Das ist ohne ein explizites Daten-Management, die so genannte Data Governance, kaum möglich. Weil das in vielen Unternehmen noch fehlt, werden immer noch vorrangig Bauchentscheidungen getroffen oder einzelne Datensätze herangezogen, um eigene Entscheidungen zu rechtfertigen.
Das liegt auch daran, dass häufig das Unternehmen keinen Rahmen vorgibt, innerhalb dessen die Nutzung von Daten erfolgt. Eine solche Steuerung per Data Governance sollte für die Führungsabteilung eines jeden größeren Unternehmens ganz weit oben auf der Prioritätenliste stehen.
Basierend auf einem Top-Down-Ansatz müssen auf verschiedenen Ebenen einige wichtige Punkte beachtet werden. So ist eine der vorrangigen Aufgaben des C-Levels, auch in diesem Bereich zunächst die strategischen Ziele zu definieren, die durch Data Governance erreicht beziehungsweise vorangetrieben werden sollen:
Sind der Führungsebene zuverlässigere Berichte, mehr Kundentransparenz oder geringere Kosten bei der Nachbearbeitung von Daten wichtig? Oder liegt der Fokus eher auf der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie Dodd-Frank, HIPAA und Basel II.
Gemeinsam mit den Stakeholdern müssen dann Daten-Management-Strategien erarbeitet und schließlich auch durchgesetzt werden - das kann beispielsweise ein Index für die Datenqualität sein, der festlegt, in welcher Form Daten archiviert, aufbereitet und weiter verwertet werden. Nur dann entsteht eine aussagekräftige Gesamtsicht für strategische Entscheidungen und Data-Governance-Programme können tatsächlich abteilungsübergreifend durchgesetzt werden.
Allerdings ist es häufig gar nicht so leicht, die Stakeholder mit ins Boot zu holen und ein entsprechendes Budget für Data Governance zu reservieren. Häufig haben die einzelnen Fachbereiche den Eindruck, dass bereits genügend Daten in ausreichender Qualität vorliegen. Oder aber Informationen werden in einer Abteilung generiert, kommen jedoch in einer anderen tatsächlich zum Einsatz.
Gegen derartige Widerstände funktionierende Data-Governance-Initiativen einzuführen, erfordert viel diplomatisches Geschick und einiges an Überzeugungsarbeit. Umso wichtiger ist es, dass Verantwortliche eine genaue Vorstellung von den strategischen Vorteilen durch Data Governance erhalten und diese den einzelnen Teams vermitteln können.
Ein Data Steward als Wächter der Daten
Auf fachlicher Ebene ist es wichtig, das eigentliche Ziel der Datenstrategie genau zu definieren und dazu Anforderungskriterien zu entwickeln, die für die nötige Datenqualität sorgen. Dafür kann es hilfreich sein, Mitarbeiter abzustellen, die sich um die Einhaltung dieser Parameter kümmern. Schon bald gibt es womöglich in vielen Unternehmen die Funktion des Data Stewards, der die Data Governance steuert und überwacht.
Im Idealfall kennen diese Verantwortlichen das Unternehmen mit Blick auf offizielle wie informelle Informationskanäle sehr gut und können dieses Know-how in ihre Arbeit einbringen. Deshalb ist es in der Regel empfehlenswert, einen erfahrenen und datenaffinen Mitarbeiter mit dieser Aufgabe zu betrauen. Als Vermittler zwischen Fachabteilungen und IT kann der Data Steward dann den Prozess der Informationsgewinnung aus Daten wesentlich beschleunigen.
Damit Data Governance funktioniert, kommt es natürlich auch auf die richtigen IT-Werkzeuge an. Bei leistungsfähigen Lösungen ist es über ein Dashboard problemlos möglich, sofort einen Überblich über die Daten und die daraus erstellten Analysen zu bekommen. Auf einen Blick lassen sich so zahlreiche Fragen beantworten. Etwa wie und wo die Daten genutzt wurden, welche Quellen zum Einsatz kamen und wann Daten zuletzt geladen wurden.
Auch aus Informationen zu besonders häufig auftauchenden oder überlappenden Ausdrücken und Zeilen, die immer wieder abgefragt werden, kann das Management wertvolle Rückschlüsse ziehen, die die Data Governance erleichtern. Außerdem lässt sich durch entsprechend implementierte Richtlinien zu Datenerstellung, -schutz und -austausch die Compliance sicherstellen. (jha)