3.Rat: Data Governance schafft klare Verantwortlichkeiten

Eine der häufigsten Ursachen für mangelhafte Datenqualität ist das "Silo-Denken" einzelner Unternehmensfunktionen oder Landesgesellschaften (so wissen deutsche Anwender oft gar nicht, ob es einen Verantwortlichen für das Thema Datenqualität gibt) . Abhilfe verspricht der Aufbau einer übergreifenden "Data Governance". Diese regelt die Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Unternehmensbereichen, indem sie die übergreifenden Aufgaben im Datenqualitäts-Management identifiziert, die Rollen festlegt, welche aus den Unternehmensbereichen bei der Bewältigung dieser Aufgaben involviert sind, und den Rollen dabei Verantwortlichkeiten zuordnet.

Viele Unternehmen nutzen dafür Notationen aus dem Projektmanagement, beispielsweise RACI. Dadurch wird geregelt, welche Rolle für welche Aufgaben die Durchführung verantwortet (responsible), haftbar ist (accountable), wessen Fachwissen hinzuziehen ist (consulted) und welche Rolle über den Abschluss der Aufgabe informiert wird (informed) (Auch gibt es mittlerweile hierzulande Kurse für IT-Profis, die sich näher mit Data Governance beschäftigen wollen).

Beispiel: Ein weltweit agierendes Chemieunternehmen hat eine zentrale Funktion für Stammdatenqualität etabliert, welche Standards für die Definition, Erfassung und Pflege von Material- und Lieferantenstammdaten festlegt. Ein zentraler Datenmanager führt dabei ein Team aus drei regionalen Datenmanagern, welche wiederum Ansprechpartner in allen Landesgesellschaften besitzen, in denen das Unternehmen Produkte absetzt. Dadurch sind gleichartige Verfahren für die Rückverfolgbarkeit von Stoffen im Sinne der EU-Richtlinie "REACH" gewährleistet.