Daten effizient managen, relevante Informationen aus ihnen gewinnen, und am Ende die „richtigen“ Entscheidungen treffen – diese Fähigkeit ist heute von nahezu jedem Unternehmen gefordert. Wie gut oder schlecht Unternehmen die schnell wachsende Datenmenge managen können, hat unmittelbaren Einfluss auf den unternehmerischen Erfolg. Daher brauchen Unternehmen eine Data Governance: Richtlinien für den Umgang mit Daten, für sämtliche Prozesse rund um Dateneingabe, -freigabe und -pflege.
Data Governance ist kein L’art pour l’art-Thema. Das war es noch nie, seine Bedeutung nimmt aber zu, da die Dringlichkeit für ein besseres Datenmanagement immer weiter steigt. Aus zwei Gründen: Zum einen wächst die Vielfalt von Daten, die Unternehmen heute nutzen wollen, enorm. Schon lange sind es nicht mehr nur die traditionellen strukturierten Daten, sondern zusätzlich externe Third-Party-Daten, unstrukturierte Social-Media-Daten, Geodaten und Maschinen-Daten (Internet der Dinge).
Zum anderen interagieren mehr und mehr Mitarbeiter in den Unternehmen direkt mit Daten, die sie für ihre Analysen brauchen. Die besondere Herausforderung für Unternehmen besteht darin, den Zugang zu den richtigen Informationen für eine große Zahl von Nutzer sicherzustellen. Das bereitet einige Probleme. Laut einer Umfrage der Bostoner Aberdeen Group sagen 46 Prozent der Mitarbeiter in Fachabteilungen, sie hätten Schwierigkeiten, an die Daten aus den verschiedenen Datensilos heranzukommen (der Wert für die Data Professionals ist mit 40 Prozent auch 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 gleichmäßig betroffen. Michael Lock, Senior Vice President bei Aberdeen, ergänzt dazu: „The growth in analytical activity has intensified the urgency for easily-accessible, real-time information for those supporting the data infrastructure and those tasked with extracting value from data. In other words, people need information faster, but the complexity of today’s data environments presents a significant hindrance.” Eine zusätzliche Herausforderung sei die 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 Data „Findability“ zu verbessern.
In diesem Zusammenhang werde Data Governance in wachsenden Maße als ein Werkzeug gesehen, das Unternehmen dabei hilft, aus Daten „Insights“ zu gewinnen – und nicht als bürokratisches Hindernis auf dem Weg dorthin. Dazu vereine die nächste Generation der Data Governance-Strategie die passenden Prozesse und Policies mit einem unterstützenden technologischen Rückgrat, so Aberdeen in seinem Research 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 MDM-Plattform arbeite in Partnerschaft mit den durch die Data Governance definierten Richtlinien und Prozessen, um die Verbindung und Korrelation von Informationen aus multiplen Datenquellen zu unterstützen und um Datenqualität aufrechtzuerhalten. Die Verbindung von Datenintegration und MDM-Technologien 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 Nutzern, Daten auszutauschen, und sorgt für höhere Zufriedenheit, was die schnelle Bereitstellung von Informationen angeht:
Ein ganz ähnliches Bild ergibt sich durch den Einsatz von Stammdatenmanagement:
Aber 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 in erheblichem Maße durch einen umfassenden Ansatz in Sachen Data Governance und Stammdatenmanagement gestärkt. Ein solcher Ansatz, der Prozesse, Personen und Technologie vereint, erlaubt effektivere analytische Aktivitäten. Diese Aktivitäten führen zu einem signifikanten ROI in Form von geschäftlichem Wachstum und Kosteneinsparungen (s. Kasten). So führen Daten- und Entscheidungseffizienz zu besseren Geschäftsergebnissen. Erfahren Sie in unserem Blogbeitrag „Stammdatenmanagement und ROI" mehr über die Vorteile einheitlicher Daten und zentraler Datenverwaltung.
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