Erfolgreich bleiben im digitalen Zeitalter

Datenqualität sichert die Wettbewerbsfähigkeit

| Autor / Redakteur: Marco Geuer, Achim Kern / Nico Litzel

Viele Unternehmen, die ihre Datenqualität verbessern möchten, wählen einen „datenorientierten“ Ansatz. Dieser ist aber im Gegensatz zu einer prozessorientierten Herangehensweise nur reaktiv.
Viele Unternehmen, die ihre Datenqualität verbessern möchten, wählen einen „datenorientierten“ Ansatz. Dieser ist aber im Gegensatz zu einer prozessorientierten Herangehensweise nur reaktiv. (Bild: ACT)

Warum bringt ein Wechsel der strategischen Ausrichtung auf ein prozessorientiertes Datenqualitätsmanagement einen größeren Nutzen für die gesamte Organisation? Er schafft die überlebenswichtige Verknüpfung unterschiedlicher Management-Systeme in Organisationen.

Der Großteil der Organisationen, die einen Wettbewerbsvorteil in der Verbesserung ihrer Datenqualität sehen oder aus regulatorischen Gründen sogar verpflichtet sind, Datenqualitätsinitiativen durchzuführen, wählen bis heute jedoch noch vorrangig den „datenorientierten“ Ansatz.

Im Zuge der digitalen Transformation und der noch stärkeren Verschmelzung der Geschäftsprozesse mit der IT ist ein zeitnaher Wechsel zu einem prozessorientierten Datenqualitätsmanagement einer der kritischen Erfolgsfaktoren zur nachhaltigen Sicherung und dem Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit im digitalen Zeitalter.

Den Weg dorthin bietet beispielsweise die DIN EN ISO 9001:2015 mit ihrem verstärkten Ansatz der Prozess- und Risikoorientierung. Darüber hinaus ist die Verantwortung für das Qualitätsmanagementsystem jetzt klar im obersten Management verankert. Das bietet zusätzlich die Chance, die bisherigen Managementsysteme der IT (ISO/IEC 20000, ISO/IEC 27001, ITIL, COBIT) mit dem Qualitätsmanagementsystem nach DIN EN ISO 9001:2015 zu einem sinnvollen und durchgängigen Managementsystem zu verschmelzen (integrierter Ansatz).

Hohe Datenqualität ist unverzichtbar

Ein erster erfolgsversprechender Weg, die unterschiedlichen Systemwelten in den Organisationen zu verschmelzen, wäre ein Projekt zur Implementierung eines prozessorientierten Datenqualitätsmanagements. Denn eine dem Unternehmensziel dienliche hohe Qualität von Daten und Informationen sind in der gesamten Organisation unverzichtbar und bilden die Voraussetzung für durchgängig funktionierende Geschäftsprozesse.

Der „datenorientierte“ Ansatz zur Verbesserung der Datenqualität trägt langfristig nicht zum Erfolg von Organisationen bei. Denn hier steht die Verbesserung der Datenqualität durch Datenbereinigung im Vordergrund. Zur Erkennung von Datenqualitätsschwächen und Datenbereinigung setzen Organisationen auf unterschiedlichste Softwarelösungen. Das erscheint vorteilhaft, weil davon ausgegangen wird, dass das Problem damit schnell und gezielt angegangen werden kann und damit auch gelöst ist.

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Marco Geuer

Die unmittelbaren Nutzer der bereinigten Daten spüren anfänglich auch eine Datenqualitätsverbesserung. Im Laufe der Zeit tauchen aber immer wieder neue Fälle von Datenqualitätsschwächen entlang der Wertschöpfungskette auf. Organisationen sind permanent damit beschäftigt, an unterschiedlichsten Stellen Daten zu bereinigen. Also immer dort, wo schlechte Datenqualität vermehrt auffällt und schon erste Schäden entstanden sind.

Eine echte Ursachenanalyse und das Ableiten präventiver Maßnahmen findet nicht oder nur rudimentär statt. Erst im Laufe der Zeit, wenn der Aufwand bei weitem schon den Nutzen übersteigt, entwickelt sich das Bewusstsein, eine nachhaltigere und damit zukunftsfähigere Lösung zu suchen.

Prozessorientiertes Datenqualitätsmanagement schafft langfristig valide Daten

Der „prozessorientierte“ Ansatz eines Datenqualitätsmanagements schafft eine nachhaltige Verbesserung der gesamten Wertschöpfungskette. Der Ansatz verfolgt das Ziel, bereits in der Planungsphase zur Neugestaltung und Optimierung von Geschäftsprozessen eine Datenvalidität sicherzustellen und damit unreine Daten zu vermeiden.

Einen maßgeblichen Beitrag hierzu leistet der risikobasierte Ansatz. In ihm werden Daten und Informationen hinsichtlich ihres Risikos und deren Auswirkung auf nachfolgende Prozessschritte und Entscheidungen bewertet und gewichtet. Nur valide Daten sind die Grundvoraussetzung für stabile und robuste Prozesse. Nur valide Daten erlauben treffsichere Entscheidungen.

Für die Organisationen bedeutet das, bereits in der frühen Planungsphase von Produkten und Dienstleistungen die Anforderung der Stakeholder an die Datenqualität genauestens zu ermitteln und (Daten-)qualitätssichernde Maßnahmen bei der Implementierung der Prozesse zu berücksichtigen.

Tipps gegen Datenqualitätsmängel, „Schatten-IT“ und „Schattenprozesse“

Mit den nachfolgenden Regeln können sich Organisationen effektiv vor der Entstehung schlechter Datenqualität schützen.

Datenqualitätsmängel werden vermieden, wenn

  • 1. operative Geschäftsprozesse aus der Unternehmens-/Organisationsstrategie und den Geschäftsmodellen abgeleitet werden,
  • 2. operative Geschäftsprozesse fachlich so definiert sind, dass sie die für die Unternehmenssteuerung benötigten Daten generieren,
  • 3. operative Geschäftsprozesse entsprechend ihrer fachlichen Definition in operativen IT-Systemen abgebildet sind,
  • 4. es Usern in operativen IT-Systemen nicht möglich ist, den dort abgebildeten fachlichen Geschäftsprozess zu umgehen,
  • 5. es Usern in operativen IT-Systemen nicht möglich ist, in diesem System Daten zu erzeugen, die nicht der Realität entsprechen,
  • 6. die Stammdaten in operativen IT-Systemen mit denen der dispositiven IT-Systemen synchronisiert sind und
  • 7. im Rahmen der Prozesse zum Aufbau von Reports und Analysen die Daten nicht so angepasst werden, dass diese den Bezug zur Realität verlieren.

Das Einhalten der Regeln verhindert nicht nur schlechte Datenqualität, sondern auch die Entstehung von „Schatten-IT“ und „Schattenprozessen“, die sich einer effektiven Unternehmenssteuerung entziehen.

Gesetzliche Regelwerke fördern ein Umdenken

Zur Sicherung der zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit sind ein weiteres Umdenken zu einem prozessorientierten Ansatz im Datenqualitätsmanagement (DQM) und die Integration eines DQM in ein ganzheitliches Management-System unumgänglich. Besonders im Zusammenhang mit der fortschreitenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen, beispielsweise Industrie 4.0. Vielleicht nicht immer durch eigene Überzeugung, aber erkennbar immer häufiger durch Rahmenwerke, wie die DIN EN ISO 9001:2015 und gesetzliche Regelwerke. Diese fordern immer stärker den Nachweis von Maßnahmen zur Sicherung einer nachhaltigen Daten- und Prozessqualität und deren Wirksamkeit. Die Verantwortung für den notwendigen Strategiewechsel liegt beim Top Management und muss auch von diesem initiiert werden.

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