Sieben Regeln zur Einführung von Data Governance

Data Governance ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Business Intelligence im Unternehmen
Die technologischen Grundlagen eines Data-Governance-Ordnungsrahmens werden durch die IT-Abteilung – in Abstimmung mit den Fachabteilungen – sichergestellt

(03.07.12) - Immer mehr Unternehmen starten weitreichende Initiativen zur Einführung von Data Governance, weil sie feststellen, dass Datenqualitäts- und Stammdaten-Management alleine als Fundament ihrer Business-Intelligence-Applikationen nicht ausreichen. Erst Data Governance liefert einen umfassenden Ordnungsrahmen, der alle datenbezogenen Aktivitäten integriert und klare Richtlinien dafür bereitstellt. Information Builders nennt sieben Regeln, die bei der erfolgreichen Einführung von Data Governance zu beachten sind.

Unternehmen benötigen ein strategisches Informationsmanagement (Data Governance), das alle Aktivitäten in den Bereichen Datenqualitätssicherung und Stammdaten-Management integriert. Wer sich nur auf einzelne Aspekte beschränkt, verschenkt wichtige Möglichkeiten, um Unternehmen effizienter mit aktuellen und zuverlässigen Daten steuern zu können. Allerdings geht es bei der Einführung von Data Governance nicht nur um Business-Intelligence (BI)-Technologie, sondern auch um die Geschäftsprozesse, in denen die Daten genutzt werden, sowie um die Mitarbeiter, die für die Integrität und hohe Datenqualität verantwortlich sind.

Data Governance legt einen Ordnungsrahmen mit Regeln für das strategische Informationsmanagement fest und stellt die Werkzeuge zur Überwachung und Steuerung der Vorschriften, internen Regeln sowie gesetzlicher Vorgaben und Compliance-Anforderungen bereit. Information Builders, einer der weltweit führenden Anbieter von BI-Lösungen, hat in sieben Regeln die wichtigsten Prinzipien zur Einführung von Data Governance zusammengefasst.

1. Unternehmen müssen Prioritäten setzen, um schnelle Verbesserungen zu erzielen. Der erste Schritt besteht darin, Geschäftsbereiche zu ermitteln, bei denen die Datenqualitätsprobleme am größten sind und sich am schnellsten sichtbare Erfolge erreichen lassen. Marketing, Customer Relationship Management (CRM) oder auch das Finanz- und Berichtswesen sind typische Einsatzgebiete. Sind einmal Brückenköpfe mit überzeugenden Lösungen etabliert, gilt es, diese auch auf andere Bereiche zu übertragen.

2. Unternehmenskritische Informationen müssen jederzeit und überall zugänglich und verfügbar sein. Da heute immer mehr Mitarbeiter im Unternehmen Entscheidungen treffen müssen, benötigen sie zu jeder Zeit und mit beliebigen Endgeräten einen Zugriff auf aktuelle Informationen. In manchen Fällen genügt es, aggregierte Daten einmal wöchentlich oder täglich aufzubereiten, auf anderen Einsatzgebieten muss mehrmals pro Tag oder sogar in Echtzeit ein Update erfolgen. Details dazu werden in den Data-Governance-Vorschriften definiert.

3. Die Definition von Rollen und Zuständigkeiten regelt den Zugriff auf die Unternehmensdaten. Wenn festgelegt ist, welche Informationen in welchen Zeitabständen bereitgestellt werden sollen, muss als nächstes geregelt werden, wer welche Aktivitäten mit den Daten vornehmen darf. Das ist eine Aufgabe der Fachabteilung. Hier sitzen die Experten, die wissen, wer mit welchen Auftrags-, Finanz-, Kunden-, Material-, Produktions- und Rechnungsdaten arbeitet und wo Verbesserungen ansetzen müssen.

4. Die Datenintegrität muss verbessert und eine dauerhaft hohe Qualität sichergestellt werden. Die technologischen Grundlagen eines Data-Governance-Ordnungsrahmens werden durch die IT-Abteilung – in Abstimmung mit den Fachabteilungen – sichergestellt. Aufgabe der IT ist es, eine hohe Datenqualität in den Quellsystemen sicherzustellen. Um auf die unterschiedlichsten internen und externen, strukturiert und unstrukturiert vorliegenden Daten zugreifen zu können, wird flexible und passgenaue Integrationstechnologie (beispielsweise native Adaptertechnologie) benötigt, die einen reibungslosen und einfachen Zugang zu jedem Informationssystem gewährleistet.

5. Es muss eindeutige Regeln geben, wer für die Einhaltung der Datenqualität und -integrität zuständig ist. Selbst wenn die einmal definierten Vorschriften und Prozesse umgesetzt werden, die zur Überwachung einer hohen Datenqualität und -integrität notwendig sind, bleibt die Frage, was geschieht, wenn die Datenqualität dann immer noch nicht stimmt? Prozesse allein genügen nicht, um die Datenqualität sicherzustellen. Unternehmen müssen deshalb festlegen, welche Mitarbeiter dafür verantwortlich sind.

6. Unternehmen müssen sich auf die Konsistenz und Integrität ihrer Stammdaten konzentrieren. Anhand eindeutiger Regeln sorgt das Stammdaten-Management für eine Integrität umfangreicher Datenbestände. Ziel sind eindeutige Definitionen der Datenbeschreibungen, die in den Fachbereichen manchmal verschieden gehandhabt werden. Wo immer möglich, müssen generell gültige und applikationsübergreifende Datendefinitionen für Stammdaten festgelegt werden. Ein erfolgreiches Stammdaten-Management ist abhängig von der optimalen Abstimmung von Mitarbeitern, Prozessen und Technologie.

7. Data Governance einzuführen, ist kein einmaliges Projekt, die Strukturen und Prozesse müssen ständig analysiert und verbessert werden. Die Einhaltung und Absicherung von Data Governance lässt sich nicht mit einem einzelnen Projekt erreichen. Im Idealfall folgen die zugehörigen Workflows zur Sicherung des Datenqualitäts-Managements, zur Einhaltung der Datenintegrität und für das Stammdaten-Management einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess, bei dem es darum geht, ob interne und externe Regeln und Vorschriften tatsächlich umgesetzt werden.

"Data Governance ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Business Intelligence im Unternehmen. Bei Data Governance geht es um Mission-Critical-Prozesse und Strukturen, damit die richtigen Daten in korrekter Form zu jeder Zeit für Analysen und zur Unternehmenssteuerung zur Verfügung stehen", sagt Klaus Hofmann zur Linden, Technical Manager Germany bei Information Builders in Eschborn. "BI-Anwendungen, eingebunden in einen Data-Governance-Rahmen, zielen darauf ab, Daten in geschäftlichen Nutzen zu verwandeln und umfassen alle Informationsanforderungen eines Unternehmens – von der Erfassung der Daten über ein kontinuierliches Datenqualitäts-Management bis zur Bereitstellung aktueller und konsistenter Daten auch auf beliebigen mobilen Endgeräten." (Information Builders: ra)

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