Nur in wenigen, meist großen, Unternehmen stehen Daten so abrufbereit und aussagekräftig zur Verfügung, dass sie jederzeit zur Steuerung der Geschäftsentwicklung genutzt werden können. Das ist fatal für all jene, die das nicht tun. Denn die eigenen Daten, Kunden, Kosten, Abläufe genau zu kennen, ist ein wichtiger Hebel zur Strategieanpassung und Maßnahmenplanung. Jeder Grad an Digitalisierung bringt Wettbewerbsvorteile.
Nahezu jede Abteilung einer Organisation verwendet eigene Applikationen, sammelt fachspezifische Daten und erstellt Dokumente, von deren Existenz andere Bereiche und selbst die Geschäftsleitung oft nicht einmal etwas ahnen. Das ist bereits bei KMU der Fall und potenziert sich je größer eine Organisation wird. Digitale Werte, die einmal erarbeitet wurden, müssen jedoch dauerhaft und firmenweit nutzbar sein. Sonst vergibt man wertvolle Erkenntnisse, Informationen und Ressourcen. Dieser sogenannte Content Sprawl lässt sich durch digitales Datenmanagement bündeln, klassifizieren, verschlagworten, analysieren, archivieren – und vor allem nutzbar zu machen. Digitalisierung macht also vieles einfacher, bringt aber zugleich Herausforderungen mit sich. Zwei der elementarsten sind der rechtskonforme und der strategische Umgang mit den Daten. Deshalb braucht jedes Unternehmen, das Daten verarbeitet (also jedes Unternehmen!), eine Datenstrategie und Mitarbeiter, die diese umzusetzen wissen. Mit dieser Entwicklung wandelt sich der Auftrag der IT vom klassischen Support hin zu einer Einheit, die den gesetzeskonformen Schutz von Unternehmensdaten als auch die bestmögliche Nutzung der Daten im Sinne der Unternehmensziele gewährleistet.
Compliance erfüllen. Ohnehin fragt sich, wie Firmen, in denen ein Datenvakuum herrscht, jene gesetzlichen Vorgaben erfüllen, die ein formelles Datenmanagement bedingen. Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) ist so eine. Nun kommen EU-Taxonomie, Lieferkettensorgfaltsgesetz und CSR-Nachhaltigkeitsrichtlinie hinzu. Ohne ein strukturiertes Datenmanagement ist es faktisch nicht möglich, die verpflichtenden Kennzahlen revisionssicher zu erfassen, auszuwerten, in elektronischer Form aufzubereiten und von einem Wirtschaftsprüfer verifizieren zu lassen. Wer beginnt, sich mit dem Thema zu beschäftigen, steht erst einmal vor einer gewaltigen Aufgabe. So scheint es. Doch Datenmanagement ist keine Raketenwissenschaft.
Nehmen wir einmal an, die frischgebackene CSR-Beauftragte eines mittelständischen Pharmazulieferers bekommt den Auftrag, zum ersten Mal einen Nachhaltigkeitsbericht zu erstellen. Ein solcher Bericht erfordert messbare ESG-Kennzahlen. E steht für Environmental, meint also KPIs, die Umwelt und Klima betreffen. S steht für Social und reicht entlang der gesamten Lieferkette von Arbeitssicherheit über das Verbot von Kinderarbeit bis zur Gleichstellung der Geschlechter. G schließlich steht für Governance und damit für eine ethisch vertretbare Unternehmensführung. Unsere CSR-Beauftragte, nennen wir Sie Frau Sommer, ist zunächst ratlos. Wie soll sie für diese drei Bereiche Zahlen liefern, die belegen, wie nachhaltig der Zulieferer agiert? Sie weiß nicht einmal, ob Informationen wie diese überhaupt irgendwo erfasst werden und somit abrufbar sind.
Wie Content Sprawl ein effizientes Arbeiten verhindert. Frau Sommer bittet verschiedene Kollegen um Unterstützung, als ihr klar wird: Die benötigten Informationen laufen in ganz unterschiedlichen Abteilungen und Geschäftsbereichen auf und werden auf ebenso vielfältige Weise erfasst. So weiß ihr Kollege vom Facility Management um den Strom-, Wasser- und Gasverbrauch. Dieser wird allerdings für jede Produktionsstätte des Unternehmens einzeln festgehalten. Ebenso für die Bürogebäude und das Rechenzentrum. Einen Gesamtverbrauch kann der Kollege nicht einfach zentral ablesen und Frau Sommer in digitaler Form zur Verfügung stellen. Ähnlich sieht es bei Abwässern, Abgasen und sonstigen produktionsbedingten Emissionen aus. Auch die CO2-Einsparungen durch das vor zwei Jahren installierte Solardach am Hauptsitz der Firma kann niemand genau beziffern. Dabei würde diese Angabe positiv auf das Nachhaltigkeitskonto des Unternehmens einzahlen. Die HR-Abteilung gibt Frau Sommer zwar Auskunft über die prozentuale Verteilung von männlich, weiblich, divers in der Belegschaft. Eine Übersicht der Verteilung auf die unterschiedlichen Management-Ebenen (ergänzt um Altersangaben) müsste jedoch von Hand in einer Excel-Liste eingetragen werden. Die Personalleiterin glaubt sich zu erinnern, dass es mal eine solche Liste gab, weiß aber nicht, wo der zuständige Mitarbeiter (der die Firma vor vier Monaten verlassen hat) diese abgespeichert haben könnte und ob die Inhalte noch aktuell wären. Sie willigt missmutig ein, eine neue Liste zu erstellen, will aber vorher geklärt wissen, ob sie diese Art von Information überhaupt weitergeben darf. Der Rechtsbeistand des Unternehmens wird zugeschaltet und gibt Wochen später grünes Licht. Vom externen Reisebüro schließlich erhält Frau Sommer eine Auflistung der Reisetätigkeiten. Auch hier stehen die Daten über Inlands- und Auslandsflüge sowie Bahnreisen und tiefergehende Informationen nicht in der für den Bericht notwendigen Form zur Verfügung und müssen manuell aufbereitet werden. So geht es mit jeder einzelnen Kennzahl, die Frau Sommer für ihren ESG-Bericht zu ergründen versucht. Mittlerweile ist sie seit Monaten damit beschäftigt. Dabei sollte sie das CSR-Thema »nur nebenbei« machen.
Smartes Datenmanagement – getting started. Immerhin hatte Frau Sommer zwischenzeitlich die Erkenntnis, dass sie diesen zeitraubenden Prozess nicht alle Jahre wieder durchlaufen möchte. Daher hat sie den IT-Leiter, Thorsten Breitner, mit ins Boot geholt. Er soll dafür sorgen, dass die mühevoll zusammengetragenen Daten in Zukunft auf Knopfdruck, zentralisiert, das heißt in EINEM System, und im gewünschten Format zugänglich sind. Die Geschäftsführung hat die Notwendigkeit für mehr Effizienz eingesehen und grünes Licht für ein smartes Datenmanagement gegeben.
Smartes Datenmanagement – auch Data Governance – zeichnet sich aus durch:
- Strukturierung von Daten
- Qualitätssicherung der Daten
- Operative Effizienz
- Datenschutz und Datensicherheit
Um volle Data Governance für den Pharmazulieferer zu erlangen, setzt Herr Breitner zunächst einen Datenkatalog auf, in dem die vielen verschiedenen Systeme des Unternehmens gelistet werden. Der ermöglicht den Datei-Import ebenso wie eine Direktanbindung von Quellsystemen oder die formularbasierte Datenerfassung. Gleichzeitig führt Herr Breitner eine Verschlagwortung aller Dateien, Dokumente und Daten ein, was die Informationsbeschaffung extrem vereinfacht. Gingen früher pro Mitarbeiter viele Stunden im Monat für die Suche nach unternehmensinternen Inhalten drauf, sind es nunmehr wenige Minuten. Dazu hat auch der standardisierte Freigabeprozess beigetragen, den das System automatisch anstößt. Mit einem Klick können Zugriffsrechte beantragt, an den zuständigen Data Owner übermittelt und von diesem digital bewilligt werden – ein Prozess, der vorher umständlich über Antragsformulare geregelt wurde und Wochen dauern konnte. Last but not least sorgt ein Master Data Management dafür, dass sämtliche im Unternehmen erfassten Daten in Echtzeit in ein zentrales System überspielt werden. Datensilos sind seit der Einführung passé, die Datensicherung und -archivierung verläuft automatisiert und fälschungssicher nach definierten Regeln. Dateiänderungen werden dokumentiert und protokolliert. Damit sind Datenqualität und vollständige Transparenz gesichert. Das ist auch für Frau Sommer wichtig, deren Berichte auf revisionssicheren digitalen Daten basieren müssen. Besonders freut sie, dass ihr das zeitraubende Zusammentragen der ESG-Kennzahlen in den kommenden Jahren erspart bleibt. Und auch die Geschäftsleitung ist begeistert, erhält sie doch endlich auf Knopfdruck Auskunft und Analysen über wichtige Performance-KPIs.
Vom Cost Center zum Wertschöpfer. CIOs leisten mit der Einführung smarter Datenmanagement-Lösungen einen wichtigen Beitrag zum Unternehmenserfolg. Indem IT das Wissen aus vorhandenen Daten zugänglich und nutzbar macht, avanciert die Unit von der bloßen Support-Einheit zum wertschöpfenden Business Partner.
10 wirklich gute Gründe für smartes Datenmanagement
01 Datenbündelung
Die unüberschaubare, nicht zugängliche Menge an unternehmensweit verteilten unstrukturierten Daten (Content Sprawl) wird gebündelt.02 Datensilos
Individuelle Datensammlungen einzelner Mitarbeiter oder Abteilungen werden unternehmensweit verfügbar gemacht.03 Zeitersparnis
Jedes archivierte Dokument wird verschlagwortet. Das gewährleistet ein schnelles Finden relevanter Informationen.04 Klassifizierung
Daten und Dokumente aus allen unternehmensweiten Quellen werden KI-basiert verknüpft.05 Kollaboration
Eine stets erreichbare Plattform mit allen relevanten Daten und Dokumenten ist die Basis für standortunabhängige Teamarbeit.06 Compliance
Dokumente und Belege werden nach definierten Regeln archiviert und geschützt, Aufbewahrungs- und Löschfristen automatisch und gesetzeskonform (z.B. nach DSGVO) eingehalten.07 Archivierung
Nach definierten Regeln können Daten automatisiert und revisionssicher archiviert werden.08 Digitaler Workflow
Gut strukturierte Daten ermöglichen effiziente Workflow-Regeln und Arbeitsschritte sowie automatisierte Zuweisungen an zuständige Mitarbeitende.09 Dokumentenänderung
Änderungen an Dokumenten werden dokumentiert und protokolliert. Das gewährleistet Sicherheit und Transparenz.10 Kosten und Performance
Unkontrolliertes Duplizieren oder Multiplizieren gleicher Daten an unterschiedlichen Orten wird verhindert. Das spart Arbeitszeit bei der Datensuche, entlastet die IT-Infrastruktur und reduziert die Kosten zur Datenspeicherung.
Angelika Mühleck,
IT-Fachjournalistin