E-Interview mit Eric J. Ecker zum Thema Datenqualität

Roundtable Datenqualität E-Interview mit Eric J. Ecker zum Thema Datenqualität Titel des Interviews: Datenqualität – strategischer Erfolgsfaktor für Geschäftsprozesse und Wertschöpfung Name: Eric J. Ecker Funktion/Bereich: EMEA R&D Manager for SAP Solutions Organisation: DataFlux Liebe Leserinnen und liebe Leser, Daten- und Informationsqualität ist ein wichtiger Wertschöpfungsfaktor, den Unternehmen bisher zu wenig beachtet haben. Oft entstehen hohe Kosten durch eine mangelnde Qualität der Geschäftsinformationen. Zum Beispiel wird die Pflege von Kundenbeziehungen schwieriger, auch strategische Chancen können mit fehlerhaften Daten gar nicht erkannt oder dann nicht optimal genutzt werden. In der Praxis zeigt sich (fehlende) Datenqualität u.a. bei falsch geleiteten Postsendungen, Poduktion falscher Produkte, Mehrfachauslieferungen oder – am Ende der Informationskette – in falschen Kennzahlen im Berichtswesen. Für Projekte i.R. von Systemmigration, Datenintegration oder für ein Data Warehouse ist die Qualität der Daten inhärent ein wesentlicher Erfolgsfaktor und Kostentreiber. Oft sind Probleme im Projekt-Management ebenfalls auf Fehler oder Mängel bei der Datenqualität zurückzuführen. Gründe genug, um sich intensiv mit dem Thema Datenqualität zu befassen! In diesem Virtual Roundtable geben Experten und Anwender aus der Praxis einen Überblick über die wichtigsten Herausforderungen, wertvolle Projekterfehrungen, aber auch die Chancen und Potenziale eines erfolgreichen Datenqualitätsmanagements. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen Ihr NetSkill-Team www.competence-site.de Seite 1 Roundtable Datenqualität Sehr geehrter Herr Ecker, Frage 1: Getrieben auch durch Compliance-Anforderungen wie Sarbanes-Oxley und Basel II, steht das Thema Datenqualität bei vielen Unternehmen ganz oben auf der Agenda. Welche Rolle spielt Datenqualitätsmanagement heute für die / für Ihr Unternehmen in Deutschland? Inwiefern sind hier Branche oder Unternehmensgröße entscheidende Parameter? Antwort: Datenqualitätsmanagement ist derzeit in der Tat ein entscheidendes und zentrales Thema im Markt. Viele Unternehmen stellen fest, dass ihre heterogenen System- und Anwendungslandschaften konsolidiert und zentrale Unternehmensdaten wie Kunden- oder Produktinformationen weit über Abteilungsgrenzen hinaus in bester Qualitaet, akkurat, verlaesslich und eindeutig verfügbar gemacht werden muessen. Auch die Steigerung der operationalen Effizienz bei ERP, SRM oder CRM Systemen, BI Initiativen und nicht zuletzt neuen Compliance Regeln erfordern ein solides Datenqualitätsmanagement. Das Thema Datenqualität ist grundsätzlich nicht abhängig von der Branche oder der Firmengroesse. Wir stellen jedoch fest, dass gerade grosse Unternehmen mit vielen historisch gewachsenen IT- Systemen (z.B. durch Firmenzukäufe) vor enormen Herausforderungen beim Datenqualitätsmanagement stehen. Zahllose Systeme zur Kundendatenverwaltung, im Einkauf oder beim Produkt- oder Materialdaten Management weisen grosse Datenqualitätsmängel oder Inkonsistenzen auf. Frage 2: Die Fachbereich sind für die Beurteilung der Qualität der verwendeten Daten und Informationen eminent wichtig. Nehmen die Fachbereiche ihre zentrale Rolle i.d. Hinsicht ausreichend wahr? Welche Erfahrungen aus Projekten haben Sie hierzu? Antwort Richtig. Datenqualität sehen wir bei DataFlux nicht als IT-Thema. Es kommt auf die richtige Mischung aus Menschen, Prozessen und Technologie an. Speziell die Fachabteilungen müssen hier zentrale Verantwortung übernehmen. Wir sehen in unseren Projekten immer mehr Verständnis für die Notwendigkeit einer unternehmensweiten Data Governance Strategie. Auch die Rolle von Data Stewards und globalen Data Governance Managern hält Einzug. Dies sind erfreuliche Ansätze, die oft von Fachbereichen angestoßen werden, da diese MitarbeiterInnen natürlich direkt Betroffene mangelnder Datenqualität und ihren negativen Auswirkungen sind. Wichtig ist aber, dass Fachbereiche die notwendigen Ressourcen und vor allem die Rückendeckung der Firmenleitung für Datenqualitätsinitiativen bekommen. www.competence-site.de Seite 2 Roundtable Datenqualität Frage 3: Welche Auswirkungen hat mangelnde Datenqualität auf den Erfolg von IT-Projekten? Ist Datenqualität bereits heute eine feste Aufgabe in IT-Projekten? Wie sollte Datenqualität im Projektablauf optimal sichergestellt werden? Antwort Mangelnde Datenqualität kann verheerende Auswirkungen auf den Erfolg von IT- Projekten und somit direkt auf den Unternehmenserfolg haben. Einige Beispiele hierfür sind zum einen fehlschlagende ERP Einführungen, Migrationsprojekte oder BI Initiativen, aber auch höhere Kosten durch wirkungslose Marketingkampagnen auf Grund schlechter Kundendatenqualität, eingeschränktem Service durch eine fehlende einheitliche Kundensicht oder mangehafte Transparenz bei Einkaufsprozessen. Die Berücksichtigung von Datenqualität ist nach unserer Einschätzung noch nicht fester Bestandteil von allen IT- Projekten. Oft steht die Neueinführung oder Konsolidierung von Systemen und deren Funktionalität im Vordergrund. Mangelnde Datenqualität ist hier ja zu diesem Zeitpunkt noch nicht spürbar – umsomehr aber der Zeitdruck, den Projektplan und den „Go Live -Termin einzuhalten. Vorausschauende Unternehmen sollten natürlich nicht reagieren, sondern proaktiv Datenqualität zu einem inherenten Bestandteil jedes IT-Projekts machen. Dieser Aufwand zahlt sich sofort durch verlässliche Prozesse und direkte Effizienzsteigerung aus. Anwender können auf die zur Verfügung gestellten Daten vertrauen. Auf jeden Fall muss das Verständnis und Verantwortungsbewusstsein für Datenqualität bei den ProjektleiterInnen und MitarbeiterInnen vorhanden sein. Dies fängt schon bei der Datenmodellierung an (Einbindung von zentralen Datenqualitätsregeln und Systemen) und endet bei der Schulung der AndwenderInnen, die auch einen maßgeblichen Einfluss auf den Erfolg einer Data Governance Strategie haben. www.competence-site.de Seite 3 Roundtable Datenqualität Frage 4: Ist das Top-Management mit dem Thema Datenqualität und seiner Bedeutung für die Geschäftsprozesse ausreichend vertraut? Wie kann hier ggf. die elementare Bedeutung der Datenqualität für Geschäftsentscheidungen besser ins Bewusstsein gebracht werden? Antwort Erfreulicherweise stellen wir immer häufiger fest, dass auf Entscheiderebene das Thema Datenqualität ernster genommen wird. Speziell fehlschlagende oder verzögerte Systemeinführungen, mangelnde Compliance, unzureichender Service oder fehlende Prozessautomatisierung führt Entscheidern vor Augen, dass Datenqualität kein Luxus, sondern eine essentielle Grundlage für den Unternehmenserfolg darstellt. Trotzdem muss nach wie vor viel Überzeugungsarbeit geleistet werden. Die beste Möglichkeit, Entscheidern die elementare Bedeutung von Datenqualität ins Bewusstsein zu bringen, sind konkrete Beispiele. Entweder man zeigt auf, wie fundiertes Datenqualitätsmangagement den Unternehmenserfolg unterstützt oder die Vernachlässigung dieses Themas zu nachhaltigen Problemen und Kosten führt. Gerade Einkaufsprozesse sind ein ideales Anwendungsbeispiel, um aufzuzeigen wie Datenqualität integriert in operationale Abläufe zu massiven Kosteneinsparungen führen kann. Echtzeit Standardisierung von Produktnamen mittels Klassifikationssystemen und eine eindeutige, duplikatsfreie Lieferanten Datenbank führt zu einem transparenten Beschaffungsprozess. Frage 5: Wie wird sich der Markt für IT-Lösungen und Beratung in Punkto Datenqualität entwickeln? Welche übergreifenden Trends lassen sich heute schon erkennen? Antwort Aus unserer Sicht werden sich immer mehr Unternehmen bewusst, dass ihr unmittelbarer Erfolg eine umfassende Data Governance Strategie erfordert. Also eine Investition in Menschen, Prozesse, Regeln und Technologie. Unterstützt und implementiert wird eine Data Governance Strategie durch eine robuste, SOA orientierte Datenqualitäts- und Integrationsplattform, die sicherstellt, dass alle wichtigen Firmendaten akkurat, eindeutig und vollständig unternehmensweit zur Verfügung stehen. Wichtig ist vor allem die Integration in operationale Prozesse, um eine hervorragende Datenqualität direkt in den wichtigen Unternehmensabläufen zu gewährleisten. Weiterhin sind Stammdatenverwaltungssysteme essentiell für Datenqualitätsinitiativen, um eine einheitliche Sicht auf unternehmenskritische Daten wie Kunden, Lieferanten, Produkte oder Mitarbeiter zu ermöglichen. Diese Stammdaten und ihre Qualität enscheiden über den Erfolg oder Misserfolg nachgeschalteter IT-Systeme wie ERP, CRM oder Business Intelligence. Vielen Dank für das Interview! www.competence-site.de Seite 4