In der heutigen dynamischen Geschäftswelt ist es für Unternehmen unerlässlich, über effiziente und transparente Prozesse im Umgang mit Daten zu verfügen. Vor allem in großen MDM und PIM-Projekten ist es oft schwierig, den Überblick über die Vielzahl der beteiligten Attribute und Workflows zu behalten. Hier setzt SDZeCOM, einer der führenden Systemarchitekten und Systemintegratoren im deutschsprachigen Raum, an und zeigen auf, wie die Kombination aus Data Catalog und Prozessdefinition nicht nur Übersichtlichkeit schafft, sondern auch die Effizienz und Qualität der Prozesse erheblich steigert.

Die Vorteile auf einen Blick:

• Transparenz der Attributpflege
  Ein wesentlicher Vorteil der Integration von Data Catalog und Prozessdefinition ist die sofortige Erkennbarkeit, wann und welche Attribute in welchem Workflowschritt gepflegt werden müssen. Diese Transparenz erleichtert es den Verantwortlichen, ihre Aufgaben effizient zu erfüllen und Fehler zu minimieren.
• Saubere Definition der Attribute
  Durch die klare Definition der Attribute, die in einer Schnittstelle übertragen werden, ist der Aufbau, die Pflege und Modifikation von Schnittstellen erheblich effizienter. Sauber definierte Attribute sind die Grundlage für zuverlässige und konsistente Daten, die in allen nachfolgenden Prozessen verwendet werden können.
• Automatisierte Erstellung von Tagging-Listen
  Tagging-Listen, die nur die für den jeweiligen Workflow-Schritt benötigten Attribute enthalten, können automatisch erstellt, importiert und verwendet werden. Dies ermöglicht es den Usern, z.B. im Contentserv-System im Pflege-Editor nur die wirklich notwendigen Attribute auszuwählen und zu Pflegen, was die Übersichtlichkeit und Effizienz steigert.

Ein gut implementierter Data Catalog bietet Organisationen die Möglichkeit, Daten effizienter zu nutzen, Risiken zu minimieren und Innovationen zu fördern und ermöglicht zudem mit vielen weiteren Benefits ein ganz anderes Level an Datenqualitäts-Definitionen:

1. Vermeidung lästiger Systemwechsel
   Lästige Systemwechsel in einem Workflow-Schritt sind sofort erkennbar und können, sofern gewünscht eliminiert werden. Dies reduziert nicht nur den Aufwand, sondern erhöht auch die Zufriedenheit der Mitarbeiter, die mit den Systemen arbeiten.
2. Klare Darstellung der Informationsflüsse
   Jedem Prozessbeteiligten ist sofort ersichtlich, welche Informationen ihm zum Zeitpunkt „seiner“ Pflege schon vorliegen und welche er noch beschaffen und pflegen muss. Diese Klarheit erleichtert die Zusammenarbeit und reduziert Missverständnisse und Fehler.
3. Erkennung von Abhängigkeiten und Pflegeaufwand
   Das Verständnis der Abhängigkeiten und der Aufwand durch lückenhafte Pflege sind sofort erkennbar. Maßnahmen wie Quality-Gates, die bestimmte Prüfungen zu festgelegten Zeitpunkten vorsehen, lassen sich sauber definieren und im Prozessdiagramm abbilden.

Best-Practice-Beispiel: Erfolg durch saubere Prozesse

Ein konkretes Beispiel aus einem der Kunden-Projekte zeigt, wie die Kombination von Data Catalog und Prozessdefinition wertvolle Informationen liefert und unsaubere Prozessdefinitionen aufdeckt. Dies führt zu einer Vereinfachung und Transparenz der nachfolgenden Schritte.

„Durch die genaue Definition der Prozesse bis auf Attributsebene konnten erhebliche Verbesserungen in der Effizienz und Qualität der Abläufe erzielen.“, berichtet Michael Irmen, Business Consultant bei der SDZeCOM.

Grundlage ist die Methodik „DATA VISION MODEL“

Das DATA VISION MODEL ist eine von SDZeCOM entwickelte ganzheitliche Methodik, die sich u.a. auf das Datenmanagement, die Software-Einführung und Weiterentwicklung von PIM-/MDM-Systemen konzentriert und dabei das gesamte Projektumfeld betrachtet.

Neben Prozessen beleuchtet SDZeCOM auch die Ebenen Organisation, Systeme und Daten und gleicht das mit der Ebene Business ab, in dem die Visionen, Ziele und Märkte der Unternehmen beleuchtet werden. Die Vorteile dieses Ansatzes liegen auf der Hand:

1. Ganzheitlicher Ansatz: Die Methodik betrachtet Projekte in ihrer Gesamtheit und ermöglicht es, ‚Landkarten‘ für jede Ebene zu zeichnen, was die Definition und Kommunikation eines zukünftigen Zielzustands erleichtert.
2. Verankerung eines Datenbewusstseins: Das Ebenenmodell rückt die Daten eines Unternehmens sowie den Umgang der Mitarbeitenden mit Daten und Informationen in den Fokus. Dadurch erfolgt mit dem Projektverlauf eine Förderung des Datenbewusstseins – einhergehend mit der Entstehung einer unternehmenseigenen Datenkultur.
3. Optimierte Prozessaufnahme: Durch die optimierte Methode der Prozessaufnahme werden potenzielle Hindernisse frühzeitig erkannt, was zu einer beschleunigten Umsetzung führt.
4. Förderung der Kooperation: Die Methodik fördert den Übergang von Koordination zu Kooperation, verbessert die Zusammenarbeit und unterstützt eine positive Datenkultur.

Beschleunigung der Projektlaufzeit

Durch die Betrachtung der verschiedenen Ebenen erfolgt eine sehr gründliche Vorprojektphase, in der potenzielle Probleme und Herausforderungen besser identifiziert und adressiert werden können. Dadurch werden Verzögerungen während der Implementierung und auch Weiterentwicklung minimiert (Sägezahneffekt), was die Projektlaufzeit mit dem SDZeCOM DATA VISION MODEL insgesamt beschleunigt. Die Methodik wurde mit dem Innovationspreis-IT 2024 in der Kategorie „Consulting“ ausgezeichnet.

Autor

Stephan Bösel
SDZeCOM GmbH & Co. KG – Marketingleiter & Prokurist

Tel.: +49 7361 594-538
E-Mail: s.boesel@sdzecom.de