CIO 031 – Datenmanagement-Strategie: 3 Faktoren für effektive Datenlogistik

In CIO Podcast Folge 31 geht es um Datenmanagement-Strategien und den Aufbau einer effektiven Datenlogistik, die in Zeiten der Digitalisierung immer wichtiger wird. Die richtigen Daten sollten zur richtigen Zeit, am richtigen Ort sein. Berücksichtigen Sie die Datenlogistik beim Auf- und Ausbau Ihrer IT-Lösungen für Big Data oder Smart Data.

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Folgende Aspekte werden in der Podcast-Folge besprochen:

• Was können Sie mit Unternehmensdaten machen? [00:00:30]
• Gründe für den Aufbau eines effektiven Datenmanagements [00:01:00]
• 3 Faktoren für die effektive Datenlogistik [00:03:30]
• Formen des Datenaustauschs [00:09:00]
• Beispiele zu unidirektionalem vs. bidirektionalem Datenaustausch [00:11:00]
• Datenmanagement in einer vernetzten Welt [00:14:30]

Viel Spaß beim Hören des Podcasts. Ich freue mich, wenn Sie ein kurzes Feedback hinterlassen, wie Ihnen die Folge gefallen hat und Sie mit diskutieren.

Was können Sie mit Unternehmensdaten machen?

In der heutigen Folge geht es um die Datenmanagementstrategie und 3 Faktoren für effektive Datenlogistik. In Zeiten der Digitalisierung wird häufig über Big Data diskutiert und darüber, dass Daten das neue Rohöl sind.

Doch da stellt sich auch die Frage: Was kann man denn alles mit den Unternehmensdaten so anstellen?

Zum einen können Sie natürlich die Daten erstmal sammeln. Klar. Sie können auch verschiedene Daten kombinieren und diese analysieren. Sie können die Daten zur Entscheidungsfindung nutzen und aber auch zur Vorhersage, das heißt weitere mögliche Schritte von Kunden oder von Geschäftspartnern und so weiter vorhersagen.

Gründe für den Aufbau eines effektiven Datenmanagements

Doch meistens stehen die Unternehmen hier noch recht weit am Anfang, um die Daten dahingehend zu nutzen, dass sie die wirklich zur Vorhersage nutzen können. Also das wäre sozusagen schon die beste Stufe der Datennutzung. Viele Unternehmen wollen sich aber in dem Bereich weiterentwickeln und setzen an der Stelle häufig an. Meistens kommt Marketing und Vertrieb an der Stelle als erstes ins Spiel, weil das ja eben der Kernpunkt ist, wo man Erkenntnisse zum Beispiel über Kunden und über andere Bereich im Markt gewinnen kann. Vielleicht ist das ja auch bei Ihnen im Unternehmen der Fall und Ihre Marketing- und Vertriebsabteilung kam schon auf Sie zu und sagte zur IT:

„Ja, wie sieht’s denn aus? Wir müssen da das Datenmanagement optimieren.“

#00:02:06.0#
Vielleicht gibt’s da auch schon von der Geschäftsführung entsprechende Bestrebungen in Ihrem Unternehmen? Was aus meiner Sicht ganz wichtig ist, ist, dass das Thema integriert angegangen wird und vor allen Dingen mit Bedacht. Was heißt das jetzt mit Bedacht? Also nicht vorschnell und nicht übereilt. Das sehe ich nämlich leider häufig in vielen Unternehmen. Denn eins ist klar, wenn Sie sich auf die Daten, die Sie auswerten und zur Entscheidungsfindung verwenden oder zur Vorhersage nutze möchten, auch wirklich verlassen können möchten, dann sollten Sie ein paar Kriterien einhalten. Meistens ist es so, was ich so häufig in den Unternehmen sehe, ist, dass der Fachbereich da voranprescht und sagt:

„Ja, ich möchte da jetzt dies und jenes System haben und dies und jenes auswerten können“

Die IT wird dann sozusagen da auf dem Spielfeld mit dem Thema Daten ich sage jetzt mal „alleingelassen“ oder das wird eher „überlassen“. So. #00:03:04.1#

So nach dem Motto: Kümmern Sie sich mal um die Daten und die Logik macht der Fachbereich. Und das ist aus meiner Sicht zu kurz gesprungen, denn da kommt das eine ohne das andere nicht aus.

Sie brauchen also einen integrierten Ansatz, der sowohl das Datenmanagement auf der einen Seite von der Datenlogistik her betrachtet, aber auch aus der Fachlichkeit, also welche Daten wollen Sie eigentlich zu den fachlichen Themen her auswerten. Und wenn Ihr Unternehmen in dem Bereich gerade aktiv ist, dann empfiehlt sich eine Datenmanagementstrategie zu entwickeln. Das klingt jetzt vielleicht sehr hochtrabend, aber ich sage Ihnen jetzt gleich auch mal 3 Faktoren, die in dieser Strategie auf jeden Fall berücksichtigt werden sollten, weil das essentiell wichtig ist und das sind die 3 Faktoren der Datenlogistik.

3 Faktoren für die effektive Datenlogistik

Wichtige Faktoren für die Datenlogistik sind, also dass Sie die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort haben. Klingt jetzt eigentlich ganz trivial, ich werde das gleich aber mit ein paar Beispielen und ein paar Themen unterfüttern, dass Sie sehen, was da eigentlich dahintersteckt. #00:04:03.0#

Datenlogistik heißt, dass Sie die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort haben. Klick um zu Tweeten

Das klingt im ersten Moment bei Daten für die meisten Leute auch immer sehr trivial. Das wird aber mit der Menge der Systeme und der Menge der Daten halt beliebig kompliziert.

Punkt 1: Die richtigen Daten

Und konzentrieren wir uns mal auf den ersten Punkt, also die richtigen Daten erstmal auszuwählen für Ihren bestimmten Anwendungsfall oder für das, was Sie eben machen möchten im Unternehmen aus einer Gesamtsicht. Da macht es Sinn erstmal zu überlegen, welche Datenobjekte gehören denn eigentlich in Ihr Datenmanagement und um welche Datenobjekte wollen Sie sich tatsächlich kümmern und wollen Sie auch entsprechend managen. Was da meistens drin zu finden ist, ist natürlich klassischerweise die Stammdaten, die Bewegungsdaten und die Bestandsdaten.

Und da empfiehlt es sich auch nochmal ein bisschen zu unterscheiden, weil Sie können ja schlecht auf einen Schlag alle Daten des Unternehmens auswerten, sondern das in Phasen einzuteilen und zu klassifizieren, wie Sie da vorgehen möchten. Also zum Beispiel bei den Daten erstmal Themenfelder zu identifizieren. #00:05:01.1#

Wenn Sie jetzt sagen, erste Bestrebungen kommen aus dem Vertrieb und kommen aus der Kundenecke, dann mal zu sagen:

„Okay, wir schauen uns mal die Kundenstammdaten an, wir schauen uns mal die Kundenbewegungsdaten an die damit zu tun haben, also klassischerweise Rechnungen vom Kunden, Bestellungen vom Kunden, Bestandsdaten, also Kontostände und so weiter.“

Das heißt, derartige Sachen können Sie zunächst Mal eingrenzen. Was immer hilft ist Analysefragestellungen. Die helfen Ihnen nämlich dabei rauszufinden auf welche Daten es für Sie ankommt und in Ihrem Unternehmen ankommt. Definieren Sie sogenannte Use Cases für Ihren Datenbedarf, also überlegen Sie sich: Was ist denn jetzt eigentlich klassischerweise so ein Anwendungsfall, der da kommen kann, wo die Leute auf die Daten zugreifen müssen und was wollen Sie denn eigentlich als Ziel damit bezwecken?

Und wenn Sie das haben, also wenn Sie diese Analysepfade haben oder eben Auswertungen, Fragestellungen, Themen, die Sie vielleicht auch als Vorhersage sich vorstellen können, wenn Sie die identifiziert haben, dann können Sie auf der Basis einen Datenausschnitt beschreiben und diesen Datenausschnitt erstmal weiterverfolgen. #00:06:10.7#

Punkt 2: Die Daten zur richtigen Zeit

Jetzt ist der zweite Punkt die Daten, die Sie jetzt gerade da definiert haben, die müssen jetzt auch zur richtigen Zeit vorgehalten werden. Was ist jetzt die richtige Zeit? Also es gibt Daten, die brauchen Sie sicherlich in Echtzeit und die Frage ist halt in welchem Turnus brauchen Sie die Daten an den Systemen oder an den jeweiligen Eckpunkten, wo Sie darauf zugreifen oder Ihre User da drauf zugreifen?

Manche Daten wie gesagt brauchen Sie sicherlich in Echtzeit, manche Daten reichen sicherlich täglich aus, manche wöchentlich, manche monatlich. Und das ist eben auch ein ganz wichtiger Punkt, weil das natürlich die Menge des Datenaustauschs steuert und eben da auch das eine an Mehrkosten bedeutet oder eben auch an mehr Aufwand und da andere vielleicht dann einfach ein Stück weit schlanker und einfacher zu realisieren ist. Also die Echtzeitübertragung ist da sicherlich heutzutage noch das, was dann auch am meisten Aufwand produziert. #00:07:05.5# Ob Sie jetzt täglich, wöchentlich oder monatlich synchronisieren, das macht eigentlich ehrlich gesagt kaum einen Unterschied.

Punkt 3: Die Daten am richtigen Ort

Am richtigen Ort, das ist natürlich auch ganz wichtig, sich die Frage zu stellen: Wo werden die Daten benötigt? Welche Systeme spielen da eine Rolle und an welchen Schnittstellen muss ich da eigentlich die Daten auch transferieren.

Häufig werden gerade im Datenmanagement dann verschiedenste Systeme berücksichtigt. Ich nenne jetzt einfach mal ein paar beispielsweise. Also die Bandbreite ist natürlich je nach Branche des Unternehmens und je nach Geschäftsfeld des Unternehmens total unterschiedlich. Ich nenne jetzt einfach mal ein paar gängige Systeme, die da auf jeden Fall eine Rolle spielen.

Das ist häufig das Customer Relationship Management System mit seinen diversen Komponenten, was dann einfach jetzt hier mal als Klammer steht, also mit den einzelnen Unterkomponenten oder Modulen, die halt in so einem CRM-System eine Rolle spielen. #00:08:05.9#

Klassischerweise Reporting-Systeme mit ihren diversen Fragestellungen für die einzelnen Fachbereiche. Klar, ERP-Systeme oder Ihr Kernsystem sozusagen, Ihr Geschäftskernsysteme mit seinen spezifischen Modulen spielt auch eine Rolle. Wenn Sie das haben auch Online-Plattformen spielen sicherlich eine Rolle. Sonstige Schnittstellen, die Sie eben online haben oder die Sie eben für bestimmten Austausch mit Partnern nutzen, die sind natürlich auch wichtig. Das ist auch noch ein ganz wichtiger Punkt, weil die Daten sind ja nicht nur auf Ihr Unternehmen begrenzt.

Das heißt, diese Fragen der Datenlogistik, die müssen sich ja auch stellen, nicht nur für unternehmensinterne Daten, sondern eben auch für unternehmensexterne Daten. Also an der Stelle ist dann auch ganz klar die Frage zu beantworten: Welche Daten kommen von uns intern und welche Daten kommen denn von extern oder kaufen wir vielleicht zu oder bekommen wir von anderen Partnern? #00:09:00.3#

Formen des Datenaustauschs

Das sind erstmal die 3 wesentlichsten Punkte der Datenlogistik aus meiner Sicht und da stellen sich aber noch weitere Fragen.

Zum einen möchten Sie Ihre Daten zentral oder dezentral verwalten? Also an einer Stelle oder eben verteilt über viele Systeme. Ich mache dazu gleich auch noch ein Beispiel, dass das ein bisschen plastischer wird und man dann auch sehen kann, okay wie verzweigt sich das jetzt eigentlich, wenn ich das für alle meine Systeme mal durchschaue? Diese Frage, ob das zentral oder dezentral verwalten wird, das kann man entweder global für alle klären, ist aber sicherlich schwierig, oder man kann das für den einzelnen Datentyp oder das Datenobjekt spezifisch klären und es ist aber wichtig, dass es auf jeden Fall klar geregelt ist. Weil nur so kommen Sie zu dem Punkt, den ich auch bereits angemerkt habe, dass Sie sich auf die Daten verlassen können.

Wenn nicht klar, ist ob jetzt das zentrale System oder das dezentrale System oder eben verschiedene dezentrale Systeme den führenden Daten-Record haben, dann wird es sicherlich abenteuerlich, wenn Sie aufgrund dieser Basis irgendwie Auswertungen treffen möchten. #00:10:06.5# Das heißt, wenn klar geregelt ist, welches System führ oder ob gewisse Sachen synchronisiert werden, dann geht das recht einfach und dann ist es klar. Wenn es unklar ist, macht das immer deutlich mehr Arbeit und Aufwand und deswegen an der Stelle, nutzen Sie die Möglichkeit das vorher klarzustellen und vorher klar zu machen, dann haben Sie hinterher deutlich weniger Arbeit.

Dass die Daten am richtigen Ort sein sollten, das haben wir ja bereits besprochen. Doch wie kommen sie denn jetzt an den richtigen Ort eigentlich hin? Das ist ja eine Frage des Datenaustauschs und Datenlogistik ist ja auch, klar sagt der Begriff schon, ist auch das Thema Datenaustausch mitberücksichtigt. Und der Datenaustausch kann auf 2 verschiedene Weisen funktionieren. Zum einen können Sie die Daten unidirektional austauschen oder bidirektional. #00:10:58.6#

Beispiele zu unidirektionalem vs. bidirektionalem Datenaustausch

Was heißt das jetzt konkret? Nehmen wir mal ein Beispiel und sagen: Okay, wir schauen jetzt mal auf die Kundendaten, weil das vielleicht die meisten von Ihnen betrifft oder zumindest kann sich das glaube ich jeder recht einfach vorstellen.

Sie möchten Kundenstammdaten inklusive der Verkäufe in einem CRM-System haben. Also im CRM-System möchten Sie alle diese Informationen über den Kunden vorliegen haben. Daten müssen aber auch zur Rechnungsstellung über Ihr Kerngeschäftssystem also zum Beispiel ein ERP-System weitergegeben werden. Weil da wird dann zum Beispiel die Rechnung erstellt. So das heißt, also es ist auf jeden Fall Ihr Ziel schon mal klar, dass mehr als ein System beteiligt ist.

Das heißt, in irgendeiner Form müssen Sie jetzt hier schon mal festlegen, wie ist denn der Datenaustausch und es geht hier ganz klassisch um Stamm- und Bewegungsdaten, vielleicht sogar auch um Bestandsdaten, wenn jetzt Kontostände und so weiter noch mitberücksichtigt werden, also ob der Kunde auch bezahlt hat oder nicht und ob der pünktlich zahlt oder nicht und natürlich auch gewisse Kennzahlen wie Umsatz et cetera wird natürlich auch mitberücksichtigt. #00:12:04.4# So das heißt, Sie haben jetzt hier die volle Bandbreite an Datenobjekten zum Thema Kunden, die Sie austauschen möchten.

Unidirektionaler Datenaustausch

Also Beispiel jetzt für das Unidirektionale: nehmen wir mal an der Stammdatensatz, fokussieren wir uns mal auf den, das ist das einfachste Beispiel, der Stammdatensatz soll im CRM gepflegt werden. Dieses System wäre also führend.

Dennoch werden die Daten ja im ERP-System auch gebraucht und müssen mit dem ausgetauscht werden. Das würde aber bedeuten, dass der unidirektionale Austauschweg so ist, dass Änderungen nur im CRM-System gemacht werden dürfen. Also auch Kontoverbindung et cetera, die können nur in dem CRM-System gemacht werden und im ERP-System gibt’s keine Datenänderung. Dort werden die Daten nur genutzt und weitere Bewegungsdaten erzeugt. So. Das wäre ein Fall von unidirektionalem Datenaustausch. Sie merken schon das holpert so ein bisschen. #00:12:58.6#

Bidirektionaler Datenaustausch

Nehmen wir mal an Sie haben den Stammdatensatz und der soll im CRM-System und im ERP-System gepflegt werden. Die Daten sollen in beiden Systemen aktuell gehalten werden. Das bedeutet einen bidirektionalen Datenaustausch, also in beide Richtungen. Und in beiden Systemen sollen eben die Daten geändert werden können, sowohl Stamm- als auch Bewegungsdaten müssen dann zwischen Systemen synchronisiert werden. Das sind die beiden Möglichkeiten. Es gibt natürlich auch noch andere Möglichkeiten das abzubilden.

Also es gibt natürlich auch, die Frage habe ich eben gestellt, zentral oder dezentral, natürlich auch die Frage einer zentralen Stammdatenverwaltung. Das ist natürlich auch eine Möglichkeit gewisse Sachen abzubilden. Das sieht man auch häufig in Unternehmen, die setzen ein Stammdatenmanagementsystem ein und sagen: Das ist unsere zentrale Stelle, um Stammdatensätze zu ändern und das wird dann von da aus in die einzelnen Systeme verteilt. Aber eben der zentrale Record, the single point of truth, liegt halt in dem Stammdatensystem. #00:14:01.3#

Das ist dann aber immer damit verbunden, dass Sie eben den Pflegeaufwand haben in einem zentralen System und da eben alles pflegen und das dann verteilen.

Der bidirektionale Austausch ist vielleicht an der ein oder anderen Stelle ein bisschen komplexer, da gehe ich gleich nochmal drauf ein. Der bidirektionale Austausch geht dann in beide Richtungen und jedes System hat eben für sein Kernhoheitsgebiet dann die entsprechenden Daten vorliegen. Also eine bidirektionale Schnittstelle ist sicherlich technologisch meist komplizierter als eine unidirektionale. Allerdings Sie haben das eben auch schon an meinen Kommentaren gemerkt.

Datenmanagement in einer vernetzten Welt

Aus meiner Sicht ist die bidirektionale Schnittstelle in einer vernetzten Welt sicherlich angebrachter oder an vielen Stellen wird sie eben dieser Herausforderung, die damit einhergeht, mehr gerecht als eine zentrale Verwaltung. Weil die zentrale Verwaltung hat natürlich immer irgendwie diesen Kontrollmechanismus mit drin. Ja klar müssen Sie natürlich die Daten auch irgendwo kontrollieren und steuern. #00:15:01.7# Die Frage ist halt: Wie Sie das durchsetzen können und wieviel an Logik zukünftig auch aufgrund der Menge der Systeme und aufgrund der Menge der Vernetzung eben genau in diese bidirektionalen Schnittstellen gesteckt werden muss?

Haben Sie eine Datenmanagement-Strategie?

Und da ist eben genau mein Punkt, warum ich sage, dass das auch wichtig ist in einer Datenmanagement-Strategie mit aufzunehmen, weil Sie sehen anhand dieser Themen ja auch, wenn da eben keine Governance mehr ist, wenn da kein zentraler Punkt mehr ist, dann ist das eigentlich was, was das System dann irgendwo über die Schnittstelle automatisch macht. Und damit Sie sich auf die Daten verlassen können, muss das eben auch genauso gut funktionieren, als hätten Sie das zentral oder als hätten Sie nochmal jemanden, der da drauf guckt.

Beide Punkte, sowohl das zentrale als auch das dezentrale, sowohl ein unidirektionaler Datenaustausch als auch ein bidirektionaler Datenaustausch, die man sicherlich beliebig kombinieren kann, haben ihre Vor- und Nachteile. Beide Formate sind sicherlich im Einzelfall abzuwägen und ganz wichtig ist, dass diese Punkte in Ihrer strategischen Betrachtung eben einbezogen werden und ganz wichtig, bevor Sie ein System einführen oder umbauen, das eben festlegen. #00:16:11.6#

Das ist finde ich absolut essentiell, weil dadurch bekommen Sie eben die Möglichkeit das alles vorher zu regeln, auch diese Logik in die entsprechenden Schnittstellen rein zu programmieren, das zu testen und auszuprobieren und eben da dann auch im Zuge der Digitalisierung eben noch mehr zu automatisieren, dass diese Schnittstellen auch wirklich laufen und auch automatisch laufen.

Die Datenmanagement-Strategie ist sicherlich ein wichtiges Werkzeug oder ein wichtiges Hilfsmittel, wenn Sie im Unternehmen im Zuge der Digitalisierung auch das Potential der Daten nutzen möchten und die Aktivitäten, die Sie da im Bereich der Datennutzung und des Datenmanagements haben, weiter ausbauen möchten. Bedenken Sie halt bei Ihren Überlegungen im Vorfeld die Fragen der Datenlogistik, denn das hatte ich auch schon gesagt hinterher lässt sich das meist nur mir sehr, sehr viel Aufwand dann wieder geradebiegen oder letztendlich zum Teil dann nur noch mit umständlichen Lösungen oder extra Modulen. #00:17:10.3#

Wenn Daten das neue Rohöl sind benötigen Sie auch Datenpipelines

Und das ist etwas, das sollten Sie gerade denke ich im Zuge der Vernetzung und im Zuge der Digitalisierung bedenken, weil die Daten, wenn die das neue Rohöl sind, da macht man sich ja auch vorher Gedanken über welche Pipelines man denn das Rohöl von A nach B schafft, das macht man ja auch nicht von heute auf morgen, sondern diese Pipelines, die werden ja auch entsprechend geplant und wenn man in diesem Bild bleibt und in dieser Analogie bleibt, dann sollten Sie auch die Datenlogistik planen.

Genauso als müssten Sie Pipelines legen in Ihrem Unternehmen, wo die Daten von A nach B über diese Pipelines eben geschickt werden und eben auch entsprechend an der Stelle dann aufgenommen werden oder wo eben etwas davon konsumiert werden kann. Das ist aus meiner Sicht wichtig und ich glaube, wenn Sie das haben, dann sind Sie da schon auf einem sehr, sehr guten Weg. #00:17:59.3#

Und das zieht sich eben über alles, also nicht nur die Stammdaten, auch die Bewegungsdaten sollten Sie berücksichtigen und wenn Sie da eine solide Basis haben und ein solides Konzept haben, dann sind Sie auch recht schnell bei dem Thema Big Data, denn dann ist geklärt wie die Basis aussieht.

Und ich denke erst, wenn die Basis geklärt ist, wenn man das klassische Data Management im Griff hat, dann sollte man sich Gedanken machen über Big Data und über Smart Data und über Predictive Analytics und die Themen, die eben da drauf aufbauen. Aber da sollte man zunächst aus meiner Sicht erstmal die Hausaufgaben an der einen Stelle machen und dann sich damit die Basis legen für die weiteren Themen. Damit wären wir auch schon wieder am Ende dieser Folge angekommen. #00:18:57.9#

Bildnachweis: © CC0 Public Domain/ pixabay.com

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