Höhere Datenqualität durch Data Governance

Feature | 24. November 2008 von Dirk Baudisch, SAP AG und Jörg Wolter 0

Jederzeit und überall auf konsistente, verlässliche und aktuelle Daten zugreifen: Im Stammdatenmanagement kommen bei Pflege der Daten Lösungen wie SAP NetWeaver Master Data Management (SAP MDM) zum Einsatz. Diese konsolidiert, synchronisiert, verteilt, veröffentlicht und verwaltet Stammdaten aus unternehmensweiten IT-Systemen sowie aus Systemen von Geschäftspartnern.

Unternehmen erhalten so eine einheitliche Sicht auf alle strategischen Daten und können faktenbasierte Entscheidungen treffen. Aufgabe einer Data Governance ist es, Rollen und Verantwortlichkeiten zu spezifizieren sowie Standards und Richtlinien für das Datenqualitätsmanagement (DQM) festzulegen.

Höhere Qualität, geringere Kosten

Eine Bestandsaufnahme von Datensteuerung in Unternehmen machte das Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ) des Instituts für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen unter der Leitung von Dr. Boris Otto. Weiter an der Studie beteiligt waren das Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Hamburg unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Voß sowie die Deutschsprachige SAP-Anwendergruppe e.V. (DSAG) sowie die SAP-Beratungseinheit SAP Business Transformation Consulting. Befragt wurden Unternehmen verschiedener Branchen und unterschiedlicher Größe.

Das Ergebnis: Data Governance zusammen mit DQM sorgt für eine höhere Qualität der Daten. DQM sorgt für abgestimmte Geschäftsprozesse und spart Kosten – weil die Mehrfacherfassung von Daten sowie Prozesswiederholungen (Suche nach Daten) entfallen. Jedoch wird der Nutzen von Datenqualitätsinitiativen in den seltensten Fällen gemessen.

Rollen und Aufgaben

Die stärksten Treiber für aktives DQM sind Integration und Harmonisierung von Geschäftsprozessen. In der Praxis wird das Thema aber noch stiefmütterlich behandelt. Gerade einmal 17 Prozent der befragten Unternehmen haben ein Management für ihre Datenqualität implementiert. Allerdings planen drei Viertel (75 Prozent), in den nächsten Jahren stärker in DQM-Initiativen zu investieren.

Ein wesentlicher Fokus der Studie lag auf den Verantwortlichkeiten im Rahmen des DQM. Insgesamt identifizierten die Wissenschaftler fünf Rollen mit spezifischen Aufgaben:

  • Datenqualitätskomitee: verantwortlich für die Datenqualitätsstrategie. Das Komitee definiert DQM-Initiativen, plant deren Umsetzung und gleicht die DQM-Ziele mit den Unternehmenszielen ab.
  • Konzern-Datensteward: definiert die Zielgrößen und Messverfahren für DQM und ist für Qualitätsstandards, -prozesse und -richtlinien zuständig.
  • fachlicher Datensteward: setzt die Vorgaben in den Fach- und Geschäftsbereichen um; daneben legt er das Datenmanagement- und die Datenpflegeprozesse sowie fachliche Metadaten fest.
  • technischer Datensteward: implementiert das Berechtigungssystem, definiert technische Metadaten und die Systemarchitektur
  • Sponsor: wird bei der Definition einer DQM-Strategie involviert

Die zahlreichen Aufgaben von Data Governance lassen sich mit SAP MDM softwaregestützt ausführen.

Funktionalitäten von SAP MDM für Data Governance

  • Festlegung klarer Regelungen für Tabellen, Felder und Eigenschaften in den Datenbanken
  • Einfache Abbildung der Datenadministration mithilfe eines Rollenmodells
  • Sicherstellung der Datenqualität durch zahlreiche Funktionalitäten
  • Einfache Entwicklung von Workflows für effiziente Geschäftsprozesse und die Einhaltung von Regelungen (Compliance)

Mehr Informationen zur Studie beim Autor Dirk Baudisch

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