E-Interview mit Niels Weigel zum Thema Datenqualität

Virtual Roundtable Datenqualität E-Interview mit Niels Weigel zum Thema Datenqualität Titel des Interviews: Datenqualität – strategischer Erfolgsfaktor für Geschäftsprozesse und Wertschöpfung Name: Niels Weigel Funktion/Bereich: Leiter Business Development im Data Quality Competence Center der FUZZY! Informatik AG, Stuttgart Organisation: Vorstand der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ) e.V. 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 Projekterfahrungen, aber auch die Chancen und Potenziale eines erfolgreichen Datenqualitätsmanagements. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen Ihr NetSkill-Team www.competence-site.de Seite 1 Virtual Roundtable Datenqualität Sehr geehrter Herr Weigel, Frage1: 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: Sicherlich treiben aktuelle externe Einflüsse die Unternehmen immer mehr dazu, sich mit dem Thema Datenqualität an sich und dem Datenqualitätsmanagement im Speziellen zu beschäftigen. Man darf nicht unterschätzen, dass bereits in der Vergangenheit viele Unternehmen sich der Verbesserung ihrer Daten angenommen haben. So haben die großen Versandhandelshäuser schon seit vielen Jahren sehr gute und effektive Systeme aufgebaut, um die Qualität ihrer Kundendaten zu steigeren und damit auch internene Analysen und Auswertungen zu verbesseren. Auch in der Automobilbranche verfolgen wir ebeso wie in der Telekommunikationsbranche bereits seit längerer Zeit die Aktivitäten rund um das Datenqualitätsmanagement, in der Hauptsache natürlich für die Kundenadressen. Diese Bereiche haben die Umstellung vom reaktiven Datenbereinigen zum proaktiven Datenqualitätsmanagement aus eigenem Antrieb bereits erreicht. Ganz anders sieht es in der Zwischenzeit aus, wo über die externen Anforderungen und rechtlichen Regularien die Unternehmen gezwungen sind, sich mit dem Nachweis der ergriffenen Maßnahmen zur Überwachung und Sicherstellung der Datenqualität auseinander zu setzten. Häufig werden in diesem Umfeld die Banken als Adressaten genannt, jedoch wird außer Acht gelassen, dass jedes Unternehmen sich um die Compliance Anforderungen kümmern muss. Und dies ganz ungeachtet der Branche und Größe des Unternehmens, egal ob Großkonzern oder mittelständisches Unternehmen, ob Dienstleister oder produzierender Betrieb. Frage 2: Die Fachbereiche 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 Die erfolgreichsten Projekte sind diejenigen, in denen die einzelnen Bereiche des Unternehmens zusammengeführt werden und das gemeinsame Ziel des Datenqualitätsmanagements herausgearbeitet wird: „Datenqualität ist dann erreicht, wenn die Daten fit for use sind“, die Daten also den Anforderungen jedes einzelnen Datennutzers entsprechen, so dass dieser erfolgreich mit den Daten arbeiten kann. Häufig wird das Thema Datenqualität im Verantwortungsbereich der Datenbankadministratoren oder des Data Warehouse gesehen. Ganz einfach deshalb, weil dort ja die Daten verwaltet werden. Aber www.competence-site.de Seite 2 Virtual Roundtable Datenqualität die Fachbreiche sind die Erfasser, Anwender und Nutzer der Daten. Sie haben auch meistens das detaillierte Fachwissen über den Inhalt und die Bedeutung der Daten. Sie sind diejenigen, die zum Besipel auf Grund Ihres Wissens festlegen können, welche gültigen Wertebereiche Daten einnehmen können oder was erlaubte Formate für die Darstellung von Daten sind. Dieses Wissen muss im Datenqualitätsmanagement in zentraler Position verfügbar gemacht werden. 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 Wie viele Umfragen bestätigen, scheitern eine Vielzahl von IT-Projekten an der schlechten Datenqualität. Die Gründe sind vielfältig. Nach meinen Erfahrungen muss das Thema Datenqualitätsmanagement ein entscheidender Bestandteil eines jeden IT-Projekts sein. Eigentlich sollte es ja eine generelle Aufgabe im Unternehmen sein und nicht Teil eines Projektes. In den meisten IT-Projekten geht im Endeffekt die meiste Zeit durch die Aufbereitung und Vorbereitung der Daten verloren. Werden bereits in der frühen Phase eines IT-Projekts die vorhandenen Daten analysiert und im Hinblick auf ihre Benutzbarkeit im Projektverlauf geprüft, so können die notwendigen Maßnahmen zu Verbesserung der Datenqualität langfristig geplant werden. Jeder kennt doch die Probleme bei einer Datenmigration oder Neueinführung eines Systems, wo bei der ersten Testmigration identifiziert wird, dass die alten Daten nicht den Anforderungen der neuen Systeme entsprechen. Um die Daten dann doch noch zeitnah in das System zu bringen und den GoLive Termin nicht zu gefährden, werden kurzerhand alle Formalprüfungen ausgeschaltet, man reißt die Data Quality Firewall nieder. Werden Analysen und Messungen zum Stand der Datenqualität gleich zu Beginn eines Projekts durchgeführt, so kann über einen längeren Zeitraum die Bereingung geplant werden und auch in kleinen und vernünftigen Häppchen daran gearbeitet werden. 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 Von den reinen operativen Ebenen aus scheint das Thema Datenqualitätsmanagment langsam aber sicher auch in die Köpfe des Top- Managements vorzudringen. Zumindest von außen betrachtet werden in immer mehr www.competence-site.de Seite 3 Virtual Roundtable Datenqualität Unternehmen die Datenqualitätsinitiativen von Sponsoren aus dem Top-Management unterstützt. Ohne diese übergreifenden Auftraggeber ist es auch schwierig, die vielfältigen Bereiche, die in den Unternehmen zum Erfolg der Datenqualitätsinitiativen beitragen müssen, unter einen Hut zu bringen. Dass die Datenqualität einen nicht zu vernachlässigenden Einfluss auf die firmeninternen aber auch firmenübergreifenden Prozesse besitzt, wird in den Unternehmen immer klarer. Deshalb werden in den Datenqualitätsprojekten auch die Business Process Owner mit eingebunden. Die Abhängingkeit „Ohne gute Daten keine erfolgreichen Prozesse und ohne gut dokumentierte und überwachte Prozesse keine hochwertigen Daten“ setzt sich auch auf der Ebene des Top- Managements immer mehr durch. Die Bedeutung der Datenqualität auf Geschäftsentscheidungen und damit auf den generellen Erfolg eines Unternehmens kann meines Erachtens dadurch betont werden, dass bei jeder erdenklichen Gelegenheit dargestellt wird und mit vielen Beispielen gezeigt wird, welche fatalen Folgen das blinde Vertrauen in die vorhandenen Daten und Informationen haben kann. Fehlerhafte Geschäftsberichte, nicht erfüllte Compliance-Anforderungen, strategische Fehlentscheidungen, ... und was passiert mit den Unternehmen, Mitarbeitern und deren Führungskräften? 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 In Ergänzung zu den immer besser verzahnten Datenqualitätssuiten, die von der Integration der Daten über die erste Analyse und Bewertung der Daten und der daraus resultierenden Verbesserungen auch die Visualisierung der Datenqualität als Dashboards oder Reports unterstützen, wird die Entwicklung von Frameworks für Datenqualitätsprojekte weiter vorangetrieben.