TCQ – Komplexe Daten mit SAP Datasphere meistern
Blogartikel | Sales & Supply Chain Analytics
Mit dem wirtschaftlichen Aufschwung und der zunehmenden Globalisierung rückten die Qualitätskosten durch steigende Produktkomplexität und wachsende Kundenerwartungen immer stärker in den Fokus von Unternehmen. In diesem Kontext wurde die Methode zur Bestimmung und Analyse der gesamten Qualitätskosten entwickelt – bekannt als Total Cost of Quality (TCOQ). Diese umfasst präventive Maßnahmen, Bewertungen sowie die Kosten interner und externer Fehler. Ein präzises Management dieser Kennzahlen ist für Ihr Unternehmen essenziell, um sowohl Kosten zu optimieren als auch die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten.
Um die vielseitigen Datenquellen und komplexen Zusammenhänge hinter TCOQ effizient zu analysieren, ist eine leistungsstarke Datenplattform unverzichtbar. Die SAP Datasphere ermöglicht Ihrem Unternehmen, Ihre Daten über verschiedene Systeme hinweg nahtlos zu integrieren und in einen geschäftlichen Kontext zu bringen. Die SAP Datasphere bietet nicht nur erweiterte Funktionen zur Datenmodellierung und -harmonisierung, sondern auch die Möglichkeit, durch ein „Business Data Fabric“-Ansatz Daten aus SAP- und Nicht-SAP-Systemen zu kombinieren.
Die SAP Datasphere unterstützt Sie auch bei der Verwaltung der Total Cost of Quality, indem es Daten aus verschiedenen Quellen wie Produktionsberichten, Audit-Dokumenten oder Kundenfeedback effizient zusammenführt. Dabei profitieren Nutzer von einer semantisch angereicherten Datenebene, die geschäftliche Zusammenhänge beibehält und eine Grundlage für präzise Analysen bildet. Mithilfe dieser Funktionen kann Ihr Unternehmen zum Beispiel präventive und Bewertungskosten besser überwachen und Fehlerkosten gezielt reduzieren.
Mit der SAP Datasphere und den integrierten Werkzeugen wie SAP Analytics Cloud können Sie zudem spezifische Dashboards erstellen, die die Qualitätskosten in Echtzeit visualisieren und fundierte Entscheidungen ermöglichen. Die Plattform bietet eine solide Basis, um den Herausforderungen der modernen Qualitätskontrolle zu begegnen und den Fokus auf nachhaltige Qualitätsverbesserungen zu legen.
Herausforderungen bei der Auswertung der Total Cost of Quality:
Beispielszenario Produktionsunternehmen mit Tochtergesellschaften
Die Erstellung einer konsolidierten Auswertung der Total Cost of Quality stellt viele Unternehmen vor praktische Herausforderungen. Oft müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen und in variierenden Formaten gesammelt, aufbereitet und analysiert werden. Dies erschwert nicht nur die Konsistenz und Aktualität der Ergebnisse, sondern bindet auch wertvolle Ressourcen im Controlling. Unsere Grafik zeigt ein typisches Szenario dieser Problematik auf s.o..
Verschrottungsdaten via Materialbewegung
Verschrottungsdaten werden im Unternehmen mittels Materialbewegungen erfasst und stehen zentral im SAP BW-System zur Verfügung. Dort kann das Controlling sie mithilfe von Analysis for Office abrufen. Allerdings fordert die Produktionsleitung vor der Freigabe der Analyse eine Vorprüfung, bei der die Datei zunächst intern geprüft und anschließend im Netzlaufwerk abgelegt wird. Dieser zusätzliche Arbeitsschritt führt nicht nur zu Verzögerungen, sondern erhöht auch die Fehleranfälligkeit.
Kosten aus Qualitätsmanagement-Maßnahmen
Die Kosten aus QM-Maßnahmen lassen sich vergleichsweise einfach über eine regelmäßig abrufbare BW-Query einsehen. Diese Struktur erleichtert dem Controlling die Arbeit, da die Daten ohne zusätzliche Bearbeitung direkt verfügbar sind. Doch die Integration in eine Gesamtauswertung der TCOQ erfordert dennoch weitere Schritte, um eine einheitliche Darstellung sicherzustellen.
Qualitätskosten der Tochtergesellschaften
Eine besondere Herausforderung entsteht durch die Qualitätskosten der Tochtergesellschaften. Diese werden als CSV-Datei bereitgestellt, die ein Nebenprodukt der Konzernkonsolidierung darstellt. Die Datei wird per E-Mail an das Controlling geschickt, das die Daten anschließend manuell den einzelnen Kostentypen zuordnen muss. Dieser Prozess ist nicht nur zeitaufwendig, sondern birgt auch ein erhebliches Risiko für Ihre Dateninkonsistenzen mit sich.
Manuelle Konsolidierung und verteilte Datenquellen
Ein zentraler Engpass besteht in der monatlichen Konsolidierung Ihrer Daten. Alle genannten Quellen – von SAP BW über E-Mail bis hin zu Netzlaufwerken – müssen manuell in einer Excel-Datei zusammengeführt werden. Diese fragmentierte Datenlandschaft erschwert es, eine verlässliche Übersicht der Total Cost of Quality zu gewährleisten. Neben dem hohen Aufwand im Controlling führt dieser Ansatz häufig zu einer eingeschränkten Datenqualität, die Ihre strategischen Entscheidungen beeinträchtigen kann.
Lösungsszenario im Überblick:
Unser Beispielsszenario verdeutlichen, wie wichtig eine integrierte Datenplattform wie SAP Datasphere sein kann, um Prozesse zu automatisieren und die Datenlandschaft zu harmonisieren. Durch eine einheitliche, zentralisierte Sicht auf alle Ihre relevanten Qualitätskosten könnten Sie sowohl Zeit sparen, als auch die Genauigkeit und Transparenz Ihrer Analysen erhöhen.
Die SAP Datasphere ermöglicht Fachbereichen durch eine grafische Modellierungsoberfläche umfassende Self-Service-Funktionen. Das Space-Konzept schafft dabei eine klare Struktur: Es kapselt Datentöpfe, während es gleichzeitig eine testierbare Governance aus IT-Sicht gewährleistet. So können Fachanwender eigenständig Datenprozesse steuern und Analysen erstellen, ohne auf IT-Ressourcen angewiesen zu sein.
Beispiele für Self-Service-Funktionen:
- Ergänzen neuer Upload-Dateien
- Steuerung und Automatisierung von Datenprozessen
- Aufbau von Mappings und Ableitungen
- Erstellung analytischer Modelle Space-Konzept
- Implementierung und Pflege eigener Stammdaten
- Dokumentation von Prozessen und Datenstrukturen
- Vorschau und Analyse von Daten sowie deren Herkunft (Preview/Lineage)
- Zugang zu öffentlichen und lizenzierten Daten über einen Marktplatz
- Selbstständiges Teilen von Datenprodukten
Mit diesen Funktionen fördert die SAP Datasphere eine effiziente und autonome Nutzung Ihrer Daten innerhalb der Fachbereiche, die Komplexität variiert dabei.
Space-Konzept:
Das übergreifende Space-Konzept der SAP Datasphere schafft eine klare Struktur, um die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Fachbereichen und der IT zu organisieren. Es ermöglicht eine effiziente Abstimmung bei der Entwicklung und Nutzung von Datenprodukten.
Die IT kann zentrale Verbindungen und Datenmodelle als Datenservice bereitstellen, wodurch sichergestellt wird, dass Fachbereiche auf einheitliche und geprüfte Datenquellen zugreifen können. Dies erleichtert die Integration und verbessert die Konsistenz von Datenanalysen.
Durch eine durchgängige Basismodellierung werden Integration, Datenqualität und Datensicherheit gewährleistet. Dies stellt sicher, dass Ihre Daten den hohen Anforderungen an Governance und Compliance entsprechen.
Spaces für Fachbereiche bleiben dabei offen für die Nutzung zentraler sowie lokaler Informationen. Dadurch können Fachanwender analytische Modelle flexibel aufbauen und erweitern, während sie gleichzeitig von zentralen Datenressourcen profitieren.
Datenmodell in der SAP Datasphere für Beispielszenario:
Die Lösung bietet mehrere Vorteile, die verschiedene Aspekte der Datenverarbeitung und -nutzung abdecken: Ein Vorteil ist die Möglichkeit die Datenquelle der Materialbewegungen für Verschrottungen im BW/4 direkt in einen Space der Datasphere anzubinden, was zusätzliche Flexibilität bietet. Alternativ wäre auch das BW/4-Datenmodell als Quelle nutzbar gewesen. Die Produktionsleitung hat nun die Möglichkeit, freigegebene Daten in eine Tabelle zu übertragen, die speziell für den Zugriff durch das Controlling vorgesehen ist.
Ein weiterer Vorteil liegt in der Handhabung der Kosten aus Qualitätsmanagement-Maßnahmen. Diese Daten können direkt in den zentralen Datentopf für die Total Cost of Quality überführt werden, wodurch eine effizientere und zentralisierte Kostenanalyse ermöglicht wird.
Zusätzlich wurde der Umgang mit Qualitätskosten der Tochtergesellschaften optimiert. CSV-Dateien können von den Tochtergesellschaften direkt in die Datasphere hochgeladen werden. Die gesendeten Quelldaten werden dabei automatisch historisiert. Das Mapping auf die Kostentypen für die Total Cost of Quality kann durch die Fachbereiche direkt in der Datasphere modelliert werden, was den Prozess erheblich vereinfacht.
Ein besonderer Vorteil der Lösung ist, dass keine manuelle Zusammenführung der Daten mehr erforderlich ist. Die Freigabe einzelner Quelldatentöpfe kann gezielt durch die Fachbereiche gesteuert werden. Darüber hinaus ist die gesamte Businesslogik des Mappings zentral in einem einzigen System hinterlegt, was die Verwaltung und Nachvollziehbarkeit deutlich erleichtert.
Das Projektvorgehen lässt sich besser Parallelisieren:
Das Projektvorgehen ist in mehrere Phasen unterteilt, die parallelisiert werden können, um die Effizienz zu steigern. Zunächst erfolgt die Definition der Zielmerkmale, Kennzahlen und Kostenarten sowie die Implementierung einer Tabelle im Zielspace.
Parallel dazu kann die Erstellung eines analytischen Modells auf Basis eines CSV-Uploads im Zielspace erfolgen, welches anschließend für das Reporting in der SAP Analytics Cloud genutzt wird. Gleichzeitig kann der Aufbau von Schnittstellen zu den Quellspaces gestartet werden, um die Datenversorgung für jeden Space zu implementieren. Durch diese parallelen Arbeitsstränge wird eine schnellere und effizientere Umsetzung des Projekts ermöglicht.
Die SAP Datasphere bietet Ihnen eine leistungsstarke Modellierung, nahtlose Integration und flexible Nutzungsmöglichkeiten von SAP-Daten, auch in neuen und vielfältigen Kombinationen. Mit der SAP Datasphere können Sie Ihre Datensilos auf Netzlaufwerken und in E-Mail-Postfächern auflösen und eine einheitliche Datenbasis schaffen.
Besonders für Fachbereiche hebt sich die Plattform durch erweiterte Self-Service-Funktionen hervor, die gegenüber SAP BW/4HANA deutlich verbessert wurden. Die Self-Service-Möglichkeiten sind dabei skalierbar und ermöglichen eine flexible Anpassung an Ihre jeweiligen Anforderungen. Zudem erlaubt der vorgestellte Projektansatz eine parallele Implementierung komplexer Kennzahlensysteme, was die Effizienz bei der Umsetzung erhöht.
SAP Datasphere ist die strategische Plattform der SAP für modernes Datawarehousing. Zukünftig wird die Plattform kontinuierlich durch optimierte Self-Service-Funktionen und erweiterte Datenintegrationsmöglichkeiten, wie beispielsweise die Anbindung an Google Cloud Storage, ausgebaut. Das hier vorgestellte Prinzip lassen sich zudem problemlos auf weitere Kennzahlensysteme anwenden, etwa im Bereich ESG (Environmental, Social, Governance) oder GSRD (Global Supplier Responsibility Data).
Ein zentraler Bestandteil künftiger Entwicklungen bleibt die strukturierte Ausarbeitung einzelner Datentöpfe und der Austausch über ihre Nutzung, um Ihrem Unternehmen eine ganzheitliche Datenstrategie zu ermöglichen. Die SAP Datasphere unterstützt damit nicht nur bestehende Anforderungen, sondern bietet auch eine starke Grundlage für zukünftige Datenprojekte.
Für einen Austausch zu den Inhalten des Blogbeitrags und Rückfragen zu den Themen, mit denen Sie sich entlang der Sales & Supply Chain Analytics beschäftigen, stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung. Ich freue mich auf Ihre Kontaktaufnahme!
For an English version, please see: TCQ – Mastering complex data with SAP Datasphere (community.sap.com)
