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SAP-Prozesse können nur so verlässlich sein wie die Daten, auf denen sie aufbauen. Unvollständige, doppelte oder inkonsistente Daten wirken sich nicht nur auf einzelne Datensätze aus. Sie können Reporting, Automatisierung, Migrationen und fachliche Entscheidungen erschweren.
Datenqualitätsinitiativen beginnen deshalb häufig mit einem klaren Ziel: Dubletten reduzieren, fehlende Werte ergänzen, Inkonsistenzen beheben und die Datenbasis für Prozesse, Reporting oder Transformationen verbessern.
Die Ergebnisse können schnell sichtbar werden. Doch entscheidend ist nicht nur, wie gut die Daten am Ende des Projekts sind. Entscheidend ist, ob die erreichte Qualität auch im laufenden SAP-Betrieb erhalten bleibt. Denn nach der Bereinigung entstehen weiterhin neue Datensätze. Daten werden manuell gepflegt, über Schnittstellen übernommen und in unterschiedlichen Fachbereichen verarbeitet. Ohne verbindliche Regeln, klare Verantwortlichkeiten und kontinuierliche Prüfungen können sich erneut fehlerhafte oder unvollständige Datenbestände aufbauen.
Das Projekt endet – die Datenpflege nicht
Datenqualitätsprojekte scheitern nicht an der Bereinigung. Diese funktioniert fast immer, denn Werkzeuge existieren und Methoden sind erprobt – die technische Umsetzung ist daher meist nicht das zentrale Problem. Das eigentliche Problem beginnt dort, wo die Bereinigung endet: bei der dauerhaften Verankerung von Datenqualität in den operativen Prozessen.
Eine einmalige Datenbereinigung beseitigt zwar bestehende Fehler, verändert aber nicht automatisch die Prozesse, durch die neue Daten entstehen. Werden Anlageregeln nach Projektende nicht konsequent angewendet, können erneut Dubletten entstehen. Sind Pflichtfelder weder technisch noch organisatorisch abgesichert, bleiben sie auch bei neuen Datensätzen möglicherweise leer. Fehlen zudem klare fachliche Zuständigkeiten, ist häufig nicht eindeutig geregelt, wer Abweichungen bewertet und korrigiert.
Die Bereinigung ist deshalb nur ein Teil eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagements. Der zweite Teil ist der Betrieb: Datenqualität muss regelmäßig geprüft, bewertet und bearbeitet werden.
Was die Fertigungsindustrie besser macht
In der Produktion käme niemand auf die Idee, einmal eine Qualitätsprüfung durchzuführen und dann das Thema für erledigt zu erklären. Six Sigma, SPC, kontinuierliche Verbesserung sind Standarddisziplinen. Qualitätskennzahlen werden regelmäßig erhoben, Abweichungen lösen häufig sofort Maßnahmen aus, und jeder weiß, wer für welche Kennzahl verantwortlich ist.
Für SAP-Daten gelten dieselben Grundsätze. Die Analogie liegt nahe: Daten sind der Rohstoff, aus dem Berichte, Entscheidungen und automatisierte Prozesse entstehen. Ist dieser Rohstoff fehlerhaft, leidet zwangsläufig auch die Qualität der Ergebnisse. Wie in der Fertigung entsteht Qualität daher nicht durch eine einmalige Kontrolle, sondern durch kontinuierliche Überwachung, klare Verantwortlichkeiten und konsequente Verbesserung.
Drei Voraussetzungen für den Betriebsmodus
Regeln und Zuständigkeiten sind je Datenobjekt eindeutig zugeordnet.
Regelbasierte Prüfungen laufen fortlaufend statt punktuell.
Befunde werden bewertet, zugewiesen, bearbeitet und nachverfolgt.
Fachliche Verantwortung klar zuordnen
Datenqualität ist keine reine IT-Aufgabe. Die IT stellt Systeme und technische Funktionen bereit. Fachbereiche definieren jedoch, welche Daten für ihre Prozesse vollständig, korrekt und konsistent sein müssen.
Deshalb sollte für relevante Datenobjekte festgelegt sein:
- Wer definiert die fachlichen Qualitätsregeln?
- Wer bewertet erkannte Abweichungen?
- Wer entscheidet über Korrekturen?
- Wer verfolgt die Entwicklung der Datenqualität?
Die konkrete Rollenverteilung hängt von der Organisation und den betroffenen Datenobjekten ab. Entscheidend ist, dass Verantwortung nicht nur dokumentiert, sondern in den Arbeitsabläufen verankert wird.
Datenqualität kontinuierlich messen
Eine einmalige Messung zeigt den Zustand zu einem bestimmten Zeitpunkt. Für den Betrieb ist zusätzlich relevant, wie sich die Qualität entwickelt.
Regelbasierte Prüfungen können beispielsweise sichtbar machen:
- ob Pflichtfelder vollständig gepflegt sind,
- ob Werte fachlich plausibel sind,
- ob Datenbestände konsistent sind,
- ob Dubletten oder Abstimmungsdifferenzen auftreten,
- wie sich Fehlerquoten und Bearbeitungsstände über die Zeit verändern.
Für diese laufende Prüfung braucht es Funktionen, die unterschiedliche Prüfzeitpunkte abdecken – etwa Validierungen bei der Eingabe, Kontrollen bei Datenbeladungen oder wiederkehrende Prüfungen bestehender Datenbestände. Das paricon Data Quality Framework bildet diese Anforderungen direkt im SAP-System ab. Ergebnisse lassen sich im DQ Cockpit und über Reporting-Funktionen zentral auswerten, sodass Entwicklungen, Auffälligkeiten und offene Bearbeitungsstände nachvollziehbar bleiben.
Korrekturprozesse nachvollziehbar organisieren
Erkannte Fehler verbessern die Datenqualität noch nicht. Es braucht einen geregelten Prozess für Bewertung, Zuordnung, Korrektur und Freigabe.
Dafür müssen Qualitätsprobleme den betroffenen SAP-Objekten und zuständigen Fachbereichen zugeordnet werden können. Ebenso wichtig ist, dass Prüfläufe, Bearbeitungsschritte, Korrekturen und Freigaben nachvollziehbar dokumentiert werden.
Diese Abläufe lassen sich beispielsweise über ein zentrales Fiori-Cockpit abbilden. Im paricon Data Quality Framework werden Qualitätsprobleme strukturiert bearbeitet, zuständigen Stellen zugewiesen und im weiteren Verlauf nachverfolgt.
So wird aus einer Qualitätskennzahl eine konkrete Aufgabe: Ein Befund wird erkannt, bewertet, zugewiesen, bearbeitet und anschließend erneut geprüft.
Datenqualitätskennzahlen richtig nutzen
Kennzahlen schaffen Transparenz. Sie zeigen beispielsweise, in welchen Datenobjekten Fehlerquoten steigen, welche Regeln besonders häufig verletzt werden und wie sich offene Qualitätsprobleme entwickeln.
Damit diese Kennzahlen wirksam werden, müssen sie zur jeweiligen Verantwortungsebene passen. Operative Teams benötigen konkrete Befunde und betroffene Datensätze. Data Owner und Fachbereiche benötigen eine Übersicht über Regeln, Ursachen und Bearbeitungsstände. Das Management benötigt verdichtete Aussagen zu Entwicklung, Risiken und Handlungsbedarf.
Nicht jede Datenqualitätskennzahl muss automatisch in jede Managementrunde. Relevant sind vor allem Kennzahlen, die einen nachvollziehbaren Bezug zu wichtigen Prozessen, Projekten oder regulatorischen Anforderungen haben.
Warum sich ein dauerhaftes Betriebsmodell auszahlen kann
Bereinigung behebt Symptome. Ein Betriebsmodell verhindert Ursachen.
Der größere Hebel liegt deshalb nicht in der nächsten Bereinigungsrunde, sondern im Aufbau eines dauerhaften Betriebsmodells. Wer einmal in klare Verantwortlichkeiten, regelbasierte Prüfungen und nachvollziehbare Korrekturprozesse investiert, schafft die Grundlage dafür, dass Qualitätsprobleme nicht wieder unbemerkt anwachsen.
Das kann langfristig wirtschaftlicher sein als wiederkehrende Bereinigungsprojekte, weil Fehler frühzeitig sichtbar werden und sich zusätzlicher Prüf- und Korrekturaufwand besser steuern lässt.
Der eigentliche Mehrwert liegt deshalb nicht nur in besseren Daten, sondern auch in weniger wiederkehrender Nacharbeit.
Wo der Einstieg liegt
Bevor Regeln, Schwellenwerte und Verantwortlichkeiten für den Betrieb definiert werden, braucht es Transparenz über den aktuellen Zustand der Daten.
Der paricon smartscan kann dafür als vorgelagerte Systemanalyse eine belastbare Ausgangsbasis schaffen. Er macht relevante Befunde in der SAP-Landschaft sichtbar und unterstützt dabei, Handlungsfelder zu priorisieren.
Auf dieser Grundlage lassen sich Qualitätsregeln, Zuständigkeiten und Bearbeitungsprozesse gezielt aufbauen. Das Data Quality Framework unterstützt anschließend die laufende Prüfung und Bearbeitung direkt im SAP-System – mit regelbasierten Kontrollen, nachvollziehbaren Korrekturprozessen, Cockpit-Funktionen und Reporting.
Der paricon smartscan macht den aktuellen Zustand der Daten sichtbar, bevor Regeln und Schwellenwerte festgelegt werden. Das Data Quality Framework übernimmt anschließend die laufende Prüfung und Bearbeitung im SAP-System.
