Datenpflege optimieren für schnelle und einfache Abläufe

Ein ERP-System samt Datenbank macht die Prozesse in Ihrem Unternehmen transparenter und effizienter. Tägliche Aufgaben werden dadurch wesentlich erleichtert – so zumindest in der Theorie. Das genaue Gegenteil tritt ein, wenn Sie die Datenpflege vernachlässigen. Die Grundlage der ERP-Software bildet die Datenbank. Dort werden Stammdaten, Nutzerinformationen oder auch Aktionen gespeichert. Im Laufe der Zeit wächst die Datenbank immer weiter an und wird schnell unübersichtlich. Verantwortlich dafür ist die IT-Infrastruktur, die im Zuge dessen oftmals nicht angepasst wird. Das Ergebnis: Reaktions- und Ladezeiten werden immer länger und Abfragen nehmen viel Zeit in Anspruch. Kurz gesagt, die Performance Ihrer Software leidet. Was kann man also tun, um die Datenpflege zu optimieren?

Zeit für einen Frühjahrsputz in der Datenpflege

Die Performance Ihrer Software ist essenziell, wenn Sie einen Nutzen aus ihr ziehen wollen. Viele Prozesse sind mittlerweile automatisiert, Ihre Daten müssen also verlässlich sein, um einen fehlerfreien Ablauf gewährleisten zu können. Damit Sie von den Vorteilen des Systems profitieren, sollten Ihre Daten also immer aktuell und vollständig sein. Reicht die anfängliche Datenstruktur nicht mehr aus, ist es Zeit für einen Frühjahrsputz auf Ihrem Server. Nehmen Sie sich also Zeit, um diesen vom Datenchaos zu befreien. Im Folgenden sind einige Tipps für Sie zusammengefasst, damit Sie die Qualität Ihrer Daten verbessern – und folglich wieder von schnellen und einfachen Abläufen profitieren können.

Legen Sie Kriterien für die Datenqualität fest

Um die Datenpflege zu optimieren, sollten Sie im Vorfeld Kriterien definieren. Fehlerhafte Informationen können so erst gar nicht entstehen. Den Ablauf der Dateneingabe können Sie dadurch gut prüfen und Mängel bei bereits bestehenden Daten beheben. Diese Kriterien können beispielsweise zur Anwendung kommen:

• Vollständigkeit

  • Ein Datensatz sollte natürlich immer vollständig sein – das ist die Voraussetzung. Dazu zählen unter anderem die Kundennummer, Name und auch der Wohnort.

• Eindeutigkeit

  • Sind die Daten eindeutig interpretierbar?

• Aktualität

  • Die Daten sollten auf dem aktuellsten Stand sein. Hierfür können Sie zum Beispiel telefonisch bei dem Kunden nachfragen. Oder Sie gleichen die Daten über die Website oder E-Mail Signatur ab.

• Genauigkeit

  • Legen Sie beispielsweise ein Format für Zahlenwerte fest, wie etwa nur zwei Stellen hinter dem Komma zu belegen. So ist alles einheitlich.

• Konsistenz

  • Der Datensatz sollte keine Widersprüche aufweisen.

• Redundanzfreiheit

  • Vergeben Sie jede Kundennummer nur einmal, um Verwechslungen zu vermeiden.

• Relevanz

  • Die Daten sollten den Informationsbedarf erfüllen.

• Einheitlichkeit

  • Legen Sie fest, in welcher Form Sie die Daten ins System eingeben. Beachten Sie zum Beispiel Groß- und Kleinschreibung oder auch Umlaute.

• Zuverlässigkeit

  • Die Entstehung der Daten sollte zuverlässig sein. Daten aus verlässlichen Quellen haben meist eine höhere Qualität als Daten aus öffentlichen Quellen.

In der Regel kommen nicht alle der genannten Kriterien gleichzeitig zum Einsatz. Sie können diejenigen einbringen, die für Ihre Datenpflege am ehesten Sinn ergeben – und den Workflow dadurch erleichtern. 

Setzen Sie die Datenpflege auf die Tagesordnung

Überprüfen Sie die Dateneingabe und Pflege der Daten regelmäßig – so stellen Sie die Qualität Ihrer Daten sicher. Nur wenn Sie diesen Schritt regelmäßig wiederholen, können Sie langfristig von guten Daten profitieren. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter und ziehen Sie sie mit in die Verantwortung, um die Wichtigkeit deutlich zu machen.

Erforderliche Datenpflege: Bereinigen Sie regelmäßig Ihre Datenbank

Einige Unternehmen nutzen Ihr ERP-System schon seit vielen Jahren. Auch bei kleinen Unternehmen steigt die Menge an Daten kontinuierlich an. Je länger Sie mit der Software arbeiten, desto mehr Daten sammeln sich natürlich auch an. Oft enthalten Datenbanken allerdings Informationen, die nicht mehr relevant sind. Viele davon benötigen Sie vermutlich nicht mehr, da sie veraltet sind oder vielleicht nur einmalig verwendet wurden. Eine regelmäßige Datenanalyse kann Sie vor überflüssigen Ansammlungen bewahren. Hierfür können Sie beispielsweise ein Analysetool einsetzen. Bei der Analyse der Daten wird oftmals transparent, ob die Daten relevant sind – oder ob und welche Korrekturen erfolgen müssen. Fehlerhafte oder redundante Daten kommen so zum Vorschein und können korrigiert oder archiviert werden. So haben Sie wieder mehr Speicherplatz und Abfragen liefern schnellere Ergebnisse. Doch beachten Sie: Auch wenn Sie gewisse Daten nicht mehr benötigen, können Sie diese aufgrund von Nachweispflichten nicht einfach löschen.

Laufende Datenpflege: Abfragen optimieren durch Datenbank-Indizes

Eine Indexerstellung ist eine weitere Möglichkeit im Datenmanagement, um die Geschwindigkeit von häufig abgefragten Informationen zu steigern. Ein Datenbankindex ist eine Datenstruktur, um Abfragen zu optimieren. Mittels einer Indextabelle werden die Daten sortiert auf dem Datenträger abgelegt. Dies eignet sich besonders bei Daten, die Sie nur selten verändern wie etwa Stammdaten von Kunden oder Artikeln. Der Einsatz von Indizes empfiehlt sich für Datenbanken, die große Datenmengen speichern und sehr häufig abgefragt werden. Der Nachteil ist allerdings, dass das Anlegen von Indexstrukturen zur Belegung von Speicher führt. Bei einer großen Anzahl von Indizes kann dies demnach einen großen Speicherverbrauch verursachen. Weiterhin führt der Einsatz von Indizes zu einem größeren Aufwand beim Schreiben von Datensätzen. Das Datenbanksystem muss in diesem Fall auch den Index berücksichtigen und diesen entsprechend laden. Hier gilt: Je mehr Indizes eine Tabelle hat, desto größer ist der Performance-Verlust beim Speichern neuer Datensätze.

Schnellere Abfragen anhand von Daten-Cluster

Doch welche Vorgehensweise hilft, ein langsames System wieder fit für den Alltag zu machen? Eine Möglichkeit ist, die Datenbank in verschiedene Cluster aufzuteilen. Daten-Cluster sind nach gemeinsamen Merkmalen gruppenweise und zusammengefasste Daten. Dabei sind die Daten so angeordnet, dass der Zugriff auf zusammenhängende Informationen möglichst effektiv ist. Daten-Cluster sind daher ein wichtiges Mittel, um die Datenpflege zu optimieren. Häufig benötigte Daten bleiben in einem logischen Teil bestehen. Datentabellen mit Informationen, die Sie seltener benötigen, können Sie auf einen anderen Server auslagern. Vorhandene Informationen, die Sie oft benötigen, können somit viel schneller abgefragt werden.

Alternative zur klassischen Datenpflege: ERP aus der Cloud

Die Optimierung eines langsamen ERP-Systems ist eine Herausforderung, denn sie benötigt Zeit und Ressourcen. Dies ist natürlich auch mit Kosten verbunden. Wenn alle genannten Maßnahmen jedoch nicht zum gewünschten Erfolg führen, sollten Sie eventuell über eine neue ERP-Lösung nachdenken. Immer mehr Unternehmen entscheiden sich in solch einem Fall für eine cloudbasierte Lösung. Insbesondere die Bereitstellungsmodelle Platform-as-a-Service (PaaS) und Software-as-a-Service (SaaS) erfreuen sich hierbei immer wachsender Popularität. Der ERP-Anbieter kümmert sich um die Bereitstellung der Anwendung und übernimmt Wartung sowie Hosting. Dies senkt langfristig die Kosten und langsame ERP-Systeme gehören der Vergangenheit an.

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