Aus Dirty Data saubere Datenstrukturen machen
Im Stammdatenmanagement zählt nicht nur, wo Daten liegen. Sondern ob klar ist, was sie bedeuten. SAP und andere ERP-Systeme geben Unternehmensdaten Struktur. Quickterm gibt ihnen Bedeutung: mit eindeutigen Konzepten, geregelten Kurzformen, geprüften Übersetzungen und klaren Beziehungen.
Ein Teil. Fünf Namen. Viele Probleme.
Enterprise-Ressource-Planning-(ERP) und SAP-Systeme sind die Datenbasis vieler Unternehmen. Im Master Data Management sollen sie verlässlich, eindeutig und anschlussfähig bleiben. Doch genau dort entsteht oft Wildwuchs. Viele Teams legen Daten an. Viele Systeme greifen darauf zu. Viele Märkte arbeiten mit. Und schnell entstehen Silos, in denen dieselben Objekte unterschiedlich geführt werden.
Wird eine Pumpe beispielsweise nicht gefunden, wird sie neu angelegt. Unter anderem Namen. Eine Abdeckung taucht in mehreren Kurzformen auf. Eine Ländergesellschaft übersetzt anders als die Zentrale. All das führt zu Datensätzen, die semantisch nicht mehr sauber zusammenpassen. Und jede Menge Probleme verursachen.
Wo Probleme mit Stammdaten sichtbar werden:
Datenlücken und fehlende Governance
Beflügelt durch Themen wie dem digitalen Produktpass oder auch dem Einführen von KI im Unternehmen werden oft Datenlücken und auch eine fehlende Governance rund um verstreute Datengenerierung sichtbar. Da reichen technische Schnittstellen nicht mehr aus, die Daten müssen insbesondere inhaltlich analysiert, gemappt und bereinigt werden.
Dubletten-Dilemma
Werden Objekte nicht gefunden, werden sie neu angelegt. Wieder und wieder. So entstehen mehrere Datensätze für dasselbe Teil, was zu unnötigen Beständen, Fehlbestellungen und zusätzlichem Aufwand in Dokumentation, Übersetzung und Datenpflege führt.
Kurzformen-Chaos
ERP-Felder sind oft kurz, frei befüllbar und historisch gewachsen. Aus klaren Begriffen werden kryptische Varianten wie „Abd.Blech15mm“ oder „Abdeckung Bl. 15“. Was gemeint ist, bleibt Auslegungssache.
Freie Übersetzungen
Ländergesellschaften pflegen Bezeichnungen oft direkt im System. Was lokal funktioniert, passt nicht immer zur Ausgangssprache. So driften Datensätze international auseinander.
Schlechte Basis für KI und Digital Twins
Wenn Systeme nicht eindeutig wissen, welches reale Objekt gemeint ist, geraten Folgeprojekte ins Wanken: von Produkt-Konfiguratoren über digitale Zwillinge bis zu generativer KI.
Wildwuchs über Jahre
Gewachsene Stammdaten lassen sich selten einfach löschen oder zusammenführen. Zu viele Systeme, Prozesse und Dokumente greifen bereits darauf zu. So bleibt das Chaos oft bestehen oder wird erst bei Systemumstellungen wirklich greifbar.
Quickterm macht aus Stammdaten verwertbare Daten
Saubere Stammdaten entstehen nicht durch längere Wortlisten. Sondern durch eindeutige Konzepte. Quickterm führt Bauteile, Materialien oder Ersatzteile konzeptorientiert. Was das bedeutet? Jedes Objekt bekommt eine klare ID. Dazu gehören erlaubte Benennungen, Kurzformen, verbotene Varianten, Übersetzungen, Definitionen und Beziehungen zu anderen Daten. So bleibt eindeutig, was gemeint ist. Auch wenn im ERP eine Abkürzung steht, in der Dokumentation ein anderer Begriff verwendet wird oder eine Ländergesellschaft eine Übersetzung einträgt.
Die Vorteile:
Eindeutige Konzepte: Mehrere Namen, Sprachen und Kurzformen verweisen auf dasselbe Objekt und sind im ganzen Unternehmen eindeutig nutzbar.
Klare Regeln: Namenskonventionen und Standard-Abkürzungen helfen, neue Dubletten zu vermeiden.
Mehr Kontext: Definitionen, Attribute und Beziehungen machen aus bestehenden Datensätzen verwertbares Wissen.
Struktur für die Zukunft: Quickterm bildet Hierarchien und semantische Netze ab. Als Basis für eClass, Knowledge Graphs, Digital Twins und AI-ready Data.
Erfolgreiche Suche: Eine Terminologie-Suche ist deutlich flexibler als eine Suche im ERP-System: Sie findet auch ähnliche, zusammengesetzte oder semantisch verwandet Konzepte. Und über Begriffsnetze sogar komplexe Sachverhalte.
Und weil saubere Stammdaten auch im Alltag wirken müssen, bleibt Quickterm nicht in der Termbank stehen. Geprüfte Begriffe, Kurzformen und Beziehungen können an Systeme wie SAP, TeamCenter oder EPlan ausgespielt werden. So kommt die richtige Terminologie dorthin, wo neue Daten entstehen.
Alles drin, was Technische Dokumentation stärkt.
Konzeptorientiertes Datenmodell
Verknüpft Benennungen, Kurzformen, Übersetzungen und Varianten mit einem eindeutigen Konzept. So bleibt klar, welches Objekt gemeint ist.
Taxonomie- und Strukturmanagement
Bildet Hierarchien, Beziehungen und semantische Netze ab. Zum Beispiel für eClass, Concept Maps oder Knowledge Graphs.
Publishing Pro
Spielt geprüfte Terminologie automatisch in angebundene Systeme aus, etwa SAP, TeamCenter oder EPlan. So kommen korrekte Begriffe dorthin, wo neue Daten entstehen.
Verification Pro
Prüft bestehende oder neue Inhalte auf erlaubte, verbotene oder uneinheitliche Benennungen. Das hilft bei der Datenbereinigung und der Vermeidung von Dubletten.
Semantische IT-Exporte
Stellt Terminologiedaten in Formaten wie RDF, OWL oder SKOS bereit. Für Taxonomien, KI-Infrastrukturen und Knowledge Graphs.
Noch Fragen?
FAQs zu Stammdatenmanagement
Und Antworten, die nicht erst bereinigt werden müssen.