Data Governance: Warum Datenkataloge jetzt wichtiger für Unternehmen sind denn je

 

Mit der Digitalisierung steigen die Anzahl der Quellen und das Volumen verfügbarer Daten explosionsartig. Eine Chance für Unternehmen, deren Daten längst integraler Bestandteil ihrer Produkte und Dienstleistungen geworden sind. Doch wer seinen wachsenden Datenschatz nicht richtig zu nutzen weiß, begibt sich nicht nur rechtlich in eine schwierige Lage. Data Governance hilft: Wer sie smart und agil nutzt, erhält neben der Sicherheit, seine Daten gesetzeskonform zu managen, einen unverzichtbaren Mehrwert. Einsichten in Prozesse und Vorgehensweisen seines Unternehmens liefern nicht nur eine wichtige Entscheidungsgrundlage. Darüber hinaus ist es gerade die Analyse und Verknüpfung dieser Daten, die es Unternehmen ermöglichen, neue Services zu erschließen und sich so einen Vorsprung im digitalen Zeitalter zu sichern. Das Schlüsselelement hierbei: ein smart erstellter und auf langfristige Ziele ausgerichteter Datenkatalog.

 

Data Governance steht für ein ganzheitliches Management von in Unternehmen verwendeten Informationen. Es geht um Sicherheit, Schutz, Integrität, aber auch um die Inwertsetzung der Daten. Aspekte, die vor allem durch deren Qualität gewährleistet werden, die in der Regel auf einem ganzen Programm zur Kontrolle, Datenplanung und -bereitstellung beruht. Die Aspekte der Compliance und der digitalen Nachvollziehbarkeit sind wichtige, aber längst nicht die einzigen Gründe für eine Data-Governance-Initiative. Durch die Erarbeitung verbindlicher Standards wird der Zugriff auf die verfügbaren Informationen transparenter – datenbasierte Erkenntnisse können bereichsübergreifend genutzt werden. Durch die Verknüpfungen von Daten lassen sich zudem Prozesse vereinfachen und Ergebnisse verbessern.

Schlüsselelement: Datenkatalog

Schlüsselelement für eine nachhaltig erfolgreiche Data-Governance-Initiative ist der Aufbau eines Datenkatalogs, der auf die Bedürfnisse und Möglichkeiten des Unternehmens zugeschnitten ist und der dessen Datenbestände optimal erfasst. Als Basis dient dabei ein entsprechendes Metadatenmanagement, das für das Erfassen, die Pflege und die Auswertbarkeit der Metadaten zuständig ist. Ein sinnvoll aufgebauter Datenkatalog gestaltet sich wie ein Warenkatalog, in dem der Nutzer (Stichwort: „Shopping for Data“) die für ihn relevanten Informationen und deren Beschreibung wie ein Produkt sowie dessen Hersteller (die Datenquelle bzw. den Datenverantwortlichen) finden und auswählen kann.

Essentiell für die Erstellung eines Datenkatalogs ist die Verwendung der richtigen Software-Werkzeuge, mit deren Hilfe sich Datenmanagement-Prozesse adäquat abbilden lassen. Das Wissen über die Herkunft der Daten, ihre Ermittlung und die erforderlichen Informationsquellen muss in die Entwicklung des Datenkatalogs einfließen, sodass sich die zum Einsatz kommende Data-Governance-Lösung wie ein Datenschirm über das gesamte Unternehmen spannen kann.

Das verwendete Tool stellt also die zentrale Komponente des Metadatenmanagements dar. Ein wichtiges Ziel eines Datenkatalogs ist es, Informationssilos aufzubrechen, sodass Benutzer verschiedener Geschäftsbereiche zwar unabhängig voneinander mit den Daten arbeiten können, sich aber durch deren bereichsübergreifenden Austausch gegenseitig unterstützen. Ebenso wichtig ist die Bereitstellung von Hintergrundinformationen zu vorhandenen Daten, etwa was Herkunft, Kennzahlendefinition, Datenverantwortliche und Zugangsberechtigungen angeht. Nicht zuletzt die operative Verknüpfung der Daten unterschiedlicher Prozesse kann dafür sorgen, dass bessere Ergebnisse erzielt werden.

Die Verknüpfung von Daten führt zu besseren Ergebnissen

Wie viel Aufwand in die Entwicklung und die Funktionalitäten des Datenkatalogs gesteckt wird, ist vom geplanten Anwendungsszenario, den Fragestellungen des Unternehmens sowie den vorhandenen Ressourcen abhängig. Sicherlich kann Excel mitunter ein Einstieg ins Thema Datenmanagement sein. Wer aber wirklich Mehrwert mit seinen Daten generieren möchte, kommt um eine professionelle Data-Catalog-Lösung nicht herum. Professionell muss dabei aber nicht zwingend auch teuer bedeuten. Viele Tools sind mittlerweile für unterschiedliche Unternehmensgrößen und Anforderungen skalierbar und bieten Möglichkeiten, den Funktionsumfang erst bei Bedarf zu erweitern. So kann ein kleines Unternehmen mit wenig Anwendern beginnen, während ein größeres Unternehmen mit vielen Adressaten ein vorgefertigtes Modell nutzen und erweitern oder aber in die Entwicklung eines individuellen Modells investieren kann. Wichtig ist in jedem Fall eine geschäftsgetriebene Sicht auf die Daten und deren Nutzung, anstatt sich dem Projekt aus einer vorrangig technischen Perspektive zu nähern.

Metadaten managen und analysieren – die richtige Lösung machts möglich

Um Metadaten zu erfassen, zu verwalten und zu analysieren, ist ein Werkzeug sinnvoll, das Unternehmen jeder Größe von Anfang an unterstützt. Hierfür stellt beispielsweise das aus dem Beratungsunternehmen b.telligent heraus gegründete Unternehmen Synabi eine Confluence-basierte Anwendung zur Verfügung: Die Software D-QUANTUM erfasst, verwaltet und analysiert sämtliche Metadaten gesetzeskonform und generiert wesentlichen Data Value. Das Ergebnis: eine übersichtliche grafische Darstellung aller datenrelevanten Zusammenhänge, die Unternehmen neue Perspektiven auf ihre Daten und deren Wege durch das Firmenkonstrukt aufweist. „Das Herzstück einer jeden Data-Governance-Initiative sind die Metadaten“, sagt Jörg Westermayer, der das Competence Center Data Strategy & Governance bei b.telligent leitet. „Da nahezu jeder Projektschritt einer Data-Governance-Initiative Metadaten erzeugt, sind sie am besten in einem Datenkatalog aufgehoben.“

Prototypische Erstellung eines Datenkatalogs für einen agilen Start in eine DG-Initiative

Empfehlenswert bei der Entwicklung einer smarten und agilen Data-Governance-Lösung, so Westermayer, ist ein professionell begleitetes Pilotprojekt. Bei diesem agilen Ansatz werden die wichtigsten Handlungsfelder der Data-Governance-Initiative wie Daten-Scope, Organisation, Prozesse und Rollen mit der Erstellung eines Datenkatalogs auf Basis einer Vorlage verbunden. Während der exemplarischen Befüllung des Katalogs können Einsichten in die für die Data Governance wichtigen Prozesse und Organisation gesammelt werden; außerdem entsteht ein Einblick in den tatsächlichen Nutzen, den die Initiative im Unternehmen haben kann: „Der Katalog dient als Realitätscheck für die entsprechenden Handlungsfelder. In anschließenden Workshops vertiefen wir in der Regel die gewonnenen Erkenntnisse und erarbeiten die Anforderungen an die Data-Governance-Strategie“, so der Experte für Data Governance und Strategie. Gemeinsam werden daraus erste Lösungsansätze für das Unternehmen entwickelt, die mit Hilfe einer Roadmap in Form gegossen werden. Die abschließende Bewertung der Ergebnisse des Pilotprojekts legt Umfang und Aufwand der Initiative fest. Auch eine Modularisierung des Einführungsprojekts ist denkbar, indem Handlungsfelder priorisiert und Quick Wins identifiziert werden. So kann ein agiler, individuell zugeschnittener Phasenplan entstehen, der auch langfristig einen Nutzen für die spezifischen Fragestellungen des Unternehmens haben kann.

Fazit

Ein Datenkatalog wächst mit Fortschreiten einer Data-Governance-Initiative und stiftet sofortigen Nutzen für das Unternehmen. Voraussetzung ist, dass er entsprechend gemanagt wird und die Informationen so bereitgestellt sind, dass die Nutzung des Katalogs den zugangsberechtigten Mitarbeitern Erleichterung in der täglichen Arbeit bringt – sei es in Sachen Datenzugang oder -aufbereitung, Zeitgewinn oder Ergebnisverbesserung. Diese operative Wirksamkeit ist der beste Motivator, um das Tool auch langfristig gewinnbringend im Unternehmen einzusetzen.­­


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