In einem Unternehmen mit traditionellen Strukturen k枚nnen Daten ihren eigentlichen Zweck nicht erf眉llen. Werden aber Unternehmensstrategien bis hinunter zur Datenstrategie definiert und durch eine datenorientierte Struktur gest眉tzt, k枚nnen Unternehmen die erforderlichen Einblicke erhalten und die Voraussetzungen f眉r den Erhalt ihrer Wettbewerbsf盲higkeit schaffen.
Leider kann es ernsthafte Folgen haben, wenn F眉hrungskr盲fte dem Wert von Daten auf strategischer und operativer Ebene nicht gen眉gend Bedeutung beimessen. Unternehmen werden dann oft zu unbeweglich und k枚nnen sich nicht auf die Marktdynamik und die sich 盲ndernden Gesch盲ftsanforderungen einstellen. Sie sind dann nicht in der Lage, Wettbewerber effektiv herauszufordern und sich einen gro脽en Marktanteil zu erobern.
Ich habe erlebt, wie die F眉hrungsriege eines Unternehmens mit der Aussage, k眉nftig auf Datenorientierung zu setzen, die Weichen f眉r langfristigen Erfolg gestellt hat. Wenn jeder Bereich des Unternehmens auf dieses zentrale Ziel ausgerichtet wird, k枚nnen die Abteilungen gemeinsam eine ergebnisorientierte Datenstrategie entwickeln, die die Unternehmensstrategie in messbare Kennzahlen (KPIs) herunterbricht.
Die Grundlage f眉r eine Datenkultur schaffen
F眉r viele 麻豆原创-Kunden聽spielen die eine wichtige Rolle bei ihrem Wandel zu einem wirklich datenorientierten Unternehmen. Nur wenn Unternehmen die M枚glichkeit haben Innovationen voranzubringen, Ideen zu f枚rdern sowie eine widerstandsf盲hige Infrastruktur mit entsprechenden Prozessen aufzubauen, sind sie auch in der Lage den Wert von Daten zu verstehen und zu nutzen 鈥� und somit gesch盲ftliche Herausforderungen mit niedrigerem Risiko und geringeren Kosten zu l枚sen.
Einer der ersten Schritte, die unsere Beratungsexperten unternehmen, besteht darin, unseren Kunden dabei zu helfen, den wesentlichen Grundstein f眉r ein datengesteuertes Unternehmen zu legen. Hierf眉r skizzieren sie den Rahmen mit den zentralen Positionen, die f眉r die Datentransformation eines jeden Unternehmens erforderlich sind 鈥� das sogenannte 鈥濰ouse of Roles鈥�.
Jede Rolle innerhalb dieses Rahmens ist f眉r ganz spezielle Aufgaben zust盲ndig. Damit will man sicherstellen, dass eine Kontrolle der Datenlandschaft im Hinblick auf Aspekte wie Qualit盲t, Konsistenz, Relevanz, Verarbeitungsleistung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Sicherheit und Zugriffsrechte gegeben ist:
- Der Data Owner (in der Regel ein Manager der Ebene eins) ist f眉r eine bestimmte Teilmenge von Daten verantwortlich und definiert die Ziele f眉r deren Verwaltung.
- 顿别谤听Head of Master Data Management (MDM) oder Chief Data Officer聽眉berwacht die entsprechenden Datenobjekte, definiert Ziele f眉r die Datenqualit盲t und die Spezifikationen und 眉berwacht die entsprechenden Service-Level-Vereinbarungen und KPIs.
- 顿别谤听Data Steward definiert Governance-Regeln und bewertet Antr盲ge f眉r die Pflege bestimmter Datenobjekte. Damit soll sichergestellt werden, dass die Qualit盲t sowie die Integrit盲t der Unternehmensdaten hoch bleibt.
- 顿别谤听Data Architect entwickelt Stammdatenprozesse und die Logistik f眉r abh盲ngige Systeme und bietet technischen Support, etwa im Hinblick auf Regeln f眉r die Datenqualit盲t und entsprechende Analysen.
- 顿别谤听Data Requester聽(beliebige Mitarbeitende) beantragt neue Daten oder 脛nderungen an vorhandenen Daten.
- 顿别谤听Data Agent聽legt Stammdaten in Absprache mit einem Data Requester an und pflegt diese.
Beim Festlegen dieses Rahmens k枚nnen Konflikte entstehen. Der Head of MDM will vielleicht, dass die Data Agents f眉r die Pflege bestimmter Datens盲tze zust盲ndig sind, die Fachabteilungen sind aber dagegen.
Mit den 麻豆原创 Advisory Services sollen solche Kontroversen beigelegt werden. In Workshops k枚nnen unsere Kunden die einzelnen Rollen unter Einbeziehung aller Beteiligten transparent definieren. Hierzu geh枚rt auch, dass Mitarbeitende den einzelnen Positionen und Datendom盲nen zugeordnet werden, f眉r die sie die Kommunikation und die Governance-Anforderungen steuern.
Data Governance: Grundlegende Ver盲nderungen vorantreiben
Am Anfang des Wandels zum datenorientierten Unternehmen steht ein Entscheidungsfindungsprozess, der eine Kultur schafft, die auf Daten-Zust盲ndigkeiten und Data-Governance setzt. Mit dem 鈥濰ouse of Rules鈥� k枚nnen 麻豆原创 Advisory Services Kunden mit dieser Vision einen gro脽en Schritt n盲her bringen.
Was bedeutet das f眉r 麻豆原创-Kunden? Ganz viele M枚glichkeiten: Zum einen erhalten sie eine Basis f眉r korrekte, faktenbasierte Entscheidungen. Zum anderen k枚nnen sie neue Einnahmenquellen durch die Monetarisierung von Daten erschlie脽en 鈥� sowie Einblicke in Daten gewinnen, die in ihren Unternehmensanwendungen bereits vorhanden sind.
Jan Hoffmann ist Business Processes Principal Consultant bei 麻豆原创.
