Logo ZetV

Bereichsübergreifende Prozesse brauchen einheitliche Stammdaten

Stammdaten seien die Voraussetzung, um Daten überhaupt nutzen zu können, heißt es gleich zu Beginn der aktuellen BARC Research Note „Wertschöpfung aus Stammdaten“. Ohne Stammdaten können Daten nicht sinnvoll genutzt werden. Es fehlt an Definitionen und Kontext und somit an der Möglichkeit, Daten zu verstehen, verknüpfen zu können, zu interpretieren und richtig zu verwenden. Zwar ist die Bedeutung von Stammdaten allenthalben bekannt, Stammdatenmanagement in die Tat umzusetzen ist aber nach wie vor schwierig. Timm Grosser, Senior Analyst Data & Analytics bei BARC und Autor der Research Note, nennt dafür drei Gründe: den bereichsübergreifenden Charakter der Aufgabe, den schwer messbaren Nutzen oder Schaden aus schlechten Stammdaten und die organisatorischen Änderungen, die ein effizientes Stammdatenmanagement mit sich bringt. Allerdings wirkt der zunehmend fachliche Bedarf, schnell und flexibel auf die dynamische Umwelt mittels Daten reagieren zu können, als Treiber für Data Governance und Stammdatenmanagement. Was ist zu tun?

Zunächst gilt es, die drei Datenumgebungen in den Blick zu nehmen, in denen in Unternehmen Daten entstehen und verwendet werden: die operative Welt (Smart Process Factory), Business Intelligence (Information Factory) und Analytics (Data and Analytics Lab). Jede dieser Datenumgebungen hat ihre eigenen Anforderungen an Daten und Herausforderungen in der Verwendung von Daten und löst diese meist autark und lokal. Im Ergebnis führt dies zu zeit- und kostenintensiven Aktivitäten in der Datenaufbereitung, um Datenqualität herzustellen und fehlende Daten zu ergänzen.


Newsletter Text weiterlesen:

Sie sind notwendig, denn: „Datenumgebungsübergreifende Anwendungsfälle, die eine Zusammenarbeit aus BI, Analytics und operativen Bereichen fordern, brauchen gemeinsame, konsistente Stammdaten“, betont Grosser.

Konsistente Stammdaten sind allerdings vielerorts mehr Wunsch als Wirklichkeit. Um die Datenprobleme zu lösen und Daten zur Förderung der Geschäftsergebnisse wirksam nutzen zu können, ist eine aktive und bewusste Steuerung von Daten erforderlich. Es bedarf einer Datenstrategie – das Instrument dafür sei Data Governance, so Grosser. Data Governance definiert einheitliche Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten für Dateneingabe, -freigabe und -pflege. Der Ansatz ist nicht neu, allerdings wird Data Governance heute stärker als „Enabler für Innovation und Business“ gesehen und weniger als Werkzeug zur Kontrolle und Einhaltung von Regulatorik und Datenschutz. Damit wandelt sich auch Stammdatenmanagement – als Teil der Data Governance – von einem administrativen Datenmanagement zur Bereitstellung des „Golden Record“ mehr und mehr zu einem Datenzugriffspunkt für jedermann. Stammdatenmanagement übernimmt so die Rolle als „Befähiger“ zur Datennutzung für die Fachbereiche.

Dieses Verständnis von Stammdatenmanagement sei nicht einfach zu erreichen, meint Grosser. Es erfordert oftmals ein Umdenken in den Prozessen zur Datenentstehung und -verwendung. Vor allem aber müssen Fachbereiche und IT stärker zusammenarbeiten und die Fachbereiche in die Ausgestaltung des Stammdatenmanagement einbezogen werden. Technische Werkzeuge für das Stammdatenmanagement unterstützen vor allem durch Funktionen zu Steuerung, Aufbau und Pflege einer qualitätsgesicherten, konsistenten Stammdatenbasis sowie zur Bereitstellung der Stammdaten in den angeschlossenen Applikationen. Zusätzliche Möglichkeiten bieten künstliche Intelligenz oder intelligente Algorithmen, die es erlauben, Datenpflegeprozesse zu automatisieren.