Verlässliche Stammdaten sind Dreh- und Angelpunkt für Optimierung und Innovation

Illustration: Geralt Absmeier

Verlässliche, klar definierte und zugreifbare Stammdaten sind der Dreh- und Angelpunkt, damit Fachbereiche, Business Analysten, Data Scientists, Entwickler und IT im Rahmen ihrer datengetriebenen Tätigkeiten reibungslos und wirtschaftlich arbeiten können. Stammdaten sind nicht mehr nur für Buchhaltungssysteme und BI-Berichte notwendig und um operative Prozesse zu steuern. Eine immer größere Rolle spielen sie für Advanced Analytics.

 

Fortgeschrittene Analysen bieten wiederum erst dann einen Mehrwert, wenn ihre Modelle in die operativen und in die BI-Systeme eingebaut werden und Anwendern Informationen liefern, wenn es darauf ankommt: in der täglichen Arbeit im ERP-, CRM- und BI-System. Die Herausforderung besteht darin, diese Anwendungsbereiche besser miteinander zu koppeln, da nur hierdurch ein nachhaltig erfolgreiches Wirtschaften möglich ist.

Zu diesem Ergebnis kommt das Würzburger Forschungs- und Beratungsinstitut für Unternehmenssoftware Business Application Research Center (BARC) in seiner aktuellen Research Note »Stammdatenmanagement – wesentliche Säule des digitalen Unternehmens«. Die zetVisions AG, IT-Spezialist für Softwarelösungen zum Stammdaten- und Beteiligungsmanagement, hat durch ein Sponsoring die kostenfreie Verteilung der unabhängigen Studie ermöglicht.

 

Datennutzung: Bestehendes verbessern, Neues entwickeln

Unternehmen nutzen Daten zum einen um Bestehendes zu verbessern und zum anderen um Neues zu entwickeln, neue Produkte und Dienstleistungen, neue interne Prozesse. In diesem Zusammenhang eint viele Unternehmen der gemeinsame Wunsch nach besserer Datenqualität und nach Instrumenten, die helfen, Daten einfacher zu finden, zu verstehen, schützen und nutzen zu können. Die aktuelle BARC-Anwenderbefragung »BI Trend Monitor 2018« bestätigt dies. In der Reihenfolge der Wichtigkeit von BI- und Datenmanagement-Trends steht Master Data/Datenqualitäts-Management mit 6,9 von 10 möglichen Punkten auf Platz 1.

»Der Schlüssel für andauernde Wettbewerbsfähigkeit liegt im Datenmanagement«, schreiben Lars Iffert und Timm Grosser, die beiden Autoren der Research Note. Das Problem: Die Zeiten einer überschaubaren Menge unkomplizierter Daten ist in den Unternehmen schon lange vorbei. Es entstehen ständig neue Datenansammlungen. Sie bergen die Gefahr, dass durch hermetisch abgeriegelte Datensilos viel Potenzial verloren geht. Erst die Fähigkeit, das in diesen Silos vorhandene Einzelwissen zu verknüpfen, eröffnet die Möglichkeit, Bestehendes zu optimieren und Innovationen zu entwickeln.

Allerdings fehlt es oft an einem Konzept, um den Produktionsfaktor »Daten« übergreifend und nachhaltig zu steuern, zu entwickeln und zu pflegen. »Stammdaten bilden neben Metadaten das zentrale Bindeglied und ermöglichen die inhaltlich sinnvolle Verknüpfung von Wissen aus der Arbeit im Tagesgeschäft, aus der BI oder aus den Data Science Labs«, betonen Iffert und Grosser.

 

Daten-Dilemma auflösen

Operative Geschäftsprozesse, klassisches BI und Advanced Analytics haben jedoch in sich mit mangelnder Datenqualität, schlechter Datenverfügbarkeit, fehlendem Datenzugriff und unzureichender Kenntnis über vorhandene Daten zu kämpfen. Zusätzlich stellt die Integration von Daten zwischen diesen Anwendungsbereichen aus drei Gründen eine Herausforderung dar: Es fehlen inhaltliche Schnittstellen, eine einheitliche Semantik und einheitliche Stammdaten.

Um dieses »Daten-Dilemma« aufzulösen hat BARC das Konzept der »Multi-modalen Datenumgebung« entwickelt. Operative Systeme (Kerngeschäftsprozesse), klassisches BI (Reporting, OLAP-Analysen) und Advanced Analytics stehen gleichberechtigt nebeneinander. Daten bilden die übergreifende Klammer zwischen diesen drei Gebieten. Im optimalen Zielbild sind alle Geschäftsdaten für alle Anwendungsbereiche zugreifbar und stehen konsistent zur Verfügung. »Stammdaten gehören zweifelsfrei zu diesen zu integrierenden Daten, da sie sowohl in der Arbeit im Tagesgeschäft, in der Entscheidungs-/BI-Welt, sowie in den Data Science Labs permanent genutzt werden. Somit sollten diese zentral verwaltet und ihrer Qualität und Verfügbarkeit besonders hohe Aufmerksamkeit entgegengebracht werden«, empfehlen die BARC-Analysten.

 

[1] Die Research Note »Stammdatenmanagement – wesentliche Säule des digitalen Unternehmens« kann über das Kontaktformular der zetVisions Website angefordert werden: https://www.zetvisions.de/de/kontakt/

 


 

BI-Trends 2019: Business Intelligence braucht ausreichende Datenqualität

Top-Thema ist weiterhin Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement, gefolgt von Data Discovery, Self-Service Business Intelligence und Data Governance.

 

Der Markt für Business Intelligence (BI) und Datenmanagement unterliegt einem ständigen Wandel. Neue Trends haben besonders starken Einfluss auf die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, interagieren, kommunizieren, kollaborieren und sich selbst wirtschaftlich nachhaltig aufstellen. Der BARC BI Trend Monitor 2019 untersucht eben diese Trends für BI und Datenmanagement aus einer Anwender-, Berater- und Herstellersicht und dokumentiert ein umfassendes Bild.

Die Antworten der 2.679 Teilnehmer am BARC BI Trend Monitor 2019 zeigen die Spezifika und Abweichungen in der Bedeutung von Trends nach Nutzertypen, Regionen, Unternehmen, Branchen sowie dem Reifegrad (Best-in-Class-Unternehmen) pro Trend im Detail. Auf einer Skala zwischen 1 und 10 (Abbildung 1) ordnet der Trend Monitor die Trendthemen nach ihrer Wichtigkeit und gibt so eine umfassende Übersicht. Gegenüber dem Trend Monitor aus dem Vorjahr sind die Top-Themen stabil in ihrer Bewertung und in ihrer Reihenfolge sogar gleich geblieben: Top-Thema ist weiterhin Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement, gefolgt von Data Discovery, Self-Service BI und Data Governance (siehe Abbildung 2).

Quelle: BARC (c)

 

Quelle: BARC (c)

 

 

BI ist nutzlos ohne ausreichende Datenqualität

Anwender erkennen den Bedarf an ausreichender Datenqualität (DQ) in vielen Projekten recht schnell. Unserer Erfahrung nach folgt der anfänglichen Euphorie gegenüber Datenqualitätsinitiativen allerdings recht schnell die Herabstufung in der Prioritätenliste aus unterschiedlichsten Gründen. Letztendlich sind sich Anwender jedoch durchaus bewusst, dass das beste Dashboard keinen Wert besitzt, wenn die Zahlen nicht stimmen. BI ist nutzlos ohne entsprechende Datenintegrations- und Datenqualitätsinitiativen. Laut der weltweit größten Anwenderbefragung zur Nutzung von BI-Software »The BI Survey« zählt Datenqualität schon seit Jahren zu den Top-3-Herausforderungen in BI-Projekten. Es ist anzunehmen, dass die DQ-Herausforderungen im Rahmen von Big Data, datenzentrischen Prozessen und Advanced-Analytics- und KI-Initiativen noch weiter zunehmen werden.

 

Data Discovery wird immer wichtiger

Data Discovery adressiert die einfache und intuitive, visuell unterstützte Entdeckung von Mustern und Auffälligkeiten in Daten. Es handelt sich um eine prozessartige Herangehensweise. Hierbei stehen neben der Analyse vor allem auch Aufgaben der Datenintegration und Datenaufbereitung im Mittelpunkt (Data Preparation). Data Discovery dient in erster Linie dazu, ein Datenverständnis aufzubauen und kann damit helfen, den Analyseraum für fortgeschrittene Analysen einzugrenzen und den Projektauftrag für beispielsweise Advanced- & Predictive-Analytics-Vorhaben zu konkretisieren. Daten sind ein Merkmal unserer Zeit, sie sind allgegenwärtig und stellen eine werthaltige Ressource mit hohem Potenzial dar, die es zu ergründen gilt. Da die Zukunft datengetriebenen Organisationen gehört, ordnen BI-Verantwortliche Data Discovery zu Recht als Top-Trend ein.

 

Self-Service: Analytiker brauchen Flexibilität

Wachsende Anforderungen des Fachbereichs hinsichtlich Flexibilität und Geschwindigkeit in der Datenintegration bis zur Analysegestaltung bilden den Nährboden für Self-Service BI. Fachbereiche kritisieren oftmals die Performance der IT. Diese könne den Anforderungen nicht entsprechen. Self-Service BI beschreibt die gewollte (von der IT überwachte) oder ungewollte Verlagerung von BI-Kompetenzen der IT in die Fachbereiche (»Empowerment«). Ziel ist die Schaffung eines Rahmens, in dem Funktionen sinnvoll unter Berücksichtigung einer grundsätzlichen Steuerung (Governance) in den Fachbereich verlagert werden. Data Discovery, Visualisierung und Advanced & Predictive Analytics sind typische Funktionen, die Anwender heute per Self-Service nutzen. Self-Service ist Bestandteil einer jeden Unternehmenskultur und bleibt damit ein ständig hoch aktuelles Thema. Insbesondere neue explorative Themen und Fragestellungen erfordern ein hohes Maß an Flexibilität für Analytiker, um Daten inhaltlich verstehen zu können.

 

Sieben Empfehlungen für datengetrieben Unternehmen und die, die es werden wollen

Sieben IT-Metatrends beeinflussen heute in hohem Maße unseren Alltag: Digitalisierung, die Vernetzung der Welt und allzeit zugängliche Informationen, Agilität, Security & Privacy, Cloud, künstliche Intelligenz und die Befähigung von Endanwendern (User Empowerment). Diese Phänomene unserer Zeit können als Haupttreiber für die hier aufgeführten Trends, die Nutzung von BI- und Datenmanagement-Technologien im Allgemeinen oder der Organisation von BI gesehen werden. In einer zunehmend dynamischen Welt können die abgeleiteten Trends wie Data Discovery oder Self-Service entscheidend für die internen Abläufe, aber auch für den Unternehmenserfolg sein. Abgeleitet von den Umfrageergebnissen des Trend Monitors gibt BARC sieben Empfehlungen, welche Rückschlüsse jetzt zu ziehen sind:

 

  1. Bewerten Sie aufkommende Trendthemen für sich und Ihr Unternehmen.
  2. Bilden Sie Ihre Mitarbeiter im Umgang mit Daten und Analytik aus.
  3. Kümmern Sie sich um eine ausreichende Datenqualität.
  4. Verstehen Sie die unterschiedlichen Anforderungen hinsichtlich Datenanalyse.
  5. Validieren Sie die bestehende Informationsarchitektur bezüglich aktueller und zukünftiger Herausforderungen.
  6. Achten Sie auf Self-Service-Herausforderungen.
  7. Richten Sie eine grundsätzliche BI- und Datensteuerung (Data Governance) ein, um Chaos zu vermeiden.

 

Lars Iffert ist Analyst und Berater am Business Application Research Center (BARC)

 

[1] Über die Studie: Der BARC BI Trend Monitor 2019 zeigt, welche aktuellen Trends den BI- und Datenmanagement-Markt prägen. Um ein aussagekräftiges Bild zu erhalten, werden nahezu 3.000 BI-Anwender, -Berater und -Hersteller zu ihrer Meinung hinsichtlich der wichtigsten BI-Trends befragt. Die große Anzahl an Teilnehmern ermöglicht einen umfassenden Blick auf regionale, unternehmens- und branchenspezifische Unterschiede.www.barc.de/trend-monitor

 


 

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