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DATA QUALITY & INTEGRITY
Erfolgsfaktor
Daten!
Jan Molsen, Teamlead Data Governance & Compliance, Natuvion GmbH
W
er IT-Lösungen einsetzt, kennt das
Phänomen. Ständig müssen Systeme
auf dem neuesten Stand gehalten oder
optimiert werden. IT-Systeme sind aber
kein Selbstzweck. Sie müssen Unternehmensprobleme lösen. Um schwierige Aufgaben
richtig anzugehen, ist deswegen die Erstellung
einer Daten-Roadmap der ideale Ansatz.
Das gilt ganz besonders beim Data Quality
Management. Jan Molsen, Teamlead Data
Governance & Compliance zeigt eindrucksvoll
auf, dass oft scheinbar bewährte Ansätze der
Grund für aktuelle Probleme sind.
Transaktionen automatisieren, den Informationsfluss optimieren und Daten für spätere
Abrufe speichern. Das waren lange Zeit die
Kernaufgaben der IT. Bei dieser Aufgabenstellung leisten konventionelle IT-Ansätze
auch gute Arbeit. Heute befinden wir uns
aber in der paradoxen Lage, dass genau die
Technologien, die beim Managen von Daten
helfen sollen, zu einer kaum zu bewältigenden
Flut an Informationen führen. Organisationen
wollen immer mehr externe und interne Daten
auswerten. Doch dabei laufen sie Gefahr, weiter
konventionelle Methoden zu nutzen, obwohl
eigentlich fundamental andere Vorgehens- und
Denkweisen erforderlich wären.
Um Werte aus Daten zu schöpfen, braucht es
mehr als nur analytische Werkzeuge: Unternehmen müssen ein Umfeld schaffen, in dem
Beschäftigte Daten und ihr eigenes Wissen dazu
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nutzen können, um die operative und s trategische
Leistung ihrer Organisation zu verbessern.
Die Logik hinter vielen Investitionen in ITWerkzeuge und Big-Data-Initiativen lautet:
Wenn Manager schneller höherwertige Informationen erhalten, entscheiden sie besser, lösen
ihre Probleme schneller und gewinnen wertvolle
Erkenntnisse. Die Voraussetzung dafür sind
korrekte Daten. Im Mittelpunkt der Überlegungen sollte stehen: Welche Informationen
sind von Bedeutung? Aber wie nutzen die
späteren Nutzer die Daten, bevor sie entscheiden?
Das müssen die Verantwortlichen herausfinden.
Sich auf sein Bauchgefühl zu verlassen, ist nicht
der richtige Ansatz. Stattdessen muss auf eine
stabile Datengrundlage zurückgegriffen werden.
Diese sollte Analysen zur Kundenannahme,
Lieferanten, Märkten und Produkten liefern.
Liegen Daten in unzureichender Form und
inkorrekt vor, wird auch die Erstellung einer
Daten-Roadmap nicht klappen.
Welche Daten sind vorhanden,
welche fehlen, wie ist die
Datenqualität?
Über die Jahre sammeln sich immer mehr
Daten an. Deren Qualität muss regelmäßig
geprüft werden. Denn was vielleicht in der
Vergangenheit korrekt war, dürfte mit der
sich ständig ändernden Nachfrage und dem
sich weiterentwickelnden Wettbewerbsumfeld