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Mitarbeiterziele

Ziele für die Datenqualität sind Teil der Mitarbeiterziele bei Bayer CropScience. Da die Erfassung und Pflege der Daten in den Ländern erfolgt, wurde die Verantwortlichkeit für die Datenqualität den Leitern der Landesgesellschaften übertragen. Diese erhielten die Vorgabe, pro Land einen sogenannten Stammdaten-Koordinator einzurichten, der Datenverantwortlichkeiten und Aufgaben innerhalb des Landes etabliert und Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität steuert. Die Leiter der Landesgesellschaften erhielten in ihren Jahreszielen die Vorgabe, ein Datenqualitätslevel von 97 % zu erreichen und zu halten.

Grundlage für die Berechnung der Datenqualität sind unternehmensweit gültige Geschäftsregeln, die aufgrund von Problemen in den Geschäftsprozessen identifiziert werden. Das Datenqualitätsziel von 97 % wurde nach einer Aufwand-Nutzen-Bewertung festgelegt.

Geschäftsregeln und Datenqualitätskennzahlen

Datenqualität ist kein Selbstzweck, sondern dient dazu, Geschäftsprozesse unterstützen. Deshalb wurden aus den Anforderungen der Geschäftsprozesse Regeln für die Datenqualität ermittelt. Das Projektteam von Bayer CropScience führte dazu Interviews mit den Prozessexperten. Im Zuge der Interviews wurden 160 Regeln erarbeitet. Um die Vergleichbarkeit und Integrität der Regeln und die Erreichbarkeit von Zielwerten zu gewährleisten, prüfte das Projektteam die ermittelten Regeln auf drei Eigenschaften:

• Messbarkeit: Die Regel ist technisch messbar, d. h. alle vermessenen Daten sind verfügbar und die durch die Regel formulierten Eigenschaften sind vergleichbar.

• Geschäftsrelevanz: Es gibt einen kausalen Zusammenhang zwischen der Regel und den Geschäftszielen des Unternehmens, d. h. die fachliche Auswirkung einer Regelverletzung ist nachvollziehbar.

• Geschäftskonformität: Die Regel ist „nah am Alltagsgeschäft“ und überprüft die Tätigkeiten, die im operativen Tagesgeschäft wirklich durchgeführt werden sollen.

Nach Prüfung dieser Eigenschaften verblieben 53 Regeln, die mit den Prozessexperten in mehreren Iterationen überarbeitet wurden. Abbildung 2.9 zeigt beispielhaft einige ausgewählte Geschäftsregeln für die Validierungsgruppen „Produkthierarchie“ und „Kostenrechnung“.

Für eine regelmäßige Messung mussten die Werte erstens aggregierbar und zweitens vergleichbar sein. Für die Aggregation werden die Geschäftsregeln verschiedenen Validierungsgruppen wie Produkthierarchie, Kostenstelle, Materialstatus, Kostenrechnung zugeordnet. Die Validierungsgruppen wiederum sind dem übergeordneten Stammdatenobjekt zugewiesen, um bei einer zukünftigen Erweiterung um zusätzliche Stammdatenobjekte die Objekte unterscheiden zu können. Des Weiteren werden die Validierungsgruppen den

Validierungsgruppe: Produkthierarchie

Validierungsregel: Produkthierarchie auf Level 4 und 5 unterscheiden sich von zugeordnetem UVP

MAT 0017

Fehlermeldung, f alls sich die Werte des VP und des zugeordneten UVP beim Vergleich der Positionen 8 bis 14 des Feldes MARA PRDHA unterscheiden. Allerdings nur, falls der globale Status von VP = 3,4,7,8.

Validierungsgruppe: Produkthierarchie

Validierungsregel: Profit Center ist nicht konsistent mit Produkthierarchie

MAT 0021

Fehlermeldung, f alls kombinierte Werte nicht in der Lookup-Tabelle sind und Fabrikmaterialstatus = 2, 3, 4, 7, 8.

Ausgenommen Materialtypen YHB, YHBN, YPMN.

PRCTR ist automatisch gepflegt, sobald ein MARC Eintrag zu einem Material erstellt wird.

Die Profit Center Verrechnung ist die Basis for die Wirtschaftlichkeitsrechnung, Kapitalflussanalyse, Anlagenbuchhaltung.

Validierungsgruppe: Kostenrechnung

Validierungsregel: Beschaf fungsart "E" und Bewertungsklasse "3xxx"

MAT 0023

Beschaffungsart:

lndikator, der def iniert, wie das Material bezogen wird.

,, " = Das Material wird fabriksintern bezogen.

Bewertungsklasse:

Die Bewertungsklasse ist ein Schlossel, um Materialien und Dienste mit gleichen Bestandteilen for die Bilanzierung zu gruppieren.

• 3000: Rohmaterialien

• 3010: Material, das f or Subunternehmer bereitgestellt wird, bereitgestelltes Material (nicht verrechnet)

• 3210: Nicht-retournierbares Verpackungsmaterial

• 3500: Handelsware

Abb. 2.9 Beispiele für Datenqualitätsregeln bei Bayer CropScience. (Ebner et al. 2011, S. 16)

Landesgesellschaften zugeordnet, die ihrerseits einer der vier Regionen Europa, Nord-, Lateinamerika oder Asien-Pazifik angehören.

Zur Vergleichbarkeit des Messwertes wird aus den einzelnen Regelprüfungen ein einheitlicher Datenqualitätsindex (DQI) gebildet. Der Index berechnet sich als Quotient der Zahl derjenigen Datensätze, die keine einzige Regel verletzen, und der Gesamtzahl an Datensätzen. Der Index kann also Werte im Intervall von 0 und 1 bzw. 0 und 100 % annehmen.

 
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