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Die Erfolgsfaktoren für zufriedenstellende Datenqualität – Teil 5: Vorgehensweise für die Etablierung

Die Erfolgsfaktoren für zufriedenstellende Datenqualität – Teil 5: Vorgehensweise für die Etablierung

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27.02.2020

Die Erfolgsfaktoren für zufriedenstellende Datenqualität – Teil 5: Vorgehensweise für die Etablierung

Ob sie es nun wollen oder nicht befinden sich Unternehmen inmitten des Digitalisierungszeitalters. Um wettbewerbsfähig zu bleiben müssen sie effizient wirtschaften und / oder Produkte und Dienstleistungen anbieten, die ihre Kunden und Geschäftspartner von ihnen erwarten.

Unternehmen erkennen, dass großes Potential für ein besseres Wirtschaften als auch das Anbieten attraktiver Produkten in ihren Daten schlummert. In dieser BARC-Blog-Reihe wollen wir Unternehmen dabei unterstützen, endlich ihre Datenqualität auf ein zufriedenstellendes Niveau zu bringen. Hierfür haben wir drei Erfolgsfaktoren identifiziert, die wir als kritisch sehen und die wir in dieser Blog-Reihe vorstellen werden: Organisation, Prozesse und Technologie.

Daten sind wesentlicher Gegenstand operativer Prozesse und dispositiver Entscheidungen, sowie neuer Produkte und Dienstleistungen. Datengetriebene Unternehmen machen sich Gedanken, diesen Produktionsfaktor zu pflegen und weiterzuentwickeln. Sie haben erkannt, dass nicht erst im nächsten Jahr, sondern es genau jetzt die Zeit ist, mehr aus ihren Daten zu machen und mit ihnen zu arbeiten.

Jetzt ist die Zeit, auf den Zug aufzuspringen oder hinterherzuschauen. Unternehmen, die in Daten Zukunftschancen sehen, identifizieren Stammdaten als wichtige Komponente, die unternehmensübergreifend in den verschiedensten operativen Prozessen, bei Datenauswertungen und -analysen in Kontext zueinander beteiligt ist.

Um ihre Pflege und Weiterentwicklung sicherzustellen, gehört das Datenqualitäts- und Stammdatenmanagement zur Datenstrategie des Unternehmens. In der Aufbauorganisation sollten Anwender- und Nutzerrollen definiert sein, die verantwortlich für „ihre“ Daten inkl. definierten Qualitätslevel sind, und so auch die Ansprechpartner bei datenorientierten Fragen und Projekten sein können.

Langfristig lässt sich eine Verbesserung und Sicherung der Datenqualität durch Prozessanpassungen fördern, wie beispielsweise durch die Anwendung von Konzepten aus dem Datenqualitätszyklus. Aktuelle Softwaretechnik unterstützt bei der Ausführung und Automatisierung der Prozesse.

Doch wie soll man nun konkret anfangen, seine Datenqualität auf das notwendige Qualitätsniveau zu heben?

Die Praxis zeigt hier, dass Datenqualitäts- und Stammdatenmanagement-Initiativen entweder „Top-down“ vom Management ausgehen, wenn die Optimierung der Datenqualität eine strategische Entscheidung ist, oder sie beginnen „Bottom-up“ von der taktischen Ebene aus durch den Fachbereich, wenn beispielsweise der manuelle Aufwand zur Datenaufbereitung zu hoch ist oder bestimmte Ereignisse wie die Anbindung neuer Systeme diesen Schritt erfordern.

Um derartige Projekte erfolgreich umzusetzen, hat sich folgendes Vorgehen entlang der „BARC-9-Feld-Matrix“ als wirkungsvoll herausgestellt:

1. Orientierungs- und Sensibilisierungsphase

Anfangs ist der aktuelle Handlungsbedarf zu klären: Bei welchen Datenarten (Kunden‑, Produkt-, Finanz- oder Gesellschaftsstammdaten) ist der Handlungsdruck am größten?

Parallel dazu sollte im Unternehmen die tatsächliche wirtschaftliche Bedeutung von Stammdaten einschätzt werden: Wie viel Umsatz geht durch falsche Entscheidungen auf Basis unvollständiger, veralteter und verteilter Stammdaten verloren? Wie hoch sind die Kosten einzuschätzen, die der manuelle Aufbereitungsaufwand erfordert? Wie will man sich zukünftig aufstellen?

2. Strategische Zieldefinition

Hat das Unternehmen die Relevanz verlässlicher Stammdaten erkannt, sollte die Stammdaten-Strategie definiert werden:

  • Leitbild: Im Leitbild wird hinterlegt, was die unternehmensspezifische Definition ausreichender Datenqualität und guter Stammdaten überhaupt ist und welche Ziele man damit erreichen möchte. Hierzu gehört auch die Nennung der Themenfelder.
  • Organisation: Es sollte klar definiert sein, welche Organisationseinheiten das Datenqualitäts- und Stammdatenmanagement umfasst. Hiervon leiten sich unmittelbar die Verantwortlichkeiten ab.
  • Fachlichkeit: Die strategische Zieldefinition sollte deutlich machen, welche Unternehmensprozesse strategisch wichtig für das Unternehmen sind. Hierbei sollte zum Ausdruck kommen, welchen Einfluss diese Prozesse auf verlässliche Stammdaten haben und wie abhängig umgekehrt die Prozesse von verlässlichen Stammdaten sind.
  • Technik: Die dokumentierte IT-Strategie ist auf den Bereich des Datenqualitäts- und Stammdatenmanagements hin zu überprüfen, nötigenfalls unter Nennung strategischer IT-Architekturen, ‑Technologien, ‑Hersteller oder ‑Dienstleister.

3. Ableitung von (taktischen) Datenqualitäts- und Stammdatenprojekten aus der strategischen Zieldefinition

Um die erarbeiteten Datenqualitäts- und Stammdaten-Ziele umzusetzen, sollten Projekte definiert und in einer Roadmap fixiert werden. Da derartige Projekte immer aus dem konkret identifizierten Bedarf und der definierten Datenstrategie geboren werden, fällt ihr Fokus unterschiedlich aus. Beispiele möglicher Projekte mit unterschiedlichem Schwerpunkt sind:

  • Datenqualitätsprojekte (hohe Anzahl an Dubletten, schlechte / alte Daten)
  • Compliance-Projekte (bei Umsetzung gesetzlicher Bestimmungen wie Basel III, Solvency II oder GDPR)
  • Organisations-Optimierungen (gegenläufige Interessen, Prozesse, Technologien)
  • Datenintegrationsprojekte (Abgleich der Daten der unterschiedlichen beteiligten Systeme untereinander)
  • Unternehmensübernahmen und Konsolidierung

Nur datengetriebene Unternehmen können sich im Digitalisierungszeitalter wettbewerbsfähig aufstellen. In der zunehmend komplexen Datenwelt brauchen Unternehmen verlässliche Säulen. Eine zufriedenstellen Datenqualität und sichere Stammdaten sind dabei ein kritischer Faktor.

Mehr zu diesem Thema erfahren Sie auf dem DATA festival 2020, dem Treffpunkt für alle Datenliebhaber. Auf der Konferenz erwarten Sie spannende Use-Cases, Workshops, Tech-Deep-Dives, Panels und Networking-Sessions rund um Data und AI. Für weitere Informationen steht Ihnen Ricarda Stützel (rstuetzel@barc.de, +49-172-1544582) zur Verfügung.