Stammdatenmanagement mit SAP Master Data 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