Was sind Stammdaten? Begriffliche Grundlagen und Einführung in die Stammdaten-Problematik

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

1. Daten im unternehmerischen Umfeld
1.1. Definition des Datenbegriffs
1.2. Abgrenzung zu den verwandten Begriffen Information und Wissen
1.3. Stellenwert und Eigenschaften von Daten
1.4. Datenarten und ihr Zusammenhang

2. Stammdaten
2.1. Arten
2.2. Einfluss auf nachgelagerte Prozesse

3. Datenqualität
3.1. Definition des Qualitätsbegriff
3.2. Definition des Datenqualitätsbegriffs
3.3. Merkmale
3.4. Ursachen von Datenqualitätsmängeln
3.5. Auswirkungen von Datenqualitätsmängeln

Literaturverzeichnis (inklusive weiterführender Literatur)

Einleitung

„Viele Unternehmen arbeiten heute mit inkonsistenten und mehrfach vorhandenen Daten, die das reibungslose Zusammenspiel in einem zunehmend globalen Firmengeflecht erschweren.“^[1]

Die betroffenen Unternehmen stehen vor einer großen Herausforderung, die sie aufgrund der Komplexität der Datenorganisation zu bewältigen haben. Die Ursache des Problems sind Daten wie die Adressdaten eines Kunden, die innerhalb der Systemlandschaft eines Unternehmens nicht einheitlich sind. Dateninkonsistenz wäre z. B. gegeben, wenn die Adressdaten nicht gelöscht sind, obwohl die Geschäftsbeziehung zum Kunden bereits beendet wurde. Bei mehrfach vorhandenen Daten – auch Datenredundanzen genannt – besteht das Problem, dass die Adressdaten eines Kunden z. B. doppelt erfasst und gespeichert wurden. Durch Eingabefehler kann es dabei zu Inkonsistenzen bei den Daten kommen, welche weitreichende Folgen für das Unternehmen haben können. Es werden Kosten verursacht, Geschäftsabläufe gestört oder die Kundenzufriedenheit beeinträchtigt.

Die IT-Landschaft ist in vielen Unternehmen, vor allem in großen Organisationen, sehr heterogen. Ursachen hierfür können Akquisitionen, Unternehmenszusammenlegungen, Teilungen, Umstrukturierungen oder sonstige organisatorische Veränderungen im Zusammenhang mit der Dezentralisierung sein.^[2] Diese Situation kann zur Folge haben, dass Daten für ein und denselben Sachverhalt an verschiedenen Standorten des Unternehmens und in verschiedenen Systemen erfasst und gespeichert werden. Die bereits angesprochenen Probleme wie Datenredundanz und Dateninkonsistenz wären die Folge.

Das Problem heterogener IT-Landschaften beschränkt sich nicht nur auf national operierende Organisationen. Unternehmen verschiedenster Branchen müssen sich zunehmend einem globalen Wettbewerb stellen, wie beispielsweise die folgenden Ausführungen Römers darstellen. Demnach vollzieht sich aufgrund der technologischen Weiterentwicklung sämtlicher Unternehmensbereiche, der Konkurrenzsituation unter den Mitbewerbern sowie der Veränderung der allgemeinen Marktstrukturen in vielen Branchen eine zunehmende Internationalisierung. Ausländische Märkte gewinnen dadurch an Bedeutung. Folglich müssen sich Unternehmungen diesen veränderten Wettbewerbsstrukturen stellen, wenn sie konkurrenzfähig werden oder bleiben wollen.^[3]

Bei der ganzen Problematik geht es jedoch nicht um Daten im Allgemeinen, sondern speziell um Stammdaten. Da sie für sämtliche Geschäftsprozesse und Anwendungssysteme eines Unternehmens benötigt werden, kommt ihnen eine besondere Bedeutung zu.

In der vorliegenden Arbeit werden die wichtigen grundlegenden Begrifflichkeiten und Zusammenhänge in Bezug auf Daten und Datenqualität innerhalb eines Unternehmens erläutert. Dabei werden zunächst der zentrale Begriff der „Daten“ und seine Einordnung im Unternehmen betrachtet. Nicht zuletzt aufgrund der eng verwandten Begriffe „Information“ und „Wissen“ ist es sinnvoll, hier zunächst eine klare Abgrenzung vorzunehmen. Vom allgemeinen Datenbegriff ausgehend wird anschließend auf den enger gefassten Begriff der „Stammdaten“ eingegangen und seine zentrale Bedeutung für Unternehmen verdeutlicht. Danach wird auf den Begriff der „Datenqualität“ übergeleitet, die den kritischen Faktor für Stammdaten darstellt.

1. Daten im unternehmerischen Umfeld

1.1. Definition des Datenbegriffs

In der einschlägigen Literatur existiert für den Datenbegriff keine einheitliche Definition. Es werden eigene Beschreibungen kreiert oder von anderen Autoren übernommen, die kontextabhängig oder allgemeingültig sind. Aufgrund dieser unterschiedlichen Annäherungsweisen an den Begriff wird bereits seine Vielschichtigkeit deutlich. Eppler nennt sogar zwei Definitionen für Daten, die im Kontext seines Buches gültig sind. Danach beschreibt er Daten einerseits als unausgewertete, bezuglose Ziffern oder Einträge. Andererseits sind sie die Rohfassung durchzuführender Darstellungen.^[4]

Nachfolgend wird eine allgemeingültige und klare Beschreibung des Datenbegriffs vorgestellt. Hierfür bieten sich die Ausführungen in Anlehnung an Stahlknecht/Hasenkamp an. Demnach bestehen Daten aus Zeichen. Dabei sind Zeichen in der Regel einzelne Buchstaben oder Ziffern. Wenn nun die Kombination bestimmter Zeichen wie Texte oder Zahlen einen informativen Charakter enthält und dem Zweck der Verarbeitung dient, spricht man von Daten.^[5]

1.2. Abgrenzung zu den verwandten Begriffen Information und Wissen

Bei der vorgenannten Definition stellt sich die Frage, was mit „informativem Charakter“ gemeint ist. Dazu ein Beispiel: Der Satz „Die Kundennummer des Kunden Meier ist 123456“ besteht aus einer Kombination von Zeichen, nämlich aus Buchstaben und Ziffern. Da diese dargestellten Zeichen eine Information für den Empfänger bzw. einen informativen Charakter enthalten und der Verarbeitung dienen, handelt es sich um Daten. Der Zusammenhang zwischen Daten und Informationen lässt sich wie folgt festhalten: Daten sind eine Darstellungsform, um Informationen übermitteln zu können. Diese Betrachtungsweise ist deshalb sinnvoll, weil Daten nur ein Mittel zum Zweck sind, um Informationen darstellen zu können. Das bedeutet, dass durch den Einsatz von Daten Informationen überhaupt erst sichtbar werden. Nach Hildebrand stellen Daten aufgrund ihrer reinen Darstellungsfunktion in Informationssystemen keine Information dar.^[6] Nach Stahlknecht/Hasenkamp sind Informationen umgangssprachlich das Wissen (Kenntnisse) über Sachverhalte und betriebswirtschaftlich gesehen zweckorientiertes bzw. zielgerichtetes Wissen.^[7]

Auf den engen Zusammenhang der Begriffe Daten, Information und Wissen wird nachfolgend näher eingegangen. Die Begriffe sollen anschließend voneinander abgegrenzt werden können, wodurch Missverständnisse und Unklarheiten in ihrer Verwendung beseitigt werden sollen.

Nach Stickel ist Wissen die Gesamtheit aller Kenntnisse und Fertigkeiten auf einem bestimmten Gebiet. Unter anderem gehören auch Daten und Informationen (Faktenwissen) zum Wissen.^[8] Daten und Informationen werden hier als Bestandteil des Wissens angesehen. Hildebrand grenzt die Begriffe nach ihrer Abstraktheit ab, wobei Wissen die abstrakteste Form darstellt und Daten die geringste Abstraktheit bzw. die höchste Konkretisierung aufweisen.^[9] Allerdings ist eine andere Betrachtungsweise der drei Größen ebenso denkbar, die von ihrer Existenz in einem Unternehmen ausgeht. Danach stellt Wissen eine Teilmenge verwendeter Informationen dar, und Informationen eine Teilmenge verwendeter Daten. Diese Betrachtung ist aus mehreren Gründen plausibel. Zum einen ist das Vorhandensein von Informationen im Unternehmen die Basis dafür, dass sich das Wissen der Mitarbeiter vermehren kann. Da jedoch dieses Wissen nicht alle vorhandenen Informationen umfassen kann, stellt Wissen immer nur einen Teilbereich aller Informationen dar. Informationen bilden diejenige Teilmenge aller Daten bzw. Zeichenkombinationen, die nach den Erfordernissen des Unternehmens geordnet und verfügbar gemacht werden. Oder anders formuliert: Ohne Daten können keine Informationen entstehen, und ohne Informationen kann kein Wissen entstehen (Abb. 1).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Existenz von Daten, Information und Wissen in Unternehmen, Quelle: eigene Darstellung

1.3. Stellenwert und Eigenschaften von Daten

Nachdem der Begriff der Daten grundlegend geklärt wurde, stellt sich die Frage, welchen Stellenwert Daten in Unternehmen besitzen und welche Besonderheiten sie aufweisen.

Daten stellen eine unternehmerische Ressource und damit einen Teil des Unternehmensvermögens dar. Unter anderem sind Daten für die Erstellung von Produkten und die Erbringung von Dienstleistungen eine unabdingbare Voraussetzung.^[10] Diese Aussage wird uneingeschränkt geteilt. Genau wie die klassischen Unternehmensressourcen Arbeit und Kapital sind Daten die notwendige Grundlage jedes betrieblichen Leistungserstellungsprozesses. Dieser Umstand wird nachfolgend anhand eines Beispiels aufgezeigt. Es wird davon ausgegangen, dass ein Lebensmittelhersteller einen Großhändler mit Namen Meier als Kunden in seiner Datenbank gespeichert hat. Dieser besitzt die Kundennummer 123456. Der Großhändler benötigt nun Ware und bestellt diese beim Hersteller. Dies hat zur Konsequenz, dass der Lebensmittelhersteller auf bestimmte Daten wie Lagerbestände zurückgreifen muss, um die Leistung erbringen zu können. Ohne die benötigten Daten wäre dies nicht möglich.

Wenn Daten als Bestandteil unternehmerischen Vermögens gelten, so führt dies zur Frage, welchen Wert die Daten besitzen. In diesem Zusammenhang spielt der Begriff des Firmenwerts (Goodwill) eine Rolle. Ein Firmenwert entsteht im Laufe der Zeit z. B. durch den vorhandenen Mandantenstamm einer Rechtsanwaltskanzlei, der sich in Form von Geschäftsdaten darstellt. Wenn die Firma verkauft wird, zahlt der Käufer diesen Firmenwert zusätzlich zum Kaufpreis. Der Grund hierfür ist, dass der Käufer durch Übernahme des Mandantenstammes und damit der Daten sofortige Umsatzerlöse erzielen kann. Dies ist allerdings nicht der Fall, wenn der Käufer einen Mandantenstamm selbst aufbauen muss. Somit können Daten als immaterielles Vermögen eines Unternehmens angesehen werden.

Daten besitzen im Vergleich zu anderen Ressourcen nach Redman bestimmte Eigenschaften, auf die nachfolgend eingegangen wird^[11]:

1. Daten sind abstrakt, nicht konkret. Daten kann man nicht sehen, nur ihre Darstellungen auf verschiedenen Medien und in unterschiedlicher Repräsentation sind sichtbar.
2. Daten können problemlos vervielfältigt und nahezu unbegrenzt verteilt werden.
3. Daten werden im Gegensatz zu materiellen Ressourcen bei ihrer Verwendung nicht „verbraucht“, sie bleiben erhalten. Der Nutzen, den sie stiften, kann sich über ihren Lebenszyklus verändern, und zwar sowohl positiv als auch negativ.
4. Daten sind nicht austauschbar, da gerade die Aussagen, die in der Differenz zwischen Daten liegen, von Interesse sind. Beispielsweise ist bei der Analyse von Kunden weniger interessant, worin sie sich ähneln, als vielmehr, worin sie sich unterscheiden.
5. Von wenigen Ausnahmen abgesehen, gibt es für Daten keinen Markt, wo gekauft und verkauft wird, also gibt es auch keinen Preis. Das macht die Wertbestimmung schwierig und subjektiv.
6. Daten sind dynamischer als andere Ressourcen.

[...]

^[1] Alexander 2005a, S. 28.

^[2] vgl. Würthele 2003, S. 42.

^[3] vgl. Römer 1997, S. 17.

^[4] vgl. Eppler 2003, S. 293.

^[5] vgl. Stahlknecht/Hasenkamp 1999, S. 9-10.

^[6] vgl. Hildebrand 2001, S. 4.

^[7] vgl. Stahlknecht/Hasenkamp 1999, S. 9.

^[8] vgl. Stickel 2001, S. 2.

^[9] vgl. Hildebrand 2001, S. 4-5.

^[10] vgl. Dippold/Meier/Ringgenberg/Schnider/Schwinn 2001, S. 259.

^[11] vgl. Redman, Thomas C.: Data Quality for the Information Age, Norwood 1996, zit. nach Dippold/Meier/Ringgenberg/Schnider/Schwinn 2001, S. 260.