Wenn es um die Digitalisierung deines SAP-Systems geht, sind gepflegte Stammdaten von großer Relevanz. Eine Definition von SAP-Stammdaten, welche Bedeutung sie für dein Unternehmen haben und wie sie zur Digitalisierung beitragen, erfährst du in diesem Blog-Artikel.
Was sind SAP-Stammdaten?
Stammdaten sind betriebsrelevante Daten, die sich selten bis gar nicht verändern. Dazu zählen zum Beispiel Informationen über Materialien und Artikel, Geschäftspartner wie Kreditoren und Debitoren, sowie Mitarbeiter:innen. SAP-Stammdaten werden im SAP-System erfasst und stehen allen Anwendungen und den jeweils berechtigten SAP-Benutzern zur Verfügung.
Bei den Stammdaten unterscheidet man zwischen primären und sekundären Stammdaten. Die bereits genannten Datensätze Materialien, Artikel, Geschäftspartner und Mitarbeitende zählen zu den primären Stammdaten. Charakteristisch ist hierbei, dass diese Informationen für sich allein stehen können. Die sekundären Stammdaten hingegen ergeben meist nur in Verbindung zu anderen Datensätzen (z.B. primäre Stammdaten) einen Sinn. Sekundäre Stammdaten sind Informationen wie Preise, Konditionen, Zolltarifnummern und Stücklisten. Preise sind beispielsweise für sich allein gesehen kaum aussagekräftig. Werden diese jedoch in Zusammenhang mit den primären Stammdaten wie Material oder Artikel gebracht, kann das SAP-System damit arbeiten.
Das genaue Gegenteil der Stammdaten sind die Bewegungsdaten. Sie verändern sich regelmäßig und stehen nur vorübergehend in Bezug zu den Stammdaten. Beispiele hierfür sind Aufträge von Kunden oder Lagerbestände von Rohwaren.
Welche Bedeutung haben SAP-Stammdaten für Unternehmen?
Stammdaten sind essenziell für den Betrieb und die Benutzung des SAP-Systems. Sie werden zur Steuerung der operativen Geschäftsprozesse benötigt, sind Voraussetzung für Datenauswertungen und dienen als Grundlage für Unternehmensentscheidungen. Eine hohe Qualität der SAP-Stammdaten zu erreichen und zu halten ist nicht einfach, bietet aber enorme Vorteile. Sie ermöglichen transparente und effiziente Geschäftsprozesse und reduzieren im Durchschnitt die Arbeitszeit für entsprechende Vorgänge um 5 %.
Nachteile einer geringen Stammdatenqualität hingegen sind erhebliche Probleme entlang der Wertschöpfungskette, die häufig mit hohen Kosten verbunden sind. Eine wissenschaftliche Untersuchung der RWTH Aachen hat ergeben, dass eine geringe Stammdatenqualität in der produzierenden Industrie zu vermehrten Rückfragen, höheren Durchlaufzeiten, Mehrkosten in operativen Prozessen und mangelhafter Prozessqualität führt. Diese treten am meisten in der Produktionsplanung, Vertriebs- und Auftragsabwicklung und Materialwirtschaft bzw. Lagerverwaltung auf.
Schauen wir uns hierfür mal einige Beispiele an
Fehlerhafte Kundenstammdaten
Viele Unternehmen verschicken ihre SAP-Ausgangsrechnungen ausschließlich per E-Mail an ihre Kunden. Sind in den SAP-Kundenstammdaten falsche oder veraltete E-Mail-Adressen hinterlegt, kommt die Rechnung nicht beim Kunden an. Dies führt zu erhöhtem Abstimmungsaufwand, in dem viele verschiedene Personen involviert sind, Zeit und Geld gehen verloren und im schlimmsten Fall leidet die Beziehung zum Kunden.
Falsche Informationen in Artikelstammdaten
Werden in der Logistik Kommissionierscheine basierend auf falschen Gewichten oder Abmessungen aus den SAP-Artikelstammdaten erstellt, wird dadurch der Warenausgang verzögert. Falsch zusammengestellte Lieferungen müssen mehrfach bearbeitet werden und es können Kosten durch erhöhte Wartezeiten der Speditionen entstehen.
Unvollständige Rohwarenstammdaten
Werden Rohwaren im SAP-System unvollständig angelegt, führt dies zu Fehlern bei den entsprechenden Produktionsaufträgen. Sind bei Lebensmitteln beispielsweise notwendige Eigenschaften wie koscher oder halal nicht hinterlegt, können die Produktionsaufträge so lange nicht durchgeführt werden, bis geklärt ist, ob diese Zertifizierungen tatsächlich nicht vorhanden sind oder lediglich nicht im SAP-System gepflegt wurden.
Ungenaue Datenbasis für Auswertungen
SAP-Stammdaten stellen die Grundlage für unternehmensweite Analysen und Datenauswertungen. Häufig werden diese Auswertungen für strategische Unternehmensentscheidungen herangezogen. Eine ungenaue oder fehlerhafte Datenbasis führt somit zu strategischen Fehlentscheidungen, die gravierendere Folgen als Kosten- und Zeitverlust verursachen können.
Dies sind sicherlich nur einige wenige Beispiele von vielfältigen Problemen und negativen Folgen schlechter SAP-Stammdatenqualität. Sie zeigen deutlich, dass eine hohe und nachhaltige Stammdatenqualität ein essenzieller betriebswirtschaftlicher Faktor für den Unternehmenserfolg darstellt.
Die Bedeutung von SAP-Stammdaten für die Digitalisierung
Gemäß der Lünendonk®-Studie aus dem Jahre 2016 ist eine gute Stammdatenqualität grundlegend für die Digitalisierung im Unternehmen. Konkret beschreibt sie, dass digitale Geschäftsmodelle nur möglich sind, wenn die Unternehmen ihre Stammdaten im Griff haben oder andersherum, dass Unternehmen, die ihre Stammdaten nicht im Griff haben, mit digitalen Geschäftsmodellen gar nicht erst starten brauchen.2
Ein gutes Beispiel hierfür ist die digitale Verarbeitung von Eingangsrechnungen. Bei d.velop invoices for SAP spielen die SAP-Stammdaten eine große Rolle, um möglichst viele Automatismen nutzen zu können. Digitale Eingangsrechnungen werden im Rechnungsleser klassifiziert. Der Rechnungsleser erkennt den Lieferanten, seine Adresse und weitere Informationen wie IBAN oder Steuernummer. Durch den Abgleich dieser Daten mit den SAP-Stammdaten lässt sich die Rechnung eindeutig dem Lieferanten zuordnen. Handelt es sich um eine MM-Rechnung, also mit Bestellbezug, können die Positionsdaten der Rechnung ausgelesen und ebenfalls mit dem SAP-System abgeglichen werden. Dabei kann entweder eine Liste der zum Lieferanten offenen Bestellungen herangezogen werden, oder falls der Wareneingang bereits gebucht wurde, eine Liste der offenen Lieferungen. Ein Abgleich der Rechnungsdaten mit der im SAP-System erfassten Bestellung und dem gebuchten Wareneingang bietet dabei die Grundlage für eine Dunkelbuchung und somit einen hohen Grad an Automatisierung.
Bei Kostenrechnungen, sogenannten FI-Rechnungen, besteht häufig die Schwierigkeit, den:die passende:n Sachbearbeiter:in zu finden. Durch Heranziehen der SAP-Stammdaten lässt sich auch dieser Schritt vereinfachen. Der:die in den SAP-Stammdaten hinterlegte:r Sachbearbeiter:in wird automatisch ausgewählt, sodass der Rechnungsworkflow unmittelbar starten kann.
Du siehst also, dass in unserem Beispiel der digitalen Verarbeitung von Eingangsrechnungen mit d.velop invoices for SAP das Zusammenspiel zwischen der Software und den SAP-Stammdaten von großer Bedeutung ist. Ist ein Abgleich mit den SAP-Stammdaten nicht möglich oder ist deren Qualität zu niedrig, wird in vielen Fällen ein manuelles Eingreifen notwendig, sodass der Vorteil der Automatisierung nahezu entfällt.
Du möchtest dir anschauen, wie eine automatisierte Verarbeitung von Eingangsrechnungen in deinem Unternehmen aussehen kann?
Kundenzufriedenheit steigern mit dem digitalen Order-to-Cash Prozess in SAP