CIO 052 – Data Governance Strukturen ermöglichen digitale Geschäftsmodelle

Verantwortung für Daten übernehmen

Data Governance Strukturen zu etablieren ist die Basis, um digitale Geschäftsmodelle aufzubauen und ein professionelles Datenmanagement zu betreiben. In vielen Unternehmen gibt es diese Strukturen derzeit teilweise oder noch gar nicht, daher zeigt Petra Koch in dieser Podcast Folge auf, was Data Governance ausmacht und wie Sie als CIO und IT-Manager dazu beitragen können, dass diese in Ihrem Unternehmen aufgebaut wird.

Folgende Aspekte werden in der Podcast-Folge besprochen:

  • Was ist Data Governance? [00:00:30]
  • Data Governance und Digitalisierung [00:02:30]
  • IT-Governance vs. Data Governance [00:05:00]
  • Kern-Datenobjekte eines jeden Unternehmens (Kunden, Lieferanten, Produkte) [00:06:30]
  • Mögliche Auswirkungen ohne Data Governance Strukturen [00:09:30]
  • Verbesserung durch gutes Datenmanagement [00:12:00]
  • Konzeption und Aufbau von Data Governance Strukturen [00:13:30]

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 ist Data Governance?

Es geht um digitale Geschäftsmodelle beziehungsweise vielmehr um Data-Governance-Strukturen, die erforderlich sind, bevor Sie sich über digitale Geschäftsmodelle unterhalten.

Warum sage ich das? #00:00:49.2# Weil ich das ganz häufig sehe, wenn man mit Unternehmen ins Gespräch kommt, über digitale Geschäftsmodelle spricht, was macht eigentlich ein digitales Geschäftsmodell aus? Ja, eine Plattform, irgendwie Datenstrukturen, Data Driven Company hört man dann immer oder Data-Driven-Unternehmen.

Das heißt, den Leuten ist schon bewusst, okay, wir werten mehr Daten aus, wir müssen das irgendwie besser strukturieren, wir müssen da irgendwie was machen und Daten werden wichtiger. Das ist irgendwie mittlerweile überall angekommen, dass Daten das neue „Rohöl“, in Anführungsstrichen, sind, also machen sich irgendwie alle Gedanken über Big Data und so weiter.

Da ist mein Punkt, bevor Sie sich über Systeme und sonstige Sachen Gedanken machen, machen Sie sich auch über organisatorische Strukturen Gedanken, also Data Governance.

Schauen wir uns erst mal an, was ist das eigentlich? Data Governance, das kennen Sie vielleicht, ist die Struktur und der organisatorische Rahmen für das gesamte Data Management im Unternehmen. Viele Unternehmen haben gar kein dediziertes Datamanagement zum aktuellen Zeitpunkt, das muss man einfach so sagen. Das kommt an vielen Stellen, in großen Unternehmen ist das sicherlich schon verankert, aber viele kleinere mittelständische Unternehmen sind dann noch vielleicht so ein bisschen in den Kinderschuhen. #00:02:03.8#

Was man sehen muss, ist, dass Data Governance auch die Verantwortlichkeiten und die Rollen strukturiert im Datenmanagement, und auch die Funktionen und Arbeitsteilungen über Prozesse hinweg, also komplett prozessübergreifend. Also es ist nicht so eine Sache, wo Sie sagen, das steuere ich jetzt aus dem IT-Ressort, sondern das ist eine Sache, die steuern Sie im Grunde über das gesamte Unternehmen hinweg. Da komme ich aber gleich nochmal zu.

Data Governance und Digitalisierung

Was hat denn jetzt Data Governance eigentlich mit Digitalisierung, mit digitalen Geschäftsmodellen und überhaupt mit Ihrem Ressort, also mit IT zu tun? Da habe ich schon gesagt, wenn Sie über Digitalisierung sprechen, ist das bei vielen Firmen erstmal ein Schritt weit Automatisierung, aber irgendwann soll ja auch ein digitales Geschäftsmodell dazukommen.

Also ich möchte nicht nur aus Papier also aus analog digital machen, sondern ich möchte irgendwann auch mal schauen, dass ich neue Geschäftsmodelle erschließe, vielleicht irgendwann meine eigene Plattform habe. #00:02:55.9#

Wenn wir uns digitale Geschäftsmodelle häufig anschauen, dann sind das reine IT-Firmen. Die haben eigentlich gar keine Assets mehr, das einzige, was die an Assets haben, sind Daten, und diese Assets pflegen die natürlich. Das ist quasi im Kern der Firma schon drin.

Was ist, wenn Sie jetzt ein produzierendes Unternehmen sind, natürlich haben Sie da einen anderen Fokus, da sind Ihre Assets die Maschinen, da sind Ihre Assets viele andere Sachen, vielleicht Ihre Mitarbeiter, wenn Sie ein sehr mitarbeiterbezogenes Geschäftsmodell haben. Also da gibt’s ganz, ganz viele Variationen.

In so traditionellen Unternehmen ist halt häufig dieses Thema Daten gar nicht so explizit gesteuert, das wächst halt irgendwie mit, man weiß, okay, ich muss irgendwie Produkte anlegen und ich muss irgendwie Artikeldaten anlegen und Lieferanten muss ich anlegen und Kunden habe ich natürlich auch angelegt und will ich auch wissen, wie viel Umsatz ich mit denen mache, aber so richtig durchgängig gesteuert ist das eigentlich nicht. Da ruft der Kunde mal an, okay, da hat das jemand erfasst, aber wenn der jetzt über den Online-Kanal reinkommt, ist das dann der gleiche Kunde? #00:03:57.7#

Erkenne ich auch als Firma, dass das der gleiche Kunde ist? Hm, weiß ich nicht. Bei vielen ja, bei vielen vielleicht noch nicht. Für digitale Geschäftsmodelle ist es aus meiner Sicht eben superwichtig, dass man sich auch nicht nur über Big Data und andere Sachen Gedanken macht oder irgendwie tolle Systeme kauft und sagt, jawohl, jetzt sind wir fertig und haben alles, sondern das ist halt häufig so ein Thema, was man dann hört, wir kaufen ein neues System und dann ist die Welt in Ordnung.

Dann sage ich immer, naja, also kann man machen, aber die Welt wird nicht so durch ein neues System alleine in Ordnung sein, sondern Sie brauchen organisatorische Strukturen, häufig auch prozessuale Strukturen dahinter, damit eben dieses ganze Thema einmal rund ist, damit das System auch wirklich seine Wirkung entfalten kann. Weil sonst kaufen Sie irgendein System, stellen das hin und die Mitarbeiter arbeiten wie sie das immer schon machen und dann passiert halt gar nichts. Diese Governance-Strukturen, die sind halt wichtig, damit Sie dann Daten auch richtig managen können. #00:04:54.8#

IT-Governance vs. Data Governance

Jetzt ist das so, Sie kennen das alle aus der IT, das Thema IT Governance, das kennt eigentlich schon jeder. Ich habe also einen System Owner, das ist in den meisten Firmen gegeben, ich habe IT-Standards in irgendeiner Form festgelegt, ich habe auch festgelegt, wer verantwortet die, wer entwickelt die, wo sind Eskalationsgremien, wie mache ich das Ganze. Das haben die meisten Firmen für ihre IT eigentlich schon sehr, sehr gut festgelegt.

Aber wie sieht es mit ihren Daten aus? Wer verantwortet die Datenobjekte, wer verantwortet Prozesse im Bereich Datenmanagement? Ist das schon geregelt?

Dann kommt häufig die Frage auf, kann man das nicht gleichsetzen, IT und Data Governance, ist das nicht das Gleiche?

Gibt’s denn da Unterschiede? Ja, aus meiner Sicht gibt’s da Unterschiede, das kann man aus meiner Sicht nicht direkt gleichsetzen, weil IT Governance sich eben mit Ihrer IT-Organisation als solches beschäftigt im Zusammenspiel mit Verantwortlichkeiten zwischen Fachbereichen, und IT Governance ist halt quasi auch so ein bisschen in der Hoheit die IT-Standards festzulegen, Verantwortlichkeiten für Systeme und eben IT-Prozesse auch zu definieren, also quasi klassische Serviceprozesse oder sonstige Prozesse, die in der IT ablaufen, Projektportfoliomanagement in der IT. #00:06:02.2#

Solche Sachen sind eher quasi in der Verantwortung, in der Governance des IT-Bereichs. Jetzt ist das bei der Data Governance ein bisschen anders, weil wenn Sie das rein auf den IT-Bereich beschränken und da irgendwie quasi so ein Data Exchange mit Ihren Fachbereichen definieren, dann kann das Ganze ein bisschen holprig werden.

Weil die Data Governance halt wirklich so ein organisatorischer Rahmen sein sollte für das gesamte Data Management, also Datenmanagement über die verschiedenen Datenobjekte hinweg.

Kern-Datenobjekte eines jeden Unternehmens (Kunden, Lieferanten, Produkte)

Stammdaten

Wenn ich jetzt von Datenobjekten rede, dann gucken mich immer viele mit ganz großen Augen an und sagen, was meinen Sie denn eigentlich da? Also Datenobjekte, da meine ich zum Beispiel Kunden mit Lieferanten, Produkte und ganz vieles mehr. Diese Datenobjekte, was ich gerade sagte, Kunden, Lieferant, Produkt, das sind halt so meistens die Kerndatenobjekte, wo sich die Unternehmen als erstes Mal, wenn sie mit Datenmanagement anfangen, darauf fokussieren. #00:07:00.1#

Dann kann man, wenn man schon weiter im Data Management drin ist, sicherlich noch weitere Datenobjekte hinzunehmen. Da gibt es auch wieder je nach Geschäftsmodell ganz, ganz viele, aber eigentlich kann man sicher sein, einen Kunden, einen Lieferanten und irgendwie eine Art eines Produktes oder einer Dienstleistung haben eigentlich alle Firmen. Sonst wären sie nicht am Markt.

Dann kann man diese Datenobjekte noch mal ein bisschen differenzieren, weil ich habe natürlich diese Stammdaten, also ich habe Kundendaten im System angelegt, Lieferantendaten, Produktdaten, Artikeldaten, ganz klar.

Metadaten – Daten über Daten

Dann habe ich Metadaten, da hört es dann bei vielen schon auf, das wird meistens schon nicht mehr gemanagt. Metadaten sind sowas wie Kundenhierarchien, Lieferantenhierarchien, Produkthierarchien. Wenn ich jetzt also auswerten will, wie viel kostet mich eigentlich mein gesamtes Produkt, dann muss ich wissen aus welchen Artikeln besteht das denn eigentlich und wie setzt sich das zusammen? Wenn ich jetzt Kundenhierarchien, also quasi wieder Auswertungsstrukturen haben will, wer sind eigentlich meine ABC-Kunden? Womit verdiene ich eigentlich Geld? #00:07:59.2# 

Dann habe ich auch wieder eine Art von Hierarchie geschaffen. Also diese Sachen ganz, ganz wichtig. Wenn ich den Kunden aus verschiedenen Perspektiven und das ist häufig diese 360-Grad-Ansicht, von der oft gesprochen wird, dann will ich auch den Kunden ganzheitlich anschauen. Das heißt, ich will nicht nur irgendwie einen Teil angucken, sondern ich will aus allen Kanälen alle Informationen zusammenziehen.

Da gibt’s auch schon eine Podcast-Folge hier im Podcast zu, Omnichannel, können Sie auch gerne mal anschauen. Das ist die Folge 7, wo wir uns mal über CRM-Systeme unterhalten haben, Omnichannel-Lösungen. Das geht so in die Richtung, für die Kundendaten zumindest.

Bewegungsdaten

Wenn ich dann diese Metadaten habe, dann geht’s an die nächste Stufe, dann geht’s in die Bewegungsdaten, also dann möchte ich natürlich irgendwie die Rechnungsdaten haben, ich will die Bestelldaten dazu haben, ich will Produktionsdaten zu meinen Produkten haben.

Kennzahlen

Jetzt habe ich das und dann kommt ja schon die Kür, dann kommen die Kennzahlen. Da will ich natürlich wissen, wie viel Umsatz habe ich da mit dem Produkt gemacht, wie viel Umsatz habe ich denn mit dem Kunden gemacht? #00:09:00.8#

Und zwar nicht nur irgendwie, wie gesagt auf eine Sache beschränkt, auf einen Kanal beschränkt, sondern ich mich das übergreifend auswerten können. Ich möchte den Kunden vielleicht auch irgendwie wieder was Neues anbieten können. Das heißt, ich muss an der Stelle in der Lage sein diese ganzen Daten vernünftig zu verwalten.

Mögliche Auswirkungen ohne Data Governance Strukturen

Doppelte Datensätze

Jetzt passiert häufig an der Stelle eben genau in den Unternehmen das Thema, ich habe ja gar keine Governance. Also ich weiß ja gar nicht in meinem Unternehmen, tja, ist da Herr Müller, Meier, Schultz, ist der einmal angelegt als Kunde?

Hm, haben wir den 15 Mal angelegt als Kunden? Wenn der jetzt übers Internet was bestellt, bekommt der dann wieder eine neue Kundennummer, obwohl wir den vielleicht schon 10 Jahre als Kunden haben, aber da hat der sonst immer angerufen? Also das sind so Fragestellungen, die man wirklich dann findet.

Wenn ich das gerade allumfassend auswerten will, dann ist ja auch die Frage, habe ich dann wirklichen einen Kunden im System oder habe ich den x-fach im System? Ganz, ganz häufiges Thema. #00:09:59.5#

Veraltete Daten und schlechte Datenqualität

Also das passiert zum Beispiel, wenn Sie im Unternehmen keine Governance-Strukturen haben. Es fühlt sich niemand verantwortlich, Sie haben zum Beispiel Dubletten im System, Sie haben vielleicht veraltete Daten im System. Das hat zwar irgendwie mal jemand gehört, dass da der Kunde umgezogen ist oder die Rechtsform geändert hat, aber naja muss man ja nicht ins System eintragen.

Wer macht das denn? Wer ist denn dafür zuständig?

Diese ganzen Sachen sind teilweise nicht geregelt. Dann tritt das Ganze, deswegen spreche ich Sie auch als ITler an, es tritt ja häufig zu Tage in den IT-Systemen. Dann heißt es ja, die IT ist schlecht, das IT-System ist schlecht. Warum? Weil die Daten immer alt sind. Das liegt ja nicht originär am IT-System. Sie kennen das ja, wie das ist in der IT, wenn ich halt nicht so gute Daten rein gebe, komme auch nicht so gute Daten wieder raus. Das ist halt genau das Thema.

Herausforderungen bei der Unternehmenssteuerung durch schlechte Daten

Was auch immer ein wichtiger Punkt ist, also wenn ich keine Data-Governance-Strukturen habe, die Qualität wird nicht gemanagt, Sie treffen vielleicht auf Basis von diesen Daten Entscheidungen und haben vielleicht damit auch eine Steuerung Ihres Unternehmens, die aber extrem erschwert ist. #00:11:08.3#

Sie verlieren vielleicht Kontakt zu Bestandskunden, weil eben die Adresse nicht mehr stimmt, weil die E-Mail-Adresse veraltet ist, weil Sie den gar nicht mehr erreichen. Da verlieren Sie vielleicht auch wertvollen Umsatz, weil Sie den gar nicht mehr ansprechen können, weil Sie dem neue Aktionen gar nicht mehr schicken können, gar nicht mehr zukommen lassen können, was Sie eigentlich alles Tolles, Schönes im Portfolio haben.

Das sind so ein paar Gründe, warum Sie eben als Unternehmen glaube ich gut daran tun, wenn Sie auch Data-Governance-Strukturen etablieren, also ganz klar festlegen, wer ist denn verantwortlich für welches Datenobjekt, diese Strukturen und Verantwortlichkeiten klar und eindeutig geregelt sind, die Daten auch in Ihrem Unternehmen einen entsprechenden Stellenwert bekommen. Das war früher so ein bisschen stiefkindlich behandelt. Da hat man halt, ja gut, Daten muss da halt einer eintragen, okay, aber so richtiges Datenmanagement, das war immer so ein bisschen ungern gesehen. #00:12:00.3#

Ist so ein bisschen wie Aufräumen, das macht man ja auch nicht so gerne. Und so Daten aufräumen macht man auch nicht so gerne normalerweise.

Verbesserung durch gutes Datenmanagement

Höhere Datenqualität

Jetzt habe ich aber natürlich ein Riesenvorteil. Wenn ich Daten einmal aufgeräumt habe, Datenstrukturen klar habe, dann muss ich auch gar nicht mehr so oft aufräumen, weil die kommen ja schon direkt richtig ins System, die werden ja schon direkt sauber zugeordnet.

Da gibt’s auch vielleicht Systeme, die helfen mir bei der Zuordnung dieser Daten. Aber eben nicht nur die Systeme, sondern ganz wichtig auch die Verantwortlichkeiten innerhalb der Organisation. Damit schaffe ich es auch vollständige, integrere Daten zu haben, auf die ich mich nachher mal verlassen kann, dass ich dann sagen kann, okay, die Auswertung, da weiß ich, auf was für Daten die basiert.

Da ist das ganz wichtig, dass ich auch weiß, woher die Daten kommen, sonst hat das irgendwann so einen Blackbox-Effekt. Da sagen die Leute immer, ja, ich weiß auch nicht so genau, was in dem Bericht immer drinsteht. Das sind irgendwie so Daten, die kommen aus System XY, aber wie die dahinkommen, ich weiß es nicht. #00:12:58.1#

Ich weiß auch nicht, wie ich die prüfen soll, ich weiß auch nicht, wie ich die verifizieren soll. Das ist ganz, ganz gefährlich. Sie müssen, egal in welcher Funktion in dem Unternehmen die Leute tätig sind, die müssen verstehen, woher kommen die Daten, wie geben sie die ein und auf welcher Basis können die damit arbeiten.

Auch wenn Sie jetzt schon als Unternehmen sehr, sehr profitabel unterwegs sind und extrem gut am Markt aktiv sind, Sie werden überrascht sein, wie unglaublich viel Sie mit gutem Datenmanagement noch zusätzlich erreichen können.

Höhere Auswertungsgeschwindigkeit und wirkungsvolle Unternehmenssteuerung

Weil ein ganz wichtiger Faktor durch gutes Datenmanagement ist halt Geschwindigkeit. Sie werden Auswertungen viel, viel, viel schneller machen können. Sie werden viel schlankere Prozesse haben, wenn die Verantwortlichkeiten klar sind. Sie kennen das, häufig dieses Pingpong, wenn dann die Leute nicht wissen, dann geht das zur Abteilung X, zur Abteilung Y, dann landet es wieder bei Abteilung ABC und irgendwann vielleicht in Ihrem System, wenn Sie Glück haben.

Konzeption und Aufbau von Data Governance Strukturen

Jetzt ist halt die Frage, wie können Sie als CIO- und IT-Manager Data-Governance-Strukturen aufbauen beziehungsweise auch ein bisschen antriggern und unterstützen, dass diese aufgebaut werden? #00:14:07.5#

Sie kennen das vielleicht, der Fingerzeig bei schlechten Daten geht immer auf die IT. Bestimmt nicht im System, ist alles schlecht, was da drinsteht. Das Datenmanagement aus meiner Sicht aber alleine auf die IT zu beschränken, ist grob fahrlässig. Weil Sie können hier Treiber sein, aber Sie können das Problem nicht alleine lösen. Egal, was Sie für ein IT-System kaufen, Sie können das nicht alleine lösen.

Data Owner etablieren

Sie sind darauf angewiesen, dass eben diese unternehmensübergreifenden Strukturen da sind und dass eben diese Prozesse dafür auch aufgebaut werden. Was kann man machen? Das nennt sich Data Owner, das ist das, was Sie bei Systemen schon haben in den meisten Fällen, einen System Owner, das sollten Sie eben auch für Datenobjekte haben.

Also für die Datenobjekte, die ich eben genannt habe, eine Kunde, Lieferant und Produkte einfach einen unternehmensweiten Entscheidungsträger festlegen für das jeweilige Datenobjekt. Das ist ganz wichtig. #00:15:00.4#

Das kann nicht einer für alle Objekte machen, weil die haben ja immer ganz spezifische Anforderungen. Also einen Kunden zu managen, ist eine komplett andere Sache als einen Lieferanten zu managen. Der hat auch wieder komplett andere Felder im Datenmanagement, die befüllt sein sollen, komplett andere Anforderungen einfach an das ganze Datenobjekt.

Das Material ist im Zweifelsfall viel, viel umfangreicher als ein Kundendatensatz. Schauen Sie alleine mal in Ihr ERP-System, wie viele Felder so ein Materialstammsatz hat oder ein Produktstammsatz und wie viele Felder so ein Kundenstammsatz hat. Das ist schon ein riesengroßer Unterschied. Also insofern ein Entscheidungsträger fürs Unternehmen für ein Datenobjekt und der etabliert im Grunde Datenmanagementkonzepte und der ist im Grunde verantwortlich für die übergeordnete Umsetzung dieser Konzepte.

Data Stewards unterstützen den Data Owner

Der hat natürlich auch noch Hilfe, der macht das nicht ganz alleine, sondern der hat sogenannte Data Stewards, wieder pro Datenobjekt, und die kommen eben mit individuellen Anforderungen aus Fachbereichen. #00:15:59.2#

Die haben eben einen kleinen Teilbereich dieses Datenobjekts, das sie abdecken, und die entwickeln und implementieren auch diese Datenmanagementkonzepte und fokussieren sich auf ihren Teilbereich des jeweiligen Stewards.

Diese Data Stewards, die liefern also die Details. Die liefern Kenntnisse zum Beispiel im Finanzbereich, im Einkauf, die dann wieder in den jeweiligen Kundendatensatz oder in den Lieferantendatensatz eingepflegt werden müssen. Sie kennen das, Abstimmkonten, Einkaufsdaten und so weiter. Das muss ja alles hinterlegt werden, damit das sauber passt. Die kommen eben mit den Sachen, mit den Informationen, die Sie brauchen, damit deren Prozesse wiederum sauber laufen.

Abstimmungsparter etablieren z.B. in lokalen Einheiten

Dann kann man immer noch je nach Unternehmen einfach mal schauen, ob das sinnvoll ist oder nötig ist noch sogenannte Abstimmungspartner, Reconciliation-Partner heißt das auf Englisch, noch mal mit einzufügen in diese Governance-Struktur. Was machen die? #00:16:56.5#

Wenn Sie jetzt zum Beispiele eine internationale Organisation haben, ist das häufig ein Thema, dass Sie sagen, naja, da gibt’s ja noch lokale Besonderheiten, da gibt’s ja noch lokale besondere Anforderungen, die wir auch berücksichtigen müssen, da können wir nicht alles über einen Kamm scheren, wie man so schön sagt.

Das heißt, Sie müssten auch noch irgendwie lokale regulatorische Anforderungen, gesetzliche Anforderungen, sonstige Sachen berücksichtigen. Nehmen Sie einfach mal hier DSGVO, bei den Banken Basel, Sie haben ja auch noch mal lokale Gesetzgebungen in den jeweiligen Ländern. Das heißt, da müssen Sie auch noch mal Experten oder Spezialisten haben, die dann auch noch mal prüfen können, ist das denn eigentlich jetzt in jedem Land auch so umsetzbar oder haben wir da irgendwo ein Thema, wo wir uns noch mal kümmern müssen?

Also das ist auch ganz wichtig, auch noch mal kann man halt in dezentralen Strukturen auch noch mal gut nutzen diese Abstimmpartner, um einfach diese lokalen spezifischen Besonderheiten noch mal zu berücksichtigen. #00:17:56.5#

Datenprozesse etablieren und in den Geschäftsprozessen verankern

Und an der Stelle ganz, ganz wichtig. Die organisatorische Sichtweise, das ist aus meiner Sicht immer das, womit man gut anfangen kann. Aber es ist auch superwichtig die Prozesse mit aufzubauen, also auch Datenprozesse zu etablieren, wie lege ich so einen Datensatz an, wie wird der geändert, wie wird der gelöscht, wie werden eben diese ganzen Strukturen in der Organisation auch zum Leben erweckt?

Das ist halt ganz, ganz wichtig, die Data-Governance-Struktur als solches im Blick zu haben, die Prozesse, auch die Systeme, durch die sich eben diese ganzen Daten ja nun mal ziehen und die auch da synchronisiert werden müssen.

Veränderung bei den handelnden Akteuren – Ihren Mitarbeitern

Und ganz, ganz, ganz wichtig, gerade bei dem Thema Daten, die handelnden Menschen im Blick haben. Weil das ist halt so, wenn das da nicht ankommt und die machen weiter wie bisher, da haben Sie gar nichts gewonnen.

Die müssen wirklich dann auch die Änderung verstehen, verstehen, warum ist das notwendig. Warum müssen wir eigentlich jetzt auf Daten achten? Haben wir ja vorher auch im Zweifel nicht gemacht, hat ja auch gut geklappt, dann müssen wir den Leuten erst mal erklären, warum ist das denn jetzt anders? #00:19:01.7#

Warum sollen die denn jetzt so genau achten auf Daten, warum sollen die denn jetzt Daten verknüpfen, verbessern, eben solche Konzepte erarbeiten. Das ist halt dann auch ein entscheidender Faktor, wenn die das verstehen die Leute, wenn Ihre Mitarbeiter in der Lage sind das umzusetzen und auch wirklich nachhaltig umsetzen, also nicht nur so einmalig aufräumen und dann verfällt man wieder so zu der alten Gewohnheit, dann wird das nichts, sondern wirklich diesen gesamten Prozess ändern.

Mit diesem ganzen Routineablauf, den man so hat, den einmal hinterfragen und auf den Kopf stellen. Das Gute ist ja meistens, Sie haben in der Regel häufig schon jetzt super Daten-affine Menschen in der Organisation. Da gilt es halt genau die zu finden, die so ein bisschen Spaß da dran vielleicht haben, die jetzt schon vielleicht mit dem Thema Data Management in irgendeiner Form zu tun haben und einfach denen auch eine dedizierte Verantwortung dann zu geben in dieser Data-Governance-Struktur. #00:20:02.3#

Die so ein bisschen auch als Multiplikator einzubinden und zu sagen, schaut mal, ihr habt ja auch Kollegen, erzählt doch mal, warum ist das notwendig, warum ist das wichtig und was können wir damit eben erreichen?

Data Governance als Basis für digitale Geschäftsmodelle

Diese Data-Governance-Struktur ist dann halt eine gute Basis, damit Sie auch über digitale Geschäftsmodelle nachhaltig nachdenken können. Was hilft Ihnen die Plattform, was hilft Ihnen die ganze Struktur, wenn Sie nachher im Grunde diese Zuordnung der Daten nicht hinbekommen oder im Zweifelsfall die Steuerungsgrößen, nach denen Sie ihr Unternehmen steuern wollen, gar nicht nutzen können, weil Sie gar nicht wissen, ob die Kennzahl sich jetzt eigentlich tatsächlich aus den Daten berechnet, von denen Sie ausgehen oder eben nicht.

Fehlt da ein Teil? Ist da irgendwie was doppelt? Kann man nicht so genau sagen. Erlebe ich häufig wieder in Reporting-Projekten oder in Unternehmensplanungsprojekten, dass man eben da diese Daten auch übereinander bekommen muss. Also da hilft das beste Reporting Tool nichts, wenn die Daten da drunter nicht passen. #00:20:59.1#

Insofern, ich hoffe, ich konnte Ihnen ein paar kleine Anregung geben, was zum Nachdenken, was zum Grübeln, was Sie vielleicht mal mitnehmen können, was Sie gerne auch mal mit Ihren Kollegen besprechen können, wie die das so sehen. Ich freue mich natürlich wie immer über Feedback und über Ihre Anregungen.

Bildnachweis: © CC0 Public Domain/ pixabay.com

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