Stammdatenmanagement mit SAP Master Data Governance

Oliver Lauffer arbeitet seit 12 Jahren bei der SAP Schweiz AG, zuerst in der Entwicklung von Datenmigrationsprogrammen, danach in der konzeptionellen Architektur von Stammdatenlösungen. Seit neun Jahren ist er als Projektmanager in großen, weltweiten Stammdatenprogrammen und -projekten tätig. Dabei erfüllt er teilweise zusätzlich die Rolle des Solution Architects.

Jan Rauscher arbeitet seit fünf Jahren bei SAP in der Beratung für den Bereich Stammdaten. Als Architekt ist er hier hauptsächlich mit Aufgaben wie der Konzepterstellung, Projektplanung und -durchführung betraut. Jan Rauscher ist seit 1995 in der IT tätig, seit 1998 bei SAP. Zuerst beschäftigte er sich mit der Entwicklung im Logistikumfeld, später war er im Produktmanagement für SAP NetWeaver tätig.

René Zimmermann hat über zehn Jahre Erfahrung im Bereich Stammdatenmanagement und Stammdaten-Governance. Als Head of Global Master Data Projects & Analytics bei Merck leitet er weltweite Pharma- und Chemie-Stammdatenprogramme. Zuvor begleitete er die branchenführende Stammdatenimplementierung bei BP in London. Seine Schwerpunkte liegen auf der Programmleitung sowie dem Prozessdesign und Prozess-Governance.

Vorwort ... 15
Einleitung ... 17
1. Warum ist Stammdatenmanagement wichtig für Ihre Organisation? ... 23

1.1 ... Bedeutung von Stammdaten für die Organisation ... 25
1.2 ... Welche Stammdaten sind wem wichtig und warum? ... 35
1.3 ... Grundlegende Konzepte des Stammdatenmanagements: Definitionen und Objekte ... 51

2. Einsatz und Design von SAP Master Data Governance ... 77

2.1 ... Zielsetzung und Tools definieren ... 77
2.2 ... Implementierungsszenarien ... 83
2.3 ... Die Stammdatenstrategie ... 97
2.4 ... Bedeutung der Stammdaten-Roadmap ... 116
2.5 ... Wie viel Master Data Governance braucht mein Unternehmen? ... 121
2.6 ... Bedeutung eines guten Datenqualitätsmanagements ... 132
2.7 ... Datenmigration und Datenharmonisierung im Projekt ... 147
2.8 ... Change und Stakeholder-Management im Projekt ... 155

3. SAP Master Data Governance und seine Funktionsweise als Grundlage der Stammdatenstrategie ... 165

3.1 ... SAP Master Data Governance als Kern der Stammdaten-Governance ... 166
3.2 ... Datenmanagement in SAP Master Data Governance ... 174
3.3 ... Änderungsanträge in SAP Master Data Governance ... 194
3.4 ... Datenqualität in SAP Master Data Governance ... 236
3.5 ... Verteilungskonzepte in SAP Master Data Governance ... 243
3.6 ... Benutzerschnittstellen in SAP Master Data Governance ... 253
3.7 ... Benutzermanagement und Bearbeiterermittlung ... 264
3.8 ... Domänenspezifische Eigenschaften ... 267

4. Konsolidierung und Massenverarbeitung mit SAP Master Data Governance ... 273

4.1 ... Datenkonsolidierung im Detail ... 274
4.2 ... Massenverarbeitung ... 284
4.3 ... Wichtige Customizing-Einstellungen ... 291

5. SAP Master Data Governance im Zusammenspiel mit komplementären SAP-Werkzeugen ... 293

5.1 ... SAP Fiori ... 293
5.2 ... SAP Data Services und SAP Information Steward ... 305
5.3 ... SAP Process Orchestration ... 313
5.4 ... SAP Business Process Management ... 319
5.5 ... SAP Business Workflow ... 323
5.6 ... SAP Lumira ... 327
5.7 ... SAP Analytics Cloud ... 333
5.8 ... Im Zusammenspiel zum Erfolg ... 338

6. Ein SAP-Master-Data-Governance-Projekt aufsetzen und umsetzen ... 341

6.1 ... Kernfragen vor dem Projekt und Projektansätze ... 342
6.2 ... Projekte im agilen Umfeld ... 360
6.3 ... Checkliste für die ersten 100 Tage ... 367
6.4 ... Cutover-Management ... 373
6.5 ... Nach dem Projekt ... 378

7. Implementierungsbeispiele für verschiedene Stammdatentypen ... 391

7.1 ... Fallstudie: Materialstammdaten ... 392
7.2 ... Fallstudie: Integration und Stücklistensynchronisation ... 417
7.3 ... Fallstudie: Kundenstammdaten ... 440
7.4 ... Fallstudie: Finanzobjekte ... 463

8. Stammdaten als Resilienz- und Ermöglichungspraxis ... 489

8.1 ... Der Blick zurück ... 489
8.2 ... Beobachtungen der Gegenwart ... 490
8.3 ... Ausblick und Aufruf ... 507

Die Autoren ... 513
Index ... 515