Wenn eine Prozessüberprüfung definiert, wie die Arbeit abläuft, eine Funktionsüberprüfung definiert, wie das System sie unterstützt, und eine technische Überprüfung definiert, wie die Plattform arbeitet, dann konzentriert sich die Datenüberprüfung auf etwas ebenso Grundlegendes:
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Sind die Daten, die Ihrem System zugrunde liegen, korrekt, strukturiert und ermöglichen sie eine effektive Entscheidungsfindung?
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Eine Datenüberprüfung bewertet, wie Informationen innerhalb von Maximo oder MASstrukturiert, gepflegt und genutzt werden, und identifiziert Möglichkeiten zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit, Leistung und Ausrichtung an bewährten Verfahren.  

Warum Datenüberprüfungen wichtig sind

Daten sind oft eines der am meisten unterschätzten Elemente eines Unternehmenssystems – dabei sind sie ein wesentlicher Treiber sowohl für die Systemleistung als auch für die geschäftliche Effektivität.
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Häufige Herausforderungen sind:

• Schlecht strukturierte Anlagen- und Standort-Hierarchien

• Inkonsistente oder unvollständige Transaktionsdaten

• Übermäßige Abhängigkeit von benutzerdefinierten Feldern anstelle von Standardfunktionen

• Fehlendes Lebenszyklusmanagement (Abschluss, Archivierung, Aufbewahrung)
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Im Laufe der Zeit können diese Probleme zu Folgendem führen:

• Eingeschränkte Systembenutzbarkeit

• Mangelhafte Berichterstattung und Entscheidungsfindung

• Leistungseinbußen

• Verlust des Vertrauens in das System als „einzige Quelle der Wahrheit“
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Eine Datenüberprüfung bietet einen strukturierten Ansatz, um diese Probleme an der Wurzel zu packen und zu beheben.

Was eine Datenüberprüfung bewertet

Eine Datenüberprüfung analysiert, wie Daten innerhalb einer Maximo- oder MAS-Lösung organisiert und genutzt werden, und identifiziert dabei sowohl strukturelle als auch operative Verbesserungsmöglichkeiten. Dies konzentriert sich in der Regel auf fünf Kernbereiche:

Datenstrukturen und Design

• Bewertung der Datenstrukturierung im gesamten System

• Überprüfung wichtiger Objekte wie:
  
  • Anlagen- und Standort-Hierarchien
  • Vorbeugende Instandhaltung (PMs)
  • Arbeitspläne
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Eine durchdachte Datenstruktur ist sowohl für die Benutzerfreundlichkeit als auch für die Skalierbarkeit unerlässlich.

Nutzung von Standard- vs. benutzerdefinierten Daten

• Identifizierung von benutzerdefinierten Feldern und Objekten

• Prüfung, ob Standardfunktionen vorhanden sind

• Bewertung von Duplikaten oder unnötiger Komplexität
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Ein übermäßiges Design benutzerdefinierter Daten führt häufig zu einem hohen Wartungsaufwand und Risiken bei Upgrades.

Transaktionsdaten und -volumina

• Analyse der Transaktionsdatenvolumina im Zeitverlauf

• Überprüfung, wie Datensätze erstellt, aktualisiert und verarbeitet werden

• Verständnis der Auswirkungen von Datenwachstum auf die Systemleistung
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Dies hilft dabei festzustellen, ob Daten zu Leistungsproblemen beitragen.

Datenlebenszyklus-Management

• Überprüfung der Lebenszyklen von Datensätzen (Erstellung, Aktualisierung, Abschluss, Archivierung)

• Bewertung, ob Daten aktiv verwaltet werden

• Identifizierung von Lücken in der Governance oder Aufbewahrung
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Unkontrolliertes Datenwachstum ist eine häufige Ursache für Leistungsprobleme und Herausforderungen bei der Berichterstattung.

Datenpflege- und Aktualisierungsprozesse

• Bewertung, wie Daten erstellt und gepflegt werden (z. B. über die Benutzeroberfläche oder Massenladetools)

• Häufigkeit und Governance von Aktualisierungen

• Identifizierung von Inkonsistenzen oder Risiken bei der Datenverarbeitung
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Dies stellt sicher, dass die Datenqualität langfristig erhalten bleibt – und nicht nur zu einem bestimmten Zeitpunkt.

Ablauf der Überprüfung

Eine Datenüberprüfung kann je nach Umfang und Kundenanforderungen von Lösungsarchitekten, Beratern oder Entwicklern durchgeführt werden.  
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Der Ansatz umfasst in der Regel:

• Analyse der Systemdatenstrukturen und -beziehungen

• Überprüfung von Transaktionsmustern und -volumina

• Bewertung der Data-Governance- und Wartungspraktiken
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Das Ziel ist nicht nur die Datenanalyse, sondern die Verknüpfung des Datendesigns mit der tatsächlichen Systemleistung und Benutzerfreundlichkeit.

Was die Überprüfung aufdeckt

Eine Datenüberprüfung deckt häufig Probleme auf, die sich im Laufe der Zeit angesammelt haben, wie zum Beispiel:

• Asset-Hierarchien, die nicht die tatsächlichen Strukturen widerspiegeln

• Übermäßige Verwendung benutzerdefinierter Felder anstelle von Standardattributen

• Datenmengen, die die Systemleistung beeinträchtigen

• Datensätze, die nie geschlossen oder archiviert werden

• Inkonsistente Dateneingabe, die zu unzuverlässigen Berichten führt
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Dabei wird häufig ein entscheidender Punkt hervorgehoben: Selbst das am besten konfigurierte System kann mit Daten von schlechter Qualität nicht effektiv arbeiten.

Typische Ergebnisse und Leistungen

Die Datenüberprüfung ist darauf ausgelegt, praktische und umsetzbare Verbesserungen zu liefern, die oft einen unmittelbaren Mehrwert bieten.
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Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören:

• Dokumentierte Erkenntnisse und Beobachtungen zum aktuellen Datendesign und zur Datennutzung

• Identifizierung von strukturellen Problemen und Ineffizienzen

• Empfehlungen zur Verbesserung der Datenqualität und -nutzbarkeit anhand der Begleitmaterialien; dies umfasst auch:

• Möglichkeiten zur Abstimmung mit dem Maximo-Kern und bewährten Verfahren  

• Identifizierung von Quick Wins zur Verbesserung der Systemnutzbarkeit

• Empfehlungen für die Erstellung eines effizienteren und skalierbareren Datenmodells  
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Diese Ergebnisse werden in der Regel priorisiert, um sowohl unmittelbare Verbesserungen als auch eine langfristige Datenstrategie zu ermöglichen.

Verknüpfung der Datenüberprüfung mit Geschäftsergebnissen

Die Datenüberprüfung spielt eine Schlüsselrolle bei der Erzielung der SAR Ergebnisse:

• Optimiert – saubere, strukturierte Daten verbessern die Systemeffizienz

• Stabil – gut verwaltete Daten reduzieren Leistungsprobleme

• Skalierbar – eine solide Datenbasis unterstützt zukünftiges Wachstum und die Einführung von MAS

• Vertrauenswürdig – präzise, konsistente Daten ermöglichen fundierte Entscheidungen  
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Ohne qualitativ hochwertige Daten lassen sich Verbesserungen bei Prozessen, Funktionalitäten oder Technologien nicht vollständig ausschöpfen.

Die Rolle der Datenprüfung im SAR-Lebenszyklus

Innerhalb des SAR-Lebenszyklus – Erkennen → Bewerten → Lücken & Risiken → Empfehlen → Roadmap – stellt die Datenprüfung sicher, dass:

• Das System auf einer zuverlässigen Datenbasis aufbaut

• Berichte und Analysen vertrauenswürdig sind

• Zukünftige Funktionen wie Predict, Health und Analysen effektiv genutzt werden können
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Sie bildet die Grundlage für Datenintegrität, die sowohl für die betriebliche Effizienz als auch für strategische Entscheidungen erforderlich ist.

Fazit

Während andere Elemente eines System Assurance Review sicherstellen, dass Prozesse, Funktionalität und Technologie aufeinander abgestimmt sind, garantiert das Data Review, dass die Informationen, die diesen Prozessen zugrunde liegen, korrekt, nutzbar und zweckmäßig sind.

Durch die Optimierung von Datenstruktur, -qualität und -lebenszyklusmanagement ermöglicht das Data Review Unternehmen:

• Die Genauigkeit von Berichten und Entscheidungsfindungen zu verbessern

• Die Benutzerfreundlichkeit und Leistung von Systemen zu steigern

• Datenbezogene Risiken und Ineffizienzen zu reduzieren

• Sich auf fortschrittliche MAS-Funktionen und Analysen vorzubereiten
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Letztendlich verwandelt es Daten von einer potenziellen Belastung in einen strategischen Vermögenswert.