BARC BI Trend Monitor 2018, 2019 und 2020 (n = 2770, 2679, 2865)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\nWie kann das sein? BARC-Beratungsprojekte zeigen, dass Unternehmen oft z\u00f6gern, Initiativen zur Steigerung ihrer Datenqualit\u00e4t zu starten, da diese als zu \u00fcberm\u00e4chtig, aufw\u00e4ndig und unkalkulierbar erscheinen.<\/p>\n\n\n\n
Die Aufgaben rund um die m\u00f6gliche Organisations-, Prozess- und Technologie-Justierung sind zumeist ungewiss und ohne Management-Unterst\u00fctzung fehlt auch der entsprechende Treiber.<\/p>\n\n\n\n
Wir sehen jedoch, dass real umgesetzte erfolgreiche Datenqualit\u00e4ts- und Stammdateninitiativen gelingen, wenn sie irgendwann einmal tats\u00e4chlich gestartet werden und sich stetig weiterentwickeln. Das kann dann so aussehen, dass das Unternehmen in einer pr\u00e4gnanten Strategie\/Leitlinie den groben Rahmen vorgibt und sich dazu bekennt, dass das Digitalisierungszeitalter ein Umdenken erfordert und Daten als neuer wichtiger Produktionsfaktor angesehen werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n
Entsprechende sich daraus ergebende Initiativen (z. B. die Adaption in Organisation, Softwareauswahl, Datenintegrationsprojekte) f\u00fchren zu besseren Daten (z. B. zentral verf\u00fcgbaren Stammdaten, dokumentierten Inhalten, definierten Ansprechpartnern und Datenpflegeabl\u00e4ufen). Diese erm\u00f6glichen bessere innerbetriebliche Prozesse (z. B. Management-, Sales-, Qualit\u00e4tsauswertungen auf korrekten Daten statt \u201eBauchgef\u00fchl\u201c). Zudem k\u00f6nnen Unternehmen so neue Produkte und Dienstleistungen f\u00fcr Gesch\u00e4ftspartner entwickeln.<\/p>\n\n\n\n
In dieser BARC-Blogreihe wollen wir Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, endlich ihre Datenqualit\u00e4t auf ein zufriedenstellendes Niveau zu bringen. Hierf\u00fcr haben wir drei Erfolgsfaktoren identifiziert, die wir als kritisch sehen und die wir in dieser Blog-Reihe vorstellen werden: Organisation, Prozesse und Technologie.<\/p>\n\n\n\nVoraussetzungen f\u00fcr verl\u00e4ssliche Stammdaten durch eine Stammdatenmanagement-Strategie schaffen<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\nErfolgsfaktor 1 \u2013 Organisation<\/h3>\n\n\n\n Die Organisation definiert die Auf- und Ablauforganisation f\u00fcr das Management von Stammdaten. Hierbei ist es wichtig die Datenverantwortung im Unternehmen und der unterst\u00fctzenden Prozesse zu etablieren. Best Practices zeigen u. a. datenverantwortliche Rollen wie den \u201eData Owner\u201c oder \u201eData Stewards\u201c, die im Rahmen eines Gremiums\/Competence Centers (Data Governance Councils) auch dom\u00e4nen\u00fcbergreifend (Stamm-) Datenverantwortungen\/-prozesse abstimmen und steuern.<\/p>\n\n\n\n
Erfolgsfaktor 2 \u2013 Prozesse<\/h3>\n\n\n\n Die Gesch\u00e4ftsprozesse und die Fachlichkeit geben die Struktur von und den Umgang mit Daten vor. Aus ihnen resultieren Stammdatenmodelle, Datenqualit\u00e4tsregeln sowie verwendungsspezifische Varianten, um letztendlich fachlichen Nutzen im Sinne effizienter Prozesse oder Analytik zu generieren.<\/p>\n\n\n\n
Erfolgsfaktor 3 \u2013 Technologie<\/h3>\n\n\n\n Technologie definiert die Architekturans\u00e4tze des Stammdatenmanagements und die zu nutzenden Werkzeuge unter Ber\u00fccksichtigung der lokalen Gegebenheiten. Die Architektur legt damit Standards f\u00fcr einen konsistenten und effizienten Betrieb fest. Die Technologie richtet sich nach Anforderungen aus Gesch\u00e4ftsprozessen bzw. der Fachlichkeit und der Organisation.<\/p>\n\n\n\n
Nur datengetriebene Unternehmen k\u00f6nnen sich im Digitalisierungszeitalter wettbewerbsf\u00e4hig aufstellen. In der zunehmend komplexen Datenwelt brauchen Unternehmen verl\u00e4ssliche S\u00e4ulen. Eine zufriedenstellende Datenqualit\u00e4t und sichere Stammdaten sind dabei ein kritischer Faktor.<\/p>\n\n\n\n
Teil 2: Die Organisation<\/h2>\n\n\n\nDie Organisation als Erfolgsfaktor f\u00fcr zufriedenstellende Datenqualit\u00e4t und Stammdaten<\/h2>\n\n\n\n Ob sie es nun wollen oder nicht: Unternehmen befinden sich inmitten des Digitalisierungszeitalters. In dieser neuen BARC-Blogreihe wollen wir Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, endlich ihre Datenqualit\u00e4t auf ein zufriedenstellendes Niveau zu bringen. Hierf\u00fcr haben wir drei Erfolgsfaktoren identifiziert. So hilft Ihnen eine Organisation dabei, Ihre Datenqualit\u00e4t zu steigern.<\/em><\/p>\n\n\n\nWesentliche Voraussetzung f\u00fcr Innovation und Optimierung ist eine Aufbauorganisation, deren Strukturen die Nutzung von Daten als Wertsch\u00f6pfungsfaktor unterst\u00fctzen. Es bedarf also einer Unternehmenskultur, die neue Erkenntnisse aus Daten sowie deren Anwendung in den Mittelpunkt stellt. Die bisherigen IT-Strukturen und die klassische BI helfen hier aber oftmals nicht weiter. Gesucht sind stattdessen Strukturen, die Freir\u00e4ume f\u00fcr das experimentelle Arbeiten mit Daten zulassen sowie neue Rollen, die helfen, das digitale Gedankengut umzusetzen. Im Kontext des Datenqualit\u00e4ts- und Stammdatenmanagements spielt insbesondere die Verantwortung f\u00fcr Daten eine Rolle.<\/p>\n\n\n\n
Rollen und ihre Zust\u00e4ndigkeiten<\/h2>\n\n\n\n Rollen helfen <\/strong>bei der Definition und Zuordnung von Aufgaben und Kompetenzen auf Personen. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass die Verantwortung f\u00fcr verl\u00e4ssliche Daten und ihre Pflege im Unternehmen gekl\u00e4rt und langfristig gelebt wird. Die typischen Rollen f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t und das Stammdatenmanagement sind:<\/p>\n\n\n\nDer Data Owner<\/strong> (\u201eDaten-Eigner\u201c) residiert im Fachbereich und ist die zentrale Ansprechperson f\u00fcr bestimmte Informationsarten \u2013 typischerweise f\u00fcr diejenigen, die grundlegend f\u00fcr seine operativen Prozesse sind. Er definiert Anforderungen, sichert Datenqualit\u00e4t und -verf\u00fcgbarkeit und vergibt Zugriffsrechte. F\u00fcr eine bestimmte Informationsart sollte es immer nur einen zentralen Data Owner geben. So kann es auch geschehen, dass dieser Data Owner fachbereichs\u00fcbergreifend entscheiden muss. Dies ist immer dann der Fall, wenn eine Information von mehreren Stellen verwendet und\/oder bearbeitet wird.<\/p>\n\n\n\nDer Data Steward<\/strong> (\u201efachlicher Datenverwalter\u201c) findet sich meist im Fachbereich. Er definiert Grunds\u00e4tze, plant Anforderungen und koordiniert die Datenauslieferung. Er ist auch f\u00fcr die operative Datenqualit\u00e4t, beispielsweise in Form von Dublettenpr\u00fcfungen, zust\u00e4ndig.<\/p>\n\n\n\nDer Data Manager<\/strong> (\u201etechnischer Datenverwalter\u201c) ist meist in der IT angesiedelt. Diese Rolle setzt die Anforderung des Data Owner um, gestaltet die technische Infrastruktur und sichert den Zugriffsschutz.<\/p>\n\n\n\nDer Data User<\/strong> (\u201eAnwender\u201c) im Fachbereich und der IT w\u00e4hlt die Datenquellen, versteht die verwendeten Daten und extrahiert Daten f\u00fcr seine spezifischen Bed\u00fcrfnisse.<\/p>\n\n\n\nDie Mitarbeiter, die f\u00fcr die jeweiligen Rollen eingesetzt werden, m\u00fcssen die notwendigen F\u00e4higkeiten <\/strong>entwickeln k\u00f6nnen, um ihre Aufgaben wahrzunehmen:<\/p>\n\n\n\nDas grunds\u00e4tzliche Verst\u00e4ndnis der Relevanz von Daten<\/strong> f\u00fcr das Unternehmen muss aufgebaut werden. Die verf\u00fcgbaren Daten und die Chancen, die das Unternehmen durch ihre Nutzung gewinnt, m\u00fcssen von den Verantwortlichen (z.B. Data Owner) beworben werden.<\/p>\n\n\n\nF\u00e4higkeiten in Bezug auf die Nutzung, Erkennung von Potentialen und die Verwaltung von Daten<\/strong> sind durch den Fachbereichs- bzw. IT-Hintergrund der Rollen bereits vorhanden und m\u00fcssen weiterentwickelt werden.<\/p>\n\n\n\nF\u00e4higkeiten f\u00fcr die Konzeption, Entwicklung und Durchf\u00fchrung von neuen oder angepassten datengetriebenen Prozessen<\/strong> (siehe n\u00e4chster Bereich) sind zu entwickeln. Hierf\u00fcr bieten sich insbesondere Coaching-Ma\u00dfnahmen bzw. der Austausch mit neutralen Marktbeobachtern oder Partnerunternehmen an. Es gibt aber keine allgemeing\u00fcltigen Prozesse, die ohne weiteres f\u00fcr das Gelingen des datengetrieben Unternehmens kopiert werden k\u00f6nnten! Daher sollte man sich andere Kollegen als \u201eSparring-Partner\u201c suchen und ihre Ideen und Vorschl\u00e4ge bei den eigenen Pl\u00e4nen einbeziehen.<\/p>\n\n\n\nData Stewardship: Rollenmodell f\u00fcr Datenqualit\u00e4t und Stammdatenmanagement<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\nDie aufgef\u00fchrten Rollen und ihre Beschreibungen haben sich in BARC-Projekten als sinnvolle grunds\u00e4tzliche Diskussionsgrundlage erwiesen. Bei geschickter Definition und Besetzung muss die Justierung der Aufbauorganisation nicht unmittelbar zus\u00e4tzliches erfordern. Nicht jede Rolle muss durch einen expliziten hierf\u00fcr abgestellten Mitarbeiter abgebildet werden. Vielmehr ist eine Umsetzung \u00fcber Matrixorganisationsformen entsprechend den fachlichen und technischen Eignungen \u00fcblich.<\/p>\n\n\n\n
Nur datengetriebene Unternehmen k\u00f6nnen sich im Digitalisierungszeitalter wettbewerbsf\u00e4hig aufstellen. In der zunehmend komplexen Datenwelt brauchen Unternehmen verl\u00e4ssliche S\u00e4ulen. Der erste Schritt zu einer zufriedenstellenden Datenqualit\u00e4t und sicheren Stammdaten sind eine Datenstrategie und Rahmenbedingungen in Form einer Data Governance.<\/p>\n\n\n\n
Teil 3: Die Prozesse<\/h2>\n\n\n\nProzesse als Erfolgsfaktor f\u00fcr zufriedenstellende Datenqualit\u00e4t und Stammdaten<\/h2>\n\n\n\n Ob sie es nun wollen oder nicht: Unternehmen befinden sich inmitten des Digitalisierungszeitalters. In dieser BARC-Blogreihe wollen wir Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, endlich ihre Datenqualit\u00e4t auf ein zufriedenstellendes Niveau zu bringen. Hierf\u00fcr haben wir drei Erfolgsfaktoren identifiziert: So helfen Ihnen Prozesse dabei, Ihre Datenqualit\u00e4t zu steigern.<\/em><\/p>\n\n\n\nUm im digitalen Unternehmen den wichtigen Produktionsfaktor \u201eDaten\u201c zu pflegen und weiterzuentwickeln, m\u00fcssen die verschiedenen beteiligten Mitarbeiter gem\u00e4\u00df ihrer Rollenbeschreibung entsprechende Prozesse wahrnehmen. Hierbei sind Linienaufgaben von Projekten zu unterscheiden. Linienaufgaben sind dauerhaft zu gew\u00e4hrleisten. Projekte sind zielgerichtete, einmalige Vorhaben, deren Ergebnisse ggf. wieder operationalisiert werden, zum Beispiel als Erweiterung der Linienaufgaben.<\/p>\n\n\n\n
Wertstiftende Prozesse sind das Herz jedes Unternehmen \u2013 das gilt auch f\u00fcr datengetriebene Unternehmen, die Erfolgschancen in Daten ausnutzen m\u00f6chten. Die konkreten Prozesse, die die definierten Rollen in den Linienaufgaben<\/strong> wahrnehmen, sind zwar unternehmensindividuell auszubilden, doch sollten folgende Themenbereiche besondere Aufmerksamkeit erhalten:<\/p>\n\n\n\n
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