Data Governance

Eindeutigkeit schaffen, Transparenz herstellen und Regeln definieren

Führen Sie Ihr Data Governance Programm zum Erfolg.

Data Governance beinhaltet die drei Dinge: Eindeutigkeit, Transparenz und klare Regeln. Voraussetzung dafür ist, dass ein Unternehmen alle Details seines Geschäftsprozesses kennt, die Zusammenhänge in den Systemen, die Anforderungen an die Stammdaten und – last but not least – die zuständigen Verantwortlichen. Es müssen Regeln definiert werden, abgestimmt auf die jeweiligen Prozessabläufe. Eine wesentliche Herausforderung ist, dass die Prozesse der Stammdatenpflege durchweg optimiert werden.

Datenqualitätskennzahlen sollten prozessorientiert ermittelt werden. Konkret gesagt: Nicht nur das Feld selbst muss geprüft werden, sondern auch der Zusammenhang, also der Geschäftsprozess, in dem das Stammdatenfeld zum Einsatz kommt. Hierfür müssen große Mengen an Informationen über Daten ausgewertet und strukturiert betrachtet werden.

Kleiner Fehler, große Wirkung

Am 23. September 1999 verglühte der 125 Millionen Dollar teure Satellit Mars Climate Orbiter in der Marsatmosphäre. Die Ursache für dieses so spektakuläre wie teure Scheitern war unglaublich simpel: Wichtige Werte wurden in der international üblichen metrischen Maßeinheit Newton in den Computer eingegeben – aber der US-Satellitenbauer hatte sie in den anglo-amerikanischen „pounds of force“ berechnet. Im entsprechenden Feld der Navigationssoftware hatte jemand schlichtweg die falsche Einheit definiert – oder besser gesagt: eine Einheit, über die kein bewusster, dokumentierter Konsens herrschte unter allen Beteiligten. Und jemand hat beim Eingeben des Werts nicht aufgepasst oder hatte keine klare Information über definierte Einheiten.

Ergebnis: Die Flugbahn stimmte nicht, die Sonde kam dem Mars viel zu nahe.

Was leisten Guidelines?

Guidelines können eindeutig definieren, was ein Kunde ist und was ein Interessent ist. Ob in Gramm oder Kilogramm gerechnet wird. Und noch viel mehr, zum Beispiel: ob Daten für Entscheidungen aus dem einen oder dem anderen System herangezogen werden oder einer Rechenschaftspflicht unterliegen; ob Compliance Richtlinien betrachtet werden müssen; ob und wie Datenqualität gemessen werden soll; ob Prozesse Stammdaten konsumieren und wie sie im Prozess genutzt werden.

Mit Guidelines verfolgt eine Organisation vier Ziele:

  1. Es kann gar nicht zu Verwechslungen und Irrtümern kommen.

  2. Wenn es doch zu Fehlern kommt, werden sie kommuniziert und behoben.

  3. Allen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen im Unternehmen stehen die Informationen zur Verfügung.

  4. Es ist völlig klar, wo der Golden Record oder der Single Point of Truth liegen
    und wo jeder die Informationen für seinen Bereich entnehmen kann.

Nachdenken über die Einführung einer Governance Organisation

Die Lösung kann in der Einführung einer Governance Organisation liegen, welche die Geschäftsbereiche, die IT-Verantwortlichen und die für die operativen Daten Verantwortlichen an einen Tisch bringt. Eine solche Initiative muss keine kostspielige Lösung sein, folgt man Robert S. Seiners Non-Invasive Data Governance Ansatz. Er geht schlicht von dem aus, was im Unternehmen schon da ist.

Ziele einer Data Governance Organisation

  • Eine Governance Organisation wird sukzessive ausgerollt. Der Aufwand dafür ist überschaubar.

  • Es gibt keine Kluft mehr zwischen IT Anforderungen und den Belangen des Business.

  • Für Eindeutigkeit, Transparenz und definierte Regeln ist gesorgt.

  • Datenqualitätsprobleme werden proaktiv angegangen.

  • Die Data Governance Organisation schafft Mehrwert für das Unternehmen.

Phase 1: Bestandsaufnahme

• Intern jemanden beauftragen, der sich für das Thema Daten begeistert

• Bestandsaufnahme: Wer macht was? Was läuft gut, was läuft schlecht?

• Funktionierendes übertragen

• Probleme angehen und parallel die Standardisierung vorantreiben

Phase 2: Transparenz schaffen

  • Gesammelte Informationen über die Daten und alle Zusammenhänge im Unternehmen transparent machen

  • Existierende Dokumentationen zusammenführen

  • Prozesse für die Dokumentation etablieren

Mangelhafter Datenqualität kostet Geld und sie ist sehr weit verbreitet.

Viele Unternehmen schaffen Tools an, die entsprechende Prüfungen und Analysen durchführen sollen. Allerdings braucht es, um diese Tools erfolgreich implementieren zu können, erst einmal Details aus vielen verschiedenen Systemen. Also werden Datenkataloge angelegt sowie Geschäftsprozesse abgebildet und dokumentiert. Bei vielen Unternehmen sind Rollen und Verantwortlichkeiten in Excel hinterlegt.

Das Unternehmen bräuchte:

• aus organisatorischer Sicht eine Plattform, um die Verantwortlichen zusammenzubringen, damit sie bewusste, valide Entscheidungen fällen können

• aus technischer Sicht Systeminformationen bis auf Feldebene hinunter, um die sogenannten Metadaten verwenden zu können

• aus Business-Sicht ein Instrument, das die Geschäftsprozesse nicht vernachlässigt und beispielsweise in globalen Unternehmen auch noch regionale Unterschiede einbezieht

• abschließend eine Möglichkeit, für jeden dieser Geschäftsprozesse auf Feldebene die Regeln zu definieren für die Pflege und Migration von Daten sowie die Datenqualitätsprüfungen.

Die Herausforderung für das Management scheint immens zu sein.

DATAROCKET Guide

Eine Lösung ist das Tool DATAROCKET Guide. Die Leitung der Governance Bereiche bekommen damit Unterstützung beim Aufbau der Governance Organisation.

Das eigene Organigramm kann hochgeladen werden und die Namen der Business Verantwortlichkeiten können in Governance Strukturen überführt werden.

Für den Einsatz in den technischen Strukturen bietet das Tool Standardstrukturen wie Salesforce oder SAP an oder ermöglicht die Definition eigener Strukturen. Bis auf Feldebene können Verantwortlichkeiten festgemacht und die entsprechende Zuordnung zu den Prozessen kann verdeutlicht werden.

Und schließlich bietet das Tool auch Workflows für die Anlage von Guidelines, die nach Anreicherung der technischen Details im Anschluß an Datenqualitätstools übergeben werden können.

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