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Data Modeling

AUS DATEN WERTVOLLE INFORMATIONEN GEWINNEN

Autor: Lars Sondergaard

Ein durchdachtes Datenmodell ist entscheidend für die Effizienz deiner Geschäftsprozesse und Systeme. Wir unterstützen dich dabei, ein durchdachtes Data Modeling zu entwickeln, das die Grundlage für eine konsistente Planung, einheitliches Reporting und fundierte Entscheidungen bildet.

Platzhalter-Grafik für Autor: Strichmännchen mit blauem Zeichenstift in der Hand
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Warum ist Data Modeling so wichtig?

In Transformationsprojekten stellen wir oft fest, dass nicht nur Geschäftsprozesse und Organisationen überarbeitet werden müssen. Es ist ebenso essenziell, die Planungs- und Berichtshierarchien im Unternehmen zu analysieren und anzupassen. Häufig existieren unterschiedliche Definitionen oder Detailgrade von Hierarchien für Produkte, Kunden und Ressourcen – je nach Abteilung, Region oder System.

Diese Inkonsistenzen führen zu:

  • Unterschiedlichen Sichtweisen: Vertrieb, Produktion und Controlling arbeiten oft mit abweichenden Strukturen.

  • Erhöhtem Aufwand: Analysen von Szenarien erfordern unverhältnismässig viel Zeit.

  • Fehlender Transparenz: Die Ursache von Problemen bleibt unklar.

  • Mangelnder Konsistenz: Lang- und kurzfristige Planungen sind nicht aufeinander abgestimmt.

Ein einheitliches Datenmodell schafft Abhilfe und ermöglicht eine «gemeinsame Sprache» im gesamten Unternehmen. Und genau diese ist notwendig, wenn du beispielsweise ein integriertes Planungs-/ Reporting-Tool wie SAP Integrated Business Planning oder SAP Analytics Cloud implementieren möchtest, welches durch mehrere Regionen, Abteilungen oder Geschäftsbereiche genutzt werden soll.

Unsere Lösung: Konsistentes Data Modeling

Gemeinsam mit dir entwickeln wir ein Datenmodell, das deine Unternehmensziele unterstützt und eine harmonisierte Basis für Planung und Reporting schafft. Im Zentrum steht ein konsistenter Datenwürfel, der alle relevanten Hierarchien und Kombinationen umfasst. Diese Hierarchien sind multidimensional (Produkt, Kunde, Standort) aufgebaut und verbinden verschiedene Perspektiven im Unternehmen:

Rot-weiss gestreifter Hintergrund
VERTRIEB
Kombination aus Produkt- und Kunden­perspektive
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Blau-weiss gestreifter Hintergrund
PRODUKTION
Kombination aus Produkt- und Standort­perspektive
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Gelb-weiss gestreifter Hintergrund
FINANZEN
Fokus auf Profitabilität und Budgetierung
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Doch ein konsistentes Datenmodell basiert nicht nur auf Hierarchien, sondern auch auf einer durchdachten Klassifikation. Die Kombination aus marktorientierter und beschaffungsorientierter Klassifizierung spielt dabei eine zentrale Rolle, um Datenstrukturen optimal auf die Bedürfnisse deines Unternehmens auszurichten.

3D-Würfelgrafik zur Visualisierung eines konsistenten Datenmodells mit drei Dimensionen: Produkt, Standort und Kunde. Entlang der Achsen sind Klassifikationen wie Produktfamilie, Werk, Region, Produktionsbereich und Industriezweig dargestellt – zur Kombination marktorientierter und beschaffungsorientierter Datenstrukturen.
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Die Bedeutung der Klassifikation im Data Modeling

Klassifikationen bilden die Grundlage für jedes Datenmodell. Sie strukturieren deine Daten so, dass sie die spezifischen Anforderungen deines Unternehmens in Markt- und Beschaffungsprozessen widerspiegeln. Ohne eine klare Klassifikation bleiben Hierarchien und Multidimensionalität isoliert und können ihr volles Potenzial nicht entfalten.

Marktorientierte Klassifikation:
Die Perspektive des Marktes verstehen

Die marktorientierte Klassifikation hilft, die Anforderungen des Marktes in interne Planungs- und Berichtshierarchien zu übersetzen. Sie orientiert sich an Umsatz, Kunden und Nachfrage und schafft eine Verbindung zwischen externen Marktdaten und internen Prozessen.

Vorteile der marktorientierten Klassifizierung:

  • Einheitliche Sprache: Ermöglicht eine reibungslose Abstimmung zwischen Vertrieb, Lieferung, Finanzen und Controlling.

  • Multidimensionale Hierarchien: Abteilungen arbeiten mit Kombinationen relevanter Perspektiven, z. B. Produkt und Kunde (Vertrieb) oder Produkt und Standort (Produktion).

  • Konsistenz: Die Hierarchien bilden die Grundlage für strategische und operative Entscheidungen sowie für die Synchronisation von Planungs- und Berichtswesen.
Grafik zur marktorientierten Klassifikation mit einem roten Pfeildiagramm in Form eines Kreuzes, das zentrale Geschäftsbereiche wie Sales, Procurement, Finance & Controlling sowie Production miteinander verbindet. Veranschaulicht wird die multidimensionale Ausrichtung der Datenstruktur auf Kunden- und Marktbedarfe.

Beispiel: Der Vertrieb arbeitet oft mit Kombinationen aus Produkt- und Kundenperspektiven, um gezielt Marktbedarfe zu analysieren und zu bedienen. Eine marktorientierte Klassifikation integriert diese Anforderungen nahtlos in das Datenmodell.

Beschaffungsorientierte Klassifikation:
Die Effizienz der Beschaffung steigern

Die beschaffungsorientierte Klassifikation fokussiert sich auf Materialverbrauch, Kosten und die Optimierung interner Prozesse. Sie ist essenziell, um die Versorgungskette effizient zu steuern und Materialkosten zu reduzieren.

Kernaspekte der beschaffungsorientierten Klassifizierung:

  • Materialart: Höchste Ebene der Produktkategorisierung mit steuernden Funktionen wie der Produktnummer, der Bildfolge und Feldauswahl.

  • Warengruppen: Bündelung von Waren mit ähnlichen Eigenschaften für Berichts- oder Genehmigungszwecke. Warengruppen sind besonders für die Steuerung der Beschaffung relevant.

  • Materialklassen: Frei konfigurierbare Kategorien, die spezifische Anforderungen oder Berichtsanforderungen unterstützen.

Beispiel: Die Produktion arbeitet mit Kombinationen aus Produkt- und Standortperspektiven, die in der beschaffungsorientierten Klassifikation berücksichtigt werden. So können Produktionskosten optimiert und Materialflüsse effizienter gesteuert werden.

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Segmentierung: Feinanpassung für spezifische Planungsbedarfe

Zusätzlich zur Hierarchisierung und Klassifikation bieten wir eine detaillierte Segmentierung, die auf die individuellen Planungs- und Berichtsanforderungen deines Unternehmens abgestimmt ist.

Typische Segmentierungskriterien:

  • PLM-Status: Differenzierung nach Produktlebenszyklus (z. B. L - Launch, R - Running, O - Obsolete, D - Dying, I - Inactive)
  • ABC-Analyse: Priorisierung nach Wertströmen und Bedeutung von Materialien
  • XYZN-Analyse: Klassifikation nach Prognosefähigkeit (z. B. planbar oder unvorhersehbar)
  • WBZ-Klassen: Wiederbeschaffungs- und Lieferzeit als Steuerungsfaktoren
  • UOM (Units of Measure): Einheiten wie Stück, Kisten oder Paletten
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Die Vorteile von Data Modeling im Überblick

Ein strukturiertes Datenmodell mit klaren Klassifikationen und Hierarchien bietet zahlreiche Vorteile:

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FUNDIERTE ENTSCHEIDUNGEN

Du schaffst die Grundlage für strategische und operative Entscheidungen.

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KLARE ZUORDNUNG

Verantwortlichkeiten und betriebswirtschaftliche KPIs sind definiert.

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VERLÄSSLICHE GRUNDLAGE

Du bildest die Basis für effektive Planung und Reporting.

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INTEGRIERTE PLANUNG

Deine Hierarchien (Produkt / Kunde / Standort) verbinden Strategie-, Budget-, S&OP- und Ausführungsplanung.

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KONSISTENTE DATENSTRUKTUR

Änderungen im Produktdesign fliessen automatisch in die Produktion ein. Deine Time-to-Market kann um bis zu 30 % verkürzt werden.
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EFFIZIENTE NUTZUNG

Marktinformationen können detailliert oder aggregiert verarbeitet werden.

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Unser Ziel: Mit Data Modeling deine Daten zukunftssicher gestalten

Mit einer klar definierten Datenstruktur ermöglichen wir deinem Unternehmen:

  • Eine reibungslose Abstimmung zwischen Vertrieb, Produktion, Finanzen und Controlling.
  • Eine gemeinsame Sprache für alle Abteilungen.
  • Eine solide Basis für erfolgreiche Transformationsprojekte.

Dein Weg zur Produkt-Hierarchie mit Data Modeling von Innflow

Eine klar definierte Produkt-Hierarchie und ein gut durchdachtes Migrationskonzept sind zentrale Bestandteile eines erfolgreichen Data-Modeling-Prozesses. Unsere strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, bestehende Herausforderungen zu analysieren, zukunftsfähige Datenstrukturen zu entwerfen und die Migration reibungslos zu gestalten. Durch Workshops, Tests und eng abgestimmte Analysen erarbeiten wir gemeinsam mit dir eine solide Basis für deine Datenmodelle und Prozesse.

ZIELSETZUNG DEFINIEREN

In einem ersten Schritt führen wir Interviews mit den wichtigsten Interessensvertretern durch, um die spezifischen Anforderungen deines Unternehmens zu verstehen.

Dabei beleuchten wir:

  • Aktuelle Herausforderungen im Bereich des Master Data Managements (MDM)
  • Die Vision für zukünftige Prozesse
  • Verbesserungspotenziale, die sich durch eine neue Produkt-Hierarchie ergeben könnten

Ergebnis: Klare Prioritäten, Erwartungen und erste Empfehlungen, die als Basis für den weiteren Verlauf dienen

WORKSHOP ZUR PRODUKTHIERARCHIE

Im Rahmen eines Workshops erarbeiten wir die Grundlagen für die neue Produkt-Hierarchie:

  • Definition der Produkt-Hierarchie und Festlegung von Namenskonventionen
  • Abstimmung und Detaillierung der Hierarchieebenen
  • Erster Testlauf, um die Funktionalität und Konsistenz der Hierarchie zu überprüfen

Ergebnis: Erster Entwurf der Produkt-Hierarchie

PRODUKTHIERARCHIE TESTSITZUNG(EN)

In einer oder mehreren Arbeitssitzungen testen wir die neue Produkt-Hierarchie auf Herz und Nieren:

  1. Überprüfung des Verhältnisses zwischen den Hierarchieebenen
  2. Analyse allgemeiner und spezifischer Elemente zur Sicherstellung der Praxistauglichkeit

Ergebnis: Die finale Definition der Produkt-Hierarchie, die alle Anforderungen erfüllt

WARENGRUPPEN WORKSHOP

Der Fokus dieses Workshops liegt auf der Analyse und Optimierung der Warengruppen:

  • Untersuchung der bestehenden Warengruppen, inklusive Abgleich von Standarddefinitionen und spezifischen Anforderungen
  • Festlegung einer einheitlichen Ebene und einer Namenskonvention

Ergebnis: Eine dokumentierte Beschreibung der Anforderungen und des Umfangs der Warengruppen, die konsistent mit der Produkt-Hierarchie verknüpft sind

MIGRATIONSKONZEPT DEFINIEREN

In diesem Schritt entwickeln wir gemeinsam ein tragfähiges Konzept für die Migration deiner Daten:

  1. Analyse bestehender Berichte, Programme und Extraktoren, um ihre Relevanz zu bewerten

  2. Gemeinsame Definition und Abstimmung von Mapping-Regeln, z. B. anhand einer 1:1-Zuordnungsliste

  3. Abschliessende Aufwandsschätzung für jedes Objekt und die Erstellung einer detaillierten Roadmap

Ergebnis: Ein umfassendes Migrationskonzept mit klaren Regeln, einer strukturierten Roadmap und einer fundierten Aufwandsschätzung

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Strukturiere jetzt deine Daten mit Data Modeling – für fundierte Entscheidungen

Wir helfen dir, deine Datenmodelle so zu optimieren, dass sie eine konsistente Basis für strategische und operative Entscheidungen bieten. Kontaktiere uns für ein unverbindliches Gespräch und erfahre, wie wir deine marktorientierten und beschaffungsorientierten Klassifikationen harmonisieren können.

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