Datenanalysen

Nach allen Regeln der Kunst

Regeln die Verantwortlichen den Umgang mit Daten mit internen Richtlinien, kann dies unmittelbaren Einfluss auf den Unternehmenserfolg nehmen.

Nach allen Regeln  der Kunst

Dateneffizienz und starke Data-Governance-Richtlinien im Unternehmen können zu Ertragswachstum führen.

Unternehmen müssen nicht gerade ausgesprochen datengetriebene Geschäftsmodelle betreiben, um zu der Einsicht zu gelangen, dass Daten ein wesentlicher „Rohstoff“ für sie sind. Die Fähigkeit, große und schnell wachsende Datenmengen effizient zu verwalten, relevante Einsichten aus ihnen zu gewinnen, um am Ende die „richtigen“ Entscheidungen zu treffen – diese Fähigkeit wird heute von fast jedem Unternehmen gefordert. Wie gut oder schlecht sie in dieser Disziplin sind, hat am Ende unmittelbaren Einfluss auf den unternehmerischen Erfolg. Daher brauchen Unternehmen eine Data Governance und damit interne Richtlinien für den Umgang mit Daten sowie für sämtliche Prozesse rund um Dateneingabe, -freigabe und -pflege.
Die Bedeutung von Data Governance steigt, da die Dringlichkeit für ein besseres Datenmanagement weiter zunimmt – aus zwei Gründen: Zum einen wächst die Vielfalt von Daten, die Firmen heute nutzen wollen, enorm. Schon lange sind es nicht mehr nur die traditionellen strukturierten Daten, sondern zusätzlich externe Third-Party-, unstrukturierte Social-Media-, Geo- und Maschinendaten. Zum anderen interagieren mehr und mehr Mitarbeiter in den Unternehmen direkt mit Daten, die sie für ihre Analysen brauchen. Die besondere Herausforderung besteht darin, den Zugang zu den richtigen Informationen für eine große Zahl von Nutzer sicherzustellen. Das bereitet einige Probleme. Laut einer Umfrage der Aberdeen Group (August 2017) sagen 46 Prozent der Mitarbeiter in Fachabteilungen, sie hätten Schwierigkeiten, an die Daten aus den verschiedenen Datensilos heranzukommen (der Wert für Datenspezialisten ist mit 40 Prozent nicht viel besser). Immerhin ein Drittel bemängelt zudem, schlechte Datenqualität beeinflusse zu viele Entscheidungen.
Mit dem Problem disparater Daten geht es in den Unternehmen nicht dem einen besser und dem anderem schlechter. Alle Beteiligten sind mehr oder weniger gleichermaßen davon betroffen. Eine weitere Herausforderung ist die Auffindbarkeit von Daten, neudeutsch „Data Findability“. Sei sich ein Nutzer erst einmal darüber im Klaren, welche Daten er für eine Analyse benötige, habe er schlicht Schwierigkeit, diese zu lokalisieren. Deshalb müssten Unternehmen an ihren Prozessen und ihrer technischen Infrastruktur arbeiten, um die „Findability“ zu verbessern.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 11/2018. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Das technologische Rückgrat


In diesem Zusammenhang werde Data Governance in wachsenden Maße als Werkzeug gesehen, das Unternehmen dabei hilft, aus Daten „Erkenntnisse“ zu gewinnen – und nicht als bürokratisches Hindernis auf dem Weg dorthin. Dazu vereine die nächste Genera­tion der Data-Governance-Strategie die passenden Prozesse und Richtlinien mit einem unterstützenden technologischen Rückgrat, so Aberdeen in seinem Report über „Data Goverance 2.0“. Dieses technologische Rückgrat besteht aus zwei Strängen: zum einen Datenintegration, also das Zusammenführen von Informationen aus verschiedenen Datenbeständen, zum anderen Stammdatenmanagement. Eine Master-Data-Management-Plattform (MDM) arbeite in Partnerschaft mit den durch die Data Governance definierten Richtlinien und Prozessen, um die Korrelation von Informationen aus multiplen Datenquellen zu unterstützen und um Datenqualität aufrechtzuerhalten. Die Verbindung von Datenintegration und MDM-Technologien, wie sie die Heidelberger Zetvisions AG anbietet, mit einer stringenten Data Governance sei ein kritischer Differenzierungsfaktor für führende Organisationen, um einen 360-Grad-Blick auf sämtliche Daten zu erhalten. So hilft eine starke Data Governance, Daten auszutauschen, und sorgt für höhere Zufriedenheit, was die schnelle Bereitstellung von Informationen angeht:


– 66 Prozent der „Governance Leaders“ (starke Data-Governance-Richtlinien und -Prozesse, unterstützt durch technologische Plattform) sind mit der Fähigkeit, Daten auszutauschen, zufrieden oder sehr zufrieden, dagegen aber nur 21 Prozent der „Governance Followers“ (schwache oder keine Richtlinien und Prozesse, kaum durch Technologie unterstützt).

– 61 Prozent der „Leaders“ sind zufrieden/sehr zufrieden mit der Geschwindigkeit, in der Infos bereitgestellt werden; das sagen jedoch nur 18 Prozent der „Follower“.

Ein ähnliches Bild ergibt sich durch den Einsatz von Stammdatenmanagement:
– MDM-Nutzer sind zu 65 Prozent zufrieden/sehr zufrieden mit der Datenqualität; bei Firmen ohne formale MDM-Strategie trifft dies nur auf 26 Prozent zu.

– 62 Prozent der MDM-Nutzer sind mit der Fähigkeit, Daten auszutauschen, zufrieden oder sehr zufrieden, aber nur 27 Prozent der Unternehmen ohne MDM.

– Mit der Geschwindigkeit der Informationsbereitstellung sind 62 Prozent der MDM-Nutzer zufrieden/sehr zufrieden; jedoch nur 19 Prozent Unternehmen ohne MDM finden das auch.

Es sind nicht nur solche Zufriedenheitswerte, die für eine stringente Data Governance unterstützt von einer technologischen Plattform sprechen. Die Aberdeen-Ergebnisse zeigen: Die Fähigkeit, Informationen effizient zu erfassen, zu managen und innerhalb der Organisationen „fließen“ zu lassen, führt zu zählbaren Ergebnissen. Die Verbindung zwischen Dateneffizienz und Geschäftsergebnissen wird durch einen umfassenden Ansatz in Sachen Data Governance und Stammdatenmanagement erheblich gestärkt. Ein solcher Ansatz, der Prozesse, Personen und Technologie vereint, erlaubt effektivere analytische Aktivitäten.

Bild: Thinkstock/iStock

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