Bei der Verbesserung der Datenqualität und der Datenintegration sind organisatorische Lösungen unerlässlich. Technische Lösungen allein bringen Sie nicht ans Ziel. Gerade die Kombination von organisatorischen und technischen Lösungen ist am effektivsten. Aber welche organisatorischen Lösungen gibt es? Und wie setzt man sie ein?
Dateneigentum als eine der organisatorischen Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität
Eine der organisatorischen Lösungen für die Datenqualität und -integration ist das Prinzip des Dateneigentums. Dateneigentum im wörtlichen Sinne bedeutet Eigentum an Daten. Datensätze werden einer Person zugeordnet, die die Kontrolle über sie hat. Zum Beispiel Kundendaten in der Verkaufsabteilung, Bestandsdaten in der Produktionsabteilung und die verfügbare Bereitstellung in der Personalabteilung. Diese Person ist dann für die Verfügbarkeit und Korrektheit dieses Datensatzes verantwortlich.
Wo fängt man beim Dateneigentum an?
Die Eigentumsrechte an Daten können für jede Organisation unterschiedlich sein. In der Praxis wird das Dateneigentum meist auf diesen vier Ebenen definiert:
- Der Ersteller: Die Person, die die Daten erstellt hat.
- Der Nutzer: Die Person, die die Daten (täglich) verwendet
- Der Compiler: Die Person, die die Daten für die (tägliche) Verwendung auswählt und zusammenstellt
- Der Sponsor: Die Person, die die Daten zur Verfügung stellt
Sie können auch eine Kombination der oben genannten Definitionen verwenden, um den Besitz von Daten zu definieren. Zum Beispiel können Sie dies mit der Art der Daten verknüpfen. Für Berichtsdaten kann das Dateneigentum für den Aggregator definiert werden, während für Stammdaten das Dateneigentum bei den Erstellern liegt.
Data Stewardship für bessere Datenqualität und -integration
Eine zweite organisatorische Lösung, die in der Praxis ebenfalls häufig eingesetzt wird, um die Datenqualität und -integration zu verbessern, ist die Datenverantwortung. Der Unterschied zwischen Dateneigentum und Datenverwaltung ist taktisch und operativ. Der Datenverantwortliche ist operativ für den Datensatz verantwortlich. Der Dateneigentümer prüft vorausschauend, wie die Datenqualität verbessert werden kann, wobei er taktische und strategische Ziele im Auge behält.
Vorteile von Dateneigentum und Datenverantwortung:
1. Einfache Implementierung
Dateneigentum ist eine organisatorische Lösung, die sich leicht umsetzen lässt. Potenzielle Dateneigentümer sind bereits im Unternehmen vorhanden, die Umsetzung erfordert wenig oder keine technischen Lösungen (die Umsetzung ist jedoch effektiver, wenn sie mit technischen Lösungen kombiniert wird) und ist ein guter erster Schritt zu einer stärker datengesteuerten Organisation.
2. Aufbrechen der Silos
Dateneigentümer und Datenverwalter arbeiten mit Dateneigentümern und Datenverwaltern aus anderen Abteilungen und Teilen des Unternehmens zusammen. Dies kann dazu beitragen, organisatorische Silos in der Unternehmenskultur aufzubrechen.
Data Management Office für eine stärker datengesteuerte Organisation
Eine der anderen organisatorischen Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität und -integration ist eine fortschrittlichere. Bei diesem dritten Weg geht es um die Einführung eines Datenmanagementbüros (DMO). Das DMO ist eine separate Abteilung innerhalb der Organisation, die sich mit der Pflege und Förderung von Daten im gesamten Unternehmen befasst. Neben den Dateneigentümern und -verwaltern umfasst das DMO auch Analysten. Dabei handelt es sich in der Regel um zwei Arten von Analysten: Geschäftsanalysten, die die Daten im Hinblick auf die Unternehmensziele abwägen, und Datenanalysten, die die Daten anhand der Datenqualitätsstandards des Unternehmens überprüfen. Datenarchitekten und Dateningenieure sind ebenfalls Rollen, die oft zum DMO gehören. Sie sind für die Architektur der Datenflüsse innerhalb des Unternehmens verantwortlich.
3 Wege zur Einrichtung der DMO
Die DMO kann auf drei verschiedene Arten umgesetzt werden. Das nachstehende Modell schafft Klarheit:
In ihrer zentralisierten Form arbeitet die DMO als eigenständige Abteilung der Organisation. Alle Funktionen dienen der Unterstützung der gesamten Organisation. Bei der hybriden Form hat jede Abteilung innerhalb der Organisation ihr eigenes "Mini-DMO", das mit dem zentralen DMO verbunden ist. Dieses "Mini-DMO" kann z. B. eine Gruppe von Analysten, BI-Spezialisten und Datenwissenschaftlern sein, die sich speziell auf eine Abteilung, z. B. die Finanzabteilung, konzentrieren. Das DMO kann auch dezentralisiert sein. In diesem Fall hat jede Abteilung ihr eigenes DMO. Dieses DMO hat immer noch eine kleine zentrale Abteilung, die sich um die IT-Architektur kümmert, wie z. B. die IKT-Abteilung oder die Datenarchitekten und -ingenieure.
Vorteil des Data Management Office: neben der Kontrolle auch die Erstellung
Das Dateneigentum konzentriert sich hauptsächlich auf die Kontrolle der Daten auf der Grundlage festgelegter Qualitätsstandards. Sie befasst sich mit der Vergangenheit und der Gegenwart, aber nicht mit der Zukunft. Das Data Management Office arbeitet auch mit Analytikern und Datenwissenschaftlern zusammen. Sie setzen ihr Fachwissen und ihre Kenntnisse ein, um die Daten von heute so zu nutzen, dass sie morgen, im nächsten Monat oder im nächsten Jahr mehr Wert haben.
Die Summe der technischen und organisatorischen Lösungen für Datenqualität und -integration
Diese organisatorischen Lösungen für Datenqualität und -integration werden Ihrem Unternehmen helfen, datengesteuerter zu werden. Bei der Lösung von Datenqualitäts- und Datenintegrationsproblemen ist es jedoch auch wichtig, die technischen Lösungen zu berücksichtigen. Die Stärke liegt in der Summe dieser organisatorischen Lösungen mit technischen Lösungen zur Verbesserung der Datensteuerung.
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