CeBIT 2017: Hochwertige Stammdaten unterstützen den Digitalisierungsprozess

Gerade in Zeiten, in denen die Digitalisierung immer mehr Raum in Unternehmen einnimmt, kommt auch der Datenqualität eine immer größere Rolle zu. So führen falsche oder fehlerhafte Daten zu Prozessunterbrechungen, Fehllieferungen, falscher Kundenansprache und letztlich zu Umsatzeinbußen. Sie mindern den angestrebten Digitalisierungserfolg. Gelingt hingegen eine Steigerung der Datenqualität in operativen Systemen, wie der Fertigung, dem Einkauf, der Kundenverwaltung oder der Logistik, sind die positiven Effekte sofort messbar. So resultieren aus einem verbesserten Datenmanagement beispielsweise angepasste Wiederbeschaffungszeiten, optimierte Losgrößen und Mindestbestellmengen sowie Lieferantenoptimierungen, die letztlich das gebundene Kapital im Unternehmen reduzieren. Der Leiter des Trovarit-Competence Centers Datenmanagement, Andreas Roßmeißl, erläutert innerhalb seines Vortrags „Nur qualitativ hochwertige Stammdaten ermöglichen die Digitalisierung!“ (Donnerstag, 23.03. 10.00 – 10.20 Uhr) auf der Digital ERP-Stage (Halle 5, C38) der CeBIT (20.03.-24.03.17), inwieweit die Qualität der Unternehmensdaten den Digitalisierungserfolg begünstigt. Darüber hinaus geht er auf Werkzeuge ein, die die Stammdatenqualität in Unternehmen messbar machen. Im Anschluss an seinen Vortrag steht er am Trovarit Stand (Halle 5, D25) für Fragen rund um das Thema Digitalisierung und Datenmanagement zur Verfügung. Weitere Informationen unter www.erp-park.de/….

Während der letzten Jahrzehnte haben viele Unternehmen intensiv am Ausbau und an der dauernden Optimierung ihrer Geschäftsprozesslandschaft und ihrer Abbildung in operativen Systemen wie z.B. ERP und CRM gearbeitet. Ein effizienter Datenfluss ist hier ein kritischer Erfolgsfaktor für die Prozesseffizienz und stellt die wesentliche Basis für die ganzheitliche Unterstützung von Geschäftsfällen dar. In vielen Unternehmen wurde dabei das Thema Datenqualität bzw. Datenfluss fachlich, organisatorisch und technisch nicht nachhaltig etabliert. Doch ist ein verlässlicher Informationsaustausch – unternehmensintern oder mit externen Partnern (wie Kunden, Lieferanten, etc.) – nur mit qualitativ hochwertigen Daten möglich.

Ebenso werden konstant wichtige Entscheidungen für Unternehmen auf Basis dieser Daten getroffen. Man geht immer von einer guten Qualität dieser Daten aus und hinterfragt diese eher selten. Häufig sind Fehlentscheidungen oder Verzögerungen z.B. bei ERP-Neueinführungen die teure Folge. Datenmanagement-Spezialist Andreas Roßmeißl will mit seinem Vortrag auf der Digital ERP-Stage das Bewusstsein für Stammdatenqualität in den Unternehmen erhöhen. Die Verbesserung ihrer Stammdatenqualität sollten Unternehmen in jedem Fall zu Beginn des Digitalisierungsprozesses angehen. Das DataQ Center, eine Initiative der Trovarit AG, der Universität Heilbronn und FIR e.V. an der RWTH Aachen forscht derzeit zu Werkzeugen und Methoden, die das Datenmanagement unterstützen. Erste Erkenntnisse aus diesem Forschungsprojekt stellt Andreas Roßmeißl ebenfalls in seinem Vortrag vor.


Weitere Informationen unter www.erp-park.de/…. Bei Gesprächsbedarf zum Thema können Sie unter www.trovarit.com/… einen Termin vereinbaren.

Über die Trovarit AG

Die Trovarit AG begleitet Unternehmen bei der Business Transformation im digitalen Zeitalter. Mit unseren Werkzeugen (IT-Matchmaker®) und Services bieten wir "Digitalisierung von A bis Z", d.h. von der Standortbestimmung im Hinblick auf Prozessreife und Digitalisierungsgrad, über die Entwicklung einer individuellen Digitalisierungsstrategie bis hin zur Planung und Umsetzung der entsprechenden Maßnahmen kommt alles aus einer Hand.
Unser interdisziplinäres Analysten- und Consulting-Team steht Unternehmen unterschiedlichster Branchen seit mehr als 15 Jahren bei Organisations- und Business Software Projekten mit Rat und Tat zur Seite.
Das breitgefächerte Informationsangebot der Trovarit wird u.a. durch unsere Verlagsangebote IT-Matchmaker.news, IT-Matchmaker.guides und II-Matchmaker.research gebündelt.

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