Data Excellence Consulting

Deine Daten brauchen einen Plan

Datenmanagement ist kein IT-Projekt – wir stellen die fachliche Sicht ins Zentrum. Mit unserem Data Excellence Framework© haben wir den perfekten Beratungsansatz entwickelt, um dich und dein Unternehmen fit für die Zukunft zu machen. Entsprechend dem digitalen Reifegrad deines Unternehmens, unterstützen wir bei der Erarbeitung einer Datenstrategie bis hin zur Einführung einer Data Governance-Organisation und Etablierung eines Datenqualitätsmanagements. Dabei stellen wir Fachbereiche ins Zentrum, deren inhaltliche Bedeutung von Daten essentiell ist bei der erfolgreichen Digitalisierung deines Business.

Viele Unternehmen haben das Ziel, ein datengetriebenes Unternehmen zu werden, das aber nur mit einer klar definierten Datenkultur und Datenstrategie erfolgen kann. 

Das renommierte Analystenhaus BARC hat basierend auf seiner langjährigen Forschungs- und Beratungsexpertise im Datenmanagement ein „Data Culture Framework“ entwickelt, das die Gestaltungsebenen eines datengetriebenen Unternehmens abbildet. Wie sehr dataspot. mit dem fachlichen Ansatz die Etablierung einer Datenkultur fördert, lässt sich in der Research Note der BARC nachleesen.

dataspot. – Data Governance als Strategie

Dein Unternehmen erfolgreich voranbringen: Das ist unser Ziel.

Exzellenter Umgang mit Daten bedeutet, diese zu beherrschen, den Aufwand dafür zu minimieren und die Daten gewinnbringend nutzen. Die Lösung dafür liegt nicht ausschließlich in der IT, sondern es bedarf eines fundierten fachlichen Rahmens, in dem die Daten verstanden und verwendet werden können. Deshalb haben wir unser Data Excellence Framework© entwickelt. Verständlich, Schritt für Schritt und somit effizient, erarbeiten wir die beste Data Governance Strategie.

Das Data Excellence Framework©

Was wir machen? Wir betrachten Daten ganzheitlich!

Wer Daten als „Schatz“ begreift, hat viel gewonnen. Wir stellen dir ein Kernteam, das zusammen mit dir und deinem Team eine verpflichtende Data Excellence-Vision und -Mission entwickelt. Daraus leitet sich die Data Excellence-Strategie ab, die danach in einer Programmplanung operationalisiert wird.

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

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.

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.

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.

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

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.

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.

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 Mitarbeiter:innen 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 Expert:innen-Tool mit Detailinformationen verwendet werden.

Daten strategisch betrachten.

Daten als Asset begreifen: Um dieses gemeinsame Zielbild zu etablieren, werden mit einem Kernteam und den Auftraggeber:innen 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 - DX-Bedarfsmanagement

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

Daten verantworten - DX-Organisation

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 - Datennutzung

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 - Datenqualitätsmanagement

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

Daten verstehen - Fachliches Datenmodell

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 - Referenz- und Stammdatenmanagement

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 - Datenherkunft

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 - Datenschutz- und Datenrisikomanagement

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 Datenschutz-anforderungen beinhaltet.

Datenservices anbieten - DX-Services

Data Excellence-Services umfassen alle Leistungen, die der Fach-bereich 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 Mitarbeiter:innen 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 Expert:innen-Tool mit Detailinformationen verwendet werden.

Schluss mit Datenchaos

Wir helfen dir dabei, Ordnung in deine Daten zu bringen. Mit einer Datenlandkarte verschaffen wir dir einen high-level Überblick über deine Daten mit allem was dazugehört: Geschäftsfunktionen und Prozesse, verantwortliche Rollen, Systeme. Davon ausgehend gestalten wir gemeinsam mit deinen Fachbereichen die schrittweise Ausrollung deiner Datenstrategie und Data Governance im Unternehmen.

Unsere Metadatenmanagement-Software dataspot. unterstützt perfekt die digitale Umsetzung der Datenlandkarte.

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