Prozesse optimieren

Data Governance nutzt mehrfach

Data-Governance-Programme können sich auf unterschiedliche Ziele fokussieren. DataFlux beschreibt in einem Whitepaper sieben Nutzenversprechen, die das Einsparungspotenzial von Data Governance aufzeigen sollen.

Die Ziele

von Data-Governance-Programmen können einen unterschiedlichen Fokus haben: Schaffung neuer Kapazitäten, Sicherung der Datenqualität oder Standardisierung als Voraussetzung für SOA, zur Datenintegration und zur Verbesserung von Geschäftsprozessen. Der Schwerpunkt von Data-Governance-Programmen kann auch auf der Steigerung von Umsätzen und des Werts der Informationsbestände, auf der Sicherstellung der Compliance oder auf dem Eindämmen der Kosten liegen. Unabhängig vom jeweiligen Schwerpunkt und der Zielsetzung der Data-Governance- und Stewardship-Projekte, schaffen sie die Voraussetzung dafür, dass unterschiedliche Gruppen innerhalb eines Unternehmens mit vielfältigen Perspektiven an dem Ziel arbeiten, Geld einzusparen.

Das Softwarehaus DataFlux hat in einem Whitepaper sieben Nutzenversprechen für Data Governance dargelegt. Data-Governance-Initiativen können laut der Autorin Gwen Thomas dabei helfen, unnötige technische Arbeiten zu vermeiden, die Kosten doppelter Kontrollen zu sparen, teure Projektverzögerungen zu vermeiden, teuren Datenproblemen vorzubeugen, hohe Kosten durch fehlende Compliance zu vermeiden, die Outsourcingkosten einzudämmen und Geld bei Zusammenschlüssen und Übernahmen einzusparen.

Die Nutzenversprechen im Detail:

Nr. 1: Data-Governance-Projekte können helfen, unnötige technische Arbeiten zu vermeiden

In vielen Unternehmen gibt es klare Eigentumsrechte an „Technologie"; es mag relativ einfach sein, herauszufinden, wer Ihnen die Frage beantwortet, welche Software-Anwendung zum Erreichen gewünschter Ziele benötigt wird. Doch das trifft bei Diensten, Dateneingaben, Anfragen und anderen Mechanismen, die Daten zwischen Datenrepositories, Anwendungen, Portalen und Berichten verschieben, nicht zu. Als Ergebnis finden viele Arbeiten doppelt statt. Zahlreiche Data-Governance-Programme beauftragen ihre Data Stewards damit zu verstehen, wo sich ihre Daten befinden, wohin sie verschoben werden und wie sie genutzt werden. Als Ergebnis kann ein großer Teil unnötiger Arbeiten vermieden werden.

Betrachten Sie dieses Beispiel einmal aus Sicht eines großen Finanzdienstleisters. Eine Marketingmanagerin plante ein Technologieprojekt, um bessere Prozesse im Berichtswesen zu ermöglichen. Sie fasste dem Data-Stewardship-Team ihre Pläne kurz zusammen. Einer der Stewards, so stellten sie fest, nutzte ähnliche Informationen, die aus einer komplett anderen Quelle stammten – einer Quelle, derer sich die Managerin gar nicht bewusst war. Während dieser Diskussionen stellten sie fest, dass die geplante Lösung überhaupt nicht notwendig war. Durch die Nutzung der anderen Datenquelle erreicht die Managerin exakt, was sie wollte, und das noch einen Monat früher als geplant.

Nr. 2: Data Governance kann die Kosten zweifacher Kontrollen vermeiden

Wenn Sie sich in einer Compliance-Umgebung bewegen, genügt es nicht einfach nur, technische Arbeiten „auszuführen". Sie müssen sie durchführen, kontrollieren, dokumentieren und die Compliance nachweisen. Dieses neue Paradigma führte zu steigenden Kosten in Verbindung mit den Kontrollen. Technologiemanager benötigen unter Umständen Hilfe dabei, die Einführung unnötiger Kosten zu vermeiden. Letztendlich sind Manager, die Erfahrung darin haben ihre Datenverwaltungsarbeiten zu überblicken, nicht erfahren im Umgang mit Kontrollen, Dokumentationen oder in der Zusammenarbeit mit Auditoren. Es macht keinen Sinn, Manager individuell und unabhängig voneinander zu befragen, welche Art der Kontrolle eingesetzt werden sollte, um den Compliance-Anforderungen zu entsprechen. Was aber Sinn macht, ist, dass Ihr Data-Governance-Team die Compliance- und Technologiemanager darin unterstützt, Kosten einzusparen. Das Data-Governance- Team steht für unterschiedliche Perspektiven und ist aus diesem Grund unter Umständen besser in der Lage zu sehen, was anderen verborgen bleibt. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Audit-Vorbereitungsteam forderte bei der IT-Abteilung die Erstellung von Aufzeichnungen an, um zu dokumentieren, dass eine Reihe von Prozessen stattfanden. Sie waren überrascht festzustellen, dass die aktiven ETL(Extract, Transform, Load)- und Datenqualitäts-Komponenten diese benötigten Aufzeichnungen standardmäßig beinhalteten. Data-Governance-Teams sind in der Regel „mehrsprachig" in dem Sinn, dass sie sowohl die Sprache des Risikomanagements, der Compliance, der Betriebswirtschaft, der Sicherheit und der Technologie sprechen. Sie können helfen, Anforderungen zu übersetzen und sie suchen nach vorhandenen Lösungen zu neuen Problemen. Die Tendenz intensiv mit Datenmanagement- und Informationsqualitätsgruppen zusammenzuarbeiten, gibt Ihnen in der Regel einen guten Überblick über die Kontrollfähigkeiten Ihrer Datenqualitäts-, ETL- und Stammdatenmanagement- Software.

Nr. 3: Data Governance hilft Projektverzögerungen zu vermeiden

Ein klassisches Szenario: Während des Verlaufs eines technischen Projekts erhält ein Datenarchitekt oder Datenmodellierer die Anfrage, eine Datenbank oder ein Datenrepository zu erstellen oder zu verändern. Der Architekt prüft die Anforderungen und stellt fest, dass die Änderungen unter Umständen Probleme für andere Anwendungen oder Berichte nach sich ziehen könnte. Der Architekt kann nicht mit gutem Gewissen weiterarbeiten. Was passiert dann? Ohne Data Governance muss dieses Problem vom Projektmanager gelöst werden. Er muss das Problem verstehen und beschreiben, die einzelnen Anspruchsgruppen identifizieren, die Vertreter zusammenbringen, um das Problem zu analysieren und Lösungen vorzuschlagen und muss dann das neue Vorgehen den Projektbefürwortern „verkaufen". Häufig zieht dieses Vorgehen Projektverzögerungen nach sich. Auf der anderen Seite haben Unternehmen mit einer aktiven Data-Governance-Kultur die Anspruchsgruppen für die Daten schon identifiziert. Sie haben auch schon Data Stewards oder andere Personen eingesetzt, um bestimmte Interessensgruppen bei Entscheidungen mit funktionsübergreifenden Auswirkungen zu vertreten. Entscheidungs- und Lösungsprozesse wurden schon etabliert. Sie arbeiten eng mit den zentralen Daten-Anspruchsgruppen und den Mitarbeitern aus der Technologie- und Architekturabteilung zusammen, die über Erfahrung mit den zentralen IT-Systemen verfügen. Der Projektmanager kann das Problem an das Data-Governance-Team zur Analyse übergeben, das gemeinsam mit anderen Projektaufgaben behandelt wird. Oder noch besser, das Architektur- und Data-Governance-Team hat schon in den frühen Phasen des Projekts die Möglichkeit erhalten, die Pläne einzusehen und ihre Bedenken schon zu äußern, bevor der Projektplan beeinflusst wurde.

Nr. 4: Integrierte Data Governance kann Datenprobleme verhindern

Data-Governance-Programme sollten nicht nur auf Datenprobleme reagieren, sondern ihre Aufmerksamkeit auch auf deren Vermeidung richten. Dies kann auf unterschiedliche Weise geschehen:

• Integrierte Data-Governance-Kontrollen: Das Data-Governance-Team könnte mit dem Informationsqualitäts-Team zusammenarbeiten, um die Daten zu beurteilen, die Inhalte der Datenbanken zu analysieren und die häufigsten Defizite zu identifizieren. Das Team kann dann gemeinsam mit den Fach- und IT-Abteilungen Kontrollen entwickeln, um die Probleme zu vermeiden und die Routinen dann in Systeme und Prozesse einbinden.

• Frühe Identifikation von Risiken: Häufig beschweren sich die, die mit Daten arbeiten, darüber, dass in dem Moment, in dem sie Datenprobleme erkennen, die Projekte schon so weit fortgeschritten sind, dass die Bearbeitung des Problems ungeplante Kosten verursacht. Um diese zu vermeiden, verankern zahlreiche Unternehmen eine neue Aufgabe in ihrem Systementwicklungsprozess: die Data-Governance-Teams überprüfen die Projektpläne, um datenbezogenene Risiken frühzeitig zu identifizieren.

• Einführung von Perspektiven mehrerer Anspruchsgruppen: Eine allgemein bekannte Wahrheit in großen Unternehmen besagt, dass „wir nicht wissen, was wir nicht wissen". Die Designer eines operationalen Systems zum Beispiel wissen vielleicht nicht, wie die von ihnen verwendeten Informationen von anderen im Unternehmen genutzt werden. Ein wesentlicher Vorteil von Data-Governance-Programmen ist, dass sie die Anspruchsgruppen für Daten aus der gesamten Organisation versammeln. Zahlreiche Unternehmen haben Data-Governance-Bewertungen in ihren IT-Portfoliomanagement-Prozess eingebunden. In diesen Bewertungen beurteilen Data-Governance- oder Stewardship-Teams wichtige Projekte. Damit sollen potenzielle Probleme für nachgelagerte Datennutzer erkannt werden. Ihre Bedürfnisse können so berücksichtigt und kostenintensive Nachbearbeitungen vermieden werden.

Nr. 5: Data Governance kann die Kosten aufgrund einer Nichteinhaltung gesetzlicher Bestimmungen (Non-Compliance) vermeiden

Compliance mag verschiedene Formen annehmen: das Erfüllen legaler und regulatorischer Anforderungen, vertragliche Compliance sowie das Einhalten von Standards und anderen Anforderungen, die intern oder von Partnern oder Industriegruppen festgelegt wurden. Ebenso können auch die Kosten durch Non-Compliance unterschiedliche Formen annehmen: Strafen durch den Gesetzgeber, Strafen, die an Partner, Lieferanten und Kunden gezahlt werden müssen; Kosten für die Benachrichtigung von Kunden und Anspruchsgruppen; der Wert verlorener Kunden und noch höhere Auditkosten verursacht durch einen Vertrauensverlust bei den Auditoren. Data-Governance-Programme sind gut aufgestellt, um datenbezogene Projekte zu unterstützen. Dadurch, dass schon funktionsübergreifende Teams gebildet wurden, können sie nach Möglichkeiten suchen, die Kosten für Compliance-Projekte zu senken. Sie können Anforderungen und Regeln abstimmen, können datenbezogene Kontrollen sicherstellen, die sich nicht gegenseitig zunichtemachen und können existierende Werkzeuge vorschlagen, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Data-Governance-Teams können Ansätze empfehlen, wie Compliance kosteneffizient durch die Beschäftigung von Data Stewards und anderen unterstützt werden kann. Betrachten wir den Fall eines internationalen Energieversorgers, der sein Data-Governance- und Datenqualitätsteam anwies, die Stammdaten zu beurteilen. Innerhalb der ersten Woche fanden sie Fehler in der Zuordnung von Arbeiten zum Ausführungsort – Probleme, die signifikante Auswirkungen auf Steuerzahlungen hatten. Dadurch, dass sie diese Fehler korrigieren konnten, verhinderten sie die Zahlung unnötiger Steuern und Strafen für versäumte, berichtigte Zahlungen.

Nr. 6: Data Governance kann Outsourcing-Kosten eindämmen

Outsourcing kann eine Möglichkeit sein, für Dienstleistungen und Produkte weniger zu zahlen. Aber nicht immer geht diese Rechnung auf. Einsparungen können durch unerwartete Kosten aufgezehrt werden, wenn die dem Dienstleister zur Verfügung gestellten Daten nicht den erwarteten Standards entsprechen. Clevere Unternehmen beziehen hier ihr Data-Governance-Team mit ein, um Regeln für die Outsourcer zu definieren. Diese Teams liefern den Technikabteilungen der Outsourcer Richtlinien, Standards und Geschäftsregeln. Sie helfen bei der Einführung von Entscheidungsbefugnissen für datenbezogene Entscheidungen, die Auswirkungen auf unterschiedliche Anspruchsgruppen haben werden. Sie helfen bei der Definition von Verantwortlichkeiten und Kommunikationsflüssen, um sicherzustellen, dass interne Anspruchsgruppen und Informationsanwender über Änderungen in der Architektur oder in den Referenz- oder Stammdaten informiert werden. Sie etablieren die „Einsatzregeln", um datenbezogene Probleme zu lösen. Sie beleuchten, wie die Informationen dem Outsourcer geliefert und wie sie dem Unternehmen zurückgegeben werden. So zeigen sie Wege auf, wie sich Qualitätsmängel einschleichen, Standards übersehen werden oder die Integrität aufs Spiel gesetzt wird. Die Anwendung von Data-Governance-Prinzipien sowohl auf interne als auch auf ausgelagerte Maßnahmen hilft sicherzustellen, dass die Informationen, die durch die Systeme des Outsourcers geschleust werden, die eigenen Standards erfüllen. Es ist eine kostengünstige Variante zur Vermeidung teurer Fehler.

Nr. 7: Data Governance kann bei Zusammenschlüssen und Akquisitionen helfen Geld zu sparen

Eine Sorgfaltsprüfung ist fester Bestandteil bei Zusammenschlüssen oder Akquisitionen. Teams werden in die Unternehmen gesandt, um die Finanzen und Sachanlagen zu beurteilen sowie Möglichkeiten zu finden, durch Synergieeffekte Geld zu sparen. Diese Maßnahmen der Sorgfaltsprüfung beinhalten häufig auch die Erstellung einer Inventarliste für die zentralen IT-Systeme. Jedoch ist es eher selten bei solchen Überprüfungen, die Informationsbestände zu beurteilen. Als Folge daraus liegt das Risiko, dass während der Zusammenlegung von Unternehmensdatenbanken ungeplante Kosten entstehen, bei der übernehmenden Gesellschaft. Doch warum? Nehmen wir an, ein Unternehmen A speichert Kundeninformationen in dem einen Format und Unternehmen B speichert sie in einem anderen Format. Die Information muss einen Harmonisierungsprozess durchlaufen, ehe sie kombiniert werden kann. Was, wenn sich ein System auf Daten verlässt, die in dem anderen einfach nicht gesammelt werden? Diese beiden Sätze an Informationen auf einen kompatiblen Status zu bringen, kann sehr kostspielig werden. Arbeitet ein erfahrenes Data-Governance-Team bei der Sorgfaltsprüfung mit, können die wesentlichen Systeme untersucht werden, um Architekturprobleme und inkompatible Standards aufzuspüren. Sie können für die Schlüsseldaten ein Datenprofiling durchführen (Kunden, Inventar usw.), um die Qualität der Informationen festzustellen. Alternativ dazu kann ein Data-Governance-Team die Arbeit eines unabhängigen Anbieters beurteilen, der beauftragt wurde, das Datenprofiling durchzuführen. Dieses Datenprofiling kann sehr wichtig sein, um die Kosten einzudämmen. Häufig berechnet sich der Preis des Unternehmens auf Basis der Kundenzahl, die akquiriert wird. Was, wenn die Informationen, die Sie kaufen, doppelte Datensätze enthalten? Bezahlen Sie dann für beide? Was, wenn die beiden Unternehmen gemeinsame Kunden bedienen? Beeinflusst das den Preis? Was, wenn die beiden Unternehmen unterschiedliche Geschäftsregeln anwenden, um einen Kunden zu definieren? Mit einem Data-Governance-Team, das diese Regeln interpretiert und einen genauen Zähler einführt, geben Sie Ihren Verhandlungsführern die Informationen an die Hand, die sie benötigen, um nicht zu viel für den Bestand zu zahlen. hei