Herausforderung & Situation
Welche Daten sind für meinen Business Case und die tägliche Arbeit wichtig? Wie messe ich die Qualität meiner Daten? Wie mache ich meine Daten richtig verfügbar – auch wenn es zeitkritisch ist? Wie kann ich Datenqualität effektiv in meinen Prozessen verankern? Vor Fragen wie diesen stehen viele Unternehmen in einer immer mehr volatilen, digitalen und automatisierten Geschäftswelt.
So auch unser Kunde, ein Likörhersteller und Familienunternehmen mit über 100-jähriger Geschichte, welches unter dem Schirm einer sehr bekannten Marke, vor allem in Nordamerika, stark gewachsen ist. Dieses Wachstum sowie eine stärker internationale Ausrichtung und eine anstehende S/4HANA-Transformation machten es notwendig, die Datenlandschaft des Unternehmens zu strukturieren, klare Verantwortlichkeiten und Prozesse für die wichtigsten Stammdatenobjekte zu definieren. Zudem mussten die Kriterien für Datenqualität und technologische Lösungen zu deren Messung festgelegt werden.
Unser Ansatz
Dem formulierten und erprobten Ansatz „Data Excellence Framework“ von PwC Deutschland folgend, wurde die Datenlandschaft des Unternehmens strukturiert und zugeordnete Rollen und Verantwortlichkeiten klar definiert. Von der Datenstrategie bis zu den nötigen Technologien umfasst unser Framework dabei die wichtigsten Aspekte zum datengetriebenen Wandel in Unternehmen und für neue digitale Geschäftsmodelle.
Innerhalb des Projekts haben unsere Expert:innen die Pflegeprozesse für die wichtigsten Stammdatenobjekte wie Material, Kunde und Lieferant entwickelt. Die Modellierung erfolgte sowohl auf Basis der Ist-Analyse mit Hilfe von Interviews, Workshops und Datenauswertung als auch auf Basis von Best Practices und den Bausteinen des Data Excellence Framework. Außerdem hat unser Team für den Likörhersteller relevante Kriterien zur Messung von Datenqualität erarbeitet.
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Die Projektergebnisse
Aus der Zusammenarbeit von Expert:innen des Unternehmens und unseren Berater:innen verfügt der Likörhersteller nun über ein maßgeschneidertes Rahmenwerk zu Data Governance und Datenqualität, das als Fundament für die zukünftige Entwicklung des Unternehmens und damit seines zunehmenden Bedarfs an qualitätsgesicherten geschäftsrelevanten Daten wirkt. Auf Basis der Erörterungen in den Workshops und den Eingaben durch die Geschäftsleitung konnten zudem die Eckpfeiler einer Datenstrategie festgelegt werden.
Customer Transformation
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