2019 wurde ein neues ERP implementiert. Nach der Einführung der neuen Software stellte sich heraus, dass zu wenig Beachtung auf das Datenmodell gelegt wurde. Die Relevanz dieses Projekts liegt darin, dass ein gut funktionierendes ERP eine wichtige Rolle bei der Unterstützung von Geschäftsprozessen spielt. Eine mangelhafte Qualität des Datenmodells kann direkte Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit und Wirtschaftlichkeit des Unternehmens haben. Infolgedessen kann es zu Performanceeinbussen kommen. Um diese Auswirkungen zu minimieren und das ERP zu optimieren, werden Empfehlungen erarbeitet.

Die Vorgehensweise, wie diese Empfehlungen entwickelt werden, umfasst die Einarbeitung in den Wertschöpfungsprozess und die Extrahierung der Daten aus dem ERP-System. Auf dieser Basis können die Visualisierungen des IST-Datenmodelles und des IST-Datenflusses erstellt werden. Des Weiteren wird eine Anforderungsanalyse mittels Interviews durchgeführt und diese mit dem IST-Zustand verglichen. Aus den daraus entstehenden Informationen werden Empfehlungen abgeleitet. Die Empfehlungen werden grafisch dargestellt sowie auch schriftlich dokumentiert.

Die Ergebnisse dieser Vorgehensweise zeigen, dass das vorhandene Datenmodell nicht den Anforderungen des Auftraggebers entspricht und so den Wertschöpfungsprozess nicht optimal unterstützt. Durch die Analyse und den Vergleich des Datenmodells können Schwachstellen und mögliches Verbesserungspotenzial identifiziert werden. Die identifizierten Hauptschwachstellen sind die redundanten Daten, Dateninkonsistenzen, fehlende schriftliche Dokumentationen und die schwache Performance. Besonderer Schwerpunkt bei den grafischen Empfehlungen liegt dabei auf der Entfernung von unnötigen Referenzen und dem Reduzieren der Relationen. So wird ein auf die Auftraggeberschaft optimales Datenmodell modelliert. Die schriftlichen Empfehlungen sind aus den Interviews abgeleitet. Dazu gehört die Einführung von Referenzdaten, um die Qualität und Konsistenz der Daten zu verbessern. Darüber hinaus beinhalten die Empfehlungen die Anpassung der Struktur und des Aufbaus des Datenmodells, um die Performance zu verbessern. Die Empfehlungen bilden die Grundlage für eine voraussichtliche Weiterentwicklung des Systems.