Mit dataspot. beherrschen Sie Ihre Daten und nutzen diese gewinnbringend.

Die immer komplexer werdenden und sich rasch ändernden Anforderungen an Daten und deren Organisation erfordern ein umfassendes Datenmanagement und die Einführung einer unternehmensweiten, stringenten Data Governance. Wir haben für diese Herausforderung das Data Excellence Framework© entwickelt, dessen Umsetzung einen großen Mehrwert für Fachbereiche durch qualitätsgesicherte, eindeutige Daten & klare Verantwortung schafft.

Ergebnisse der 3. Österreichischen
Data Governance Reifegrad-Erhebung 2021

Was wir machen? Daten strategisch betrachten.

Daten als Asset begreifen – um dieses gemeinsame Zielbild zu etablieren, werden mit einem Kernteam und den AuftraggeberInnen zusammen verpflichtend eine Data Excellence-Vision und -Mission entwickelt. Daraus wird eine Data Excellence-Strategie abgeleitet, die danach in einer Programmplanung operationalisiert wird.

  • Daten Planen

    Ein strategisches Bedarfsmanagement dient zur Steuerung und Priorisierung von datenrelevanten Bedarfen im Fachbereich. Meist komplementär zum bestehenden Anforderungsmanagementprozess wird das Minimalprinzip eingehalten und stellt sicher, dass Datenbereitstellungen und Auswertungen nicht mehrfach bestellt werden.

  • Daten verantworten

    Um im Unternehmen einen Paradigmenwechsel durch Data Excellence herbeizuführen, werden Rollen eingeführt, die Verantwortung für die Daten im Fachbereich tragen. Data Stewards, Data Owner oder Fachliche Experten sind gängige Profile einer Data Governance-Organisation.

  • Daten nutzen

    Aus Governance-Sicht ist es notwendig für die Datennutzung Berichtsgrundsätze basierend auf Standards und Designprinzipien vorzugeben, um aussagekräftige Informationen sicherzustellen. Des Weiteren wird ein Datennutzungskatalog erstellt, der Metadaten über Berichte, Kennzahlen und Datenbereitstellungen beinhaltet.

  • Daten optimieren

    Auf Basis der harmonisierten Daten wird die zu erwartende Datenqualität fachlich definiert. Die aktuelle Datenqualität wird gemessen und regelmäßig berichtet. Darauf aufbauend werden Datenqualitätsverbesserungsmaßnahmen durchgeführt. Diese tragen kontinuierlich zur Verbesserung der Datenqualität bei.

  • Daten verstehen

    Relevante Unternehmensdaten werden fachlich beschrieben und in einem Fachlichen Datenmodell abgebildet, das einer gemeinsamen Sprache über die Daten entspricht. Durch das gemeinsame Verständnis und das Anwenden dieser Sprache werden Mehrdeutigkeiten, Redundanzen und Fehlinterpretationen reduziert.

  • Daten strukturieren

    Referenzdaten geben die Struktur von Datenauswertungen vor. Stammdaten sind die Basis für jegliche Kennzahl. Oft sind fehlerhafte ­Referenz- und Stammdaten die Ursache für falsche Ergebnisse. Deswegen wird ein zentrales Referenz- und Stammdatenmanagement eingeführt und verfügbare externe Standards verwendet.

  • Daten nachvollziehen

    Nachvollziehbare Daten sind die Grundlage für verlässliche Informationen. Dafür muss die Herkunft der Daten (Datenquellen) und deren Verwendung bekannt sein. Diese durchgängige Data Lineage (Abstammungslinie) wird dargestellt, wodurch zudem festgestellt wird, welche Auswirkungen geplante Änderungen mit sich bringen.

  • Daten schützen

    In fast jeder Organisation hängt das Tagesgeschäft zu einem sehr großen Teil von Daten ab. Demnach gilt es, einen unternehmensweiten Datenrisikomanagementansatz zu entwickeln, der unter anderem die Erfüllung von Datenschutzanforderungen beinhaltet.

  • Datenservices anbieten

    Data Excellence-Services umfassen alle Leistungen, die der Fachbereich im Rahmen von Data Excellence in Anspruch nehmen kann. Eine Beschreibung dieser Leistungen steht als Gesamtkatalog allen Beteiligten zur Verfügung. Die DX-Services reichen von verfügbaren Auswertungstools, über Datenqualitäts- und Referenzdatenmanagement bis hin zu fachlichem und technischem Metadatenmanagement.

Wissen über Daten verwalten

Um Data Excellence in einem Unternehmen ausreichend zu unterstützen, braucht es ein umfassendes Management der Metadaten und zwar für den Fachbereich. In einer spezifischen Software können die Fachlichen Datenmodelle, die Beschreibungen der Daten und die fachlichen Datenqualitätsindikatoren verwaltet werden. All das geschieht an einer zentralen Stelle und mit Zugriff für alle MitarbeiterInnen des Unternehmens. Somit wird eine unternehmensweite Wissensbasis aufgebaut, die aufgrund der Data Governance-Rollen auch aktuell gehalten wird und ständig wächst. Diese Wissensbasis kann sowohl als Business Glossar für jedermann als auch als ExpertInnen-Tool mit Detailinformationen verwendet werden.


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