Datenmanagement im Ersatzteilwesen

9 Regeln für reibungsloses Datenmanagement im Ersatzteilgeschäft

9 Regeln für reibungsloses Datenmanagement im Ersatzteilgeschäft

16. April 2019
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Produktbeschreibungen, Bilder, Preise, Übersetzungen – was so alles an Informationen im Unternehmen vorhanden ist, findet sich häufig nicht an einer zentralen Stelle – ist nicht konsistent und qualitativ hochwertig. Bevor diese 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 eines Unternehmens.

Gastbeitrag zum Datenmanagement


SDZeCOM ist einer der führenden Systemarchitekten und Systemintegratoren für Product Information Management (kurz PIM) und Master Data Management (kurz MDM) und stellt im Folgenden 9 Regeln vor, die man auf der Agenda haben sollte, wenn dieses gelingen soll.

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1. Die Struktur muss klar und logisch sein

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.


2. Jeder Inhalt hat nur genau eine Quelle

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.


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3. Ähnliche Content-Arten nicht in unterschiedlichen Systemen pflegen

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.


4. Verschiedene Prozess- und Freigabestufen ins Datenmanagement einbauen

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.


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5. Alle relevanten Informationen aus allen Systeme im Übersetzungsprozess beachten

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.


6. Kanalspezifischen Content im Pflegeprozess berücksichtigen

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.


Datenmanagement in einer Richtlinie regeln

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

Product Data Governance

Strategie zukünftiger Datenerfassung, -pflege, -optimierung
(Rollen, Systeme, Kompetenzen, Prozesse, Regeln, ...)

Data Quality

Standards und Richtlinien

(Vollständigkeit, Richtigkeit, Aktualität, ...)

Data Maintenance

Pflege über den Lebenszyklus

(Korrektur, Erweiterung, Verantwortung, ...)

Data Policy

Vorgaben zur Speicherung

(Sicherheit, Risiken, Zugriffe, ...)


8. Unbeabsichtigte Änderungen von freigegebenen Daten verhindern

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 .


9. Wildwuchs durch Content-Querübertragungen vermeiden

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.


Gastbeitrag

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Die oben beschriebenen Regeln gelten übrigens unabhängig vom Datenbestand. Das bedeutet: Egal, um welche Art von Daten es sich handelt – diese Prozess- und Strukturregeln sind entscheidend, wenn effizientes Datenmanagement gelingen soll. Darüber hinaus ist es wichtig, dass man regelmäßig überprüft, ob die eigene Systemlandschaft den Anforderungen eines reibungslosen Datenmanagements gerecht wird. Verfüge ich bereits über die richtigen Systeme? Machen die Prozesse so Sinn? Um dies zu analysieren, kann man auch das Know-how eines Experten heranziehen. Nur, wer die eigenen Strukturen und Prozesse immer wieder hinterfragt, wird am Ende auch auf Dauer sein Datenmanagement optimieren können.


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