Effizientes Datenmanagement in Krisenzeiten

E - Interview Effizientes Datenmanagement in Krisenzeiten: E-Interview mit Eric J. Ecker Titel des Interviews: Effizientes Datenmanagement in Krisenzeiten Name: Dipl.-Ing. Eric J. Ecker Funktion/Bereich: Leiter Operations Organisation: DataFlux Liebe Leserinnen und liebe Leser, Bis Ende 2008 war die Welt noch in Ordnung. Durch die Finanzkrise zum Jahresende sind viele Unternehmensplanungen jedoch obsolet geworden. Viele Unternehmen müssen ihre Planungen für 2009 nun massiv korrigieren oder gänzlich neu anlegen. Dies bindet erhebliche Resourcen, so dass vorhandene Daten als ‚strategisches Asset’ genutzt werden müssen, um dadurch die Kostenkontrolle zu verbessern und Einsparungen zu schaffen. Im aktuellen E-Interview mit der Competence Site zeigt Eric J. Ecker auf, welche Möglichkeiten Datenqualität gerade jetzt in Zeiten der Wirtschafts- und Finanzkrise für Unternehmen birgt. Weiterhin erklärt Eric Ecker, worauf Unternehmen bei der Auswahl und dem Einsatz von Datenqualitätslösungen achten sollten, und wohin sich das Thema Datenqualität in den kommenden Jahren entwickelt. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen Ihr NetSkill-Team www.competence-site.de Seite 1 E - Interview Sehr geehrter Herr Ecker, Frage 1: Warum sollte Datenqualität besonders in Zeiten der Finanzkrise in das Blickfeld der Entscheider rücken? Antwort: Gerade die aktuelle wirtschaftliche Lage ist ein sehr guter Zeitpunkt für Unternehmen, sich auf die eigenen Datenbestände zu konzentrieren, schließlich stellen letztere ja eine der wichtigsten Ressourcen für ein Unternehmen dar! Das Dilemma, mit dem sich viele Unternehmen derzeit – und dies wohl weltweit – konfrontiert sehen: Es gilt, mit limitierten Budgets mehr zu erreichen, die Vorgaben lauten Kostenersparnis und Effizienzsteigerung. Solche Vorgaben haben natürlich auch Auswirkungen darauf, wie mit den vorhandenen IT Ressourcen umgegangen wird. Vielerorts stehen derzeit etwa Systemkonsolidierungen an. Und spätestens jetzt sind wir direkt bei den Themen Datenharmonisierung und -Konsolidierung sowie Migration. Denn das sind alles Aufgaben, die einen unbedingten Fokus auf den Faktor Datenqualität erfordern. Dazu kommt: Risiko und Compliance rücken durch die Finanzkrise mehr denn je in den Vordergrund. Den existierenden und verschärften Regeln muss Rechnung getragen werden. Sarbanes-Oxley, Basel II und viele weitere Regelwerke erfordern eine konsistente, akkurate und verlässliche Datenbasis. Vor allem aber sind Unternehmen gerade jetzt, wo sie über weniger Ressourcen und geringere Budgets verfügen, dazu angehalten, besonders intelligent zu wirtschaften. Speziell vor diesem Hintergrund kommt dem Datenmanagement eine bedeutsame Rolle zu, denn ein verlässliches und qualitativ hochwertiges Datenfundament kann Unternehmen durchaus dabei unterstützen, auf dem Markt erfolgreicher zu agieren und seine Gewinne zu steigern. So sorgt etwa die professionelle Konsolidierung von Kundendaten für noch zielgerichtetere Marketing Kampagnen. Auf Basis eines qualitativ hochwertigen Datenbestands lassen sich, um weitere Beispiele anzuführen, zudem die Einkaufsprozesse optimieren und operationale Effizienzsteigerungen realisieren. www.competence-site.de Seite 2 E - Interview Frage 2: Wie kann eine verbesserte Datenqualität operativ und strategisch Vorteile für Unternehmen bringen, wie schnell treten diese Vorteile ein und sind diese auch messbar? Antwort: Wie schon angedeutet – eine Vielzahl unternehmenskritischer Bereiche wie etwa die operationale Effizienz in ERP und CRM Systemen, die Vorgänge rund um Systemkonsolidierungen und Datenmigrationen (etwa bei Merger&Acquisitions), oder auch Ausgabenanalyse und -Management erfordern per se einen starken Fokus auf die Faktoren Datenqualität und -Integrität. Die positiven Auswirkungen eines professionellen Datenmanagements können erheblich sein. Ein Beispiel für die indirekten Verbesserungen, die sich damit erzielen lassen: Ein Unternehmen, das seine Entscheidungen auf Basis gesicherter und qualitativ hochwertiger Daten fällen kann, senkt sein Risiko für Fehlentscheidungen. Als positiv erweist sich auch die Konformität zu staatlichen Regelwerken. Natürlich bringt ein verbessertes Datenmanagement an vielen Stellen auch einen klar messbaren ROI mit sich. Auch dazu ein Beispiel: Datenqualität ist die Basis für einen optimierten Einkauf von Gütern. Die stark erhöhte Transparenz in Bezug auf die Einkaufsvorgänge, die faktenbasierte Übersicht essentieller Fragen wie etwa „Von wem kaufe ich wieviel?“ kann erhebliche Kostensenkungen für das Unternehmen mit sich bringen und z.B. auch Ausgangspunkt für den Einkauf sein, um bei den Dienstleistern noch bessere Konditionen auszuhandeln. Frage 3: Für welche Branchen oder Unternehmenstypen ist "Datenqualität" besonders wichtig? Welche Abteilungen sollten sich mit "Datenqualität" beschäftigen? Antwort: Datenqualität hatte seine Ursprünge im Datenbank-Marketing. In diesem Bereich wird der direkte Zusammenhang zwischen der Datenqualität und dem Ergebnis einer Kampagne besonders klar ersichtlich. Mittlerweile ist das Thema Datenqualität ein unerlässliches Thema für alle Unternehmensgrößen und Industrien. Kunden, Produkte, Lieferanten und weitere kritische Informationsobjekte sind die Grundlage für alle Prozesse. Die Qualität dieser Informationen entscheidet über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens. www.competence-site.de Seite 3 E - Interview Die DataFlux Technologie etwa wird längst sowohl bei großen Finanzinstituten eingesetzt als auch in der Fertigung, Chemie oder in der Logistik. All diese Branchen stehen heute vor erhöhten Anforderungen, so etwa in Bezug auf die Verbesserung des Kundenservices, Compliance, Risikominimierung oder der Notwendigkeit, Prozesse effizienter zu gestalten. Auch Phänomene wie Merger&Acquisitionen, Migrationen und Systemkonsolidierungen sind nicht typisch für eine Branche oder Unternehmensgröße, sondern betreffen alle gleichermaßen. Aufgrund der Wichtigkeit von Datenqualität sollte sich sowohl die IT Abteilungen als auch die Fachabteilungen damit auseinandersetzen. Voraussetzung ist jedoch stets die Unterstützung durch das Management. Frage 4: Worin bestehen für Unternehmen die wesentlichen Herausforderungen bei der Implementierung einer Datenqualitätslösung? Antwort: Datenqualität kann durch Technologie sichergestellt werden. Unabdingbar dafür ist jedoch die enge Abstimmung von Prozessen und Technologie – und die aktive, kontinuierliche Unterstützung durch die Mitarbeiter. Eine grundsätzliche Herausforderung bei der Implementierung einer Datenqualitäts-Initiative ist für viele Unternehmen aber bereits der Mangel an verfügbaren spezialisierten MitarbeiterInnen. Neben dem Ressourcen-Engpass ist ein weiterer Faktor kritisch: Im Unternehmen muss eine Form der Kommunikation (und Zusammenarbeit) erreicht werden, die Geschäftsbereich übergreifend ist. Das bedeutet konkret, dass eine gemeinsame Sicht auf Daten – z.B. die der Kunden und der Produkte – erreicht werden sollte. Dies ist nicht immer einfach, da meist verschiedenste Blickwinkel auf das gleiche Informationsobjekt bestehen (z.B. von Seiten des Vertriebs, Marketing, Service…). Auch die Heterogenität und Vielschichtigkeit der IT Landschaft stellt die Unternehmen bei der Implementierung einer einheitlichen Datenqualitäts-Plattform oft vor Herausforderungen. Kurzum, es gilt, zahlreiche Datensilos aufzubrechen und zu konsolidieren. Dies erfordert IT und Fachabteilungsbezogene Anstrengungen. Frage 5: Wie unterstützt DataFlux dabei seine Kunden? Antwort: DataFlux unterstützt seine weltweiten Kunden durch ein breites Angebot an Daten- Management-Lösungen und Services. Mit der marktführenden Datenqualitäts- und Integrations-Plattform stellen wir unseren Kunden eine durchgängige, integrierte Plattform zur Verfügung, die der Methodik „Analyze –Improve – Control“ folgt. Damit deckt DataFlux den vollständigen Zyklus von der Datenanalyse, über die Datenbereinigung bis hin zum proaktiven Daten-Monitoring ab. Neben dem klassischen Batch-Einsatz werden die www.competence-site.de Seite 4 E - Interview gleichen Datenqualitätsregeln auch mittels einer SOA Architektur in operationalen Systemen zur Verfügung gestellt. Als Beispiel sei hier nur SAP ERP oder CRM genannt. DataFlux geht aber noch viel weiter und stellt auf Basis dieser integrierten Plattform spezialisierte Lösungen bereit. Als Beispiele möchte ich hier unsere Lösungen für die Analyse, Verbesserung und Kontrolle von Kundendaten, der Accelerator zur Klassifizierung von Materialdaten oder einer vollständigen Stammdaten-Management-Lösung (qMDM) nennen. Frage 6: Wo sehen Sie das Thema Datenqualität in den kommenden Jahren? Antwort: Datenqualität entwickelt sich als Thema kontinuierlich weiter. Konkretes Beispiel: Stammdaten-Management (MDM).