und ermöglicht einen schnellen Zugriff auf die gewollten Daten. Interessant in diesem Zusammenhang sind Multidomain-MDM-Systeme, die verschiedene Datensilos vereinen und somit einen domainübergreifenden Blick auf alle relevanten Daten ermöglicht.

Dies ist ein Punkt, der gerne mal vergessen wird: Prozesse im Datenmanagement müssen genauso klar und logisch strukturiert sein, wie die Systemlandschaft, in der sie stattfinden. Für die Datenpflege sind in einem Unternehmen oft unterschiedliche Personen an unterschiedlichen Stellen beteiligt.

• Wer erfasst und pflegt die Materialstammdaten? Wer ist für das IT-System verantwortlich?
• Welche Person gibt die Media Assets frei?
• Und wer kümmert sich um den fremdsprachigen Content?

Hier gilt es, genaue Prozess- und Freigabestufen zu definieren und einzuführen. Diese Festlegung hat das Ziel, die Komplexität in der Systemlandschaft und im ganzen Unternehmen zu verringern. Zudem verbessern klare Strukturen und Prozesse die Qualität der Daten und reduzieren den organisatorischen Aufwand. Übersetzt heißt das, man spart am Ende Zeit und Geld. Als Grundlage dient ein Datenverwaltungskonzept – eine sogenannte Data Governance.

Wer nur die Produktinformationen aus dem PIM-System übersetzen lässt, denkt leider zu kurz. Wenn nämlich kurzfristig der Content aus einem anderen System für einen bestimmten Zweck benötigt wird, geht das Übersetzungsprozedere wieder von vorne los. Es gilt, alle relevanten Inhalte aus sämtlichen Systemen direkt in den Übersetzungsprozess zu integrieren. Ob dabei ein Translation-Memory-System zum Einsatz kommt, ist sicherlich von der jeweiligen Infrastruktur und den Anforderungen abhängig.

Ob für den Online-Shop, eine Broschüre, einen Newsletter oder Social Media: Unterschiedliche Kanäle erfordern unterschiedlich aufbereiteten Content. Das muss man auch schon in der Datenpflege (und ganz am Anfang in der Datenanlage) berücksichtigen. Das bedeutet, Texte müssen entsprechend vorbereitet werden (zum Beispiel für Web und für Print), aber auch, dass alle zusätzlichen Content-Formen, wie zum Beispiel Bilder oder Videos, mit vorliegen.

Gerade wegen der übergreifenden Bedeutung des Datenmanagements sollten einige Punkte berücksichtigt werden:

Wenn ein Datenbestand als „freigegeben“ gilt, dann sollte er auch nicht einfach geändert werden können. Die verantwortliche Person, die die Freigabe erteilt hat, sollte erneut einen prüfenden Blick darauf werfen. Eine Art Sperre für Dritte verhindert, dass es zu unbeabsichtigten Änderungen und Fehlern im Datenbestand kommt. Denn die könnten im weiteren Datenmanagement-Prozess zu Problemen führen.

Die Daten liegen, wenn Sie sich an die erste Regel gehalten haben, schön sortiert in ihren jeweiligen Systemen. Sollte man sie nun am Ende für diverse Zwecke doch quer in andere Systeme übertragen? Die Antwort ist: Das würde nicht den Anforderungen an eine klare Systemstruktur gerecht werden. Mit diesem Vorgehen würde man eher einen Daten-Wildwuchs fördern und die Daten-Sichtbarkeit reduzieren, um die man sich ursprünglich so bemüht hatte.