SAP Stammdatenverwaltung: Daten als strategisches Kapital nutzen

• Details zum Kunden: Namen, Adressen, Kontaktinformationen.
• Lieferantendaten: Verträge, Zahlungsbedingungen, Bankdaten.
• Produkt- und Materialdaten: Spezifikationen, Seriennummern, Gerätelisten.
• Finanzdaten: Kontenplan, Kostenstellen, Profitcenter.

Ob innerhalb Ihrer SAP oder über andere integrierte Plattformen hinweg - MDG sorgt dafür, dass diese data korrekt, konsistent und konform bleiben.

In der Praxis bedeutet dies:

• Eine Produktbeschreibung, die in jedem System einmal korrekt aktualisiert wird.
• Das Bankkonto eines Lieferanten wird überprüft, bevor es für Zahlungen verwendet werden kann.
• Die Versanddaten eines Kunden sind in den Teams von Vertrieb, Finanzen und Service konsistent.

Warum ist SAP MDG so wichtig?

Wenn es an data Governance mangelt, häufen sich die Probleme. Doppelte Datensätze, veraltete Informationen und fragmentierte Systeme führen zu Reibungsverlusten, die den Betrieb verlangsamen und das Risiko erhöhen. SAP MDG hilft Unternehmen:

• Integrierte Validierungs- und Bereinigungstools entfernen Duplikate und korrigieren Fehler.
• Standardisierte Formate sorgen für Konsistenz zwischen Systemen und Abteilungen.
  

• Setzen Sie gesetzliche Anforderungen und interne Geschäftsprozesse durch.
• Führen Sie Prüfpfade für jede Änderung und sorgen Sie so für eine vollständige Rückverfolgbarkeit.

• Minimieren Sie das Risiko kostspieliger Fehler, wie z. B. falsche Lieferungen oder Rechnungsfehler.
• Reduzieren Sie die manuelle data durch Automatisierung.

• Bewältigen Sie wachsende data ohne Leistungseinbußen.
• Skalieren Sie Governance-Prozesse, wenn Ihr Unternehmen expandiert.
  
  

Wann sollten Sie MDG implementieren?

• Sie arbeiten mit mehreren Systemen(ERP, CRM, SCM) und benötigen eine einzige Version der Wahrheit.
• Dateninkonsistenzen beeinträchtigen das Reporting, die Prognosen oder die Compliance.
• Die manuelle data management führt zu Engpässen und Fehlern.
• Regulatorische Anforderungen verEN eine strenge Kontrolle der data.

Wenn Ihnen diese Szenarien bekannt vorkommen, ist es an der Zeit, MDG als Teil Ihrer data management in Betracht zu ziehen.

Die Vorteile der Integration von SAP MDG mit Siemens Teamcenter

In vielen Branchen arbeiten Product Lifecycle Management(PLM) und Enterprise Resource Planning(ERP)-Systeme Hand in Hand. Siemens Teamcenter verwaltet komplexe data, darunter CAD, engineering (ECOs) und Stücklisten (BOMs). SAP kümmert sich um Beschaffung, manufacturing und Logistik.

Hier ist der Mehrwert SAP MDG zu sehen: Wenn data von Teamcenter in SAP S/4HANA übertragen werden, fungiert MDG als Gatekeeper, der die Informationen validiert und standardisiert, bevor sie nachgelagert verwendet werden.

Beispiel:
Ohne Integration müssten Teams dieselben data in beiden Systemen manuell anlegen oder aktualisieren - ein Prozess, der anfällig für Verzögerungen und Fehler ist. Mit MDG benachrichtigen Workflows automatisch die zuständige Person oder das Team, um die data zu überprüfen und zu ergänzen. Erst wenn die Daten die Validierung bestanden haben, können sie weiterverarbeitet werden, so dass Genauigkeit und Compliance gewährleistet sind.

Die wichtigsten Vorteile der MDG-Teamcenter-Integration:

• Datenkonsistenz über alle Systeme hinweg: data bleiben vom design bis zur Auslieferung einheitlich.
• Verbesserte Data Governance: Geschäftsregeln und Standards werden angewendet, bevor data in SAP eingehen.
• Rationalisiertes Datenmanagement: Weniger manuelle Arbeit und schnellere Markteinführung.
  

Flexibles Deployment

SAP MDG kann vor Ort oder in der öffentlichen/privaten Cloud implementiert werden, je nach Infrastruktur, Strategie und Skalierbarkeitsanforderungen Ihres Unternehmens.

Durch die Integration von SAP Master Data Governance in Ihren Betrieb und die Verbindung mit Systemen wie Siemens Teamcenter können Sie sicherstellen, dass Ihre data korrekt sind. Sie sind konform und bereit, Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu treffen.

Warum eine Partnerschaft mit Emixa?

Wir von Emixa unterstützen Unternehmen bei der design, Implementierung und Optimierung von MDG, damit sie mehr als nur saubere data erhalten. Sie erhalten eine Grundlage für schnellere, intelligentere und zuverlässigere Geschäftsergebnisse.

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