Ohne ein fortgeschrittenes Datenmanagement werden die digitalen Innovationen nicht funktionieren. Die Ziele des Datenmanagements sollten sich an der Unternehmensstrategie ausrichten. Dateninitiativen müssen sinnvoll priorisiert werden. Das schafft Transparenz und alle Maßnahmen zahlen auf ein gemeinsames Ziel ein.

Unternehmen investieren massiv in Digitalisierungsprojekte und die datengetriebene Wertschöpfung. Neue ERP-Systeme, Prozessvereinheitlichung oder die Ertüchtigung der internen IT-Infrastruktur stehen hier auf der Agenda. Dazu kommen immer mehr innovative Use Cases wie AI- und ML-Anwendungen, Bilderkennungsverfahren oder IoT-Plattformen. Als Cloud-Lösungen sind mächtige Speicher- und Analysesysteme selbst für mittelständische Unternehmen erschwinglich und kommen dort auch rege zum Einsatz.

Ohne ein fortgeschrittenes Datenmanagement werden die digitalen Innovationen jedoch nicht funktionieren, denn nach wie vor gilt die alte Weisheit: Die neuen Technologien können die Erwartungen nur erfüllen, wenn die Datenbasis stimmt. Und hier liegt in der Unternehmenspraxis oft das Problem.

Unkoordinierte Dateninitiativen kosten Geld und gefährden die Wertschöpfung. Im Zusammenhang mit der Systemadministration sind meist auch Datenmanagement-Initiativen etabliert. Diese laufen aber oft unkoordiniert im Unternehmen nebeneinander – und jede einzelne Disziplin für sich ist eine Mammutaufgabe.

Stamm- und Metadatenmanagement, Schnittstellenverwaltung, Datenqualität, Initiativen rund um BI und ML sind verschiedenste Ansätze, in denen sich einzelne Teams um ihr jeweiliges Datenthema kümmern.

So setzt man beispielsweise das Stammdatenmanagement oft nur Tool-basiert auf.
Oder es kommt vor, dass in der IT eine MDM-Implementierung läuft und parallel eine unternehmensweite Data-Governance-Initiative gestartet wird.
Oder eine ERP-Migration von SAP R/3 auf S/4 läuft unabgestimmt mit der Data & Analytics-Welt.

Entscheidungen im Rahmen von nicht abgestimmten Einzelinitiativen verursachen jedoch unnötige Kosten und gefährden die unternehmensweite Wertschöpfung von Daten. Da hilft nur eins: die unternehmensspezifischen Ziele des Datenmanagements zu definieren und die Umsetzung dementsprechend zu planen.

Es gilt, eine umfassende Datenstrategie zu entwickeln. Die Ziele des Datenmanagements sollten sich an der Unternehmensstrategie ausrichten. In diesem Rahmen können Dateninitiativen dann sinnvoll priorisiert und eingeordnet werden, so dass Transparenz geschaffen wird und alle Maßnahmen auf ein gemeinsames Ziel hinauslaufen. QUNIS hat ein Framework für die Datenstrategie entwickelt, die mit den folgenden drei Säulen bei der Entwicklung einer ausbalancierten -Strategie hilft:

Scope
Architektur & Technologie
Organisation & Data Governance
Scope
Hier werden die datenorientierten Ziele des Unternehmens abgesteckt. Ansatzpunkte sind dabei datengestützte Prozessabläufe, Informationsbedarfe sowie digitale Produkte und Services des Unternehmens. Die Ziele, die derzeit in den Projekten am häufigsten genannt werden, sind effiziente Prozessketten, verlässliche Auswertungen durch hohe Datenqualität, Automatisierung im Datenmanagement oder die Entwicklung wettbewerbsfähiger Produkte und Services auf Basis hochwertiger Daten.
Empfehlung: Lassen Sie den ermittelten Scope vom Management bestätigen. Die Umsetzung der Strategie wird Kapazitäten erfordern und organisatorische Veränderungen bis in die operative Prozessebene mit sich bringen. Das Commitment der Unternehmensleitung ist daher unabdingbar für die erfolgreiche Umsetzung.
Architektur & Technologie
Hier werden die Themenblöcke Stamm- und Metadatenmanagement, Backbone & Middle Layer sowie der Bereich Data & Analytics diskutiert. Besonders beim Stamm- und Metadatenmanagement gibt es immer wieder gewaltige Überraschungen beim Start der strukturierten Analyse. Die Fragen, wie man an bestimmte Daten herankommt, wer die Datenhoheit hat oder wo die Lücken in der Datenpflege liegen, können viele Unternehmen nicht klar beantworten. Von unternehmensweiter Transparenz sind die meisten Organisationen hier weit entfernt.
Im Bereich Backbone & Middle Layer geht es um Infrastruktur- und Technologie-Entscheidungen zur Verknüpfung von Systemen zu durchgehenden Datenplattformen. Ein wichtiger Themenblock in einer Datenstrategie ist der Bereich Data & Analytics mit seiner originären Aufgabe, Daten zu Analysezwecken in einer zentralen Plattform zu sammeln, aufzubereiten und zu verteilen.
Data & Analytics-Plattformen verarbeiten heute nicht mehr nur strukturierte Daten in klassischen BI-Analysen, sondern auch IoT-, GPS- oder Webdaten. Der Output können Reports zur internen Steuerung oder als Service für Partner, Lieferanten oder Kunden sein, aber auch Daten zur Speisung von ML-Cases und weiteren Systemen.

Organisation & Governance
Um eine standardisierte und skalierbare Data & Analytics-Plattform aufzubauen, ist die Etablierung einer strukturierten Data Governance zum geregelten Umgang mit den verschiedensten Datenformaten unverzichtbar. Data Governance versteht sich hier als integraler Bestandteil einer ganzheitlichen Datenstrategie, der den organisatorischen Handlungsrahmen für Einzeldisziplinen des Datenmanagements stellt. Wesentlicher Baustein ist das klassische Rollenmodell mit den Funktionen Data Owner und Data Steward auf operativer Ebene sowie den Leitungsfunktionen Data Board auf Teilkonzern-Ebene und dem Head of Global Data Governance auf Konzernebene.
In diesem Themenbereich liegt wahrscheinlich die höchste Sprengkraft, wenn das Datenmanagement in der Organisation verankert wird. Der Hauptgrund ist, dass die datenorientierte Organisation nicht der klassischen Linienorganisation der Fachbereiche entspricht. Der Einsatz von Business-Daten endet nicht an der Abteilungsgrenze von Sales, Finance oder HR. Die Daten werden vielmehr bereichsübergreifend in End-to-End-digitalisierten Prozessen genutzt und sollten daher auch von crossfunktional angesiedelten Datenexperten in einer Enterprise-Organisation verwaltet werden.
In einer mittleren bis großen Organisation lassen sich dabei heute nicht mehr alle Datenprozesse von einem einzigen zentralen Bereich stemmen. Datenexperten müssen stattdessen im gesamten Unternehmen verteilt sein und eng mit den Fachbereichen zusammenarbeiten. Deren Fach-expertise ist unbedingt nötig, um Daten hinsichtlich ihrer Wertschöpfung im Business und aus legaler Sicht korrekt zu beurteilen und sie optimal im Geschäftsprozess einzusetzen. Tatsächlich kann man bei vielen Unternehmen derzeit beobachten, dass vorhandene zentralisierte BI- oder Governance-Organisationen aufgebrochen werden, um sie breiter im Unternehmen anzulegen.

Orchestrierte Umsetzung auf Basis der Datenstrategie. Die operative Verankerung dieser Querschnittsfunktionen erfordert Durchsetzungskraft und Schulungen im gesamten Unternehmen, um ein unternehmensweites Bewusstsein für Daten als Wertschöpfungsfaktur aufzubauen und die nötige Akzeptanz für die datengetriebene Organisation im Tagesgeschäft zu erreichen. Hier geht es um nichts weniger als um einen echten Kulturwandel mit Blick auf die Daten, der am besten durch ein gezieltes Change Management begleitet wird.

Die datengetriebene Organisation ist nicht von heute auf morgen zu erreichen und Widerstände im Unternehmen sind absehbar. Die Datenstrategie ist jedoch ein sicheres Gerüst, zudem gibt sie die Roadmap für die schrittweise Umsetzung vor.

Im Rahmen der Datenstrategie können Unternehmen kleine Projekte angehen, in überschaubaren Schritten immer wieder Win-Effekte erzeugen und Mehrwerte liefern. Einzelinitiativen laufen auf dieser Basis orchestriert und ohne Redundanzen im Rahmen des entworfenen Big Picture.

Steffen Vierkorn,
Geschäftsführer, QUNIS GmbH

https://qunis.de

Illustration: © Prillfoto, Stockeeco | GenAI | Dreamstime.com

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Steffen Vierkorn, Geschäftsführer, QUNIS GmbH

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