Für die Globalisierung sind einheitliche klare Daten unabdingbar und für eine effiziente Arbeitsweise notwendig
„Unser Erfolgsgeheimnis? Stammdaten & PIM zukunftssicher nutzen und Erreichen des digitalen Zwillings mit Schnittstellen und Anbindungen.“
Wie Künstliche Intelligenz die Stammdatenpflege revolutioniert – Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich ein System darauf trainieren, etwa bei der Stammdatenpflege inkonsistente Daten zu erkennen. Christian Eller ist Ingenieurinformatiker und hatte bereits im Studium Probleme stupide Arbeiten mehrfach durchzuführen. Deshalb suchte er Möglichkeiten in Technologien, effizient verschiedene Problemstellungen zu lösen. Mehr erfahren Sie im Interview.
In seiner Promotion versuchte er durch zukunftsträchtige Visulisierungstechniken mit Hilfe von Immersion, Präsenz und Interaktion komplexe Fragestellungen begreiflich zu machen. Parallel stellte er sich der Herausforderung wie Technologie, Gesetzgebung und der Faktor Mensch in einer Lösung ideal zusammenarbeiten und half damit dem Bundeskriminalamt die Tatortdokumentation zu digitalisieren. Aktuell versucht er diesen Dreiklang auch in der Lebensmittelindustrie zu finden und umzusetzen.
Doch bevor er seine Expertise zum Thema „KI im Umfeld der Stammdaten“ auf dem Stammdaten Forum 2023 preisgibt, erfahren wir vorab mehr im Interview.
Haben Sie bereits auf SAP S/4 umgestellt?
Ja, Loacker hat im Jahr 2020/21 umgestellt. Die größte Veränderung war die Rückführung der Software in den Standard und damit auch die Anpassung einiger Prozesse und Arbeitsweisen. Das Datenmodell und die Technik haben kaum Schwierigkeiten gemacht. Die schrittweise Herangehensweise war mit einem ausführlichen Testsystem, auch um die Akzeptanz der anwendenden und umsetzenden Personen zu gewährleisten.
Welchen Beitrag können Master Data Abteilungen zur Unterstützung der Digitalisierungsstrategie von Unternehmen leisten?
Bei uns gibt es eine Vielzahl an Abteilungen, die Daten unterschiedlichster Art erstellen. Wir haben Produktionsdaten, Business-Daten, Produktdaten und für alles natürlich Meta-Daten. Die Abhängigkeit dieser Daten untereinander und mit den verschiedenen Systemen zur Eingabe, Nutzen oder Auswertung im Überblick zu behalten ist eine sehr große Herausforderung. Ohne eine eigene Master Data Abteilung wären wir nicht in der Lage dies zu bewerkstelligen.
Ist dieser in der Gesamttransformation eher hoch, mittel oder gering?
Bei uns ist der Einsatz bei Digitalisierungsthemen verpflichtend. Jeder Prozess, der Daten produziert, muss in den Gesamtprozess passen und hierfür ist die Freigabe der Abteilung notwendig. Damit ermöglichen wir bereits von vornherein, dass eine Verknüpfung zu den anderen Bereichen erfolgreich entstehen kann. Wenn dies – in manchen schnellen Projekten – vernachlässigt wird, müssen wir immer hinterher mühselig aufräumen.
Kennen Sie konkrete Beispiele hierfür?
Netzwerk und Verständnis, wo Daten genutzt werden.
Durch die Globalisierung und des Kostendrucks auf den Weltmärkten wird der Informationsbedarf von Menschen und Maschinen zukünftig weiter steigen. Wie können Stammdaten hier unterstützen?
Stammdaten sind die Basis für die Daten. Eine gemeinsamer Datensatz reduziert den Aufwand der Pflege redundanter Daten. Für die Globalisierung ist eine effiziente Arbeitsweise notwendig. Hierfür sind einheitliche, klare Daten unabdingbar – somit für eine starke Vernetzung auch zu einer Vernetzung der Systeme und Daten. Mit Stammdaten können diese Probleme angegangen werden.
Nutzen Sie bereits Standards (ISO, GS1, eCl@ss, …) in Ihrem Unternehmen?
Wir benutzen GS1, da wir im Lebensmittelbereich in den meisten Ländern darauf angewiesen sind.
Aufgrund der aktuellen geopolitischen Krisen überlegen Unternehmen, wie sie ihre Widerstands- und Anpassungsfähigkeit gegenüber unkontrollierbaren Veränderungen stärken können. Hierzu werden Strategien zur Optimierung der Supply Chain- und Produktionsresilienz erarbeitet. Brauchen wir auch eine Strategie für eine „Stammdatenresilienz“?
Wir beobachten viele Unternehmen, die stupide Arbeiten weiterreichen und die Pflege der Daten eher alternativ betreiben. Wir verfolgen diese Strategie nicht. Nach den Prinzipen der Eigenkontrolle, Eigenproduktion und eigenen Qualitätsansprüchen, behalten wir die Daten und deren Pflege im Hause. Doch merken wir auch, dass die Personalfrage zunehmend problematisch wird. Ein Abwägen zwischen qualifizierten Arbeitskräften und Risiko wird immer größer. Deshalb denke ich, dass eine Strategie wichtig ist und genauso das Verständnis zum Wert der Daten.
Wie könnte dieser Aussehen und welche spezifischen Themen müssten berücksichtigt werden?
Eine Abwägung zwischen Wert der Daten, Sensibilität der Daten, Risiko von Ausfall des Pflegepersonals sowie Wegfall der outgesourcten Ressourcen ist notwendig. Ein Gesamtbild muss für das Unternehmen geschaffen werden und hängt sicher von der Branche ab.
Glauben Sie, dass die direkte Integration von Data Analytics Spezialisten in eine Master Data Abteilung diese eher sinnvoll ergänzen oder den Arbeitsfokus verzerrt?
In meinen Augen ist ein Data Analytics Spezialist keine generalistische Person. Diese Person muss zu dem Verständnis zu Daten auch das Fachwissen über den Inhalt der Daten mit sich bringen. Master Data Abteilungen sollten mit einem Generalwissen ausgestattet sein, die Zusammenhänge kennen und eng mit den Spezialisten zusammenarbeiten. Diese sollten aber im Controlling oder Fachumfeld sitzen, um den Bezug und die Interpretation realitätsnah aufbauen zu können.
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