Blog Stammdaten

Datenqualität - die Triebkraft der digitalen Transformation

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Die fortschreitende Digitalisierung stellt Gesellschaft und Wirtschaft vor immer neue Herausforderungen. Speziell die Qualität der betrieblichen Stammdaten hat enorm Einfluss auf die Art und Weise der digitalen Transformation von Unternehmen.

Doch was genau bedeutet digitale Transformation?

Digitale Transformation und Digitalisierung sind keine Synonyme. Der digitale Wandel von Prozessen, Strukturen und Infrastrukturen in Unternehmen ist vielmehr eine Reaktion auf die digitalisierten Rahmenbedingungen der Wirtschaft. Im Vordergrund steht die vermehrte Verwendung integrierter IT-Systeme im Rahmen der Industrie 4.0. Analysemodelle wie Big Data und Business Intelligence sind weitere, häufig verwendete Buzz Words in diesem Kontext. Die Entwicklung reicht bis zum Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unternehmen, beispielsweise bei der Implikation von CRM-Systemen und Verwendung von Chatbots.

Die Einflussfaktoren der Digitalisierung äußern sich demnach operativ auf der Ebene der digitalen Transformation. Abgesehen von generellen Konsum-Trends existieren vier Kernbereiche der Einflussnahme:

  • Technologie - welche grundlegenden Systeme werden zum Management von Informationen genutzt
  • Kommunikation - die Art und Weise, wie Unternehmen unter Einsatz dieser Systeme Informationen weitergeben
  • Gesellschaft und Politik - welche Rahmenbedingungen werden vorgegeben
  • Wirtschaft und Arbeit - wie werden Prozesse der Wertschöpfung und Leistungserstellung unterstützt.

Zusätzlich hat der Ausbruch von COVID-19 dazu beigetragen, dass Märkte schneller und nachhaltiger digitalisiert werden als zu Beginn der Pandemie vorhergesagt wurde.

Welche Rolle spielt dabei die Datenqualität?

Grundsätzlich gilt: Je mehr Daten eine Gesellschaft (oder auch ein Unternehmen) generiert und je größer die Abhängigkeit davon ist, desto wichtiger ist die Qualität dieser Daten. Aufgrund der rasanten Transformation hin zu einer Informations- und Wissensgesellschaft bestimmt die Datenqualität zunehmend den Alltag. Hinzu kommen die Entwicklung und Umsetzung digitaler Geschäftsmodelle von Organisationen. Auf dieser Ebene bilden Daten die konkrete Grundlage jedweder unternehmerischen Tätigkeit. Den Kern der Datenflut stellen die betrieblichen Stammdaten dar. Dementsprechend ist Integration und Abwicklung des Stammdatenmanagements ein enorm wichtiger Faktor. Nur unter der Voraussetzung eines integrierten, zentralen Datenmanagements können gute Entscheidungen in der Unternehmensführung getroffen werden. Diese beeinflussen wiederum den Fortschritt der digitalen Transformation der gesamten Organisation.

Zahlreiche Studien (wie die Lünendonk-Studie von 2017) haben bereits vor Jahren auf die enorme Wichtigkeit hochqualitativer Stammdaten verwiesen. Zum heutigen Zeitpunkt muss man davon ausgehen, dass sich das Bild der Märkte bereits deutlich gewandelt hat. Viele Unternehmen haben ein stärkeres Bewusstsein für die Rolle der Datenqualität entwickelt. Neuere Studien (wie die Trakken Trendstudie zu Digital Analytics von 2020) führen sie weiterhin als relevantesten Faktor auf. Und dennoch: Nur ein geringer Teil der gesetzten Ziele konnte bisher erreicht werden. Speziell im Bereich des Stammdatenmanagements sind viele Versäumnisse auszumachen. Häufig investieren Unternehmen mehr finanzielle und zeitliche Ressourcen in den Aufbau der internen IT-Infrastruktur als in die Entwicklung der Prozesse im Stammdatenmanagement. Doch genau hier liegt die Grundlage für eine hohe Stammdatenqualität und somit für eine erfolgreiche digitale Transformation des gesamten Unternehmens.

Wie kann eine hohe Datenqualität erreicht werden?

Stammdaten stellen, wie im obigen Absatz beschrieben, das informationelle Fundament einer Organisation dar. Im Idealfall sollen sie betriebsübergreifend zugänglich und von bestechender Qualität sein. Eine zentrale Verwaltung der Daten mittels Stammdatenmanagement und Einsatz von Master Data Management - Systemen bilden die Voraussetzung der Datenverarbeitung. Dabei sollen möglichst alle betrieblichen Informationssysteme in den Prozess des Managements integriert sein. Die Zusammenstellung eines Teams mit klaren Verantwortlichkeiten, Rollen und Strukturen ist Pflicht. Zur fortlaufenden Wissensgenerierung müssen Mitarbeitern Schulungen angeboten werden, um deren Fähigkeiten und Qualifikationen zu steigern.

Um den Stand und Verlauf der digitalen Transformation einer Organisation zu evaluieren, können entsprechende Datenqualitätskriterien als KPIs angesehen werden. Diese stellen unter anderem die Konsistenz, Aktualität und Korrektheit der Daten dar. Diese Kriterien müssen zur Genüge erfüllt sein, um eine optimale Datenqualität und somit eine erfolgreiche digitale Transformation zu ermöglichen. Die angesprochene Verteilung der Verantwortlichkeiten muss im Zusammenhang der Data Governance betrachtet werden. Auch hier existieren viele Fehldeutungen. Oftmals wird der Begriff mit dem des Datenmanagements gleichgesetzt. Data Governance, die Verwahrung der Daten im Bereich des Data Warehousing oder die Gewährleistung der Datensicherheit stellen jedoch alle ein Teilgebiet des übergreifenden Datenmanagements dar.

Digitaler Wandel nur mit hoher Stammdatenqualität möglich

Mangelnde Datenqualität führt zu unsauberen Stammdaten als Grundlage der Entwicklung. Entsprechend können die IT-Infrastruktur, das Geschäftsmodell und enthaltene unternehmerische Prozesse nur schwerlich angepasst und transformiert werden. Die Digitalisierung macht jedoch auch vor schlecht vorbereiteten Organisationen nicht Halt. Wer den Zug jetzt verpasst, wird es schwer haben, ihn einzuholen.

 

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