Datenqualität: Alte Methoden über Bord werfen
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Entgegen der allgemeinen Annahme hinken Unternehmen dem aktuellen Stand der Digitalisierung hinterher. Dies zeigt sich insbesondere bei der Pflege von Stammdaten: Obwohl sie in Form von Kunden-, Lieferanten-, Mitarbeiter- oder Produktinformationen zu den essenziellen Gütern von Unternehmen zählen, verzichten viele Betriebe darauf, digitale Maßnahmen zur Aktualisierung der Daten einzusetzen, und bleiben bei ihren altbewährten Methoden. Die Folge: „Dark Data“ – oft unstrukturierte, nicht digitalisierte Informationen in gewachsenen Unternehmensstrukturen, die nicht zur digitalen Verarbeitung zur Verfügung stehen. „Robotic Process Automation, kurz RPA, stellt in diesem Fall eine Lösung für die Befreiung des Personals von den repetitiven Aufgaben der Stammdatenpflege dar. Zusätzlich bietet RPA in Verbindung mit verschieden AI-Lösungen die Möglichkeit, wertvolle Informationen aus dem Bereich Dark Data in den Prozess einzubinden“, erklärt Alexander Steiner, Chief Solution Architect der meta:proc GmbH. „Mithilfe einer speziellen Softwarelösung können Betriebe Aufgaben dieser Art automatisiert ablaufen lassen und sparen neben Zeit und Geld auch wertvolle Arbeitskraft.“
„Die Pflege von Stammdaten stellt für Mitarbeiter eine mühselige und zeitraubende Aufgabe dar“, weiß Steiner. „Trotzdem erweist sich dieser Prozess als obligatorisch, denn wer die Aktualisierung der entsprechenden Angaben versäumt, ist außerstande, zuverlässige Analysen sowie Auswertungen zu treffen, und kann so schlimmstenfalls dem eigenen Unternehmen schaden.“ Eine aktuelle Studie zeigt, dass die Hälfte der befragten Betriebe der Datenqualität zwar eine hohe Bedeutung zuschreibt, aber trotzdem 80 Prozent auf einen regelmäßigen Abgleich ihrer Angaben verzichten. Dadurch kommt es zu Qualitäts- und Effizienzverlusten, die wiederum überflüssige Kosten verursachen. 27 Prozent der befragten Unternehmen lassen ihre Prüfungen sogar aktuell von externen Anbietern durchführen. Betriebe können den Verlusten entgegenwirken und entsprechende Maßnahmen ergreifen, beispielsweise das IT-Systemkonzept neu aufstellen, komplexe Strukturen vereinfachen, Transparenz schaffen und regelmäßig qualitätssichernde Kontrollen einführen. Auch die Sensibilisierung der Mitarbeiter für die Qualität der Daten ist entscheidend.1
Robotic Process Automation unterstützt genau dort, wo repetitive, zeitaufwendige und mühselige Prozesse anfallen. Software-Roboter übernehmen Routineaufgaben wie die Stammdatenpflege und lassen sich auch über den Status Quo hinaus mit weiteren Tätigkeiten beauftragen. Mitarbeiter erhalten mehr Zeit für Aufgaben, die ihre fachliche Kompetenz, menschliche Interaktion und individuelle Handlungen erfordern. Wo sonst lediglich solche Stammdaten ersichtlich sind, die sich aktuell in den Systemen befinden, bietet RPA durch einen optional erweiterbaren Bearbeitungsprozess deutlich mehr Transparenz. Dabei erfüllen virtuelle Helfer zuverlässig die Compliance- sowie Datenschutzanforderungen und agieren schnell und mit einer Fehleranfälligkeit von Null. „Unternehmen können ihre Geschäftsprozesse mithilfe von RPA optimieren, die Arbeitsbedingungen erleichtern, die eigene Qualität steigern und die Betriebskosten durch die Vermeidung von Reibungsverlusten insgesamt reduzieren“, so der meta:proc-Experte. „Ein weiterer Vorteil von RPA: Der Entwicklungsaufwand beschränkt sich auf wenige Wochen.“ Anwender definieren die gesamte digitale Workforce, indem sie individuell festlegen, welche Prozesse die RPA-Systemumgebung zu welcher Zeit übernimmt.
Über grafische Benutzeroberflächen agieren Software-Roboter wie ihre menschlichen Mitarbeiter und können ohne Hilfe von Außenstehenden Datensätze aktualisieren, vervollständigen oder korrigieren. RPA-Tools wie der e:Agent der meta:proc GmbH arbeiten anwendungsübergreifend und integrierend mit Programmierschnittstellen (APIs), REST-Schnittstellen, User-Interface-Automation (UIA) sowie automatischer Bild-, Muster- und Texterkennung auf allen Oberflächen. So kann das Tool ohne zeitliche Beschränkung effizient skalierbare Geschäftsprozesse abarbeiten. Anpassungen des Systems, die durch neue Produkte, Marktentwicklungen oder Veränderungen im Unternehmen notwendig werden, lassen sich jederzeit vornehmen. „Robotic Process Automation als Teil des Stammdatenmanagementsystems hilft Unternehmen dabei, Zeit sowie Kosten zu sparen, die Qualität der Daten zu steigern und so letztendlich auch entscheidende Wettbewerbsvorteile zu erzielen“, bekräftigt Steiner.
Weitere Informationen finden Sie unter www.metaproc.com
1 Alexandra Wasiljewa, STÖHR FAKTOR Unternehmensberatung GmbH, Transparent Solutions B.V.: Studie zu Herausforderungen im Datenqualitätsmanagement in Zeiten von Big Data für die Bereiche Einkauf und Finance (2017).
Vernachlässigte Datenqualität
„Die Pflege von Stammdaten stellt für Mitarbeiter eine mühselige und zeitraubende Aufgabe dar“, weiß Steiner. „Trotzdem erweist sich dieser Prozess als obligatorisch, denn wer die Aktualisierung der entsprechenden Angaben versäumt, ist außerstande, zuverlässige Analysen sowie Auswertungen zu treffen, und kann so schlimmstenfalls dem eigenen Unternehmen schaden.“ Eine aktuelle Studie zeigt, dass die Hälfte der befragten Betriebe der Datenqualität zwar eine hohe Bedeutung zuschreibt, aber trotzdem 80 Prozent auf einen regelmäßigen Abgleich ihrer Angaben verzichten. Dadurch kommt es zu Qualitäts- und Effizienzverlusten, die wiederum überflüssige Kosten verursachen. 27 Prozent der befragten Unternehmen lassen ihre Prüfungen sogar aktuell von externen Anbietern durchführen. Betriebe können den Verlusten entgegenwirken und entsprechende Maßnahmen ergreifen, beispielsweise das IT-Systemkonzept neu aufstellen, komplexe Strukturen vereinfachen, Transparenz schaffen und regelmäßig qualitätssichernde Kontrollen einführen. Auch die Sensibilisierung der Mitarbeiter für die Qualität der Daten ist entscheidend.1
Zuverlässige Helfer
Robotic Process Automation unterstützt genau dort, wo repetitive, zeitaufwendige und mühselige Prozesse anfallen. Software-Roboter übernehmen Routineaufgaben wie die Stammdatenpflege und lassen sich auch über den Status Quo hinaus mit weiteren Tätigkeiten beauftragen. Mitarbeiter erhalten mehr Zeit für Aufgaben, die ihre fachliche Kompetenz, menschliche Interaktion und individuelle Handlungen erfordern. Wo sonst lediglich solche Stammdaten ersichtlich sind, die sich aktuell in den Systemen befinden, bietet RPA durch einen optional erweiterbaren Bearbeitungsprozess deutlich mehr Transparenz. Dabei erfüllen virtuelle Helfer zuverlässig die Compliance- sowie Datenschutzanforderungen und agieren schnell und mit einer Fehleranfälligkeit von Null. „Unternehmen können ihre Geschäftsprozesse mithilfe von RPA optimieren, die Arbeitsbedingungen erleichtern, die eigene Qualität steigern und die Betriebskosten durch die Vermeidung von Reibungsverlusten insgesamt reduzieren“, so der meta:proc-Experte. „Ein weiterer Vorteil von RPA: Der Entwicklungsaufwand beschränkt sich auf wenige Wochen.“ Anwender definieren die gesamte digitale Workforce, indem sie individuell festlegen, welche Prozesse die RPA-Systemumgebung zu welcher Zeit übernimmt.
Flexibler Einsatz
Über grafische Benutzeroberflächen agieren Software-Roboter wie ihre menschlichen Mitarbeiter und können ohne Hilfe von Außenstehenden Datensätze aktualisieren, vervollständigen oder korrigieren. RPA-Tools wie der e:Agent der meta:proc GmbH arbeiten anwendungsübergreifend und integrierend mit Programmierschnittstellen (APIs), REST-Schnittstellen, User-Interface-Automation (UIA) sowie automatischer Bild-, Muster- und Texterkennung auf allen Oberflächen. So kann das Tool ohne zeitliche Beschränkung effizient skalierbare Geschäftsprozesse abarbeiten. Anpassungen des Systems, die durch neue Produkte, Marktentwicklungen oder Veränderungen im Unternehmen notwendig werden, lassen sich jederzeit vornehmen. „Robotic Process Automation als Teil des Stammdatenmanagementsystems hilft Unternehmen dabei, Zeit sowie Kosten zu sparen, die Qualität der Daten zu steigern und so letztendlich auch entscheidende Wettbewerbsvorteile zu erzielen“, bekräftigt Steiner.
Weitere Informationen finden Sie unter www.metaproc.com
1 Alexandra Wasiljewa, STÖHR FAKTOR Unternehmensberatung GmbH, Transparent Solutions B.V.: Studie zu Herausforderungen im Datenqualitätsmanagement in Zeiten von Big Data für die Bereiche Einkauf und Finance (2017).