Sie durchlaufen eine Transformation zum datengetriebenen Unternehmen. Prozesse sind digitalisiert und Daten werden zentral gesammelt und ausgewertet. Trotzdem gestaltet es sich schwierig aus den existierenden Daten Mehrwerte für Ihr Unternehmen zu schöpfen, weil immer etwas schiefläuft oder der Mehraufwand den Nutzen nicht rechtfertigt. Ist also doch nichts dran an der großartigen Welt der datengetriebenen Unternehmen? Oder fehlt vielleicht noch eine wichtige Komponente?
Data Governance ist hier ein oft genanntes Schlagwort. Hinter dem Begriff Data Governance verbirgt sich eine Fähigkeit im Unternehmen die Qualität, Sicherheit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten innerhalb sicherzustellen. Doch woran erkennt man eigentlich eine fehlende oder fehlgeleitete Data Governance? Wir haben fünf Anzeichen zusammengetragen die Sie als Warnungen verstehen sollten.
1) „Daten…? Was habe ich damit zu tun?“
Daten sind Asset eines jeden modernen Unternehmens. Für alle die sich mit dem Thema Daten, Analytics & KI genauer auseinandersetzen ist dies selbstverständlich. Für die Mitarbeiter in den verschiedenen Fachbereichen oder auch dem Management ist dies häufig, aber nicht selbstverständlich. Daten werden nicht als Quelle für Wertstiftung angesehen, sondern lediglich als Beiprodukt der Prozesse und IT-Systeme. Das Ergebnis: Daten werden unsauber aufgenommen und Metadaten unvollständig oder gar nicht dokumentiert. Weiter werden existierende Datenprodukte trotz vielversprechender Prognosen nicht eingesetzt. Für eine wertschöpfende Nutzung sind die Daten dann oft nicht mehr zu gebrauchen oder Datenprodukte landen ungenutzt wieder in der digitalen Schublade. Eines der Szenarien kommt Ihnen bekannt vor? Sie stehen damit nicht allein. Fehlendes Verständnis für Daten und deren Wertschöpfung gehören zu den häufigsten Gründen für fehlgeschlagene Transformationsprogramme.
Data Governance definiert klare Verantwortlichkeiten innerhalb der Fachbereiche, also dort wo die Daten entstehen. Durch sogenannte Data Owner wird die Wertschätzung von Daten an den Quellen gestärkt.
Ganz wichtig: Der Fisch stinkt vom Kopf. Das Management muss aktiv involviert sein und das Thema „Daten als Asset“ verstehen und vorleben.
2) Daten sind da. Aber wo?
Es sollen neue Dashboards angelegt werden, die wichtige Informationen über den Vertrieb geben sollen. An diesem Punkt beginnt oft eine Odyssee durch verschiedene Fachbereiche, die IT und verschiedenste Genehmigungsprozesse um die nötigen Daten zu finden und auch Zugangsberechtigungen zu bekommen. Im schlimmsten Fall müssen Behelfslösungen etabliert werden, die sich später als Sicherheitslücken entpuppen können und meist recht aufwändig sind. Am Ende der Reise steht der Nutzen kaum noch im Verhältnis zu Aufwand. Für das nächste Dashboard geht die Reise dann wieder von vorne los.
Data Governance definiert klare Richtlinien wo und wie Daten abgelegt werden sollen und wie darauf zugegriffen werden kann. Redundante Arbeiten und Behelfslösungen werden systematisch vermieden. Eine effiziente Data Governance führt damit automatisch auch zu einer Datendemokratisierung, also der Bereitstellung von Daten auf Knopfdruck für alle berechtigten Mitarbeiter im Unternehmen im Rahmen der geltenden Datenschutzrichtlinien.
3) Datenbereinigung gestaltet sich als aufwendig. „Aber das ist doch überall so…“
Es ist weitgehend bekannt, dass ein großer Teil der Arbeit von Data Scientists oder Business Analysten für die Aufbereitung der Daten aufgebracht werden muss. Das Verhältnis verschlimmert sich noch, wenn die Qualität der Daten nicht überwacht wird. Wenn Daten immer wieder in verschiedenen Formaten abgelegt werden, müssen immer neue Aufbereitungsprogramme geschrieben werden, die häufig sehr Zeitintensiv sind. Data Scientists sind hochbezahlte Mitarbeiter, die sich ungern mit redundanten Arbeiten herumschlagen. Eine Folge ist Unzufriedenheit und eine schlechte Retentionsrate.
Data Governance definiert klare Richtlinien wie Daten abgelegt werden müssen. Dies beinhaltet Format, Speicherort & und die Erfassung von Metadaten. Durch eine gesicherte Datenqualität werden BI und Machine-Learning Pipelines weniger wartungsanfällig und können langfristig effektiv und effizient genutzt werden. Data Governance erlaubt somit die Erstellung einer einzigen führenden Datenquelle (Single Point of Truth) für datenbasierte Auswertungen im Unternehmen.
4) Bei Veränderungen in der Produktpalette ist Chaos vorprogrammiert
Analytics Dashboards sind etabliert und ein integraler Bestanteil der Produktionsplanung geworden. Nach einer Erweiterung der Produktpalette bemerken Sie jedoch Fehler in der Auswertung. Die Dashboards spiegeln nicht mehr die Realität im Betrieb wider. Bei einer Erweiterung der Produktpalette müssen neue Produktstammdaten aufgenommen werden. Passiert dies nicht konsistent mit den existierenden Daten können Komplikationen auftreten, die sich über viele Geschäftsbereiche wie Produktion oder Vertrieb erstrecken.
Data Governance definiert Standards wie Veränderungen in der Produktpalette in die existierenden Produktstammdaten eingepflegt werden – und vom wem. Hierdurch bleiben Stammdaten aktuell und können als verlässliche Berechnungsgrundlage herangezogen werden.
5) Es ist unklar, ob alle Compliance Anforderungen erfüllt werden
Gesetzliche Vorgaben zum Datenschutz gewinnen immer mehr an Bedeutung. Insbesondere nach Einführung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) können empfindliche Strafen bei Missachtung der Vorgaben verhängt werden Diese Strafen können bei Fehlverhalten mit personenbezogenen Daten bis zu 20 Millionen Euro oder 4% des weltweiten Jahresumsatzes betragen. Wenn Sie unsicher sind, ob ihr Unternehmen die strengen Anforderungen an den Umgang mit personenbezogenen Daten erfüllt, ist es höchste Zeit Klarheiten zu schaffen.
Data Governance führt unweigerlich zur Erfüllung der Compliance Anforderungen. Datenschutzstandards werden direkt in den Richtlinien zur Speicherung und Verarbeitung von Daten verankert. Zusätzlich werden über Data Owner in den Fachbereichen verantwortliche Rollen direkt an der Entstehung der Daten definiert.
Was tun?
Data Governance ist kein “Nice-To-Have“, sondern eine elementare Fähigkeit eines datengetriebenen Unternehmens und ist somit ein integraler Bestandteil einer funktionalen Daten- und Unternehmensstrategie.
Erkennen Sie sich oder ihr Unternehmen in einem der Punkte wieder oder erleben Sie andere Probleme, die auf fehlende Data Governance zurückzuführen sind? Schauen Sie in unser Data First-Aid Kit oder sprechen Sie unser Datenstrategie Team an.
