Drei entscheidende Schritte zur Verbesserung der Produktdatenqualität

Drei entscheidende Schritte zur Verbesserung der Produktdatenqualität Ein DataFlux-Whitepaper von Jim Harris Einleitung Ein Unternehmen davon zu überzeugen, dass es Daten als strategisches Wirtschaftsgut und die damit verbundene Qualitätssicherung als eine ebensolche Aufgabe zu betrachten hat, ist kein leichtes Unterfangen. Nicht immer ist der Zusammenhang zwischen Geschäftsprozessen und den Daten, die in diesen Prozessen verwendet und erzeugt werden, offensichtlich. Doch wie genau wirken sich die Daten eines Unternehmens nun auf dessen Geschäftsentscheidungen und Erfolgschancen aus? Ein Wirtschaftsfaktor, dessen strategische Bedeutung außer Frage steht, sind die Produkte eines Unternehmens. Es liegt daher nahe, dass die Daten, die diese Produkte beschreiben, von einer Qualität sein müssen, die optimale Betriebsbedingungen ermöglicht. Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten für den Lebensmittelkonzern Acme Foods und wollen der Geschäftsleitung in einer Präsentation nahebringen, dass die Qualität der Produktdaten verbessert werden muss. Sie sagen den acht Topmanagern im Raum, dass jeder von ihnen ein anderes der 100 meistverkauften Produkte von Acme Foods vor sich auf dem Tisch liegen hat. Die Zuhörer sind verwirrt, denn tatsächlich handelt es sich achtmal um das gleiche Produkt, einen Schokoriegel. Jeder Schokoriegel ist mit einem Kärtchen versehen, auf dem eine Zahl und ein kurzer Text stehen. Sie erläutern, dass es sich bei der Zahl um den Verkaufsrang handelt und bei dem Text um die Produktbeschreibung. Beides haben Sie direkt aus dem Produktstamm von Acme Foods kopiert. Die Manager reichen die Schokoriegel herum und lesen die beigefügten Kärtchen. Nach einigen Minuten werfen Sie die einzige Folie Ihrer Präsentation an die Wand. Sie besteht aus folgender Tabelle: Sie weisen kurz auf einige der offensichtlichen Qualitätsmängel bei den Produktdaten hin: • Vom offiziellen Markennamen E<3MC2 – ausgesprochen „Everybody Loves Milk Chocolate Squared“, zu Deutsch etwa „Jeder liebt Milchschokolade im Quadrat“ – existieren zahlreiche Abwandlungen. • Sechs Datensätze (alle außer Nr. 15 und Nr. 55) beziehen sich auf dasselbe Produkt, das heißt mindestens sechs der Top-100-Produkte sind identisch. 2 • Nr. 15 ist kein Duplikat, weil es sich hier um eine Zehnerpackung des Schokoriegels handelt; Nr. 55 beschreibt eine Zehnerpackung der Miniversion des Riegels. Betriebswirtschaftliche Auswirkungen minderwertiger Produktdaten Nachdem Sie ihnen das Problem so plastisch vor Augen geführt haben, diskutieren die Manager, welche Auswirkungen Qualitätsmängel bei Produktdaten auf das Geschäft von Acme Foods haben können. Hier sind einige ihrer Überlegungen: • Absatzprognose: Fehlerhafte Absatzzahlen machen eine sinnvolle Prognose von Absatztrends unmöglich und behindern die Planung künftiger Marketing- und Promotionaktionen. • Beschaffungsanalyse: Außerdem bewirken sie, dass der Rohstoffeinkauf nicht mehr korrekt geplant werden kann. • Wertschöpfungskette: Fehler in der Beschaffung haben Störungen in der Fertigung zur Folge, die sich in der Absatzlogistik fortsetzen. • Bestandsführung: Fehlerhaft angegebene Lagerbestände ziehen Lieferverzögerungen nach sich, die zu verspäteten Geldeingängen oder Umsatzausfällen führen. Ganz allgemein gesprochen führen schlechte Produktdaten zu • höheren Kosten, • niedrigeren Erträgen, • gesteigerten Risiken, • Unterbrechungen im Tagesgeschäft, • schlechten Geschäftsentscheidungen und • einer weniger fundierten strategischen Unternehmensplanung. Obwohl Acme Foods sich rühmt, über ein hervorragendes Geschäftsprozessmanagement zu verfügen, hoch qualifizierte Mitarbeiter zu beschäftigen und die neueste Technik einzusetzen, schützt nichts von alledem das Unternehmen vor dem Chaos, das qualitativ minderwertige Daten anrichten können. Die Moral von der Geschichte: Qualitativ hochwertige Daten sind der Grundstein für den Erfolg eines Unternehmens – für bessere Entscheidungen und höhere Leistung. Herzlichen Glückwunsch! Nach dieser Erkenntnis hat die Geschäftsleitung von Acme Foods soeben ein Projekt zur Verbesserung der Produktdatenqualität genehmigt. Doch wie wollen Sie diese Aufgabe bewältigen? 3 Anhand von Acme Foods als – fiktiver – Fallstudie soll im vorliegenden Whitepaper ein allgemeiner Ansatz zur Planung eines solchen Projekts vorgestellt werden. Zunächst werden die Besonderheiten der Domäne „Produktdaten“ geschildert. Dann wird dargelegt, welche drei grundlegenden Schritte erforderlich sind, um die Qualität dieser Daten zu verbessern. Sonderfall Produktdatenqualität Produktdaten unterscheiden sich von Daten anderer Domänen durch eine Reihe von Besonderheiten. Die erste dieser Besonderheiten besteht darin, dass „Produkt“ ein Ausdruck ist, der unterschiedliche Dinge benennen kann, zum Beispiel • Rohstoffe wie die Kakaobohnen, die von Acme Foods zur Herstellung von Schokolade verwendet werden, • Halbfabrikate wie die Kuvertüre, mit denen Acme Foods die Schokoriegel überzieht, • Fertigerzeugnisse, d. h. in Art, Größe, Verpackung und Menge unterscheidbare Artikel. Beispiele unterschiedlicher Packungsgrößen (Gebinde) 4 Andere Datendomänen wie Kundenname oder Postanschrift beinhalten vergleichsweise wenige, leicht zu bestimmende Attribute und Qualitätsmerkmale (die gleichwohl nicht immer konsequent angewendet werden). Die komplexe Produktlieferkette umfasst Hersteller, Distributoren, Zulieferer, Groß- und Einzelhändler und weitere Geschäftspartner, die alle ihre eigenen Produktkataloge pflegen und dabei oft ganz unterschiedliche Datenqualitätsstandards anlegen. Zwar existieren gewisse Normen für die Produktdatenqualität, doch sind sie nicht so weit verbreitet wie die Standards anderer Datendomänen. Gängige Normen sind: • United Nations Standard Products and Services Code (UNSPSC) – mit Definitionen für über 20.000 Waren- und Dienstleistungskategorien • Uniform Code Council (UCC) – spezialisiert auf Datenstandards für Barcodes und elektronischen Datenaustausch (EDI) • European Article Numbering (EAN) – das europäische Pendant zum UCC • EPCglobal – von UCC und EAN zur Entwicklung von Standards für Electronic Product Codes (EPC) und die Funkkennung (RFID) gegründet • Universal Product Code (UPC) – internationaler Barcodestandard zur elektronischen Erfassung von Artikelnummern Diese Standards helfen dabei, Produkte einheitlich zu beschreiben und ihnen eine eindeutige Kennung zuzuweisen. Sie beheben aber nicht das Problem der fehlerhaften Erfassung oder Formatierung von Daten. Außerdem steht möglicherweise nicht immer ein genormter Produktschlüssel zur Verfügung, und es wird stattdessen eine proprietäre Artikelkennung oder gar ein Surrogatschlüssel verwendet. Voraussetzung für die erfolgreiche Implementierung der genannten oder anderer Produktdatenstandards ist daher in der Regel ein Abgleichvorgang (Matching) auf Basis der Produktbeschreibung. Die Produktbeschreibung liegt normalerweise in unstrukturierter Form vor, dass heißt die Produktmerkmale stehen in loser Reihenfolge in einem Freitextfeld. Wenn Sie Ihre eigenen Produktdatenstandards anlegen oder Daten beziehen, die nach einem anderen (oder gar keinem) Standard angelegt wurden, besteht Ihre erste Aufgabe darin, die relevanten Merkmale im Freitext zu finden und zu extrahieren. 5 Die drei grundlegenden Schritte zur Verbesserung der Produktdatenqualität sind also Kategorisierung, Standardisierung und Matching. Data-Quality-Tools bieten bei diesen Aufgaben große Unterstützung. Verglichen mit Datenqualitätsprojekten für andere Datendomänen (z. B. Kunden) muss bei Projekten zur Verbesserung der Produktdatenqualität in vielen Fällen mehr individuelles Customizing vorgenommen werden. Der Großteil dieses Customizing-Aufwands besteht darin, der Software das Vokabular, die Schreibweise und die Grammatik der eigenen Produktdaten- „Sprache“ beizubringen. 6 Die Verbesserung der Produktdatenqualität Die drei entscheidenden Schritte zur Verbesserung der Produktdatenqualität sind • Kategorisierung, • Standardisierung und • Matching. Sie sollen auf den restlichen Seiten dieses Whitepapers am Beispiel der fiktiven Produkte von Acme Foods erläutert werden. Kategorisierung Die Ermittlung der Produktkategorie ist ein wichtiger erster Schritt, da dadurch mehrdeutige Wörter, Abkürzungen und Symbole in den richtigen Kontext gesetzt werden. Nehmen wir zum Beispiel die folgenden Produktbeschreibungen: Viele Großunternehmen verfügen über verschiedenartige Produktkataloge – jeder mit einer komplexen Taxonomie oder Hierarchie von Produktkategorien –, die oft von Fachexperten, auch Subject Matter Experts (SMEs) genannt, gepflegt werden. Bei den Kategorien kann es sich um Schlüsselbegriffe aus der Produktbeschreibung handeln, sehr viel häufiger jedoch muss die Produktkategorie anhand der Produktbeschreibung erst definiert werden. 7 Die Kategorisierung der Produktbeschreibungen ist der erste Schritt zu Verbesserung der Produktdatenqualität. Durch sie erhalten wir einen Filter, mit dem sich Datensätze zur kategorienspezifischen Standardisierung vorsortieren lassen.