Seminar SAP LeanIX Datenqualität, Surveys und Automations

Datenqualität entsteht nicht durch einmalige Bereinigung, sondern durch klare Anforderungen, verantwortliche Personen und wiederkehrende Kontrollen. Das Seminar baut einen messbaren Qualitätskreislauf auf und automatisiert geeignete Prüf- und Erinnerungsaufgaben.

Inhaltsverzeichnis

1. Lernziele
2. Zielgruppe und Voraussetzungen
3. Seminarinhalte
   1. Schritt 1: Qualitätsziele und Entscheidungsbedarf festlegen
   2. Schritt 2: Qualitätsbaseline ermitteln
   3. Schritt 3: Completion und Konfigurationsregeln ausrichten
   4. Schritt 4: Verantwortung und Review-Zyklen organisieren
   5. Schritt 5: Surveys konzipieren
   6. Schritt 6: Surveys durchführen und auswerten
   7. Schritt 7: To-dos und Automations einsetzen
   8. Schritt 8: Kontinuierliche Qualitätssteuerung etablieren
4. Praxisübungen
5. Methodik

Lernziele

• Qualitätsanforderungen aus konkreten Use Cases ableiten
• Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Verantwortlichkeit messbar machen
• Surveys zielgruppengerecht planen, durchführen und auswerten
• To-dos und Automations für wiederkehrende Qualitätsaufgaben einsetzen
• einen kontinuierlichen Review- und Eskalationsprozess etablieren

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Enterprise Architects, Datenqualitätsmanager, Fact-Sheet-Verantwortliche, SAP-LeanIX-Administratoren und Governance-Verantwortliche

Voraussetzungen: Grundkenntnisse zu Fact Sheets, Attributen, Beziehungen und Verantwortlichkeiten in SAP LeanIX

Seminarinhalte

Schritt 1: Qualitätsziele und Entscheidungsbedarf festlegen

Qualität wird für ausgewählte Entscheidungen definiert, nicht als abstrakter Vollständigkeitsanspruch.

• kritische Reports und Entscheidungen identifizieren
• benötigte Attribute und Beziehungen je Use Case bestimmen
• Qualitätsdimensionen und akzeptable Schwellenwerte festlegen
• Datenverantwortung und Nachweispflichten zuordnen

Schritt 2: Qualitätsbaseline ermitteln

Der aktuelle Datenbestand wird anhand reproduzierbarer Kriterien bewertet.

• Completion und fehlende Pflichtinformationen analysieren
• veraltete Lebenszyklen und Bewertungen identifizieren
• inkonsistente Beziehungen und Klassifikationen prüfen
• Fact Sheets ohne verantwortliche Personen sichtbar machen

Schritt 3: Completion und Konfigurationsregeln ausrichten

Die Workspace-Konfiguration wird so angepasst, dass Completion-Werte die tatsächliche Informationsrelevanz widerspiegeln.

• Gewichtungen für Felder und Beziehungen überprüfen
• Pflichtangaben nach Fact-Sheet-Typ und Status differenzieren
• nicht entscheidungsrelevante Felder aus der Qualitätsmessung entfernen
• Qualitätsziele für unterschiedliche Reifephasen definieren

Schritt 4: Verantwortung und Review-Zyklen organisieren

Verantwortliche erhalten eindeutige Aufgaben, Fristen und Eskalationswege.

• Accountability und operative Datenpflege unterscheiden
• Subscriptions und Rollen für Fact Sheets zuordnen
• Review-Intervalle nach Kritikalität festlegen
• Quality Seals und Wiedervorlagen in den Prozess einbinden

Schritt 5: Surveys konzipieren

Befragungen werden auf wenige, eindeutig beantwortbare Fragen begrenzt und an die richtige Zielgruppe adressiert.

• Ziel, Population und Empfängerkreis festlegen
• Fragen und Antwortformate aus Qualitätslücken ableiten
• vorbefüllte Informationen und erläuternde Hinweise einsetzen
• Testgruppe, Versandtermin und Erinnerungslogik planen

Schritt 6: Surveys durchführen und auswerten

Antworten werden kontrolliert in den Bestand übernommen und auf Plausibilität geprüft.

• Teilnahmequote und offene Antworten überwachen
• widersprüchliche oder unvollständige Angaben nachbearbeiten
• Änderungen und Verantwortungsübergänge nachvollziehen
• Ergebnisse in Qualitätsreports und Maßnahmenlisten überführen

Schritt 7: To-dos und Automations einsetzen

Wiederkehrende Aufgaben werden regelbasiert ausgelöst, ohne unnötige Benachrichtigungen zu erzeugen.

• geeignete Trigger und Bedingungen definieren
• Aufgaben, Hinweise oder Statusänderungen automatisieren
• Empfänger, Fristen und Eskalationsstufen festlegen
• Testfälle für erwünschte und unerwünschte Auslösungen durchführen

Schritt 8: Kontinuierliche Qualitätssteuerung etablieren

Kennzahlen, Review-Termine und Verbesserungsmaßnahmen werden zu einem stabilen Betriebsprozess verbunden.

• Qualitätsdashboard für verschiedene Verantwortungsbereiche erstellen
• Trend, Rückstände und wiederkehrende Ursachen analysieren
• Maßnahmen priorisieren und Fortschritt nachhalten
• Regeln, Surveys und Automations regelmäßig auf Wirksamkeit prüfen

Praxisübungen

1. Definition eines Use-Case-bezogenen Qualitätsmodells
2. Analyse eines Beispieldatenbestands mit Completion- und Aktualitätsproblemen
3. Entwurf und Test einer zielgruppengerechten Survey
4. Konfiguration eines regelbasierten Qualitäts-To-dos
5. Aufbau eines Dashboards für Qualitätsstatus und Eskalationen

Methodik

Fachliche Einordnung, Live-Demonstrationen, angeleitete Konfigurationen, strukturierte Einzel- und Gruppenübungen sowie die Bearbeitung einer durchgängigen Fallstudie.