Data Governance - Ihre Basis für erfolgreiche Entscheidungen
Daten und Informationen sind heutzutage die wichtigsten Rohstoffe für unternehmerische Entscheidungen und Prozesse - und somit für den wirtschaftlichen Unternehmenserfolg. Das Konzept Data Governance liefert uns die notwendigen Werkzeuge für qualitativ hochwertige Daten und wird somit verpflichtend für jedes Unternehmen, welches langfristig erfolgreich agieren will.
Kim Lust, 09.11.2017
„Wissen ist Macht“ sprach der Philosoph Francis Bacon um das 16. Jahrhundert und beschrieb damit das Digitale Zeitalter so zutreffend wie man es nur hätte formulieren können. Nicht umsonst sammeln milliardenschwere Branchenriesen wie Facebook, Google, Microsoft oder Apple etliche Terabyte an Informationen pro Tag. Sie waren anderen voraus, indem sie schon vor etlichen Jahren den Wert dahinter erkannten: Daten sind der Schlüssel zum Erfolg.
Doch Daten sind nicht gleich Daten. Deren „Qualität“ spielt eine entscheidende Rolle. Angehäufte Informationen sind solange nutzlos, wie sie nicht bestimmte Eigenschaften aufweisen. Die Methodik der Data Governance erklärt uns, ab wann ein Datensatz als „wertvoll“ einzustufen ist, wie wir diesen erheben, pflegen und letztendlich am Ende seiner Wertschöpfung archivieren oder löschen. Denn auch Daten haben eine Lebensdauer.
Mit einer steigenden Menge an Daten, welche in unserem Unternehmen Verwendung finden, steigt zugleich auch die Notwendigkeit einer effizienten Data Governance – Strategie. Warum das so ist und welchen Nutzen wir daraus ziehen, haben wir in den nachfolgenden Punkten aufgelistet.
1. Stammdatenmanagement
Sprechen wir von „wertvollen“ Daten, so sollten wir zunächst einen Blick auf das Fundament einer funktionierenden Data Governance werfen: Das Stammdatenmanagement.
Ein Datenobjekt beziehungsweise Datensatz soll laut seiner Definition, ein Objekt der realen Welt so gut wie möglich abbilden und beschreiben. Legen wir also ein Personen-Objekt in unserer Datenbank ab, so haben wir eine gewisse Vorstellung welche Informationen wir dazu gerne erheben würden: Den Namen, die Straße, den Wohnort, eine dazugehörige Postleitzahl, eine Emailadresse und vieles mehr. Desto detaillierter das Objekt, desto mehr Handlungsmöglichkeiten können wir daraus ableiten. Kontaktiere ich die Person, welche durch das Objekt abgebildet wurde, lieber per Email, Telefon, Mobilfunk oder per Post? Habe ich die nötigen Informationen, habe ich die Wahl.
Eine korrekte und zielführende Beschreibung ihrer Datenobjekte ist also von essenzieller Bedeutung: Wird hier bereits nachlässig gehandelt, erfüllt der Datensatz nur noch einen mangelhaften Zweck. Im schlimmsten Falle ist er sogar komplett unbrauchbar.
2. Datenqualität
Beschreiben wir unsere Datenobjekte in ausreichender Güte, müssen wir sicherstellen, dass die im Stammdatenmanagement geforderten Beschreibungen auch tatsächlich vorliegen. Dieses Vorgehen beschreiben wir als „Datenqualität“. Für ein simples Beispiel greifen wir unser Personen-Objekt auf: Es ist zwar richtig, den „Namen“ als Attribut des Objektes zu definieren, nutzt allerdings nichts, wenn das Feld keinen oder einen fehlerhaften Wert enthält.
Ausschlaggebend hierfür betrachten wir den Zeitpunkt der Erhebung, welchen wir als „Point of Entry“ bezeichnen. Eine wirksame Data Governance – Richtlinie etabliert Sicherungsmechanismen, welche dafür sorgen, dass ein Datensatz stets korrekt und vollständig erhoben wird.
Die Vorteile sind leicht erkannt: Vollständige und korrekte Datensätze sparen uns eine Menge Zeit. Ein Vertriebsmitarbeiter kann nur dann zügig und effizient arbeiten, wenn seine Daten in zuvor genannter Qualität vorliegen. Ist zum Beispiel eine Preisliste mit Lücken versehen, kostet es ihn umso mehr Zeit, die nötigen Angaben zu recherchieren. Schlimmer noch: Sind die Preise falsch hinterlegt, folgt ein unangenehmes Kundengespräch oder es geht womöglich sogar Geld verloren.
3. Datenpflege und Lebenszyklus
Auf den ersten Blick mag es zwar logisch erscheinen, trotzdem sollte man sich einen bestimmten Umstand noch einmal ins Bewusstsein rufen: Auch Daten unterliegen einer begrenzten Lebensdauer. Dieses Phänomen bezeichnen wir als den „Daten-Lebenszyklus“ (Data Lifecycle). Wie hoch dieser ausfällt und welche verbundene Wertschöpfung sich damit aus einem Datensatz extrahieren lässt, hängt davon ab, wie wir diesen Datensatz pflegen.
Die Datenpflege ist somit ein integraler Bestandteil eines funktionierenden Data Governance – Prinzips und ebenso ein entscheidender Faktor für eine stabile „Datenqualität“. Hauptsächlich geht es darum, die „Korrektheit“ über den „Point of Data Entry“ hinaus zu erhalten, um einen maximalen Nutzen zu erzielen. Allerdings spielt die Löschung oder Archivierung eine ebenso entscheidende Rolle: Ist das Ende eines Lebenszyklus erreicht, gilt es, „Karteileichen“ zu vermeiden. Nur durch die konsequente Beseitigung von „Datenmüll“, in Form von unbrauchbaren Datensätzen, erhalten wir langfristig performante Datenbanken und sparen Kosten für Wartung und den damit verbundenen Arbeitsaufwand.
4. Datenschutz
Bisher haben wir uns lediglich mit der Qualität unserer Daten befasst. Doch hinter dieser Thematik verbirgt sich mehr: Auch der Schutz unseres Unternehmens vor fremdem Zugriff spielt eine essenzielle Rolle. Hierbei lassen sich drei Problemstellungen ableiten.
Erinnern wir uns an „Bespitzelungsskandale“ der letzten Jahre (2009, Deutsche Bahn; 2010, diverse Vertriebsgesellschaften Lidl; 2013, Deutsche Telekom) erkennen wir schnell: Unzureichender Datenschutz ist eine ernsthafte Problematik und zieht massive Konsequenzen nach sich. Neben Strafzahlungen, welche durchaus eine Millionensumme erreichen, ist ein langfristiger Schaden des Unternehmens-Images zu befürchten. Von dem nachhaltig verspielten Vertrauen der eigenen Geschäftspartner ganz zu schweigen.
Data Governance beschert uns also nicht nur eine hohe, gleichbleibende Wertigkeit unserer Daten, sondern beschützt diese auch vor Schaden und sichert Ihnen das langfristige Vertrauen Ihrer Geschäftspartner und Kunden.
Fazit
Langfristig betrachtet, benötigt jedes Unternehmen ein Konzept, um seine eigenen Daten zu verwalten. Es gibt auch keinen Grund darauf zu verzichten, wenn die Vorteile klar auf der Hand liegen. Fassen wir diese noch einmal zusammen:
• Hochwertige Daten ermöglichen eine effiziente, flexible Nutzung, sparen die Zeit Ihrer Mitarbeiter und somit Ihr Geld
• Sie sind unverzichtbar, wenn Sie agile, schnelle, erfolgsorientierte Entscheidungen treffen möchten
• Bewahren Sie Ihr Unternehmen vor Schaden durch das Etablieren eines starken Datenschutzes
Das Data Governance – Modell liefert uns alle Antworten, um ein solches Konzept zu etablieren. Dabei gilt der Grundsatz: Besser früh, als zu spät. Desto eher Sie eine wirksame Datenverwaltungs-Strategie implementieren, desto geringer verhalten sich Kosten und Aufwand.
Zum Schluss ist zu erwähnen, dass wir mit diesem Artikel lediglich an der Spitze des Eisberges kratzen. Data Governance kann noch deutlich mehr. Ist Ihr Interesse geweckt, so empfehle ich unser kostenloses, 26 seitiges White Paper zu diesem Thema. Alternativ, sprechen Sie mit meinen Kollegen oder mir. Wir beraten Sie selbstverständlich gerne.
