CIO 053 – Datenmanagementsysteme in der digitalen Transformation – Interview mit Oliver Schröder

Oliver Schröder
Oliver Schröder

Datenmanagementsysteme helfen in der digitalen Transformation und können die Basis für digitale Geschäftsmodelle erleichtern. Zum Thema Datenmanagement und Datenmanagementsysteme spricht Petra Koch in dieser Folge mit Oliver Schröder, Geschäftsführer EMEA Central von Informatica.

Folgende Aspekte werden in der Podcast-Folge besprochen:

  • Datenmanagement im Zuge der Digitalisierung (02:00)
  • Top-Datenobjekte bzw. Daten-Domains mit denen Unternehmen beginnen können
  • Nutzen von Datenmanagementsystemen
  • Beispiele für die Unterstützung von Datenmanagementsystemen im Datenmanagement
  • IT-Architektur und Layer von Datenmanagementsystemen
  • Einsatzgebiete für Datenmanagementsysteme – Branchen und Unternehmensgrößen
  • Dos und Don’ts bei der Einführung von Datenmanagementsystemen
  • Aspekte eines guten Datenmanagements und Managementaufgaben
  • Ein Tipp an CIOs und IT-Manager (37:00)

Oliver Schröder ist seit Mai 2017 Geschäftsführer EMEA Central von Informatica. In dieser Position ist er verantwortlich für das operative Geschäft von Informatica EMEA Central Europe in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Herr Schröder ist seit 2013 bei Informatica und war zuletzt als Senior Director für das Master Data Management (MDM) Geschäft in EMEA und Lateinamerika verantwortlich.

Herr Schröder war zuvor bei Oracle tätig, wo er für den Aufbau des Hyperion Servicegeschäfts Westeuropa verantwortlich zeichnete. Als Management Consultant bei Contrast / EY startete er nach dem Wirtschaftsinformatikstudium an der Johannes Kepler Universität Linz seine Karriere und die 20-jährige Branchenerfahrung.

Informatica ist ein führender Enterprise Cloud Data Management Anbieter und hat das Ziel, die datengetriebene digitale Transformation bei seinen Kunden zu beschleunigen. In den letzten 25 Jahren hat Informatica mehr als 9.000 Kunden dabei unterstützt, das Potenzial ihrer Daten zu entfalten.

Informatica wird auch regelmäßig von Gartner als Leader in den Magic Quadrants ausgezeichnet, aktuell sind die folgenden Systeme ausgezeichnet:

  • Das Enterprise Integration Platform as a Service Management,
  • Data Integration Tools,
  • Data Quality Tools,
  • Master Data Management Solutions,
  • Meta Data Management Solutions.

Es geht also um das Themenspektrum Data Management und wie das ganze Thema Data Management Systeme dabei unterstützen kann, die digitale Transformation voranzutreiben.

Freuen Sie sich auf ein spannendes Interview. Wir freuen uns auf Ihre Kommentare zum Interview, diskutieren Sie mit.

Transkript des Interviews zum Nachlesen

  1. Petra Koch:

    Warum ist Datenmanagement Ihrer Ansicht nach derzeit ein besonders aktuelles Thema in den Unternehmen, vor allem im Hinblick auf die Digitalisierung?

    00:02:37.4

  2. Oliver Schröder:

    Ja, die Digitalisierung, im Namen ist es ja schon digital, ist datengetrieben, und Datenmanagement da ist deswegen wichtig, weil mit der Digitalisierung sich Prozesse verändern, Geschäftsprozesse verändern in Unternehmen und damit findet eine Veränderung statt, dass eben Applikationen beziehungsweise Prozesse, applikationsübergreifend stattfinden werden und diese Daten applikationsübergreifend verwendet werden. Wenn man in der Vergangenheiten einen Kundenprozess hatte, der in einer Applikation abgebildet wurde, so ist es heute mit digitalen und mit neuen Prozessen so, dass eben viele Applikationen, viele Schnittstellen, sei es das Handy als Schnittstelle oder eine Web-App oder auch ein IoT-Gerät [Internet-of-Things] als Schnittstelle plötzlich Kundendaten liefern und damit ist es notwendig eben die Daten über die verschiedenen Applikationen hinweg zu managen.

    00:03:30.7

  3. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Das heißt, die Unternehmen gehen auch von den monolithischen Systemen hin zu mehreren verteilten Anwendungen? Richtig?

    00:03:37.3

  4. Oliver Schröder:

    Absolut. Also ich möchte mal jetzt ein sehr branchenspezifisches Beispiel heranziehen. Die Versicherungsbranche als solches hat viele Jahrzehnte in Silos gedacht, also das heißt, jemand war entweder Leben-, KFZ-, Sachversicherung und genauso sind halt die Systeme entstanden. Heute spricht man von Customer Experience, also das heißt sozusagen, den Kunden gesamtheitlich zu sehen und damit ist es eben notwendig, diese Brücke zwischen diesen unterschiedlichen Silos zu schlagen und den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen und nicht den Versicherungsvertrag, wo das passiert. Und dem kommt natürlich noch hinzu, dass Unternehmen auch sozusagen nicht nur sich digitalisieren, sondern manche sind sozusagen Natural Born Digital, also das heißt, Unternehmen, die keine Legacy Vergangenheit haben im klassischen Geschäft, also da sind Beispiele so große Plattformenbeispiele, Uber als Beispiel, das eben sehr stark das Taxi-Geschäft revolutioniert oder das Transportgeschäft als solches revolutioniert, wo eben Systeme gebaut werden, die wirklich auf der grünen Wiese digital aufgebaut sind.

    00:04:45.0

  5. Petra Koch:

    Ja, genau. Also da haben ja auch diese Unternehmen einen großen Unterschied, was ihren Stand oder ihren Reifegrad des Datenmanagements angeht.

    00:04:52.2

  6. Oliver Schröder:

    Absolut. Ja. Generell kann man das natürlich auch aus unterschiedlichen Branchen feststellen, so der Finanzdienstleistungsbereich, Banken sind schon sehr lange digital, die Banken haben ja eine lange Historie, dass sie eben auch mit Online-Banking und so weiter das Geschäft sozusagen tatsächlich digital abgebildet wird. Aber in der Zwischenzeit ist es auch, selbst für jeden Maschinenhersteller findet Digitalisierung statt. IoT-Daten von Maschinen, das heißt Geschäftsmodelle wandeln sich. Ein Beispiel aus der Industrie, Flugzeugtriebwerke wurden früher verkauft, heute kann man die nicht mehr kaufen, heute kauft man eine Uptime für ein Flugzeugtriebwerk kaufen, das heißt, das Geschäftsmodell ist von, ich produzier ein Flugzeugtriebwerk und verkaufe es, zu einem, ich produziere eigentlich sozusagen Luftstunden, wo ich im Flugzeug damit betreibe und habe die gesamte Wertschöpfungskette im Unternehmen abgebildet.

    00:05:47.1

  7. Petra Koch:

    Ja, das ist super spannend, also da ist wahrscheinlich gerade im klassischen Maschinenbau noch ein Wandel nötig.

    00:05:52.1

  8. Oliver Schröder:

    Ganz genau. Also Maschinenbauer, also die Softwareindustrie hat sich schon gewandelt in der Form Software-as-a-Service [SaaS] im Angebot, und genauso passiert es in sehr vielen anderen Industrien, die digitalisiert werden, dass sie sozusagen ihr Produkt aus der Vergangenheit as a Service anbieten. Das ist im Automobilbereich Car Sharing as a Service, man verwendet es und nimmt es in der Form.

    Motorradhersteller machen das in der Zwischenzeit, Motorräder as a Service. Ein Kunde von uns, KTM zum Beispiel, bietet die Motorräder nicht mehr nur zum Kauf, sondern auch as a Service nach Bedarf. Ich brauche eine Enduro für eine Geländefahrt oder ich brauche eine Straßenmaschine oder ein Bike, um eben längere Strecken zu überwinden. Und das sehen wir in allen Industrien, dass dieser Geschäftsprozesswandel stattfindet.

    00:06:40.4

  9. Petra Koch:

    Ja klasse. Und wenn man jetzt als Unternehmen genau da einsteigen will, um welche Aspekte des Datenmanagements beziehungsweise der Datendomains sollten sich dann Unternehmen kümmern, wenn sie ihre Datenmanagementkompetenzen ausbauen wollen?

    00:06:52.3

  10. Oliver Schröder:

    Also grundsätzlich, bevor ich auf sozusagen die technologische Ebene eingehe, sind sozusagen Reisen, die in der Digitalisierung stattfinden, die wir mit unseren Kunden feststellen, und ein großes Thema ist das, sozusagen das Cloud-Thema, die Reise in die Cloud. Also sehr viele Unternehmen kommen historisch natürlich aus dem eigenen Rechenzentrum, die Daten On-Premise zu halten. Die Reise in die Cloud hat viele Aspekte, und das kann sein, dass man einfach mal das Rechenzentrum sozusagen in die Cloud verlegt, aber eben auch wirklich sagt, alle neuen Services möchte ich tatsächlich als Service konsumieren und nicht nur das Rechenzentrum verlagern, sondern auch den Betrieb dafür, für diese Services verlagern. Also ein wesentlicher Aspekt im Zusammenhang des Datenmanagements ist immer schon gewesen die Analysen, die damit verbunden sind, so das klassische BI, die Business Intelligence, die mehr und mehr durch die AI ersetzt wird, also das heißt die künstliche Intelligenz oder vielleicht klarer ausgedrückt Machine Learning. Das heißt, die großen Mengen an Daten auch so aufzubereiten, dass man neue Geschäftsmodelle vorberechnen kann, dass man Modelle bildet, mit denen man agieren kann. Wesentlicher Aspekt, kurz vorher schon erwähnt, im Versicherungsbereich, aber es gilt auch für alle, ist sozusagen das Engagement mit dem Kunden, die Customer Experience, das heißt das Mastern von Daten und die Daten zu verstehen. Und ein Aspekt, wenn wir von Daten sprechen, der auf jeden Fall sehr wesentlich ist, ist das ganze Thema Data Governance und Compliance. Also da gab es ja auch sozusagen eine Entwicklung in der Gesellschaft, die damit einhergeht, also GDPR als sozusagen die Datenschutz-Grundverordnung, die ist seit einem Jahr jetzt live, Europa war da Vorreiter. Mit der Datenschutz-Grundverordnung ist eine neue Denke eingekehrt, dass Daten einfach kein freies Gut sind, sondern dass im Speziellen personenbezogene Daten geschützt werden müssen. Und diese Reisen brauchen Werkzeuge, um entsprechend auch da mit den Daten umzugehen.

    00:08:58.1

  11. Petra Koch:

    Das heißt, einige Firmen sind ja sicherlich schon auf Teile dieser Reisen unterwegs. Wenn jetzt ein Unternehmen noch ganz am Anfang steht, was stellen Sie da fest, mit welcher Reise starten die Kunden dann am häufigsten?

    00:09:09.5

  12. Oliver Schröder:

    Ein sehr häufiger Start der Reisen ist der mit der Customer Experience. Je nachdem, ob ein Unternehmen direkt an den Endkunden orientiert ist oder noch mal sozusagen der Endkunde über einen weiteren Verkaufskanal adressiert wird, ist entweder das Customer Experience der Kunde oder das Product, das Product Mastering, sind eigentlich die zwei großen Treiber, die wir sehen.

    00:09:32.1

  13. Petra Koch:

    Das heißt dazu, ist das, was aber Sie eben auch gesagt haben bei den Versicherungsbeispielen, nötig, dass ich vom Kunden aus denke, also nicht mehr aus den klassischen einzelnen Produkten, die ich anbiete, sondern was konsumiert der Kunde eigentlich bei mir?

    00:09:43.4

  14. Oliver Schröder:

    Ganz genau. Zum einen, wie trete ich mit den Kunden in Interaktion? Welche Möglichkeiten habe ich für den Kunden? Man spricht da von auch sozusagen der lückenlosen Kommunikation mit dem Kunden. Der Kunde beginnt sehr häufig online sich schlau zu machen über ein bestimmtes Thema und kommt in einen gewissen Wissensvorsprung rein. Dann kann es die Möglichkeit geben, dass er mich schon online kennengelernt hat, dann ist es insofern gut, dass ich vielleicht auch schon die Identität des Kunden feststelle, um ihn an der Stelle, was hat er schon gesehen, wofür hat er sich interessiert, bei zum Beispiel dann einem Beratungsgespräch oder wenn er dann vom online in auf ein Tablet oder auf eine App geht, auf eine personalisierte App geht, um ihn dort wieder abzuholen. Und das ist genau diese Customer Experience.

    00:10:32.3

  15. Petra Koch:

    Das heißt, es fängt beim Interessenten schon an. Also ich sammle schon über den Interessenten Daten, bevor er überhaupt bei mir schon Kunde ist, oder?

    00:10:39.0

  16. Oliver Schröder:

    Absolut.

    00:10:39.7

  17. Petra Koch:

    Und welche Domains gibt’s da im Datenmanagement aus Ihrer Sicht, wo die Kunden am häufigsten mit starten? Also die Kundendomain, dann Produkte haben Sie gesagt. Was könnte noch in Frage kommen?

    00:10:50.2

  18. Oliver Schröder:

    Es sind Vertriebskanäle, die man natürlich ansieht, also das heißt, eine Locations als Domäne. Also da sind eigentlich keine Grenzen gesetzt. Referenzdaten sind sehr oft eine Domäne, die abgebildet wird. Also am wesentlichsten ist sozusagen der Beginn und das machte eben dann ein so genanntes Multi Domain Master Data Management aus, was man an einer Stelle starten kann und keine Limitation hat, zusätzliche Domänen im Rahmen der Digitalisierung über die Zeit dann hinzuzunehmen. Lieferanten ist natürlich ein Beispiel, der Server auch passt, also das heißt, Kunde, Lieferant und Produkt sind schon drei sehr wesentliche Komponenten, die üblicherweise gemastert werden.

    00:11:33.1

  19. Petra Koch:

    Super. Und jetzt sind wir ja im CIO Podcast, da hören also auch ganz viele ITler zu. Die fragen sich jetzt wahrscheinlich direkt, wie kann ich diese Datenmanagementsysteme im Unternehmen denn auch verankern? Wie unterstützt das die digitale Transformation? Sie haben jetzt ja schon ein bisschen was von den Ankerpunkten gesagt, aber wie sieht das systemisch aus?

    00:11:53.8

  20. Oliver Schröder:

    Genau. Um Datenmanagement zu betreiben, ist mal ein ganz wesentlicher Aspekt sozusagen die Connectivity, also das heißt sozusagen die Integration von Daten. Üblicherweise ist es ja so, dass ein Unternehmen, historisch gewachsenes Unternehmen, über sehr viele verschiedene IT-Systeme verfügt und in diesen Systemen, die Datenschätze liegen, und zwar in unterschiedlichen Formaten, in unterschiedlichen Speichermöglichkeiten. Es sind klassische relationale Datenbanken, das sind Flat Files, die im Unternehmen verfügbar sind, das sind Big Data Environments, Hadoop Environments und so weiter. Und für ein Datenmanagementsystem ist es wichtig, diese Verbindungen, also diese Connectivity zu allen Systemen herzustellen, und zwar unabhängig vom Vendor und unabhängig von der Technologie. Das ist eine der absoluten Stärken von Informatica, eben diese Konnektivität zur Verfügung zu stellen. Die Connectivity, da spricht man klassisch von der Datenintegration, kommt aus der Historie des ETLs, Extraktion, Transformation und Laden von Daten, das war wie das Ganze sozusagen nur für Reporting-Zwecke allein verwendet wurde. In der Zwischenzeit ist die Connectivity in Realtime, also das heißt, nicht nur für Reporting, um die Daten entsprechend zu transformieren, sondern auch für Realtime-Applikationen eben dieses Datenmanagement zu betreiben.

    00:13:14.6

  21. Petra Koch:

    Was heißt das jetzt konkret? Wenn ich jetzt beim Kundenbeispiel bleibe, muss ich dann mich festlegen, in welchem System quasi mein goldener Record liegt oder synchronisiert das Tool automatisch?

    00:13:26.5

  22. Oliver Schröder:

    Also man muss sich festlegen, was man haben möchte. Die Architekturen erlauben beides, also man kann sowohl ein bestehendes System sozusagen zum Master machen und sagen, an der Stelle werden die Daten zukünftig gewartet und das System verteilt auch die Daten an alle anderen Systeme, das ist möglich. Aber genauso ist es möglich, dass man sagt, das neue Master Data Management ist sozusagen das Master Tool und das verteilt an die bestehenden Systeme den Golden Record.

    00:13:57.3

  23. Petra Koch:

    Alles klar.

    00:13:57.6

  24. Oliver Schröder:

    Also das ist, architektonisch muss man sich im Detail anschauen, wie sozusagen die Landschaft aufgebaut ist, was da Sinn macht, aber da gibt es sozusagen keine Einschränkungen in der Architektur das auszubauen.

    00:14:09.4

  25. Petra Koch:

    Ja klasse.

    00:14:11.1

  26. Oliver Schröder:

    Wir waren jetzt bei der Datenintegration als ein wesentlicher Teil. Die Datenintegration gibt es sozusagen in der Cloud genauso, also das heißt, es muss auch übergreifend sein und wie gesagt, unabhängig von der Technologie. Man spricht da iPaaS.

    00:14:25.5

  27. Petra Koch:

    Wofür steht das?

    00:14:27.2

  28. Oliver Schröder:

    Integration Platform as a Service.

    00:14:29.1

  29. Petra Koch:

    Alles klar.

    00:14:29.4

  30. Oliver Schröder:

    Ein wesentlicher Teil ist eben auch zu sagen, das Datenmanagement unabhängig von der Speicherart zu halten, also Big Data Management ist da ein Schlagwort dazu, und auch unabhängig davon strukturierte und unstrukturierte Daten entsprechend zu managen. Das ist Teil der Big Data Management Lösung bei Informatica. Ein ganz wesentlicher Aspekt, und das ist eine sehr große Renaissance, etwas, das nicht neu ist im Produktportfolio, das es schon sehr lange gibt, aber gerade mit Digitalisierung eine absolute Renaissance erlebt, ist Datenqualitätsmanagement. Also es gibt keinen digitalen Prozess, also kein digitales Geschäftsmodell, wenn die Datenqualität schlecht ist, wenn Daten fehlen, wenn sie nicht vorhanden sind oder wenn sie falsch sind.

    00:15:15.3

  31. Petra Koch:

    Ist aber immer so der unliebsame Part, so Aufräumen von daten ist nicht so hoch im Kurs bei den Firmen, oder?

    00:15:21.9

  32. Oliver Schröder:

    Ja, vor allem es ist sozusagen eine Domäne, den Schuh zieht sich die IT ungerne an, weil für die IT funktioniert es unabhängig davon. Also da geht’s darum, läuft ein Prozess richtig, funktioniert er? Ob der Inhalt, ob dort jetzt ein falscher Name drinnen steht oder irgendwie Daten gepflegt wurden, sind jetzt wenig einflussreich für oder wenig entscheidend für den IT-Betrieb, sondern die Leidtragenden sind die Leute auf der Business-Seite. Wenn die Datenqualität nicht vorhanden ist, dann ist es schwer Business zu generieren und Business zu machen. Das heißt, die Initiativen rund um Datenqualität, auch wenn es eine IT-Technologie ist, die letztlich hilft dazu mit Regelwerken und so weiter das umzusetzen, die Technologie Enabler sind die Leute aus dem Business, die sagen, wir können diesen Prozess nur dann abbilden, wenn wir entsprechend auch die Datenqualität dazu in Ordnung haben.

    00:16:17.1

  33. Petra Koch:

    Das heißt, da Zusammenspiel zwischen IT und Business ganz wichtig?

    00:16:20.8

  34. Oliver Schröder:

    Absolut. Und für Digitalisierungsprojekte ist ja oft der Beginn eben Datenqualitätsprojekte, die vielleicht in der Vergangenheit aufgeschoben wurden oder die vielleicht einmal manuell durchgeführt wurden und dann ist wieder sozusagen der alte Zustand über die Zeit reingekommen. Jetzt, wenn man darüber nachdenkt eben, ein digitales Unternehmen und digital heißt ja ein datengetriebenes Unternehmen mit datengetriebenen Geschäftsprozessen und datengeschriebenen Geschäftsfeldern aufzubauen, dann kommt man nicht mehr umher, auch die Datenqualität entsprechend mit zu managen.

    00:16:56.8

  35. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Genau. Und das wahrscheinlich auch kontinuierlich, so wie Sie gesagt haben, eben nicht einmal aufräumen und dann sieht es 4 Monate später wieder genauso aus, sondern mit dem Tool eben unterstützt.

    00:17:07.9

  36. Oliver Schröder:

    Ganz genau. Ein wesentlicher Aspekt auch noch bei der Digitalisierung und bei den Komponenten, die hierzukommen, ist auch das Katalogisieren von Daten. Enterprise Data Catalogue ist das Thema und da geht‘s zu, digitale Prozesse zu schaffen, bedeutet, dass das Business und die IT sehr eng miteinander kommunizieren müssen. Sehr oft ist es aber so, dass wenn das Business über Daten spricht und die IT über Daten spricht, dass es hier einen Mismatch gibt. Ein Datenkatalog hilft dazu, dass man grundsätzlich mal feststellt, welche Daten sind vorhanden und welche Diktion wird verwendet für die Daten? Und wenn die IT etwas als Review bezeichnet, bedeutet das noch lange nicht, dass diese Revenue-Bezeichnung auch auf der Business-Seite so verstanden wird?

    00:17:55.5

  37. Petra Koch:

    Oh ja. Das sind ja schon die Klassiker im Reporting gewesen.

    00:17:58.5

  38. Oliver Schröder:

    Ganz genau.

    00:17:59.1

  39. Petra Koch:

    Ist die Kennzahl genauso berechnet?

    00:18:00.6

  40. Oliver Schröder:

    Und Datenkataloge helfen genauso zu sagen, dieses gemeinsame oder eine gemeinsame Sprache herzustellen, um letztendlich auch von denselben Datensätzen zu sprechen. Und finally in dem ganzen Set ist natürlich ganz wichtig eben dieser Security-Aspekt, und zwar ganz konkret Data Privacy, nicht Security im Sinne von Cyber Security, sondern Datensicherheit, dass eben Daten, die schützenswert sind, auch entsprechend geschützt werden, beziehungsweise auch mal erkannt werden, dass sie schützenswert sind. Schützenswert nach gewissen Regeln wie Datenschutz-Grundverordnung [DSGVO]. Es gibt aber für viele Industrien und Branchen unterschiedliche Regelwerke. Die Banken haben Basel als Regulativ, nachdem eben Lineage, das heißt die Entstehung von Daten und deren also nichtmanipulierbare Weg aufgezeigt werden muss. Pharmaindustrie hat IDMP als Regelwerk, dass eben alle Ingredienzien, die zu einem pharmazeutischen Produkt führen, nachgewiesen werden müssen in ihrer Datenstrecke, woher sie kommen. Und das ist sozusagen der Begriff rund um Data Governance, Data Compliance, der ein ganz wesentlicher Bestandteil einer Datenmanagementplattform ist, dass man diese Aspekte immer wieder auch einhalten kann beziehungsweise auch überprüfen kann.

    00:19:16.7

  41. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Super.

    00:19:18.0

  42. Oliver Schröder:

    Das sind sozusagen die technologischen Bausteine, die in eine Datenmanagementplattform reingehören. Und dann gibt es natürlich sozusagen die draufliegenden Lösungen und mit der Technologie ist noch kein Problem gelöst. Die Lösung ist sozusagen das Werkzeug, mit dem Data Stewards, Business-Leute entsprechend arbeiten. Da ist zum Beispiel Product 360, ein PIM-Produkt [Product-Information-Management], um Produktdatenmanagement zu betreiben. Customer 360, ein Produkt, um das Kundendatenmanagement zu betreiben. Das sind die Lösungen, die wir in dem Bereich anbieten für unsere Kunden im Informatica-Umfeld.

    00:19:55.4

  43. Petra Koch:

    Können wir da noch mal reingucken? Also Produktmanagement jetzt vor allen Dingen, sind da Produktvarianten auch mit gemeint, was kann man sich da drunter vorstellen?

    00:20:04.0

  44. Oliver Schröder:

    Absolut. Also Produktmanagement muss man sich darunter vorstellen, Produkte haben unterschiedliche Ausprägungen. Zum Beispiel Produkte haben unterschiedliche Beschriftungen je nach Verwendungsland, Vorschriften, welcher Aufdruck auf dem Produkt, welche Verpackung verwendet werden muss und so weiter. Das heißt, wir sprechen von Varianten, wir sprechen aber auch von Varianten, es gibt einen Joghurt, der kann in der Variante Erdbeere, Vanille und so weiter ausgeprägt sein. Also das heißt, im Wesentlichen geht es darum, dass man eben die Produktdaten an einer Stelle konzentriert hat, und zwar unabhängig jetzt vom Logistikprozess, der mit einem Produkt verbunden ist, um die Produkte Omnichannel-fähig zu machen. Das heißt letztendlich, alle Informationen zu haben, um sie gegebenenfalls in einem Webshop zu präsentieren und dort anzubieten, auf einem Mobile Device anzubieten oder auch in einem Store anzubieten und die Informationen am Ausdruck oder auf einem digitalen Display zu zeigen, die eben relevant ist für das Produkt, und damit eben die Flexibilität hat, aber auch genauso die Grundlage für ein Printprodukt, also das heißt, auch noch einen Katalog zu drucken mit den Produkten und den Informationen, die dazugehören.

    00:21:15.7

  45. Petra Koch:

    Jetzt haben Sie gerade den Joghurt angesprochen. Da fällt mir gerade spontan was dazu ein. Kann man denn auch so Daten wie HACCP dazu hinterlegen, also diese Lebensmittelkennungen im Grunde?

    00:21:25.6

  46. Oliver Schröder:

    Absolut.

    00:21:26.8

  47. Petra Koch:

    Das heißt, die sind auch völlig branchenflexibel, was ich damit abbilden kann?

    00:21:30.8

  48. Oliver Schröder:

    Ganz genau. Also das heißt sozusagen, wie das Datenmodell gebaut wird und welche Attribute letztendlich dann relevant sind für ein Produkt, ist diese Flexibilität bringt die Softwarelösung mit.

    00:21:43.1

  49. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Okay. Klasse. Wie sieht sowas konkret aus? Können Sie da ein paar Beispiele nennen?

    00:21:47.9

  50. Oliver Schröder:

    Sehr gerne. Beginnen wir mit der Automobilbranche, also Produktinformationen, wenn Sie heute ein Auto konfigurieren, ein Auto sozusagen für sich zusammenstellen, dann sind es Produktkomponenten, die dann ein fertiges Auto bauen. BMW verwendet zum Beispiel eben das Produkt 360 von Informatica, das PIM-System. Wenn Sie einen Konfigurator von BMW, ein Auto zusammenbauen mit Ihrer Wunschkonfiguration, Farbe, Felgen, Ausstattung und so weiter, dann kommen diese Daten und werden eben sozusagen über die Aufbereitung der Produktdetailinformation miteinander verbunden und letztendlich sehen Sie Ihr Auto in der Konfiguration, also auch die Grundlage für die Fertigung herstellen als Produkteinformation, um ein Beispiel aus der Automobilindustrie zu nennen. Wenn Sie fliegen im Flugzeug, dann geht es um die Customer ID bei Lufthansa. Lufthansa verwendet eben die Lufthansa ID und die ist eben vom Master Data Management mit Informatica entsprechend eben der Customer 360 und die Customer Experience einer Premium-Fluglinie entsprechend zu unterstützen.

    00:22:56.4

  51. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Das heißt, alle Services wie Miles More und so weiter greifen da mit rein?

    00:23:01.1

  52. Oliver Schröder:

    Sind die Grundlage, damit entsprechend eben der Kunde in seinem Status und in dem, sozusagen in seinen Präferenzen, abgeholt werden kann.

    00:23:10.6

  53. Petra Koch:

    Okay, ja klasse.

    00:23:11.8

  54. Oliver Schröder:

    Das wären jetzt sozusagen zwei Beispiele aus dem großen Bereich, aber der gesamte Mittelstand digitalisiert. Das heißt da Unternehmen wie Fischer, kennt man also, wenn man selbst ein Bild aufgehangen hat, Fischer Dübel, Fischer Digital digitalisiert auch mit Product 360 das gesamte Sortiment digital aufzubereiten. Kärcher digitalisiert und arbeitet mit Informatica im Bereich der Digitalisierung. Also das heißt, digital ist größenunabhängig. Es gibt zwar Unterschiede, aber sozusagen diese Digitalisierung und das macht es auch spannend über die verschiedenen Branchen und Bereiche hinweg, also sozusagen unabhängige Datenmanagementsoftware passt eben für diese digitalen Geschäftsprozesse und für die Unterstützung im Datenmanagement unabhängig von Größe und von Ausrichtung der Branche.

    00:24:02.0

  55. Petra Koch:

    Ja. Ja, das ist hervorragend. Also das ist ja häufig auch dann, ich höre das immer bei den Kunden, wenn ich jetzt in Projekten bin. Ja, wir sind ja ganz speziell, das ist bei uns ganz besonders, das kann ja so ein Standardsystem bestimmt nicht. Also da ist ja häufig so eine Haltung, dass da erstmal so die Frage ist, wie kann denn eigentlich so eine Standardsoftware sowas abbilden? Vielleicht können wir da noch mal auf die IT-Architektur des Datenmanagementsystems eingehen. Also Sie haben eben schon ein bisschen was gesagt, Struktursynchronisation, wie klappt das dann, dass Sie eben ganz verschiedene Branchen, ganz verschiedene Größen von Unternehmen eben in dem Datenmanagementsystem abbilden können?

    00:24:38.2

  56. Oliver Schröder:

    Vielleicht können wir uns dem so am besten nähern, dass unabhängig von Branche sozusagen Geschäftsprozesse sehr ähnlich immer ablaufen. Also das heißt, beteiligt sind Kunden, Produkte, …

    00:24:50.7

  57. Petra Koch:

    Richtig.

    00:24:51.2

  58. Oliver Schröder:

    handelnde Personen, Mitarbeiter, Business und so weiter. Also das heißt so, im Wesentlichen die Kerngeschäftsprozesse sind eigentlich branchenunabhängig mal abbildbar aus einer Datenmanagementperspektive. Die Inhalte verändern sich sehr stark, die Mengen verändern sich sehr stark, ist man im Massengeschäftsmarkt, ist man ein Produzent von einer Maschine pro Jahr, die hochspezialisiert ist, versus Millionen Stückzahlen, die man produziert. Das heißt, die Skalierung in Mengen, in Details und so weiter, das ist das, was die Software abbilden kann. Die Modelle als solches sind universell einsetzbar, und beim Datenmanagement muss sich auch das insofern vorstellen, es ist ja keine Applikation des Datenmanagements, sondern es ja wirklich die Reduktion auf die Daten. Unabhängig davon, wie ein Geschäftsprozess in der Zukunft aussieht, meine Kundendaten sind relevant, und auch unabhängig davon, in welchen sozusagen Applikationssystemen ich die betreibe oder die Kundendaten in einem CRM-System habe, das meine Prozesse abbildet, in einem ERP-System, das meine Prozesse, in welchem auch immer Cloud-System ich diese Daten habe, Datenmanagement erlaubt ja eigentlich wirklich, die Daten vom Prozess zu separieren und jederzeit zur Verfügung zu stellen unabhängig davon, was sozusagen mein nächster Prozess sein wird, was man meine nächste Aktion sein wird, also die Trennung von Daten und Applikationen.

    00:26:20.0

  59. Petra Koch:

    Ja. Und da ist ja auch, selbst wenn das alte Geschäftsmodell vielleicht diese Daten noch nicht in Gänze braucht, kann man damit ja wieder in neue Geschäftsmodelle auch reinstarten?

    00:26:29.2

  60. Oliver Schröder:

    Ganz genau. Und umgekehrt, dass das alte Geschäftsmodell nicht über genug Daten verfügt, um ein neues betreiben zu können, ein digitales betreiben zu können. Also noch nicht genug Informationen hat, dass man eben wirklich sagen kann, ich verkaufe das Produkt nicht nur, sondern ich biete es als Service an, brauche ich viel mehr Informationen, ich muss es warten, ich muss eine Plattform zur Verfügung stellen, wo der Service entsprechend abonniert werden kann oder zugewiesen werden kann. Also das ist die Veränderung und genau das ermöglicht aber eben mit einem flexiblen Datenmanagement, dass ich für den alten Geschäftsprozess auch die alte Applikation laufen lassen kann und für den neuen Geschäftsprozess die Daten, die für beide relevant sind, zur Verfügung stellen kann.

    00:27:11.7

  61. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Okay. Jetzt waren wir ja bei der IT-Architektur. Wenn Sie das noch mal so im Groben beschreiben müssten, was wären so die wesentlichen Bausteine?

    00:27:21.4

  62. Oliver Schröder:

    Die Bausteine, die wir gehört haben im Wesentlichen sind eben sozusagen das Integrieren, das Managen von Daten, die Sicherheit von Daten und das Mastern von Daten. Wesentlich dabei ist es, das in einer Plattform zu betreiben. Wir haben eingangs von den Reisen gesprochen, jeder steht an einem anderen Punkt und beginnt an einer anderen Stelle, das heißt, die Plattform, die fällt nicht vom Himmel und ist auch nicht von heute auf morgen entsprechend zu implementieren, sondern man beginnt an einer Stelle, das, was Informatica auszeichnet, ist, dass es eben plattformunabhängig ist.

    Wenn ich ein Datenqualitätsproblem habe, dann kann ich an der Stelle beginnen und im weiteren Schritt das Master Data Management, das Security-Thema dazunehmen, die Integration dazunehmen, also eine hohe Flexibilität. Und wenn ich von Plattform spreche, dann meine ich damit, dass wenn man an einer Stelle begonnen hat, Metadaten-basiert zu arbeiten, dann stehen die sozusagen über die Plattformen hinweg übergreifenden Services, unter anderem Claire, unsere AI Engine, zur Verfügung.

    00:28:21.3

  63. Petra Koch:

    Vielleicht da noch mal einhaken, AI Engine, ist Artificial Intelligence Engine?

    00:28:25.3

  64. Oliver Schröder:

    Ganz genau. Ja, also Künstliche Intelligenz, sehr konkret ausgedrückt Machine Learning, das heißt Patterns, die über viele Projekte gesammelt wurden, Daten-Patterns, wir beschäftigen uns seit 25 Jahren mit Datenmanagement und das Ganze immer basierend auf Metadaten-Management. Das heißt, mit dieser Information werden die Patterns geschaffen, um eben dann maschinelles Lernen zu unterstützen und Prozesse in der Datenqualitätssicherung, in der Datenanbindung, zu unterstützen.

    00:28:56.4

  65. Petra Koch:

    Okay. Das heißt, wer jetzt noch nicht so viel mit Datenmanagement zu tun hat, ich höre das häufig, wenn ich in Unternehmen bin, die schauen mich dann immer mit großem Fragezeichen an, wenn ich von Metadaten spreche. Also Daten über Daten, das heißt Sie haben ja Daten über Daten gesammelt und die in Patterns ausgewählt, also in Mustern strukturiert?

    00:29:12.9

  66. Oliver Schröder:

    Genau. In Metadaten sind es dann Beschreibungen, die Beschreibung der Daten. Also das sind nicht die Inhalte, der inhaltliche Teil, sondern der beschreibende Teil, um welche Daten es sich eigentlich handelt.

    00:29:23.3

  67. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Okay.

    00:29:23.8

  68. Oliver Schröder:

    Und mit diesem Wissen von dieser Künstlichen Intelligenz kann natürlich einem User sehr geholfen werden. Ein Beispiel, es gibt ein Flat File, das hat keine Beschreibung, ist einfach eine Menge an Daten, die dort drinnen liegen. Claire unterstützt das Flat File zu analysieren und macht Vorschläge. Mit dem Wissen, schon sehr viele Daten gesehen zu haben, macht es Vorschläge und sagt, von dem, was ich bisher alles gesehen haben, könnte ich mir vorstellen, dass in der Spalte Telefonnummern sind, in der nächsten Spalte Postleitzahlen drinnen sind, und wertet das aus und macht dann sozusagen dem Benutzer Vorschläge, um die Daten verwertbar zu machen.

    00:30:00.7

  69. Petra Koch:

    Okay. Das heißt, einfach auch eine Strukturerleichterung beim Managen der eigenen Daten?

    00:30:05.3

  70. Oliver Schröder:

    Ganz genau.

    00:30:06.3

  71. Petra Koch:

    Super. Und Claire ist dann quasi auch unter allen, also dieser Artificial Intelligence Engine, liegt dann auch quasi in der Plattform komplett mit drin?

    00:30:14.5

  72. Oliver Schröder:

    Ganz genau. Also Claire ist kein Produkt, das man rausnehmen kann, sondern unterstützt in den Komponenten der Plattform. Ein anderes Beispiel, Datenintegration. Bei der Datenintegration geht es ja oft darum, eine Quelle zu identifizieren, ein Ziel von A nach B entsprechend zu bewegen. Und Claire hilft und man spricht hier von Mapping, Claire hilft hier, wenn man beginnt sozusagen ein Mapping aufzubauen, in einer Quelle Daten sucht und auch ein Ziel zu verschieben, hilft, wenn man das mehrfach gemacht hat, zu sagen, ich habe einen Vorschlag, mit dem, was ich bisher gesehen habe, könnt das das nächste Mapping sein, könnte das so, also das heißt, es automatisiert, indem es einfach hilft, Prozesse die stattfinden oder Tätigkeiten, die wiederholend stattfinden, zu automatisieren und damit den Prozess zu beschleunigen.

    00:31:00.8

  73. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Jetzt hatten wir das eben schon mal kurz angesprochen, Datenmanagementsysteme sind ja eben branchenübergreifend. Sie hatten jetzt auch schon paar Beispiele genannt im Kundenmanagement und so weiter. Gibt es da irgendwie noch so ein paar Applikationen, Anwendungsfälle, was weiß ich, beim Kunden Next Best Offer, also was kann ich damit anstellen, wenn ich die Daten so optimal gemanagt habe, wie Sie das jetzt gerade beschrieben haben?

    00:31:26.5

  74. Oliver Schröder:

    Absolut. Also Next Best Offer ist natürlich so ein Stichwort, Next Best Offer bedeutet, ich muss einfach sehr viel über die Historie wissen. Also das heißt, ich brauche ein Profil über diesen Kunden, ich muss wissen, in welcher Form sozusagen, welche Präferenzen er hat, um sozusagen auch das Next Best Offer vorzubereiten. So ein Beispiel, wo dieses Datenmanagement eine sehr starke Veränderung durchführt, ist die Automobilindustrie. In der Vergangenheit war es so, dass eigentlich sozusagen der Automobilhersteller sehr wenig über den Endkunden, die Benutzung seines Fahrzeugs wusste, er musste dafür große Studien einrichten, um das in Erfahrung zu bringen. Heute hat jedes Teil im Auto einen Sensor und kann eigentlich sozusagen über die Nutzung sehr viel Auskunft geben. Also das heißt, wenn jemandem ein großes Glasschiebedach bestellt am Fahrzeug, kann am Ende sozusagen, wenn es drum geht, dem Kunden wieder ein neues Angebot zu machen, der Automobilhersteller eigentlich feststellen, hat er das überhaupt benutzt, wie oft hat er das benutzt und in welcher Form, hat er es eigentlich jemals aufgemacht oder hat er den Sonnenhimmel aufgemacht oder hat er nur die Klappe aufgemacht? Also das heißt, das Next Best Offer mit dem Wissen, dass er beim letzten Mal ein sehr teures Glasschiebedach bestellt hat, das er aber nie verwendet hat, könnte zum Beispiel helfen zu sagen, kann man vielleicht diesmal weglassen in der Form, also es wird sehr personalisiert.

    00:32:48.0

  75. Petra Koch:

    Oder andersrum, wenn man es immer aufhat, fährt er vielleicht besser Cabrio.

    00:32:51.1

  76. Oliver Schröder:

    Ganz genau. Ganz genau. Und das geht halt sozusagen, da gibt es viele Beispiele eben so mit dem, dass man mehr Informationen von auch in der Verwendung der Produkte bekommt. Carsharing ist ja auch so ein Beispiel, wo eben das Personalisieren sehr gut funktioniert, also das heißt, bei den neuen Carsharing-Modellen wird das Fahrzeug eigentlich personalisiert in dem Moment, wo ich es buche. Das heißt, die Seitenspiegel werden wieder so eingestellt wie es beim letzten Mal war, wie ich das Fahrzeug mit elektrischen Sitzen, wird der in die Position gebracht, wo ich das letzte Mal, das Radio läuft mit der Musik, die ich also mit dem Sender, das ich das letzte Mal hatte. Das heißt, das Gefühl sozusagen, dass ich ein Sharing Car habe, wird weniger, es wird mein personalisiertes Fahrzeug in der Form. Und das sind so diese Veränderungen, die eben mit diesen IoT-Daten gemeinsam eben mit den Customer Experience Daten dazu beitragen, dass man eben diese Veränderungen durchführen kann.

    00:33:48.4

  77. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Und der Kunde eigentlich denkt, woher wissen die das jetzt, wie meine Spiegel eingestellt sind.

    00:33:53.3

  78. Oliver Schröder:

    Ganz genau. Ja.

    00:33:54.3

  79. Petra Koch:

    Genau. Ja klasse. Wenn man jetzt über Datenmanagementsysteme spricht, jetzt vielleicht jemand zuhört und sagt, ja, das ist genau das, was wir brauchen, wenn man das einführen will, was gibt’s da für Dos und Don’ts, also was gibt’s da für Empfehlungen, wo Sie sagen, das ist aus unseren Lessons Learned, da sollte man drauf achten und was lässt man vielleicht besser, weil es einfach zu Schwierigkeiten führen kann?

    00:34:14.2

  80. Oliver Schröder:

    Datenmanagement ist definitiv Chefsache. Das ist definitiv, das ist unsere Erfahrung. Warum ist das Chefsache? Daten sind ein politisches Werk, wenn man es so bezeichnen will, also Daten zur Verfügung zu haben, rechtzeitig zur Verfügung, exklusiv zur Verfügung zu haben, ist Politik, das ist und das muss weg. Also man spricht da sehr oft eben von der Demokratisierung von Daten, das heißt, wenn ein Unternehmen digital werden möchte, muss man auch diesen Prozess der Demokratisierung der Daten durchleben. Demokratie heißt ja nicht, dass jeder alles darf, aber das heißt, ganz grundsätzlich sollten die Barrieren rund um Daten, wer darf etwas sehen, abgebaut werden, damit man wirklich auch digital agieren kann, digitale Geschäftsmodelle aufbauen kann. Also das heißt, das Thema Datenmanagement ist sehr hoch anzusiedeln, um es anzugehen, und wo man dann beginnt, macht am meisten Sinn, wo man auch die schnellsten Erfolge sieht. Ich habe ein paar Beispiele schon angesprochen, sei es in der Qualität, im Mastering und so weiter, also das heißt, in der Security, um entsprechende Compliance Vorgaben einzuhalten. Also da gibt es jetzt kein Do oder Don‘t, sondern da gibt’s ganz, so Use Cases ist heute schon gefallen, der Use Case, der am schnellsten Nutzen bringt und der am wirtschaftlichsten abbildbar ist, dort sollte man beginnen.

    00:35:35.9

  81. Petra Koch:

    Mhm (bejahend). Alles klar. Sie haben jetzt ja schon ein paar Sachen angesprochen, Demokratisierung, was braucht es dazu aus Ihrer Sicht, um das zu etablieren? Also Verantwortlichkeiten, Regelwerke, Sie haben eben gesagt, heißt ja nicht, jeder darf alles, also muss ich da sonst noch auf irgendwas achten? Es ist ja nicht nur das Tool wahrscheinlich, sondern es ist ja auch die Veränderung innerhalb des Unternehmens, oder?

    00:35:54.4

  82. Oliver Schröder:

    Absolut. Also der Change-Prozess ist sehr groß und wir sind als Datenmanagementtool-Hersteller und Lösungshersteller sind wir ja nicht immer unbedingt die Freunde der IT-Programmierer, weil die Programmierer schreiben gerne die Codes für Schnittstellen und, und, und in der Form, und wir automatisieren hier Prozesse, das heißt, wir verursachen mitunter auch Jobängste mit unserer Software, dass wir eben Prozesse automatisieren. Unsere Software ist auch so aufgebaut, dass eben vom Skill-Level auch Business User eben Data Preparation durchführen können und so weiter. Also das heißt, darum auch ist es eben so wichtig, dass eben Datenmanagement Chefsache ist, um diesen Nutzen vom Datenmanagement, muss man auch die Ängste, die entstehen können, Ängste, die in der Belegschaft entstehen können, die in IT-Abteilung entstehen können, wenn man eben solche Prozesse in einem Softwareumfeld begibt, müssen gemanagt werden. Und das ist ganz wesentlicher Change-Prozess, den man da mitgehen muss.

    00:36:55.8

  83. Petra Koch:

    Genau. Und das ist ja wie bei vielen anderen Sachen, Cloud ist ja auch so ein Thema. Und meistens sind die, so erlebe ich das häufig, die IT-Abteilung sowieso sehr knapp besetzt, dass die sich eigentlich meist nicht sorgen müssen, dass sie zu wenig Arbeit haben.

    00:37:08.5

  84. Oliver Schröder:

    So ist es. Nichtsdestotrotz ist sozusagen, wenn man es nicht kennt und wenn man sich nicht im Rahmen eines Change-Prozesses damit auseinandergesetzt hat, was wird verändert, dann verursacht es mal Ängste …

    00:37:19.6

  85. Petra Koch:

    Ja, auf jeden Fall.

    00:37:20.3

  86. Oliver Schröder:

    Und Fragezeichen und beziehungsweise auch Ablehnung. Ja.

    00:37:23.0

  87. Petra Koch:

    Ja, genau. Also das heißt, da drauf gut achten, wenn man sowas vorhat.

    00:37:26.9

  88. Oliver Schröder:

    Ganz genau.

    00:37:27.4

  89. Petra Koch:

    Okay super. Wenn Sie einem CIO beziehungsweise einem IT-Manager einen einzigen Tipp geben könnten, welcher wäre das in Bezug auf Datenmanagement?

    00:37:35.6

  90. Oliver Schröder:

    Den Wert oder den Schatz, den Datenschatz, zu separieren von der Applikationslandschaft, also das heißt, die Daten wirklich mit einem Datenmanagementtool, mit einer Datenmanagementplattform verfügbar zu machen und damit Flexibilität und Agilität im Unternehmen zu schaffen. Ich habe begonnen mit dem Wert der Daten, auch das ist ein Tipp, der da dazugehört. Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie auch Geschäft produzieren. Also man spricht ja sehr oft vom Datenschatz, vom Öl des 21. Jahrhunderts und so weiter, aber Faktum ist, Daten sind Müll, wenn sie kein Geschäftsmodell unterstützen oder wenn sie kein Geschäft produzieren. Also das heißt, der Wert von Daten braucht auch immer ein Geschäftsmodell dazu.

    00:38:18.4

  91. Petra Koch:

    Super. Vielen Dank, Herr Schröder fürs Interview, hat Spaß gemacht.

    00:38:21.4

  92. Oliver Schröder:

    Vielen Dank! Schön, dass Sie hier bei uns waren und mir hat es auch Spaß gemacht. Dankeschön!

    00:38:26.1

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