Lassen Sie uns die Frage andersherum betrachten. Ihr Unternehmen braucht keine Data Governance wenn…

• in keinem Geschäftsbereich zusätzlicher Aufwand entsteht weil Daten unvollständig, fehlerhaft, inkonsistent oder unzugänglich sind.
• Data Cleansing ein Fremdwort für Sie geworden ist, weil Ihre Daten-Eingangs- und Änderungsprozesse zuverlässig qualitativ hochwertige Daten sicherstellen.
• für alle unternehmenskritischen Daten Data Owner benannt und im Unternehmen bekannt sind, die sich im seltenen Fall von Datenproblemen dafür verantwortlich fühlen diese umgehend zu lösen.
• Entscheidungsmöglichkeiten durch Daten validiert und Entscheidungen datenbasiert getroffen werden.
• problemlos alle Digitalisierungs- und Automatisierungsprojekte durchgeführt werden, weil die richtigen Daten in der richtigen Qualität verfügbar sind.

Wenn Sie alle diese Punkte mit einem „Ja“ beantworten können, gratulieren wir Ihnen ausdrücklich und bitten Sie, bevor Sie diese Seite verlassen, mit uns in Kontakt (angelika.rinck@freihafen.it) zu treten, damit wir von Ihnen lernen können!

Wenn Sie einige der Punkte mit „Nein“ beantworten, empfehlen wir Ihnen genauer zu schauen, ob eine Data Governance sinnvoll für Ihr Unternehmen ist. Gerne beraten wir Sie dazu.

Der Ausgangspunkt von Data Governance sind immer Daten. In den meisten Fällen - insbesondere für Unternehmen, die im Hinblick auf Data Governance am Anfang stehen - ist es sinnvoll, mit Stammdaten zu beginnen. Sie stellen wichtige, zentrale Daten eines jeden Unternehmens dar und zeichnen sich dadurch aus, dass sie über einen längeren Zeitraum in den betrieblichen Abläufen nahezu unverändert bleiben.

Das von uns entwickelte Zeitbasierte Stammdaten-Entstehungsmodell gibt Antworten auf die Frage nach der Reihenfolge und empfiehlt - zusätzlich dazu mit Stammdaten zu beginnen - nach dem Entstehungszeitpunkt in der Wertschöpfungskette vorzugehen. Insbesondere Material- und Produktstammdaten haben eine hohe Relevanz für nachgelagerte Bereiche, weil sie dort Folgeprozesse anstoßen (z.B. Auditprozesse) und als Basis für die Ableitung weiterer Daten dienen (z.B. Nachhaltigkeitsdaten für den Product Carbon Footprint).

Da Data Governance bzw. das Beherrschen von Datenfeldern mit einem erheblichen zeitlichen und organisatorischen Aufwand verbunden ist, empfiehlt es sich, zunächst mit einer begrenzten Anzahl von Datenfeldern zu starten und die Anzahl schrittweise zu erweitern. Wir empfehlen daher, mit den Daten zu beginnen, die als business-kritisch bewertet werden.

Business-kritische Datenfelder sind u.a. (Stamm-)Datenfelder, die

• … mit einer rechtlichen Anforderung verknüpft sind (z.B. ISO-Normen zur Qualitätssicherung, Zertifizierung, Meldepflicht)
• … in Zusammenhang mit operativen Problemen stehen (z.B. produktions-, logistik-, servicerelevante Daten)
• … relevante Informationen für strategische Unternehmensprojekte enthalten (z.B. Sales- und Servicedaten für Produktentwicklung und -optimierung)

Sind diese Felder identifiziert gilt es sie u.a. hinsichtlich der folgenden Fragen zu analysieren:

• Entspricht die gewünschte Änderungshäufigkeit der Daten der tatsächlichen?
• Läuft die Verarbeitung der Daten in den Prozessen und Systemen reibungslos?
• Entstehen Qualitätskosten durch manuelle Nacharbeit oder regelmäßiges Data Cleansing?

Diese Fragen unterstützen dabei Business Cases für das „govern“ der jeweiligen Datenfelder zu erstellen. Darauf basierend wird im Anschluss eine Priorisierung von idealerweise einer handvoll Daten vorgenommen, die systematisch in einen beherrschten Zustand gebracht werden.

Gerne beraten wir Sie zu der Identifizierung und Analyse Ihrer business-kritischen Daten!

Da die Systemlandschaften der Unternehmen sehr heterogen sind, können keine seriösen Pauschalaussagen getroffen werden. Denn ob und welches Data Governance-Tool für Sie in Frage kommt, hängt von vielen verschiedenen unternehmensindividuellen Faktoren ab. Wichtig ist es der eigenen Organisation und den Stakeholdern deutlich zu machen, dass die Einführung eines Data Governance Tools keine Prozess- und Datenprobleme löst, sondern lediglich dabei unterstützt - durch die Schaffung von Transparenz und die Bündelung Data Governance-spezifischer Informationen und Aufgaben. Oder um es mit den Worten des ehemaligen CEOs der Telefónica Deutschland Thorsten Dirks auf den Punkt zu bringen: „Wenn Sie einen Scheißprozess digitalisieren, dann haben Sie einen scheiß digitalen Prozess”.

Fragen Sie sich bitte zuerst, welches Ziel Sie mit der Anschaffung eines Data Governance-Tools erreichen wollen und prüfen Sie sorgfältig, ob Ihr Unternehmen nicht schon über andere Tools verfügt, mit denen Sie Ihr Ziel erreichen können:

• Wollen Sie beispielsweise die Datenqualität messbar machen? Prüfen Sie, ob bereits BI-Lösungen verwendet werden.
• Wollen Sie Meta-Daten (in diesem Fall Informationen zu den zu „beherrschenden“ Feldern) strukturiert erfassen? Prüfen Sie, ob Ihr Unternehmen einen Datenkatalog einsetzt.
• Wollen Sie Prozesse visualisieren? Prüfen Sie, ob ein Prozess-Management-Tool (BPMN 2.0 fähige Software wie SAP Signavio) im Einsatz ist.
• Wollen Sie Workflows automatisieren? Prüfen Sie, ob die Systeme, in denen die Workflows stattfinden, bereits über eigene Workflow-Module verfügen.
• Kommen Sie zu dem Schluss, dass ein Data Governance-Tool für Sie die richtige Lösung ist, werden Sie sich Ihrer konkreten Anforderungen bewusst (am besten auf User-Story-Ebene, z.B. durch einen user-zentrierten Anforderungskatalog ) und führen Sie ein Tool-Benchmarking durch. Bleiben Sie kritisch gegenüber den Limitationen der Tools. 

Wir unterstützen Sie gerne herstellerneutral, um für Sie die richtige Lösung zu finden.

In einer ausgerollten Data Governance-Organisation (dem Data Stewardship) bringen so genannte Business Data Stewards (BDS) die Daten unter Governance.

Der Ausgangspunkt der Data Governance sind Daten, entsprechend benötigt jedes Datenelement im Unternehmen einen Data Owner bzw. Dateneigner. Dabei handelt es sich meistens um die Leitung einer Fachabteilung, die für einen bestimmten Umfang an Datenelementen verantwortlich ist. Die Data Owner ernennen den BDS, der im Auftrag ihrer jeweiligen Fachabteilung handelt. Der BDS macht stellvertretend für die Fachabteilung Vorgaben darüber, wie mit den Daten in den jeweiligen Feldern umgegangen werden soll z.B. hinsichtlich ihrer Erfassung und Verarbeitung. Er legt auch fest wer berechtigt ist, Daten zu erfassen und zu ändern und achtet darauf, dass diese Vorgaben eingehalten werden. Dadurch hat er eine zentrale Rolle innerhalb der Data Governance-Organisation.

Erfahrungsgemäß ist es möglich geeignete BDS in der Organisation zu identifizieren. Es erfordert allerdings Zeit, in diese anspruchsvolle Rolle hineinzuwachsen und der damit einhergehenden Verantwortung gerecht zu werden. Wir unterstützen Sie, Ihre BDS und Ihre Organisation gerne dabei, die Rolle und entsprechende Trainings zu implementieren.

Business Data Stewards (BDS) sind häufig im Bereich Data Analytics verortet. Sie sind insbesondere mit der Identifizierung und Bewertung von Datenproblemen, sowie der Definition prozessbezogener Datenqualitätsregeln und -anforderungen in Zusammenarbeit mit ihrer jeweilig zuständigen Organisationseinheit betraut.

Sie evaluieren die Auswirkungen vorgeschlagener Datenänderungen auf die Prozesse in ihrem Unternehmen und stellen sicher, dass datenbezogene Entscheidungen den relevanten Interessengruppen mitgeteilt werden. Ein BDS ist Ansprechpartner/in und Experte/in für Fragen zu einem bestimmten Set an Datenfeldern und Anwendungen. Idealerweise verfügt jede Fachabteilung, in der die Data Governance ausgerollt ist oder werden soll über mindestens einen BDS, da diese jeweils ihre Organisationseinheit in den Data Governance-Gremien vertreten.

Somit agieren die Business Data Stewards als Multiplikatoren in zwei Richtungen: Sie sorgen einerseits dafür, dass Know-how aus den Fachbereichen in die Data Governance einfließt und andererseits, dass die Methoden und Standards der Data Governance im Daily Business der Fachbereiche verankert werden.

Ihre Aufgaben können aufgrund der individuellen Bedürfnisse des Unternehmens und der Data Governance-Organisation variieren und sollten darauf angepasst werden. Wir unterstützen Sie gerne bei der optimalen Einbindung der Rolle des BDS und dem zugehörigen Training.