Für effizientes Datenmanagement Evonik gewinnt den CDQ Good Practice Award

Von Grit Lange, CDQ AG

Was bedeutet es, ein datengetriebenes Unternehmen zu sein? Grundsätzlich geht es darum, strategische und operative Entscheidungen auf Basis verfügbarer Daten und Analysen zu treffen. Um das Geschäft für Kunden und das eigene Unternehmen gleichermaßen nachhaltig zu verbessern, sind exzellente Daten essenziell. Mit dem CDQ Good Practice Award würdigt das Competence Center Corporate Data Quality (CC CDQ) gemeinsam mit der European Foundation for Quality Management (EFQM) jedes Jahr herausragende Datenmanagement-Initiativen, die den Weg für digitale und datengetriebene Unternehmen ebnen.

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Evoniks Data Excellence Model basiert auf dem CC Corporate Data Quality Data Excellence Model und sichert den Wert der Daten.
Evoniks Data Excellence Model basiert auf dem CC Corporate Data Quality Data Excellence Model und sichert den Wert der Daten.
(Bild: Data Excellence Model | Data Management Framework | CDQ https://www.cdq.com/events-insights/research/data-excellence-model)

Von drei Finalisten hat Evonik die internationale Jury mit dem Ansatz überzeugt, exzellente Geschäftspartnerdaten in Rekordzeit zur Verfügung zu stellen. Das Spezialchemie-Unternehmen profitiert nicht nur von Zeit- und Kosteneinsparungen, sondern auch von höherem Vertrauen in die Daten.

Drei Finalisten – drei Ansätze

Neben Evonik adressierten die beiden anderen diesjährigen Finalisten des CDQ Good Practice Awards zentrale Herausforderungen im Datenmanagement mit innovativen Lösungen: adidas verfolgte einen Use-Case-orientierten Ansatz, um neue Datenqualitätsanforderungen aus den Bereichen E-Commerce und Nachhaltigkeit mit einer Mischung aus traditionellen und agilen Datenmanagementkonzepten zu verbessern. tesa entwickelte eine Datenkatalog- und Architekturlösung und schaffte dadurch Transparenz und Vertrauen in Produktdaten. Im Katalog dokumentiert das Unternehmen Datendefinitionen und -modelle über verschiedene Geschäftsabteilungen hinweg und stimmt diese aufeinander ab.

Die internationale Jury kürte gemeinsam mit den Mitgliedern des CC CDQ – darunter u. a. Bayer, Bosch, Nestlé, Siemens und ZF – Evonik zum Sieger des CDQ Good Practice Award 2021. Prof. Dr. Christine Legner, Vorsitzende der Award-Jury, resümiert: „Evonik steht als Sieger des CDQ Good Practice Awards für eine beispielhafte Datenmanagement-Initiative. Erreicht wurde diese durch den strategischen Wandel und die Weiterentwicklung in ein datengetriebenes Unternehmen. Um den geschäftlichen Anforderungen nach mehr Daten auf einem noch höheren Qualitätsniveau gerecht zu werden, verfolgte Evonik den Ansatz, interne Daten mit externen Daten zu verknüpfen. Der touchless First-Time-Right-Datenlebenszyklusprozess von Evonik sorgt für Kosten- und Zeiteinsparungen und ermöglicht zukünftige Erweiterungen durch Automatisierung und den Self-Service-Ansatz.“

Mit „High Speed, First Time Right“ die Nase vorn

Qualitativ hochwertige Daten in Echtzeit sind zu einem wesentlichen Erfolgsfaktor für Evonik geworden. Geschäftspartnerdaten werden bereits seit längerem erfolgreich in einem einzigen Enterprise Resource Planning (ERP)-System gepflegt und verwaltet. „Daten so früh wie möglich verfügbar zu haben, stand im Mittelpunkt unserer Arbeit. Die Qualität der Daten zum Zeitpunkt der Erstellung war hier erst einmal zweitrangig“, so Markus Mützel, Data Domain Manager der Domain Business Partner bei Evonik. Dies änderte sich jedoch mit der neuen Unternehmensvision hin zu datengesteuerten Entscheidungen, für die qualitativ hochwertige Daten unerlässlich sind. „High Speed, First-Time-Right“ bedeutet, dass das Unternehmen mehr Daten in noch höherer Qualität und in kürzerer Zeit mit weniger Aufwand benötigt. Ein neuer Ansatz zur Verwaltung von Geschäftspartnerdaten musste her.

Externe Daten für mehr Qualität

Um die Datenqualität nachhaltig und schnell zu verbessern und gleichzeitig den manuellen Aufwand zu verringern, wurden neben bestehenden verlässlichen internen Datenquellen nun auch externe Datenquellen in das bestehende System einbezogen. „Die von uns eingesetzten Datenquellen sind auf Basis der Expertise der CDQ Data Sharing Community geprüft und versprechen ein hohes Maß an Qualität, ohne die schnelle Verfügbarkeit der Daten negativ zu beeinflussen“, sagt Mützel. Die CDQ-Plattform für unternehmensübergreifendes Data Sharing war die ideale Lösung, bei der Unternehmen Regeln für die Datenqualität und bereits geprüfte Daten miteinander teilen. So konnte Evonik auch die eigenen Datensätze mit öffentlichen und hochwertigen Referenzdatenquellen, wie z. B. Umsatzsteuernummern, anreichern.

CuVenSa – Eine smarte App für smarte Daten

CuVensa – die smarte App für Anlage, Anreicherung und Änderungen von Geschäftspartnerdaten.
CuVensa – die smarte App für Anlage, Anreicherung und Änderungen von Geschäftspartnerdaten.
(Bild: Evonik Industries)

Auf dieser Basis hat Evonik eine neue Smart-App für die Anlage, Anreicherung und Änderungen von Geschäftspartnerdaten entwickelt. CuVenSa (Customer and Vendor Smart App) unterstützt einen touchless „First-Time-Right“-Datenlebenszyklusprozess mit internen und externen Datenquellen. „Mit CuVenSa sind wir in der Lage, eine Vielzahl von Anwendungsfällen für Datenexzellenz zu evaluieren“, freut sich Mützel. „Wir optimierten z. B. den Prozess zur Erstellung von Geschäftsdaten. Die Anwender geben nur noch den Unternehmensnamen oder die Steueridentifikationsnummer ein und CuVenSa reichert die dazugehörigen Geschäftspartnernamen auf der Grundlage interner und/oder externer Datenquellen an. Ein weiteres Beispiel ist die Validierung von Umsatzsteuernummern mit einer automatisierten, kontinuierlichen Aktualisierung, um die Legitimität dieser Daten sicherzustellen, bevor Aufträge erteilt werden“, so Mützel weiter.

Dieser Anwendungsfall reduziert den manuellen Aufwand deutlich und spart bis zu 500 Personentage pro Jahr, während sich die „First-Time-Right“-Quote der allgemeinen Daten deutlich erhöht hat. Zudem konnte Evonik die folgenden KPIs maßgeblich und nachhaltig verbessern:

  • Geschwindigkeit: Workflow-Bearbeitungszeit sank von sechs auf durchschnittlich zwei Stunden
  • Vertrauen: Die „First-Time-Right“-Rate bei Auftraggeber-Daten erhöhte sich auf annähernd 100 Prozent
  • Effizienz: Bereits in den ersten zwölf Monaten wurden über 20.000 Stunden eingespart

Validierung und Pflege von Bankdaten
Validierung und Pflege von Bankdaten
(Bild: Evonik Industries)

Ein weiterer erfolgreicher Anwendungsfall ist die Vermeidung von Zahlungsbetrug. „Zahlungsbetrug ist generell für Unternehmen ein großes Risiko, sodass der Validierungsprozess für Bankdaten eines Lieferanten sehr aufwendig ist. Um eine korrekte Zahlung zu gewährleisten, können Bankinformationen nur dann hinzugefügt werden, wenn sie durch einen bekannten, vertrauenswürdigen Kontakt im Unternehmen des Lieferanten bestätigt werden. CuVenSa bietet uns die Möglichkeit, diesen manuellen Aufwand ohne weiteren Lieferantenkontakt zu minimieren, ohne dass sich Betrugsrisiken erhöhen“, sagt Mützel weiter. „Die eingegebenen Bankinformationen werden mit dem unternehmensübergreifenden Datenpool von CDQ sowie mit bestehenden internen Datenquellen abgeglichen und automatisch validiert“, ergänzt Magnus Thurn, Data Domain Architect Business Partner bei Evonik. „Ein Risikobewertungsprozess ermöglicht die vorübergehende Freigabe von Zahlungen für Fälle mit geringem Risiko, bis weitere Datenquellen die Richtigkeit bestätigen. Dieser automatisierte Vorgang bereichert die Datensätze von Unternehmen und erhöht das Vertrauen in bestehende Daten enorm. Denn nichts ist wichtiger als zuverlässige Daten, wenn es um sensible Prozesse wie den Zahlungsverkehr geht“, so Thurn weiter. In der Pilotphase gelang es Evonik bereits, eine automatische Genehmigungsrate von 41 Prozent zu erreichen.

Ausblick – wie geht es weiter?

„Wir arbeiten natürlich weiter daran, CuVenSa zu verbessern“, so Mützel. „Zusätzliche Datenquellen werden integriert wie z. B. automatisierte Integration von Auftragsbestätigungen unserer Lieferanten, die viele Informationen zur Anreicherung der Lieferantendatenbank enthalten.“ Zu den meisten Auftragsbestätigungen gehören beispielsweise bereits Bankinformationen, die als sekundäre Datenquelle für die Validierung verwendet werden können. Dadurch verringert sich die persönliche Kontaktaufnahme mit dem Lieferanten und damit der manuelle Aufwand. Ein weiteres Projekt auf der Roadmap ist die Anreicherung von Lieferantendaten mit Hierarchiedaten bzw. die Möglichkeiten der Zusammenführung von Kunden- und Lieferantendaten.

Das Competence Center Corporate Data Quality


Das Competence Center Corporate Data Quality (CC CDQ) ist ein Forschungskonsortium und Europas führende Expertencommunity für Datenmanagement. Die Mitglieder des CC CDQ profitieren von einem branchenübergreifenden Netzwerk, Wissensaustausch sowie Forschung und Co-Innovationen. Das CC CDQ bringt Datenmanagement-Experten aus Praxis und Wissenschaft zusammen und besteht aus mehr als 15 renommierten Firmen verschiedener Branchen. Das Forschungsteam befindet sich an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (HEC - Universität Lausanne) und wird von Prof. Dr. Christine Legner geleitet. Das CC CDQ wurde im Jahr 2006 am Institut für Informationsmanagement (IWI - Universität St. Gallen) gegründet. Heute wird es von der CDQ AG betrieben.

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