Trust Assurance für Verlässlichkeit

6 Schritte zur Daten-Demokratisierung: Für stärkere Unternehmen und höhere Werte

Oliver Schröder

© Shutterstock / Casimiro PT

Unternehmen verfügen heute über eine Fülle wertvoller Daten – und sollten eigentlich glücklich darüber sein. Die Daten ermöglichen eine höhere Intelligenz, um Entscheidungen zu treffen, und schaffen neue Einnahmequellen. Ob es darum geht, Kundenbindungsprogramme zu verbessern, Analysen zum besseren Verständnis des Verbraucher- und Unternehmensverhaltens zu verwenden oder neue Produkte und Services auf Basis von Erkenntnissen zu entwickeln – oder einfach nur schneller innovativ zu sein: Daten sind lebenswichtig und unterstützen Unternehmen dabei, neue Möglichkeiten zu erschließen. Damit Organisationen neue Wert realisieren können, müssen die relevantesten Daten allen Anwendern zur Verfügung gestellt werden. Nur so lassen sich die Daten entsprechend nutzen.

Um neue Werte zu schaffen – zum Beispiel eine verbessere Customer Experience oder eine höhere Betriebseffizienz – ist es notwendig, einen vertrauenswürdigen, kontrollierten Datenmarktplatz aufzubauen. Die wachsende Datenflut hat allerdings ihren Preis: Lässt sich sensiblen, geschäftskritischen Informationen vertrauen, um eine angemessene Wertschöpfung zu erzielen? Oder wird sie zu einem potenziellen Risiko, die kontinuierlich auf ihren Wahrheitsgehalt überprüft werden muss – und dies auch aufgrund der wachsenden Anzahl an Datenschutzgesetzen sowie Verbraucherrechten, die eine höhere Transparenz gewährleisten sollen? Organisationen benötigen eine zuverlässige Strategie. Diese muss in der Lage sein, eine angemessene Datennutzung zu regeln und sich an gesetzliche und interne Richtlinienanforderungen anzupassen.

Das Ergebnis? Organisationen, die sich nicht sicher sind, ob sie ihren Daten vertrauen können, schränken den Zugriff ein. Eigentlich sollten sie die Mitarbeiter im gesamten Unternehmen in die Lage versetzen, neue Erkenntnisse für die Praxis zu gewinnen. Um neue Werte zu schaffen – wie eine bessere Customer Experience durch bessere Personalisierung im Marketing –, erfordert die Demokratisierung von Daten den Aufbau eines vertrauenswürdigen, kontrollierten Datenmarktplatzes. Dieser ermöglicht es, mithilfe von Master- und kuratierte Daten Innovationen voranzutreiben und so dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein. Um dies zu erreichen, ist die Vertrauenswürdigkeit zum entscheidenden Faktor geworden. Doch wie lässt sich diese erreichen?

Trust Assurance hilft, verlässliche Ergebnisse zu erhalten

Was ist also Vertrauenssicherung, und wie kann Data Governance dazu beitragen, sie zu beschleunigen? Wenn ein Unternehmen Dateneinblicke in einen Wert umwandeln will, um so neue Umsätzen zu generieren, die Kundenerfahrung zu verbessern und effizientere Abläufe zu ermöglichen, müssen die Daten kontrolliert werden. Denn nur so lässt sich gewährleisten, dass sie sowohl hochwertig für zuverlässige Ergebnisse als auch geschützt für eine angemessene und konforme Nutzung sind.

Laut IDC Analysten liegt die derzeitige durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (Compound Annual Growth Rate, CAGR) der Daten weltweit bei 61 Prozent – eine Steigerungsrate, die bis 2025 zu einem weltweiten Datenvolumen von 175 Zettabytes führen wird. Diese Zahl ist zwar verblüffend, aber viel wichtiger ist, dass mittlerweile zu viele Daten verwaltet werden müssen. Dies schafft nicht nur Ungewissheit darüber, ob sie für die Archivierung und Pflege relevant sind (wenn Unternehmen und IT-Teams wissen, wo die Daten abgelegt sind), sondern auch darüber, ob sie den Data-Governance-Richtlinien gemäß verwendet werden.

Denn nur mit einer zuverlässigen Methode lassen sich Daten für eine angemessene Nutzung verwalten. Dies erfordert entsprechende Anstrengungen, aber nur so kann die Organisation informierte Entscheidungen auf Basis von Daten treffen und letztlich erfolgreich sein. Die Koordination von Interessengruppen sowie das Beheben von Problemen, die nicht den Richtlinien der Organisation entsprechen, ist die Aufgabe verantwortungsbewusster Datenverwaltung. Firmen benötigen dazu aber auch die richtigen Tools, um wichtige Prozesse intelligent zu automatisieren.

Der folgende Sechs-Schritte-Ansatz fördert die Datenverfügbarkeit durch bewährte Data Governance Verfahren. Organisationen, die diesen Schritten folgen, sind auf dem besten Weg, ihre Daten für eine vertrauenswürdige Verwendung zu demokratisieren. Sie können einen Datenmarktplatz aufbauen und die datengesteuerte intelligente Entscheidungsfindung in ihrem Unternehmen beschleunigen. Darüber hinaus können sich der Chief Data Officer und die Data Stewards als Führungskräfte etablieren, die dem Unternehmen einen messbaren, marktgerechten und wettbewerbsfähigen Wert liefern.

Sechs strategische Schritte

Die „Reise“ zu einer vertrauenswürdigen Demokratisierung von Daten besteht aus sechs wichtigen und ebenso kritischen Schritten. Hier eine Übersicht der einzelnen Schritte:

Dokumentieren und Zusammenarbeiten

Der erste Schritt zur Demokratisierung von Daten besteht darin, eine Grundlage für Data Governance zu schaffen und diese zu dokumentieren. Im Anschluss müssen Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit pflegen, die auf dieser dokumentierten Grundlage aufbaut. Selbst der am sorgfältigsten durchdachte Plan funktioniert nicht ohne die richtige Kultur der Zusammenarbeit. Eine Studie der Boston Consulting Group (BCG) kam zum Ergebnis, dass 60 Prozent der Unternehmen ihre Data Governance-Fähigkeiten als „unterentwickelt“ bewerteten. Eine vertrauenswürdige Basis ist notwendig, um Daten zu nutzen. Dies ist ähnlich wie beim Bau eines Wolkenkratzers: Ohne ein solides Fundament stürzt das Gebäude ein.

Daten entdecken und kuratieren

Sobald das Governance-Rahmenwerk eingerichtet und dokumentiert ist, müssen die Daten gesichtet werden. Ein weiterer Schritt: Unternehmen müssen eine datenfreundliche, kollaborative Organisationskultur entwickeln, die Anwendern ermöglicht, das Rahmenwerk zu befolgen. Einige Unternehmen stellen diesen Schritt voran. Ist jedoch kein klarer Datenbestand verfügbar, ist das Zeit-Invest hoch: 30 Prozent und 40 Prozent der Zeit für diesen Punkt wird in die Suche investiert – und damit steht deutlich weniger Zeit für die Analyse und die Entwicklung von Maßnahmen zur Verfügung. Das Entdecken und Kuratieren der Daten ist der Schlüssel, damit sie für Anwender nutzbar sind – und diese verstehen, ob ein bestimmter Datensatz ihren Bedürfnissen entspricht.

Daten bereinigen und beherrschen

Bei diesen nächsten beiden Schritten geht es darum, zu gewährleisten, dass Anwender, Unternehmen und Verbraucher Daten vertrauen können. Leider gaben 60 Prozent der an der BCG-Studie teilnehmenden Unternehmen an, dass die Qualität und Komplexität ihrer Daten eine Herausforderung darstellen. Eine umfangreiche Datenbereinigung bereitet die Daten für die Analyse vor. Bei diesem Prozess werden Doubletten aufgespürt und gelöscht sowie falsche, unvollständige, irrelevante oder unsachgemäße Daten entfernt oder geändert. Sobald sie entsprechend bereinigt sind, geht es beim Mastering darum, eine einzige Quelle der Wahrheit (single source of truth) zu erhalten.

Daten schützen und kontrollieren

Während die Datenqualität ein Schlüsselaspekt der Vertrauenssicherung ist, sind der Datenschutz und sein Schutz ein weiterer. Sensible Daten müssen zuverlässig vor einem versehentlichem Missbrauch oder einer Verletzung der Datensicherheit geschützt sein. Außerdem ist ein sicherer Zugang zu ihnen notwendig. Damit die Daten sich als Teil von Wertschöpfungsprogrammen nutzen lassen, bedeutet auch, sie zu schützen. Nur so können die hohen Geldstrafen sowie der Imageschaden vermieden werden, sollte es eine Datenverletzung geben. Um Transparenz zu schaffen, ist es auch wichtig, die Datennutzung zu kontrollieren. Damit sind Organisationen in der Lage, die Verbraucherrechte für eine angemessene Datennutzung einzuhalten.

Bereitstellung und Nutzung

In den Schritten 5 und 6 geht es darum, die Daten zu konsolidieren, sie an den richtigen Ort, an die richtigen Personen und in die richtige Form zu bringen. Nur so lassen sich schnell und effizient finden, analysieren und nutzen. Unternehmen müssen in der Lage sein, Daten zu beschaffen, umzuwandeln, zu kombinieren und anschließend zu hochwertigen, kontrollierten Datensätzen zu verarbeiten. Im Anschluss können Anwender sie gemeinsam nutzen und verarbeiten.

Datenmarktplatz einrichten und Werte liefern

Sobald Unternehmen über hochwertige, vertrauenswürdige und geschützte Datensätze verfügen, können sie die Daten auf einem Datenmarktplatz zur Verfügung stellen. Aber was genau ist ein Datenmarktplatz? Er ähnelt einem E-Commerce-Geschäft, ist aber so konzipiert, dass er von internen Datenkonsumenten zum „Einkauf“ von Datenbeständen genutzt werden kann. Er bietet eine einfachere End-to-End-Erfahrung, die es Anwendern auf intelligente und automatische Weise ermöglicht, Daten zu durchsuchen, zu entdecken, zu nutzen und auch den Kontext der Daten zu verstehen. Falls sie berechtigt sind, auf sie zuzugreifen, sind sie außerdem in der Lage, sie verantwortungsvoll zu nutzen – basierend auf den Governance-Richtlinien der Organisation. So lassen sich neue Werte im gesamten Unternehmen realisieren.

Intelligenz und Automatisierung beschleunigen die Daten-Demokratisierung

Durch den Aufbau eines neuen Self-Service-Modells wird die Daten-Demokratisierung zusätzlich unterstützt. Innerhalb des Unternehmens können Teams – von der Geschäftsleitung über das Marketing bis hin zur Fertigung – produktiver und effizierter arbeiten und gleichzeitig die vertrauenswürdige Nutzung von Daten fördern. Dieses Ziel der Daten-Demokratisierung lässt sich jedoch nur mit einer starken, skalierbaren Data Governance erreichen, die auf einer verbesserten Datenqualität und hohem Datenschutz beruht. Der einzige Weg dorthin führt über intelligente, automatisierte Datenverwaltung, die auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning basiert – und die zuverlässig skalierbar ist.

Geschrieben von
Oliver Schröder

Oliver Schröder ist Vice-President Sales DACH bei Informatica.

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