1. Simplify
Your Work Life

2. Technische Umsetzung von
Datenqualitätsmaßnahmen
Mit SAP MDG DQM

3. Ihr heutiger Moderator
Mark Leinhos
Business Consultant
mark.leinhos@ibsolution.com
© 2023 - IBsolution GmbH 3

4. Agenda
1. Recap – Erfolgsfaktoren für Ihr
Unternehmen
2. Einführung und Einordnung DQM in den
Kontext SAP MDG
3. DQM Prozesse und Funktionalitäten
4. Rule Management
5. Live Demo

5. # Recap

6. © 2023 - IBsolution GmbH 6
Data Quality Management – Wofür genau?
„Von Daten zu hochqualitativen Daten mit Mehrwert“
Ziele von Data Quality
Management
Prozesse
» Unterstützung regulatorischer/gesetzlicher Anforderungen
» Prävention von physischen Unfällen
» Vermeidung von Prozessstörungen & Fehlentscheidungen
» Ineffiziente Prozesse identifizieren & optimieren
Umsatzsteigerung & Kostenreduktion
» Erschließen neuer Marktsegmente
» Kundenspezifische Vertriebsstrategien und -
angebote
» Entwicklung von neuen nachgefragten Produkten
und Dienstleistungen
» Optimierungspotenziale identifizieren
Kundenbindung
» Kundenspezifische Customer Experience zur
Erhöhung der Kundenzufriedenheit
» Verbesserte Kundenidentifizierung
» Personalisiertes Marketing
» Optimierung der Customer Journey
» Nutzung von Dashboards mit aktuellen und
korrekten Daten als Grundlage für fundierte
Entscheidungen
» Ermöglichung von sinnvollen und
wertschöpfenden Datenanalysen und
Nutzung von Daten
» Erschließung neuer Erkenntnisse zur
wertschöpfenden Datennutzung
Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit
» Verringerung der Arbeitslast
» Vereinfachung der Prozesse im Daily Business
» Schaffung erhöhter Transparenz

7. © 2023 - IBsolution GmbH 7
Datenmenge Datenqualität Datennutzung
Wert der
Daten
Data Quality Management?!
Bestimmen des Werts von Daten
Das Ziel ist den Wert der Daten zu erhöhen.
*CDQ AG, HEC Lausanne (the Faculty of Business and Economics of the University of Lausanne), and SAP SE

8. © 2023 - IBsolution GmbH 8
DQM – Top 6 Dimensionen
Eindeutigkeit
» Eindeutigkeit bewertet, ob alle
vorhanden Datensätze
eindeutig interpretierbar sind
Einheitlichkeit
» Einheitlichkeit bewertet, ob
alle vorhandenen Datensätze
in einem einheitlichen Format
angegeben werden
Vollständigkeit
» Vollständigkeit bewertet, ob
alle vorhanden Daten mit allen
relevanten Attributen gepflegt
sind
Konsistenz
» Konsistenz bewertet, ob sich
vorhandene Datensätze
gegenseitig widersprechen
Genauigkeit
» Genauigkeit bewertet, ob alle
vorhandene Datensätze in der
jeweils geforderten Exaktheit
vorliegen
Aktualität
» Aktualität bewertet, ob alle
vorhandene Datensätze die
Realität widerspiegeln
DQM
Dimensionen
Kategorisierung zur Datenbewertung

9. # Einführung SAP
MDG DQM

10. © 2023 - IBsolution GmbH 10
Enter
Monitor
Improve
Define
Einführung und Einordnung DQM in den Kontext SAP MDG
Effizientes Datenqualitätsmanagement
Master
Data
Qualität definieren
▪ Anforderungen aus den Geschäftsprozessen
▪ Prioritäten anhand Wert und Auswirkungen
Qualität eingeben
▪ Datenqualität zum Zeitpunkt der Eingabe
▪ Betrachtung aller Eingabekanäle (Daily Business, Projekte)
Qualität überwachen
▪ Operative Gründe – Vermeiden von Prozessfehlern
▪ Taktische Gründe – Aktivitäten messbar machen
▪ Strategische Gründe – Transparenz der Leistungen
Qualität verbessern
▪ Daten korrigieren und Korrekturprozesse steuern
▪ Prozess zur Dateneingabe korrigieren
▪ Entwicklung der eigenen Datenqualitätsdefinition

11. © 2023 - IBsolution GmbH 11
Duplikatsprüfung
▪ Prüfung voll integriert in den MDG Prozess
▪ Hohe Erkennungsqualität durch Nutzung HANA Fuzzy-
Suche
Validierungen
▪ Wiederverwendung der S/4HANA – Prüfungen
▪ Framework zur Integration eigener Validierungen (z.B.:
Regeln via SAP BRFplus, BAdI Implementierungen)
Externe Services
▪ Anbindung externer Services zur Steigerung der
Datenqualität
▪ Prüfung der Steuernummer gegen VIES Service anhand
Evimendo.external_service
Einführung und Einordnung DQM in den Kontext SAP MDG
Entwicklung des Datenqualitätsmanagement in SAP MDG

12. © 2023 - IBsolution GmbH 12
Einführung und Einordnung DQM in den Kontext SAP MDG
DQM als Bestandteil des MDG Produktportfolios

13. # Prozesse und
Funktionalitäten

14. © 2023 - IBsolution GmbH 14
DQM Prozesse und Funktionalitäten
Prozessschaubild für MDG, Data Quality Management
Anforderungen aus den
Geschäftsprozessen
Datenqualität bei der Eingabe
✓ Kollaboration von Experten
✓ Rule Mining
✓ Rule Management
✓ Betrachtung aller
Eingangskanäle
✓ Regelbasierte Prüfungen
Qualität messen und Trends
erkennen
✓ Regelmäßige Auswertungen
✓ Fiori Dashboards für
Monitoring und Trend
Reporting
✓ Tools zum Beheben von
Fehlern
✓ Erweiterung Regelwerk
bei Dateneingabe
Daten korrigieren und
Qualität dauerhaft steigern
Define Quality Enter Quality Monitor Quality Improve Quality

15. # Rule
Management
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16. © 2023 - IBsolution GmbH 16
DQM Repository
▪ Repository für die Definition von DQM Regeln
▪ Ausführliche Beschreibung von Regeln
▪ Kollaboration über Abteilungsgrenzen hinweg
▪ Lebenszyklus und Statushandling
➔ Zentrale Definition
➔ Transparenz über fachliche Anforderungen,
Nutzung und Implementierungsdetails
Rule Management
Das Regel Repository

17. # Live Demo
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18. Kontakt
Mark Leinhos
Business Consultant
Mark.Leinhos@ibsolution.com
+49 151 11177922
IBsolution GmbH
Im Zukunftspark 8
74076 Heilbronn
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