Master Data Governance - präzise Stammdaten als Motor für Innovationen

Allzu oft wird in Projekten und Unternehmen sichtbar, dass Master Data Governance nicht den notwendigen Stellenwert erhält. Im Hype um KI, maschinelles Lernen und Automatisierungsvisionen wird gerne auf die Basis vergessen – ABER: präzise Stammdaten sind eine unweigerliche Voraussetzung für die Implementierung zukunftsträchtiger Innovationen. Zugegeben, Kriterien der Datenqualität und Compliance sind in einem rapide wuchernden Datendschungel eine der größten Herausforderung. Mit einer strukturierten Herangehensweise und der Etablierung der Master Data Governance in Organisationsstrukturen und der Unternehmenskultur kann es allerdings gelingen, das Damoklesschwert in eine Chance zu verwandeln und ein datengetriebenes Unternehmen für eine effiziente, nachhaltige Zukunft zu entwickeln.

Das Datenmanagement und die Regulatorik-Konformität bilden die Kernbereiche in der Master Data Governance. Die Definition relevanter Kennzahlen sowie eine konsequente Strategie deren Verbesserungspotentiale zu erkennen und umzusetzen ist dabei ein elementarer Baustein im Master Data Governance Zyklus. In einer Analysephase („get clear“) bedarf es daher einer individuellen Festlegung von Qualitätskriterien und sicherheitsrelevanten Anforderungen, um nachfolgend Bereinigungen und Automatisierungen implementieren zu können.

Die Zusammenführung von Datensätzen zu Golden Records ist je nach Informationsgehalt, bisheriger Datenqualität sowie der Definition von Datenverantwortlichen in vielen Unternehmen eine schwierig zu bewältigende Aufgabe. Unerkannte Duplikate, unvollständige Datensätze und nicht valide Informationen führen zu ineffizienten Prozessen und Fehleranhäufungen. Allerdings ist eine ausreichende Datenqualität die Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Zukunft, ob in der S/4HANA Transformation, der Automatisierung von Prozessen oder dem Einsatz von KI. Das Vertrauen in eine solide Datenbasis stärkt zudem auch die Entscheidungssicherheit.

Die Bereinigungsphase („get clean“) stellt sicher, dass jeder Dateneintrag hinsichtlich Validität, Aktualität, Vollständigkeit und Security & Compliance Aspekten geprüft ist. Mit adäquaten Tools ist es möglich, die Bereinigung, Harmonisierung und Anreicherung effizient durchzuführen und sicherheitsrelevante Prüfungen nicht neu erfinden zu müssen.

Eine initiale Bereinigung führt im Idealfall dazu, dass die Erkenntnisse und Qualitätskriterien in die zukünftige Datengeneration mit einfließen. Die Neuanlage von Daten kann somit durch definierte Regeln und Verantwortlichkeiten systemgeführt verbessert werden, bis hin zu einer vollständigen Automatisierung. Wiederkehrende Aufgaben und Prüfungen können durch eine Kombination von menschlicher und künstlicher Intelligenz von Software-Robotern übernommen werden, die nur in Ausnahmefällen eines manuellen Eingriffes bedürfen. Dies ermöglicht nicht nur die Vorbeugung von Duplikaten und Fehlern in Unternehmensprozessen, sondern kann die Neuanlagekosten der Stammdaten um 75%, die Fehlerquote sogar um 93% senken.

Ist ein Master Data Governance Framework etabliert, kann die neue Datenbasis als Multiplikator hinsichtlich Innovationen genutzt werden. Zudem stellen als datengetriebenes Unternehmen schnelle Reaktionen auf Markt- und Regulatorikänderungen, Nachhaltigkeit und KI keine unlösbare Aufgabe mehr dar.

Mein Fazit:

Manchmal müssen wir einen Schritt zurück gehen, um Anlauf zu nehmen. Wenn Daten an die Spitze gesetzt werden, können Energien bei gleichzeitiger Ressourceneffizient entfacht werden, die uns den Zukunftsvisionen wieder ein Stück näher bringen.

Autorin
Dr. Julia Alexandra Lindorfer
julia.lindorfer@akquinet.at