Case Study

Implementierung von Data Governance zur Unterstützung von Wachstum und Expansion

Unternehmen

Keurig Green Mountain

Branche

Elektronik & Technik

Projekt

Keurig Green Mountain ist der dominierende Akteur im Bereich der persönlichen Getränkesysteme. Das Unternehmen hat das Vertrauen und die Transparenz verbessert, um zu einem aktiven Data-Governance-Modell zu wechseln, das einmalige Datenkorrekturen reduziert.

Die Herausforderung

Keurig Green Mountain hat ein kometenhaftes Wachstum erlebt, sowohl durch einen rasanten Anstieg der Verkaufszahlen als auch durch die Zunahme von Partnerschaften mit einer Vielzahl von Anbietern wie Dunkin’ Donuts, Starbucks und Newman’s Own, die ihre Marken in K-Cup-Pads verpacken und verkaufen.

Aufgrund des schnellen Wachstums in den letzten zehn Jahren wuchs das Unternehmen über sein altes ERP-System hinaus und entschied sich 2013 für die Migration auf SAP ERP. Das Unternehmen richtete eine Stammdatenmanagement-Organisation (MDM) ein und implementierte klar definierte Prozesse und Standards für die Pflege der Daten im gesamten Unternehmen. Auf diese Weise konnte Keurig Green Mountain sicherstellen, dass die im Rahmen der SAP-ERP-Datenmigration durchgeführten Datenbereinigungsmaßnahmen nicht umsonst waren, da das Unternehmen immer mehr Partner – und damit mehr Daten – hinzugewann.

Bevor Keurig Green Mountain seine Partnervereinbarungen ausweitete, verließ sich das Unternehmen bei den Data-Governance-Prozessen auf das, was es als “Hero Culture” bezeichnete. Im Wesentlichen richteten verschiedene Gruppen von Datenanbietern die Daten ein, für die sie verantwortlich waren, seien es Kundendatensätze, Lieferantendatensätze oder Materialstämme, und die Abteilung, die die Daten erhielt, wie z. B. der Versand oder die Fertigung, korrigierte alle Ungenauigkeiten, um sicherzustellen, dass die richtigen Bestellungen aufgegeben, die richtigen Artikel versandt oder die richtigen Produkte produziert wurden. Die “Helden” wurden so genannt, weil sie für das Unternehmen von außerordentlichem Wert waren, weil sie einen bestimmten Geschäftsprozess beherrschten.

Da die nachgelagerten Datenkorrekturen jedoch nicht immer zu den Datenanbietern zurückkehrten, handelte es sich nicht um einen wiederholbaren Prozess. “Die Tatsache, dass verschiedene Gruppen von Mitarbeitern mit dem Fachwissen über die Heldenkultur die Daten für ihre spezifischen Geschäftsprozesse korrigierten, bedeutete auch, dass es nur eine begrenzte Data Governance gab”, sagt Eileen Hanafin, Director of Master Data Management Business Process.

Die Lösung

Keurig Green Mountain benötigte während der SAP ERP-Einführung Unterstützung, bei der Ausrichtung der neuen Geschäftsprozesse innerhalb eines Data Governance Frameworks. Dies war laut Hanafin wichtig, um sicherzustellen, dass das Unternehmen bei der Zunahme des SAP-Datenvolumens nicht zu einem disparaten Datenmanagement zurückkehrt und damit seine neu gewonnene Effizienz und die Gewinne aus der SAP ERP-Einführung verliert.

„Wir nutzten Data360 Govern von Precisely, um das Governance-Projekt mit der eigentlichen Migration zu verknüpfen”, sagt Hanafin. Es ist wichtig, beide Teile aufeinander abzustimmen, denn man kann zwar alle Daten bereinigen und migrieren, aber wenn man keine Prozesse hat, um sie sauber zu halten, stellt man sich irgendwann die Frage, ob es sich gelohnt hat, und landet am gleichen Punkt.“

Die Festlegung strikter Data-Governance-Regeln und -Prozesse parallel zur Migration sorgte für kontinuierlich vertrauenswürdige Daten und einen schnelleren Weg zur Wertschöpfung.

Durch die Einrichtung einer MDM-Organisation konnte Keurig Green Mountain sicherstellen, dass ein zentrales Team Einblick in alle Stammdaten hatte, und dann Prozesse aufbauen, Regeln dokumentieren und Standards entwickeln. „Wir sind von einer Datenpflege- zu einer Data-Governance-Organisation übergegangen”, sagt Hanafin. “Wir haben immer noch Datenlieferanten und Datenkonsumenten, aber jetzt, wo wir unsere Stammdaten zentral von einem Team verwalten lassen, können wir Qualitäts-Scorecards entwickeln, um die Datenqualität zu bewerten und die globalen GS1-Standards besser einzuhalten.” Das Unternehmen hat jetzt viel mehr Einblick in Datenprobleme und kann die Ursache für Fehler aufdecken und sicherstellen, dass sie nicht mehr auftreten. Die gesamte Unternehmenskultur ist nun auf eine einheitliche Datenstrategie und -standards ausrichtet.

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