Die Bedeutung von Datenverwaltung zu Zeiten von Covid (Sars-Cov-19)

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Im vergangenen Jahr war durch SarS-Covid-19 eine Sache ganz besonders im Vordergrund, die vielleicht dem ein oder anderen ungeschulten Auge durch die Lappen gegangen ist: DATEN. Fallzahlstatistiken, Neuinfektionsrate, r-Werte und viele, viele mehr. Bis letztes Jahr waren “Wachstumsraten”, “logarithmische Skalen” und “die Kurve abflachen” nicht unbedingt die gängigsten Themen am Esstisch. Im vergangenen Jahr hat es sich allerdings als unumgänglich herausgestellt, sich mit solchen Informationen zu beschäftigen und vor allem diese auch verstehen zu können.

Quelle: https://ourworldindata.org/coronavirus

Datenmanagement im öffentlichen und privaten Sektoren

Wenn Organisationen in öffentlichen oder privaten Sektoren vor ein besonders komplexes Problem gestellt sind, ist es in der Regel besonders hilfreich und zielführend auf Datensätze einer homogenen Problemstellung zurückzugreifen, diese zu Analysieren, zu Skalieren und so einen möglichen Trend für die Entwicklung des Problems erkennen zu können. Gerade in der Industrie zeigt sich dabei immer wieder, dass vor allem eine effektive und reife Strategie zum Datenmanagement Organisationen dabei hilft, die Turbulenzen zu überstehen.

Eine effektive Strategie für den Umgang, die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten kann einer Organisation also einen entscheidenden Vorteil bieten und den Wert der Organisation steigern. Eine Tendenz, die vor allem im privaten Sektor in den letzten Jahren zu beobachten war. Unternehmen investieren jährlich viele Ressourcen in Big-Data Plattformen, Analyse und Vorhersage (beispielsweise ML) und treiben die Digitalisierung damit maßgebend voran. Eine Entwicklung, die den öffentlichen Sektor in jüngster Zeit in Handlungsnot gebracht hat.

Besonders in Zeiten einer Pandemie bedarf es einen unvorstellbaren Aufwand täglich neue Statistiken und Vorhersagen zu erstellen. Der besondere Fokus auf die Genauigkeit der Modelle macht die Arbeit dabei nicht gerade leichter. Im privaten Sektor sind wir es gewohnt Tendenzen aus der Vergangenheit zu verwenden, um den aktuellen Stand zu bewerten oder zu kalibrieren, um die gewünschten Quartalszahlen oder Jahresziele zu erfüllen. Sehr bekannte Metriken sind dabei beispielsweise “YOY – Year on Year” (Jahr für Jahr), “STLY – SAME TIME LAST YEAR” (Letztes Jahr zur gleichen Zeit) und “Budget Variance” (Budgetabweichung). Sie alle können uns großartige Dienste leisten, aber nur so lange keine Anomalien in den Daten auftreten. Das Problem hier ist aber, dass Covid-19 eine riesige Anomalie ist.

Data Governance

Die durch Covid-19 ausgelösten Störungen verlangen ein höheres Maß an Konsistenz und Klarheit für die von Organisationen verwalteten Daten-Anlagen, da in den kommenden Monaten ein starker Wandel in der Verwendung und Interpretation der Daten in unterschiedlichen Abteilungen zu beobachten sein wird. Ohne eine solide Strategie kann dies schnell dazu führen, dass den Daten nur ein geringes Vertrauen für die Vorhersage oder Analyse zugeteilt wird. Wenn Datenverwaltung also vor der Pandemie bereits wichtig war, ist sie jetzt nahezu unabdingbar. Oder um es mit den Worten eines Experten zu sagen:

“If you dont know where or what your data is, you don’t know your future as an organisation.”
Satya Nadella, CEO of Microsoft

Aber was genau ist Data Governance überhaupt genau? Um es einfach zu halten: Datenverwaltung beschreibt die Rahmenbedingungen für den effizienten und effektiven Umgang von Daten-Anlagen innerhalb eines Unternehmens. Etwas genauer gesagt handelt es sich dabei um ein Teilgebiet des Enterprise Data Management, welches sich damit beschäftigt, basierend auf Daten informierte Entscheidungen zu treffen. Es ist oft der unsichtbare Faden, der alle Rollen innerhalb eines Unternehmens, die sich mit Daten beschäftigen, verbindet. Um die Ausmaße besser einschätzen zu können, betrachten wir zunächst die Schlüsselprinzipien von Data Governance und fragen uns was es benötigt, dass ein Unternehmen im Bezug auf seine Datenverwaltung reifen kann.

Data Governance Schlüsselprinzipien

  1. Transparenz: Data Governance ist eine Aufgabe, die nur durch die stimmige Zusammenarbeit aller Abteilungen eines Unternehmens richtig umgesetzt werden kann. Wichtig ist allerdings zu verstehen, dass eine Beteiligung nur dann stattfinden kann, wenn die betreffenden Verantwortlichen gut über die Prozesse des Unternehmens und die Förderung einer Reife des Datenbestandes Bescheid wissen. Um Transparenz zu erreichen muss verstanden werden, wieso die Unternehmensprozesse auf eine bestimmte Weise erledigt werden (müssen) und wie dieser Ablauf in den Lebenszyklus der Datenverwaltung passt.

  2. Rechenschaftspflicht: Bei der Rechenschaftspflicht geht es um Identifikation, Kommunikation und Bestätigung aller Rollen und Verantwortungen der Mitarbeiter, die in der Datenverwaltung involviert sind. Jeder einzelne Mitarbeiter ist dafür verantwortlich seine Aufgabe entsprechend seiner Position umzusetzen. Die Grundlage für eine gute Datenverwaltung liegt also in der Verantwortung eines jeden beteiligten Mitarbeiters, die tatsächliche Verantwortung innerhalb des Unternehmens liegt dabei jedoch oft bei dafür ausgewählten Mitarbeitern in höheren Positionen.

  3. Standardisierung: Standardisierung ermöglicht es konsistente und qualitativ hochwertige Daten zu erzeugen. Es geht dabei oft um das das Kennzeichnen, Beschreiben, Klassifizieren und Zertifizieren der Daten. Es geht also darum, die Daten zugänglicher zu gestalten und ihre Qualität (bezogen auf die Informationen der Daten) zu konservieren oder zu verbessern.

Die Initiativen im Bereich der Daten Governance bietet mehrere immaterielle Vorteile für das Unternehmen, aber auch unmittelbare Verbesserungen im Bezug auf die Datenqualität, eine bessere Compliance und Sicherheit, sowie eine bessere Übersicht über die Datenbestände und all ihre Metadaten (z.B. Herkunft), was wiederum den Wert der Daten steigert. Sobald also die Richtlinien und Prozesse festgelegt und kommuniziert wurden, die Rechenschaftspflicht verteilt und Entscheidungsstrukturen und -regeln einbezogen werden, können wir davon sprechen, dass sich die Datenverwaltung verbessert hat.
Zuvor haben wir wiederholt den Begriff der Reife im Bezug auf die Datenverwaltung erwähnt. Um zu ermessen, welchen Reifegrad die Datenverwaltung besitzt, müssen wir uns ein paar weitere Fragen stellen. Zuerst müssen wir jedoch noch den Begriff Data Governance-Domänen klären: Als oberflächliche Zusammenfassung könnte man sagen, dass es dabei darum geht, eine Daten-zentrierte Kultur zu fördern um die Reife des Unternehmens voranzutreiben.

Data Governance-Domänen

  1. Datenprinzipien: Zu aller erst sollte die Rolle der Daten als Aktivposten innerhalb des Unternehmens evaluiert werden. Dies hängt vor allem sehr eng mit den organisatorischen Zielen des Unternehmens und dem geschäftlichen Kontext in dem sich das Unternehmen bewegt zusammen. Hier wird vielleicht deutlicher, wieso es so wichtig ist alle Abteilungen in den Prozess der Datenverwaltung mit einzubeziehen.

  2. Datenqualität: Im Bezug auf die Qualität der Daten gibt es kaum etwas das schädlicheres für die Anwendung, als schlechte oder fehlerhafte Daten. Datenqualität setzt bereits bei Identifikation der Bestimmung und Anforderung der Daten und der beabsichtigten Verwendung des Datenbestandes an. Anhand dieser Grundlagen empfiehlt es sich Regeln und Norme zu definieren und in regelmäßigen Abständen Berichte über die Qualität der Daten anzufertigen, um ein möglichst hohes Maß an Vertrauen aufrecht erhalten zu können.

  3. Metadaten, Glossar und Master Datenverwaltung: Semantiken sorgen für Beschreibung der Daten und ermöglichen es diese zu “erkunden”. Mit einem Daten-Glossar können sowohl technische als auch nicht-technische Mitarbeiter unterstützt werden, die Datensätze zu verstehen und verwenden zu können. Stamm- oder Referenzdaten gruppieren interessante Themengebiete innerhalb der Datensätze. Hier könnte beispielsweise zwischen Kunden, Produkten, Anbietern, Anwendungsgebieten, etc. unterschieden werden. Ziel ist es dabei die Richtigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der unternehmensweiten Stamm- bzw. Referenzdaten sicherzustellen.

  4. Daten-Zugriff und Compliance: Es ist sehr zielführend Datenbestände zu kurieren und ihre Adaption in Prozesse durch das Entfernen von auftretenden Hindernissen zu verbessern. Davor müssen wir aber klären, wer wie lange auf welche Daten zugreifen darf. Ein sehr wichtiger Aspekt, der durch Regulationen von entsprechenden Vorgaben wie MaRisk oder DSGVO im Laufe der Jahre immer strenger und damit wichtiger geworden ist. Die Verteilung von Zugriffsrechten muss also akkurat kontrolliert, überwacht und in regelmäßigen Iteration überprüft/angepasst werden. Lokale als auch internationale Gesetze müssen während des gesamten Lebenszyklus der Daten berücksichtigt werden.

  5. Analyse und Business Intelligence: Abhängig von der zuvor erwähnten Reife im Bezug auf die Datenverwaltung aber auch auf die Analyse der Daten, stehen in Unternehmen evtl. Business-Intelligence-Lösungen (BI) oder Self-Service-BI-Funktionen zur Verfügung. Etwas weiter unten in der Hierarchie sollten beispielsweise Prognosefunktionen über die Entwicklung des Unternehmens oder den Vertrieb vorhanden sein. Unabhängig von dem Stadium in dem sich ein Unternehmen befindet, sollten qualitativ hochwertige Daten als Ziel verfolgt werden. Data Governance sollte dabei die Analyse und BI-Bereiche im Unternehmen unterstützen, z.B. bei der Entscheidung welche Daten betrachtet werden oder welche Erkenntnisse für das Unternehmen aus den Daten gewonnen werden sollen.

In der folgenden Grafik sind die vier Stufen der Daten-Reife eines Unternehmens dargestellt:

Quelle: https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-SQL-Data Analytics Maturity Model-en-us.pdf

Data Governance-Rat

Einen Data Governance-Rat ist eine Gruppe von Mitarbeitern die die Verantwortung für das Data Governance im Unternehmen übernehmen. Man könnte es als minimale Anforderung an die Datenverwaltung verstehen, da die meisten Unternehmen ohne definierten Prozess und Austausch den tatsächlichen Wert ihres Anlagegutes (die Daten) noch nicht vollständig greifen können. Ein solcher Rat legt meist den Grundstein für ein datenzentriertes Verständnis im Unternehmen und ebnet den Weg dafür, dass die Datenverwaltung von qualitativen Daten als Verantwortung aller Beteiligten verstanden wird.

Quelle: https://www.ellipsisandco.com/perspectives/data-governance-101

Üblicherweise besteht ein solcher Rat aus Geschäftsleitung, Vertretern und Freiwilligen bzw. nominierten Mitarbeitern. Es geht dabei vor allem um die Zusammenarbeit zwischen wichtigen Akteuren aus allen Bereichen des Unternehmens und es wird versucht, diese in den Diskurs zu bringen.
Die Aufgaben des Rates beschränken sich meist auf die Ziele der Datenverwaltung, Projekte mit Bezug der Daten und neue Initiativen zur Förderung der Daten-Reife. Das allgemeine Datenbewusstsein des Unternehmens und aller Mitarbeiter soll verbessert werden. Datenqualität wird geprüft, Korrekturmaßnahmen vereinbart und umgesetzt und die Integrität dabei stets erhalten. Das Ziel des Rates sollte darin bestehen, ein datenzentriertes Unternehmen mit qualitativ hochwertigen Daten und Mitarbeitern mit hohem Bewusstsein für die Daten zu schaffen.

Umsetzung und Werkzeuge

Die Umsetzung von Data Governance innerhalb eines Unternehmens erfordert ein hohes Maß an Ressourcen. Führungskräfte müssen Entscheidungen klar kommunizieren und dafür sorgen, dass alle Änderungen und Anforderungen von allen Mitarbeitern verstanden und angenommen werden. Abhängig von der Größe des Unternehmens kann dies teilweise wie eine schier unmögliche Aufgabe wirken. An dieser Stelle kommen nützliche Werkzeuge ins Spiel, die den Prozess erleichtern können. Sie sind aber nicht immer die richtige Antwort. Es ist dabei vollkommen in Ordnung beispielsweise mit der Bewertungsphase und Richtliniendefinitionen zu beginnen, ohne ein tatsächliches Werkzeug in den Einsatz zu nehmen. Es geht in erster Linie darum, ein Bewusstsein unter den Mitarbeitern zu schaffen.

Fortschritt messen

Vielleicht hat der Artikel bereits ihr Interesse an Data Governance geweckt und hat sie überzeugt, dass es sich dabei um einen Bereich handelt, der ein enormes Maß an Aufmerksamkeit benötigt. Eine Frage die wir bis jetzt noch nicht geklärt haben ist allerdings, wie man den Fortschritt eines Unternehmens bezüglich der Data Governance messen und nachvollziehen kann. Nachfolgend sind einige Fragen aufgeführt. Die Beantwortung dieser Fragen sollte dabei helfen, die Reife des Unternehmens besser einzuschätzen. Eine solche Evaluierung sollte in regelmäßigen Abständen erfolgen:

  • Sind die Daten die für den Verbrauch vorgesehen sind vollständig und rechtzeitig verfügbar?

  • Sind sie zufrieden mit der Qualität der Daten? Werden regelmäßige Berichte über die Qualität der Daten angefertigt und werden diese Berichte sachgemäß überprüft?

  • Steht ein Daten-Glossar zur Verfügung und wird es regelmäßig aktualisiert? Ist die Datenherkunft klar definiert?

  • Sind die getroffenen Compliance und Sicherheitsmaßnahmen zufriedenstellen?

  • Können die Teams BI-Funktionen verwenden und helfen diese den Teams ihre Ziele zu erreichen und Prozesse zu verbessern?

Kein Unternehmen ist perfekt und hat Antworten auf all diese Fragen. Die Idee ist dabei aber viel mehr vorbereitet und handlungsbereit zu sein komplexe Probleme des Unternehmens zu bearbeiten.

Ausblick auf 2021

Im vergangenen Jahr wurden vielen von uns einige große Hindernisse in den Weg gestellt. An vielen Stellen reicht es nicht aus mit gewohnter Strategie fortzufahren und dennoch großartige Ergebnisse zu erwarten. Die Spielregeln haben sich verändert und es liegt an uns diese Änderungen schnell zu adaptieren, um nicht auf halber Strecke liegen zu bleiben.
Sollten Sie selbst als Daten-Analytiker arbeiten, bietet es sich vor allem zu dem jetzigen Zeitpunkt besonders an, die gewohnten Arbeitsmuster zu hinterfragen, sie anzupassen und letztendlich zu verbessern und damit für die kontinuierliche Verbesserung und Stärkung ihres Unternehmens und Ihrer Person zu sorgen.

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