Wer Logistikprozesse automatisieren will, ist auf eine hohe Datenqualität angewiesen. Denn nur wenn die notwendigen Grundvoraussetzungen erfüllt sind, kann die Software Standardabläufe selbsttätig ausführen. Ein Vorgehen, das bei den Stammdaten beginnt.
Mit fortschreitender Digitalisierung sind Daten zum entscheidenden Erfolgsfaktor in der Logistik geworden. Wer sich mehr Effizienz durch digitale Prozesse erhofft, sollte deshalb mit dem Datenqualitätsmanagement beginnen. Eine Aufgabe, die viele einzelne Schritte umfasst:
Wer diese Faktoren erfüllt, ist in der Lage, seine Datenqualität erfolgreich zu steuern.
Um das Ziel einer Veränderung zu bestimmen, brauchen Logistiker zunächst eine Definition von Datenqualität, mit der sie arbeiten können. Zu ihrem Nutzen gehört es, wichtige Kriterien festlegen zu können, anhand derer sich die Datenqualität messen lässt. Dabei sind es zunächst formale Faktoren, die sie ausmachen: Die Informationen müssen vollständig, eindeutig, korrekt, aktuell und genau sein sowie im gesamten Prozessverlauf konsistent aber gleichzeitig auch redundanzfrei - also nicht mehrfach vorhanden. Darüber hinaus sind Relevanz, Einheitlichkeit, Zuverlässigkeit und Verständlichkeit wichtige Faktoren, die zusammengenommen für eine hohe Datenqualität stehen.
Wer seine Datenqualität verbessern will, muss bei den Stammdaten ansetzen. Adressen, Tarife und Konditionen müssen stimmen, wenn Transportprozesse effizient verlaufen sollen. Zudem ist es wichtig, die Ist-Daten aus dem laufenden Prozess immer wieder zu aktualisieren – vor allem Maße und Gewichte sowie Lauf- und Wartezeiten. Mitunter ist dafür der Aufbau einer separaten Stammdatenbank erforderlich. Denn einige der verbreiteten Transportunternehmen führen die Datenkategorie „Kunde“ nicht. Das hat zur Folge, dass es in den Systemen lediglich Absender- und Empfängeradressen gibt. Diese erhalten nach erfolgreicher Zustellung auch die Abrechnung – je nachdem, ob es sich um einen Beschaffungs- oder einen Versandauftrag handelte. Unternehmen mit mehreren Standorten, die verschiedene Niederlassungen einer Spedition beauftragen, werden so nicht als ein zusammengehöriger Kunde erkannt. Ein wesentliches Manko für einen guten Kundenservice oder bei der Einrichtung von Serviceportalen für Kunden im Internet.
Neben einer zentralen Stammdatenbank ist die Integration sämtlicher Datenquellen in einem Single Point of Truth erforderlich, um die erforderliche Datenqualität für Geschäftsprozesse zu erreichen. Das beginnt mit dem Kundenauftrag, dessen Inhalt ab der Auftragserfassung oder dem Dateneingang über Schnittstellen für alle angeschlossenen Services und Funktionen zur Verfügung stehen muss. Damit das gelingt, werden sämtliche eingesetzten Anwendungen über Programmierschnittstellen und Eventsourcing-Plattformen zu einem digitalen Gesamtprozess verbunden. Dabei sind regelmäßige Plausibilitätschecks erforderlich, um die Datenintegrität und Datenqualität sicherzustellen. Zu den wichtigsten Maßnahmen gehören außerdem eine unternehmensweite Sensibilisierung für den Nutzen einer hohen Datenqualität sowie die Verteilung klarer Zuständigkeiten. Erst wenn allen klar ist, warum Datenqualität wichtig ist, wird sie auch gelingen.
Effiziente Logistikprozesse erfordern eine rechtzeitige und durchgängige Verfügbarkeit konsistenter Daten. Logistikdienstleister erreichen diese Ziele, wenn sie zentrale Stammdaten führen, sämtliche prozessrelevanten Datenquellen integrieren und auf ein systematisches Datenqualitätsmanagement setzen. Sie profitieren so von störungsfreien Abläufen und arbeiten erfolgreicher.
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