Die Datendrehscheibe zum Laufen bringen

Datenmanagement

Richtig eingesetzt, beseitigt eine Datenmanagementplattform bestehende Datensilos und sorgt für Governance, besseres Stammdatenmanagement und höhere Datenqualität. Manager und BI-Analysten nutzen solche Tools, um mit ihnen Daten über Kunden, Lieferketten, Beschäftigte etc. zu untersuchen, zu integrieren und umzuwandeln. Sie werden dadurch zum aktiven Part bei der Datenverwaltung und -steuerung in ihrem Unternehmen. 

In Organisationen, bei denen Solita die xDM-Plattform von Semarchy eingeführt hat, ist derweil zu beobachten, dass Technikeinsatz allein nicht ausreicht. Vielmehr gilt es, Konvergenz zu schaffen: Aufgaben neu zuordnen und gleichzeitig die Produktivität steigern. Neue Tools einführen und Governance-Kontrollen beibehalten. Standardisieren, aber dennoch kundenspezifische Arbeiten erledigen. Unternehmen, die hierbei das Gleichgewicht finden und konkurrierende Anforderungen ausgleichen, achten eher auf Menschen und Prozesse denn auf glänzende neue Toolfunktionen. Sie lassen das Business die Technologie steuern und nicht umgekehrt. 

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Wie sieht demnach eine effektive Data-Hub-Strategie aus? Fünf Maßnahmen tragen zum Erfolg bei: 

1. Den Chief Data Officer zum Evangelisten machen

In etlichen Unternehmen gibt es mittlerweile den Posten des Chief Data Officer (CDO). Seine Aufgabe, IT-, Geschäfts- und Datenstrategien aufeinander abzustimmen und ein Gleichgewicht zwischen verteilten Self-Services und zentraler Steuerung herzustellen, entspricht dem Kernziel eines Data Hubs. Er ist es, der die Vision einer Datendrehscheibe im gesamten Unternehmen bekannt machen muss, nicht zuletzt weil er die Notwendigkeit für kreatives Denken und neue Tools zur Rationalisierung der Datennutzung am ehesten versteht. Ohne seine Überzeugungskraft werden die User neue Data-Hub-Initiativen als optional betrachten und nie vollständig umstellen – zu Lasten der Produktivität.

2. Abstimmung mit laufenden Maßnahmen der Datenmodernisierung und -konsolidierung

Will sie effektiv sein, muss sich eine Datendrehscheibe sowohl in Altsysteme wie in moderne Cloud-basierte Plattformen integrieren lassen (auf die mehr und mehr Unternehmen migrieren). Erst dann liefert sie Stammdaten, die einen wirklich umfassenden Überblick über das Unternehmen bieten. Indem sie Datensilos auflöst, vereinfacht sie auch die Rolle der Datenverwalter (auch Data Stewarts genannt). Data Hubs nämlich, die nur mit Teilen des Unternehmens integriert sind, schaffen genau das, was sie eigentlich ablösen sollen: Datensilos und Informationsinseln.  

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3. Föderierte Organisationsstruktur für Data Scientists und BI-Analysten

Manager und BI-Analysten müssen die Datendrehscheibe annehmen, damit das Unternehmen die mit ihr angestrebten Ziele – Produktivität, Governance, Standardisierung – wirklich erreicht.  Dabei unterstützt ein Organisationsmodell, das zentral die User schult und ihnen das Verwenden von Standardverfahren, Vorlagen und Datenmodellen vorschreibt. Data Scientists und Entwicklungsabteilungen brauchen gleichzeitig mehr Freiraum, um mit benutzerdefinierten Skripten und Innovationen zu experimentieren. Sobald deren neue Datenmodelle reif für den produktiven Einsatz sind, werden sie zentral integriert, nachdem sie die Governance-Kontrollen bestanden haben. Ohne eine Methode zur Zusammenführung von Aktivitäten gehen die Analysten in zu unterschiedliche Richtungen und untergraben so die Kontrolle der Datendrehscheibe.

4. Rolle des Data Stewart aufwerten

Data Stewards profitieren in hohem Maße von Data Hub-Initiativen, da sie die taktische Arbeit der Stammdatenerstellung, -pflege usw. an Manager und BI-Analysten weitergeben – vorausgesetzt, sie werden vom CDO unterstützt und verfügen über eine föderierte Organisationsstruktur. Sie müssen sich vom Feuerwehrmann zum Entscheidungsträger und Ausbilder wandeln und die User anleiten, wie Daten auf kontrollierte Weise zu verwalten sind. Tun sie dies nicht, verliert die Datendrehscheibe ihre sachkundigsten Vertreter.

5. Schnell zum ersten sichtbaren Erfolg kommen

Wie bei allen technologischen Initiativen, erfährt die Datendrehscheibe umso mehr Unterstützung durch die Führungskräfte, wenn sie schnelle Erfolge zeitigt. Am besten, man startet mit einem einfachen Projekt, bezogen auf einen abteilungsspezifischen Bedarf, begrenzten Datensatz oder ein einfach strukturiertes Modell. Sobald hier ein (leicht messbares) Ziel erreicht wurde, sichert man sich Goodwill und Budget, um den Data Hub in größere und komplexere Datensätze einzusetzen. Wer sich sofort zu viel vornimmt, stolpert leicht. 

Data Governance und damit Data Hubs sind letztlich eine lebendige, atmende Strategie, die sorgfältige Aufmerksamkeit erfordert. Unternehmen, die ihren CDO einbeziehen, sich an laufenden Datenprojekten orientieren, User schulen und ihre Data Stewarts stärken – und dabei Schritt für Schritt vorgehen – werden mit ihrer Data-Hub-Initiative auf lange Sicht Erfolg haben. Sie können Business und Technologie in Einklang bringen und so Datenmanagement und Governance zusammenführen.

Florian Disson Solita

Florian Disson

Solita -

Managing Director Germany

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