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Warum es immer wichtiger wird, eine Data Governance Initiative zu starten und 5 Gründe, warum sie damit scheitern könnten

Autor: Karl Meier
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25. Oktober 2017

Bei Governance denkt man vermutlich als erstes an eine Regierung. Das Wort bedeutet im Englischen so viel wie Führung oder Steuerung durch übergeordnete Regeln, also Gesetze oder Richtlinien und dem Schaffen von bestimmten Strukturen. Ziel einer solchen strukturierten Datenverwaltung ist es, die Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität, Sicherheit und Vertraulichkeit von Daten sicherzustellen. Das dies sinnvoll ist wird keiner bestreiten und wurde auch in früheren Beiträgen und Webinaren schon oft herausgestellt.

Obwohl Data Governance also nichts wirklich Neues ist, wird es in manchen Unternehmen erst jetzt zum Thema. Warum gerade jetzt? Dafür gibt es gleich mehrere Gründe:  

      • Die Menge der erzeugten Daten hat sich in den letzten Jahren rapide erhöht und dieser Trend setzt sich fort. Die jährliche Wachstumsrate aller Daten wird laut einer Studie des Festplattenherstellers Seagate und IDC zwischen 2015 und 2025 bei 30 Prozent liegen[1].

 

 

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  • Daten sind für unsere Gesellschaft und unser individuelles Leben wesentlich geworden. Fast 90% aller Daten benötigen ein gewisses Maß an Sicherheit, aber weniger als die Hälfte wird gesichert. Dabei wächst die Bedeutung dieser Daten immer weiter. IDC schätzt, dass bis 2025 fast 20% der Daten in der globalen Datenmenge für unser tägliches Leben kritisch sind und fast 10% davon wird hyperkritisch sein.
  • Neue rechtliche Anforderungen, wie z.B. die Datenschutz-Grundverordnung DSVGO der EU (GDPR): Ab Mai 2018 greifen in der gesamten Europäischen Gemeinschaft neue Standards, die vorgeben, wie Unternehmen personenbezogene Daten von EU-Bürgern erfassen, speichern und nutzen dürfen. Die Nichteinhaltung der GDPR kann erhebliche Strafen nach sich ziehen. Sanktionen für Straftaten in diesem Zusammenhang können bis zu 20 Millionen Euro oder 4% des gesamten weltweiten Jahresumsatzes eines Unternehmens betragen[2].
      • Das Thema Datenschutz wird zunehmend zu einem Differenzierungsfaktor (mehr dazu finden Sie hier) und gewinnt deshalb für Unternehmen immer mehr an Bedeutung. Negative Publicity in diesem Punkt wirkt sich direkt auf die Kundenbasis eines Unternehmens aus, und somit auch auf den Umsatz.

Vom Erfolg Ihrer Data Governance Initiative hängt also einiges ab. Trotzdem scheitern auch viele dieser Programme beim ersten Versuch (laut Gartner sind dies sogar 90%[3]).
Was sind die Gründe dafür?

(10 einfache Schritte für Data Governance finden Sie in dieser Infografik).


1. Zu viel auf einmal (oder zu wenig) 

Oft wird zu groß oder zu klein gedacht.

Too much at once (or too little)

Versucht man mit einem Projekt alle Probleme eines Unternehmens zu lösen, wird man sich mit hoher Wahrscheinlichkeit verheben oder das Projekt könnte vorbei sein, bevor sich erste Erfolge zeigen. Konzentriert man sich aber nur auf Teilaspekte, besteht die Gefahr, dass der End-to-End Prozess aus dem Auge verloren wird. Es entsteht keine ganzheitliche Lösung. Die Data Governance Maßnahmen werden dann eher als Belastung oder Verwaltungsoverhead empfunden, statt eine Unterstützung der täglichen Arbeit darzustellen.

Sinnvoller ist es, sich zunächst auf eine Datadomäne zu konzentrieren und deren Datenlebenszyklus, diesen dann aber von Anfang bis Ende zu betrachten.

Denken Sie bei Validierungen und Prüfungen Ihrer Daten nicht daran, was alles schiefgehen kann, sondern arbeiten Sie an den Punkten, an denen tatsächlich akut die meisten Probleme auftreten oder wo Fehler den größten Schaden verursachen könnten. Später weitere Prüfungen und Freigabeprozesse hinzuzufügen ist einfacher, als einmal eingeführte wieder abzuschaffen.

In weiteren Schritten können Sie etablierte Techniken und Prozesse dann auf andere Datenbereiche ausweiten. Data Governance sollte immer als Programm und nicht als einzelnes Projekt gesehen werden. Das Programm muss solide geplant sein, um zu wissen, was wann von wem getan werden muss. Ohne Planung zu starten führt ebenso wenig zum Ziel, wie vor lauter Planung überhaupt nicht mit der Umsetzung zu beginnen.

Mehr zum Thema Finden, integrieren und distribuieren der richtigen Stammdaten finden Sie in einem früheren Beitrag.


2. Fehlende Management-Unterstützung

Lack of support from management

Der zweite Grund ist leider immer noch die fehlende Unterstützung der Führungsebene. Ist die Geschäftsleitung nicht vom Nutzen der Data Governance überzeugt und sieht nur die Kosten, aber nicht die Vorteile, kann das Vorhaben kein Erfolg werden. Zum einen besteht die Gefahr, dass erforderliche Anpassungen von Prozessen nicht durchgesetzt werden, zu anderen, dass aus Kostengründen entscheidende Verbesserungen nicht umgesetzt werden können, oder dass das Programm vorzeitig beendet werden muss.

Das Budget für ein erstes Projekt zu beschaffen ist heute einfacher als früher, kann man doch die Notwendigkeit mit neuen Anforderungen (wie z.B. der GDPR) sehr gut begründen.  Doch ist es ganz entscheidend, dass das Management auch langfristig ausreichend Mittel bereitstellt für die kontinuierliche Finanzierung aller Rollen und Funktionen, die für eine Data Governance benötigt werden. Das betrifft neue Positionen von Data Stewards oder Chief Data Officers (CDO), aber auch Folgeprojekte zur weiteren Verbesserung der Datenqualität.


3. Fehlende Kommunikation und fehlendes Change Management

Die Einführung von Data Governance Instrumenten wird immer auch die Veränderungen von Prozessen erfordern. Das geht jedoch nicht über Nacht. Ohne die richtige Kommunikationsstrategie werden die zu erwartenden Vorteile nicht deutlich und das Thema Data Governance wird nur als administrativer Wasserkopf wahrgenommen.

Berichten Sie daher auch immer über die bereits erzielten Erfolge. Viele kleine, aber stetige Verbesserungen sind besser als eine große, die nicht erreicht wird, weil die Unterstützung irgendwann ausbleibt.

Data Governance kann nicht als reines IT-Thema angegangen werden. Es erfordert die Einbindung aller betroffenen Geschäftsbereiche. Fehlt die Kommunikation zwischen IT und Fachbereich und den einzelnen Fachbereichen untereinander, ist dies ein weiterer Grund für das Scheitern. Gerade das weitverbreitete Silo-Denken hat so manches Datenqualitätsproblem im Unternehmen erst verursacht.

Achten Sie bei der Besetzung des Data Governance Teams darauf, dass alle Bereiche die Verantwortung für den Erfolg (oder Misserfolg) übernehmen. Machen sie die Betroffenen zu Beteiligten. Ziehen Experten zu Rate, die über Erfahrungen in diesem Gebiet verfügen und seien sie offen für deren Vorschläge.


4. Unklare Ziele

Unclear goals

Man kann nicht ankommen, wenn man nicht weiß, wo man hinwill.

Ein Projekt kann dann kein Erfolg werden, wenn vorher nicht klar ist, was dies überhaupt bedeutet und wie es gemessen werden soll. Überlegen Sie sich daher vorher, was Sie erreichen wollen und bewerten Sie jede Maßnahme, ob sie diese Ihrem Ziel näherbringt und wählen Sie den richtigen Projektumfang für den Beginn Ihrer Data Governance Initiative (siehe auch 1)

Achten Sie darauf, dass diese Ziele auch messbar sind. Es ist wichtig, Erfolge zu zeigen, um die Unterstützung von Führungskräften und Mitarbeitern zu erhalten. Dafür ist es entscheidend zu wissen, was sich alles verändert hat. Dies können Einsparungen an Kosten, Erhöhung der Datenwiederverwendungsrate, Reduzierung der Fehlerquoten, Verkürzung von Durchlaufzeiten, Steigerung der Zufriedenheit der Anwender, etc. ... sein. All diese Werte sollten überwacht und die Ergebnisse der Organisation regelmäßig mitgeteilt werden (siehe auch 3).

Diese Metriken werden dazu beitragen, das Interesse am Programm zu bewahren und können dazu führen, dass die Unterstützung, die für die Fortsetzung des Programms so wichtig ist, erhalten bleibt (siehe auch 2)


5. Fokus auf Tools statt auf Prozesse

Focus on tools, not processes

Wie sagte schon Richard Buckminster Fuller: A fool with a tool still remains a fool.

Genauso wenig, wie die Einführung von MS Project Ihnen den Projekt Manager erspart, können sie auch mit der besten Software auf den Aufbau einer Data Governance Organisation verzichten. Wie sie in 10 Schritten zum Ziel gelangen, zeigt unsere Infografik.

Bei Data Governance geht in erster Linie um das Unternehmen, seine Organisationsstruktur, seine Prozesse und die Verantwortlichkeiten, die festgelegt werden müssen, bevor eine entsprechende Software sinnvoll zum Unterstützung eingeführt werden kann. Eine wichtige Frage ist, wem die Daten eigentlich gehören also die sogenannte ‚Data Ownership“. Es geht darum, wer welche Daten ändern und wer Änderungen freigeben darf, wer für die Einhaltung der aufgestellten Qualitätskriterien verantwortlich ist und wer für die Sicherheit der Daten. Das kann nach Bereichen oder regional geregelt sein und innerhalb des Unternehmens festgelegt werden. Eine Entscheidung darüber kann Ihnen kein Tool abnehmen.

Programme können immer nur die Regeln anwenden, die zuvor von der Organisation festgelegt wurden. Sie können Abweichungen vom Standard festzustellen und liefern Instrumente zur Messung der Datenqualität. Sind die Vorgaben festgelegt, sind sie aber ein wichtiges Hilfsmittel, um das Ziel Ihrer Data Governance Initiative sicherzustellen.

 

Laden Sie hier unser Datenblatt herunter, um mehr zu erfahren: 

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[1] http://www.seagate.com/www-content/our-story/trends/files/Seagate-WP-DataAge2025-March-2017.pdf

[2] http://www.bakermckenzie.com/en/newsroom/2016/05/data-privacy-survey-gdpr-costs-and-complexity/

[3] http://searchdatamanagement.techtarget.com/news/1230521/Data-governance-requires-checks-and-balances-Gartner-says 


Karl Meier verfügt über mehr als zwanzig Jahre Erfahrung in den Bereichen Stammdatenverwaltung und Implementierung von Unternehmenssoftware. In seiner derzeitigen Rolle bei Stibo Systems ist er als Projektleiter und in der Lösungsberatung tätig und auf die Implementierung von Produkt- und Stammdatenlösungen für Handel und Distribution spezialisiert. Folgen Sie Karl Meier:


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