S4B: Welche Symptome weisen darauf hin, dass die Stammdaten im Unternehmen von schlechter Qualität sind?

Häußermann: Ich erlebe immer wieder, dass Manager ziemlich schockiert sind, wenn sie feststellen, wie es um ihre Datenqualität steht. Das liegt daran, dass ihnen der Zustand ihrer Daten erst dann auffällt, wenn beispielsweise Applikationen fehlerhafte Ergebnisse erzeugen, Reports und Analysen nicht stimmen oder Fehler im operativen Geschäft auftreten. Das sind typische Symptome, die auf eine schlechte Datenqualität hindeuten. Sie werden aber oftmals gar nicht mit dem Datenbestand in Zusammenhang gebracht. Im Ergebnis versuchen die Mitarbeiter dann die Symptome zu beheben, ohne dass die zugrunde liegenden Probleme berücksichtigt werden.

S4B: Wie setzt sich das im Unternehmen fort?

Häußermann: Die aufgeführten Herausforderungen werden sich noch verstärken, da immer mehr Geschäftsprozesse auf Grundlage der häufig fehlerhaften Daten automatisiert werden. Die Marktforscher von Gartner gehen davon aus, dass 33 Prozent aller Fortune 100 Unternehmen im Jahr 2017 mindestens eine gravierende Informationskrise hatten. Stimmt die Qualität der Daten nicht, können Unternehmen aus darauf basierenden Analysen keine sinnvollen Informationen erzeugen. Die Folgen sind ineffiziente Prozesse, vermeintlich unproduktive Mitarbeiter und falsche Entscheidungen.

S4B: Was sind die häufigsten Fehlerquellen bei der Datenqualität – und wie lassen sie sich am besten beheben?

Häußermann: Grundsätzlich ist natürlich eine Ursache, dass selbst Stammdaten oft in verteilten Systemen liegen oder dort aktualisiert werden, und immer noch nicht alle Unternehmen ein gutes Master Daten Management – kurz das MDM – implementiert haben. Das ist aber eigentlich nichts grundlegend Neues. Das Problem ist heute, dass mehr und mehr Apps und Anwendungen auf Daten zugreifen, sie teilweise modifizieren und neu verknüpfen. Man kann das auch unter dem Aspekt Automatisierung der Geschäftsprozesse und operative BI betrachten. Wenn Unternehmen hierfür nicht aktuelle oder nicht synchronisierte Daten verwenden und diese an weitere Software-Systeme weiterreichen, dann verschlimmern sie das Problem. Es wird dann immer schwerer, sinnvolle Informationen auf den Daten zu gewinnen.

S4B: das hört sich an, als müsste ein strategischer Ansatz verfolgt werden…

Häußermann: …in der Tat: Um qualitativ gute Daten zu erhalten, wird eine passende Strategie benötigt. Eine wichtige Maßnahme ist hierbei, dass alle Daten auf einer einzigen Plattform konsolidiert werden. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Daten sicher und sauber sind und ihren inhärenten Wert behalten. Darüber hinaus wird ein konsequentes Data Governance-Programm benötigt. In Kombination mit Sicherheit, Nachverfolgbarkeit und dem langfristigen Datenerhalt können Unternehmen dann sicherstellen, dass sie aus den Daten Mehrwert erzielen können. Dieses Konzept geht über MDM hinaus. Wir sehen heute schon, dass mehr und mehr Unternehmen solche Data Governance Technologien und Verfahren einsetzen, weil die Daten wirklich so extrem geschäftskritisch geworden sind.

S4B: Wie wird das Stammdaten-Management über den kompletten Lebenszyklus der Daten sinnvoll ausgerichtet?

Häußermann: Es ist wichtig, den Lebenszyklus von Daten im Blick zu haben. Unternehmen sollten wissen, welche Anforderungen die Anwender zu welchem Zeitpunkt an die Datenqualität haben. Die Anforderungen des Marketings sind andere als die eines Vertriebsmitarbeiters, der versucht, eine Bestellung aufzunehmen, oder die des Aftersales-Services. An welcher Position sich die Daten innerhalb ihres Lebenszyklus befinden, beeinflusst die Anforderungen an die Qualität einzelner Datenattribute.