Kommentar von Kevin Kline, SolarWinds Diese Bedeutung haben Data Stewards für das Masterdatenmanagement

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Vor nicht allzu langer Zeit waren Data Stewards nur in den größten Unternehmen weltweit vorzufinden. Zu meiner Studienzeit arbeitete die einzige Person mit diesem Jobtitel, von der ich je gehört hatte, bei einem der drei großen Autohersteller in Detroit.

Selbst als Mainframes durch andere Computingformen verdrängt wurden, hatten nur riesige Unternehmen so umfangreiche Datenverarbeitungsanforderungen, dass sie eine Person in Vollzeit mit deren Beaufsichtigung beauftragten.

Inzwischen beschäftigen immer mehr kleine und mittelgroße Unternehmen eigene Chief Data Officers (CDOs) in ihrer Führungsetage oder in der Leitung ihrer IT-Abteilung. Die meisten Unternehmen beschäftigen einen oder mehrere Data Stewards, die der CDO-Rolle unterstellt sind. Der Zuständigkeitsbereich von Data Stewards wird oft von Personengruppen verwaltet, die ihre Verantwortlichkeiten in Form eines Komitees teilen.

John Morehouse, einer meiner Peers im Microsoft MVP-Programm, hat in seinem Artikel zur Definition von Data Stewards darauf hingewiesen, dass diese Rolle hauptsächlich für die Bereiche Datenverwaltung und sicherheit im Rahmen von umfangreichen Data-Governance-Prozessen, Richtlinien, Vorgaben und Verantwortlichkeiten zuständig ist. Woran liegt es also, dass wir immer häufiger von Data Stewards, Dateneigentümern und Business/Process/System Stewards hören? Ganz einfach: Weil wir sie dringender brauchen als je zuvor.

Mehr Infrastruktur = mehr Komplexität

Junge IT-Experten können sich eine Welt ohne die Cloud heute kaum noch vorstellen. Smartphones, Enterprise-Resource-Planning-Plattformen (ERP), APIs, Microservices und Software-as-a-Service-Angebote (SaaS) gehören zum Standard.

Im Gegensatz zu den post-digitalen Multi-Cloud-Umgebungen, an die wir uns inzwischen gewöhnt haben, verwalteten die meisten Unternehmen Mitte der 1980er ihren Geschäftsbetrieb auf Papier. Wenn überhaupt, verwendeten sie nur eine begrenzte Anzahl an intern entwickelten maßgeschneiderten Programmen. Damals gab es nur wenige vorab entwickelte Softwareoptionen, und die Unternehmen mussten entweder Datenbankadministratoren und Entwicklungsteams einstellen oder antiquierte papierbasierte Workflows verwenden. Im Verlauf der letzten zehn Jahre wurde die Bereitstellung und Lizenzierung von Software, Hosting und verwalteten Diensten immer stärker auf nutzungsbasierte und frei skalierbare Abonnementmodelle umgestellt.

Die Bausteine für IT-Infrastrukturen sind also als herunterladbare, cloudbasierte Plug-and-Play-Lösungen verfügbar. Viele lokale Anwendungen und Dienste sind außerdem stark von Hybrid-Architekturen abhängig, wodurch die betriebliche und verwaltungstechnische Komplexität exponentiell zunimmt. Unternehmen haben zwar weiterhin höchste Ansprüche an die Verfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Sicherheit und Effizienz ihrer Daten, aber durch die zunehmende Komplexität der IT-Lösungen sind diese Anforderungen immer schwerer umzusetzen.

Das ist die Aufgabe der Data Stewards: Sicherstellen von Qualität, Integrität und Nutzbarkeit der Daten trotz der zahlreichen Ebenen und der Komplexität der IT-Lösungen. Eine der schwierigsten Herausforderungen ist es, die Daten zu sichten.

Data Stewards betrachten die IT des ganzen Unternehmens und nicht nur Teile. So können sie Lücken in den Datensätzen des Unternehmens identifizieren, schließen und die Datensätze miteinander kombinieren. Um sich den Wert der Datenverfügbarkeit bewusst zu machen, stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das Salesforce einsetzt. Diese leistungsstarke Customer-Relationship Management-Plattform (CRM) enthält praktisch alle Daten des Unternehmens über Kunden, Interessenten, Verkäufe und sogar Umsatzprognosen – falls die Salesforce Financial Services Cloud ebenfalls verwendet wird.

Was ist jedoch mit den Bereichen Inventar, Fertigung, Logistik und Lieferkette? Wenn die Salesforce-Betreiber diese IT-Datensätze nicht zur Verfügung haben, erhalten sie keine Einblicke in wichtige Komponenten des Geschäftsbetriebs. Anders ausgedrückt: Diese unternehmenskritischen Vertriebsinformationen, die fortlaufend genutzt und rund um die Uhr aktualisiert werden, sind ein eigenständiges Datensilo. Wenn das Unternehmen diese Informationen nur für die Vertriebsabteilung bereitstellt, würden dabei erhebliche potenzielle Vorteile verschwendet werden oder Opportunitätskosten anfallen.

Studien haben ergeben, dass Data Stewards einen multiplikativen Effekt auf die Rentabilität haben, im Gegensatz zum additiven Wert herkömmlicher Datenbankverwaltungsmitarbeiter wie etwa DBAs und Anwendungsentwickler. Naturgemäß gibt es kaum ein Unternehmen, das nicht von Data Governance profitieren könnte, auch wenn es zu klein ist, um einen Data Steward in Vollzeit zu beschäftigen. In diesen Fällen besteht die logische Antwort in einer Arbeitsgruppe mit gemeinsamen Aufgaben im Bereich der Data Governance. Aus einer allgemeineren Perspektive beschreibt das Masterdatenmanagement (Master Data Management, MDM) die gemeinsamen Aufgaben von Führungskräften und IT-Experten zur Sicherstellung von „Einheitlichkeit, Genauigkeit, Verwaltung, semantischer Konsistenz und Verantwortlichkeit für die offiziellen Masterdatenbestände des Unternehmens“ (Definition von Gartner).

Bedeutung des Masterdatenmanagements für mehr Observability

Angesichts der vorherrschenden Diskussionen über Observability in der Tech- und Medienbranche ist es wichtig, die Hierarchie der Data Governance von der Unternehmensspitze abwärts hervorzuheben. Es ist kein Zufall, dass MDM und Observability sehr ähnliche Ziele verfolgen, beginnend mit der Optimierung von Verfügbarkeit und Nutzung von Daten und der Möglichkeit, Daten analysieren und visualisieren zu können, um eine „Single Version of Truth“ zu erhalten. Obwohl das Thema Observability (und die gefühlte Nachfrage danach) bereits seit einigen Jahren im Trend liegt, ist die eigentliche Einführung erst im letzten Jahr wirklich in Schwung gekommen. Die globale Tech-Wissensdatenbank– O’Reilly Media – verzeichnete in der Jahresumfrage 2022 zum Thema Technologietrends einen Anstieg von 124 Prozent, was Nennungen von Titeln mit dem Begriff „Observability“ angeht (im Gegensatz zu einem kräftigen, aber deutlich niedrigeren Anstieg von 36 Prozent für „Monitoring“).

In gewisser Weise ist MDM für Daten dasselbe wie Observability für die Infrastrukturverwaltung: Der Weg zu einer 360-Grad-Transparenz für die entsprechenden IT-Verantwortungsbereiche. Der Weg zur Observability verläuft zwar parallel zu MDM, aber beide Bereiche haben einen gemeinsamen Ursprung in der Datenbankvisualisierung, die zur Jahrtausendwende ausgekommen ist. Moderne Methoden der Datenbankadministration reiften und wurden als komplexe und leistungsstarke Data-Governance-Anwendungen von einem immer breiteren Publikum eingesetzt. Im Anschluss folgte die Anwendung von Analyse- und Data-Science-Grundlagen auf relationale Datenbanken als Vorgeschmack auf die Innovationen, mit denen wir heutzutage eine Vielzahl interner Zustände unserer komplexen IT-Umgebungen messen.

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