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<\/a><\/div><\/div>\nspitzt es die Boston Consulting Group zu.<\/p>\n
Schon l\u00e4ngst ist die Menge an Daten unvorstellbar gro\u00df \u2013 und sie w\u00e4chst exponentiell weiter. Laut Infosys (2015) w\u00e4chst allein die Menge strukturierter Daten, zu denen auch Stammdaten wie Kunden-, Lieferanten-, Produkt-, Mitarbeiter- und Finanzdaten geh\u00f6ren, um mehr als 40 Prozent pro Jahr.<\/p>\n
Treiber f\u00fcr Datenqualit\u00e4t<\/h3>\n
Daten erf\u00fcllen keinen Selbstzweck, Datenqualit\u00e4t ist kein \u201eHygienefaktor\u201c und kein \u00fcberfl\u00fcssiges Hobby von IT-Nerds. Die Notwendigkeit, eine konstant hohe Datenqualit\u00e4t aufrechtzuerhalten, ergibt sich vielmehr aus handfesten gesch\u00e4ft\u00adlichen Anforderungen. Zu den wesentlichen Treibern f\u00fcr Datenqualit\u00e4t geh\u00f6ren laut Otto\/\u00d6sterle (Corporate Data Quality, 2016):<\/p>\n
360-Grad-Sicht auf den Kunden: Das Wissen \u00fcber den Kunden sei der Ausgangspunkt f\u00fcr Marketing und Verkauf, aber auch f\u00fcr die Produkt- und Dienstleistungsentwicklung. Deshalb m\u00fcssten Unternehmen in der Lage sein, s\u00e4mtliche Informationen zu den Bed\u00fcrfnissen des Kunden verf\u00fcgbar zu haben.<\/p>\n
Unternehmenszuk\u00e4ufe und -zusammenschl\u00fcsse: F\u00fcr die reibungslose Inte\u00adgration von Unternehmenszuk\u00e4ufen bedarf es verbindlicher Vorgaben f\u00fcr die Erfassung, Pflege und Verwendung der Stammdaten.<\/p>\n
Daten m\u00fcssen m\u00f6glichst nah an der Quelle und bei der ersten Eingabe richtig erfasst werden (\u201eFirst time right\u201c-Prinzip). Datensilos verbieten sich von vornherein. Alle Gesch\u00e4ftsbereiche, Funktionen und M\u00e4rkte m\u00fcssen mit einer integrierten Datenbasis arbeiten.<\/p>\n
Compliance: Die zunehmende Regulierungsdichte zwinge die Unternehmen, eine gro\u00dfe und weiter steigende Zahl gesetzlicher und beh\u00f6rdlicher Vorgaben und Vorschriften zu erf\u00fcllen.<\/p>\n
Berichtswesen: Trotz des Einsatzes leistungsf\u00e4higer Unternehmenssoftware k\u00f6nnten Unternehmen oftmals grundlegende Fragen nicht beantworten, wie beispielsweise:<\/p>\n
- \n
- Aus wie vielen Produkten besteht unser Sortiment?<\/li>\n
- Wie hoch ist das Beschaffungsvolumen mit den gr\u00f6\u00dften zehn Lieferanten?<\/li>\n
- Welchen Umsatz haben wir im vergangenen Gesch\u00e4ftsjahr mit unserem gr\u00f6\u00dften Kunden gemacht?<\/li>\n
- Der Grund daf\u00fcr sei das Fehlen einer sogenannten \u201eSingle Source of Truth\u201c.<\/li>\n<\/ul>\n
Operational Excellence: Mit der Standardisierung und Automatisierung von Gesch\u00e4ftsprozessen nutzten Unternehmen Skaleneffekte und verringerten gleichzeitig ihre Komplexit\u00e4t. Voraussetzung daf\u00fcr sei ein einheitliches Verst\u00e4ndnis \u00fcber die Daten im Unternehmen, die in allen Gesch\u00e4ftsbereichen genutzt werden.<\/p>\n
![\"Puersing](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/Puersing-Monika-1802.jpg\" "\\"Datenmanagement")
<\/a><\/p>\nVoraussetzung Data Governance<\/h3>\n
Um diesen Anforderungen an eine konstant hohe Datenqualit\u00e4t gerecht zu werden, k\u00f6nnten Unternehmen beschlie\u00dfen, eine professionelle Softwarel\u00f6sung f\u00fcr das Stammdatenmanagement einzuf\u00fchren.<\/p>\n
Sie erm\u00f6glicht eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden, die dezentrale Datenerfassung, die Einhaltung des \u201eFirst time right\u201c-Prinzips, \u00fcberwindet Datensilos, erlaubt die Einhaltung regulatorischer Vorschriften und stellt eine \u201eSingle Source of Truth\u201c bereit. Keine schlechte Idee also!<\/p>\n
Nein, ganz sicher nicht. Es ist allerdings wichtig, daran zu erinnern, dass Software zwar die richtigen Werkzeuge zur Verf\u00fcgung stellt, aber nicht die erforderliche Arbeit erledigt, um ein effektives Data-\u00adGovernance-Programm zu entwickeln.<\/p>\n
Daher kann eine IT-Unterst\u00fctzung durch eine Stammdatenmanagement-L\u00f6sung erst erfolgen, wenn zuvor die Gesch\u00e4ftsprozesse justiert und Regeln f\u00fcr den Umgang mit Daten aufgestellt wurden.<\/p>\n
Gerade das erfordert ein professionelles Stammdatenmanagement: Es darf eben nicht mehr jeder in seinem Datensilo machen, was er will; es gibt klare Richtlinien, die nat\u00fcrlich in Hoheitsgebiete eingreifen.<\/p>\n
So darf beispielsweise der Vertrieb mit \u201eseinen\u201c Daten nicht nach Gusto umgehen, sondern muss sich an Vorgaben halten, welche Daten wo und wie gepflegt werden, wer genehmigt usw. Hinzu kommt, die Verantwortlichen m\u00fcssen auch f\u00fcr die Richtigkeit und Vollst\u00e4ndigkeit der Daten geradestehen.<\/p>\n
Kurzum: Um Datenqualit\u00e4t dauerhaft sicherzustellen, m\u00fcssen einheitliche Gesch\u00e4ftsprozesse und Verantwortlichkeiten festgelegt sowie Regeln und Standards f\u00fcr den Umgang mit Stammdaten, f\u00fcr Dateneingabe, -freigabe und -pflege definiert werden. Ohne wirksame Data Governance geht es nicht!<\/p>\n
Data Governance \u201edefiniert Rollen und ordnet ihnen Verantwortlichkeiten f\u00fcr die Funktionen und Aufgaben des Datenqualit\u00e4tsmanagements zu\u201c. Zudem setzt sie \u201eorganisationsweite Richtlinien und Standards f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement und stellt die Compliance bez\u00fcglich der Unternehmensstrategie und externen Vorgaben sicher\u201c, definiert B. Otto (2007).<\/p>\n
Data Governance m\u00fcsse unternehmensweit wirken, weil die Folgen mangelhafter Datenqualit\u00e4t, wie beispielsweise ungenaues Berichtswesen, Uneinigkeit hinsichtlich Eignung und Glaubw\u00fcrdigkeit von Datenquellen und mangelhafte Entscheidungen aufgrund falscher Definitionen, bereichs\u00fcbergreifend seien.<\/p>\n
Data Governance und MDM in der Praxis<\/h3>\n
Keine Frage: Data Governance ist essenziell f\u00fcr ein wirkungsvolles Stammdatenmanagement. Eine professionelle Softwarel\u00f6sung liefert sodann die technische Unterst\u00fctzung. MDM allein \u2013 ohne Data Governance \u2013 k\u00f6nnte auch nur ein Hub oder die Konsolidierung von Stammdaten sein, ohne die Definition von Regeln f\u00fcr den Umgang mit Daten und die Anpassung von Organisation, Strukturen und Prozessen.<\/p>\n
Data Governance schafft den erforderlichen Ordnungs- und Steuerungsrahmen als organisatorische Grundlage, um ein Stammdatenmanagement im Unternehmen einf\u00fchren zu k\u00f6nnen. Hierbei sind die relevanten Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse zu definieren.<\/p>\n
Beispielsweise sollte in den entsprechenden Policies festgelegt werden, wer f\u00fcr bestimmte Daten und die Einhaltung von Qualit\u00e4tsstandards verantwortlich ist \u2013 und wer nicht. Au\u00dferdem ist zu kl\u00e4ren, welche Rollen die Mitarbeiter haben, die mit Daten hantieren, und wie diese mit Daten umzugehen haben.<\/p>\n
Dar\u00fcber hinaus muss festgelegt werden, nach welchen Standards Daten erfasst werden. Hier sollte definiert werden, welche Mindestanforderungen an Daten einzuhalten sind und welche Sicherheitsregeln zu beachten sind.<\/p>\n
Um Data Governance wirkungsvoll in die Tat umzusetzen, kann ein Data-Governance-Office als institutionalisierte Daten-Autorit\u00e4t installiert werden, die die Nutzung von Daten innerhalb des Unternehmens festlegt.<\/p>\n
Das Office besteht aus Vertretern der relevanten Gesch\u00e4ftsbereiche; dabei kann nach fachlichem Fokus (zentrale\/dezentrale Vertriebsfunktionen, Finance, HR, IT) oder geografischem Fokus (alle Funktionen einer Landesvertretung) unterschieden werden.<\/p>\n
Wie sieht eine Data-Governance-Unterst\u00fctzung praktisch aus? Die Daten k\u00f6nnen von unterschiedlichen Nutzern in einem System erfasst, von der Konzernzen\u00adtrale validiert und an die relevanten Systeme distribuiert werden.<\/p>\n
Dies geschieht auf Basis von Prozessen, die sich inklusive Freigaben und Workflows von den Unternehmen selbst definieren lassen. Belege k\u00f6nnen innerhalb eines Prozesses (Requests) dokumentieren, welcher Nutzer beziehungsweise welche Nutzergruppe welche Daten eingegeben und wer diese Daten auf Basis welcher Informationen freigegeben hat.<\/p>\n
Fazit<\/h3>\n
Alles in allem: Data Governance ist alles andere als trivial. Data Governance bedeutet Ver\u00e4nderung \u2013 in jeglicher Hinsicht. Data Governance ver\u00e4ndert die Verantwortlichkeiten f\u00fcr Entscheidungen, die Rechenschaftspflicht aller am Prozess beteiligten Personen, ver\u00e4ndert Arbeitsabl\u00e4ufe und Prozesse \u2013 kurzum:<\/p>\n
Data Governance ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie das Unternehmen arbeitet. Das muss niemanden erschrecken. Im Gegenteil: F\u00fcr ein erfolgreiches Datenqualit\u00e4ts- und Stammdatenmanagement und damit f\u00fcr die Etablierung einer \u201eSingle Source of Truth\u201c ist Data Governance als F\u00fchrungsfunktion unerl\u00e4sslich.<\/p>\n
<\/p>\n
![\"https:\/\/e3mag.com\/partners\/zetvisions-ag\/\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/ZetVision-CI-Banner.jpg\" "\\"Datenmanagement")
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