Daten als Vermögenswerte

Daten als Vermögenswerte Alle Entscheidungen der Unternehmensführung hängen von der Qualität der Daten und ­Informationen ab, auf denen sie beruhen. Umso erstaunlicher ist daher, dass nur wenige Firmen auf ein Datenqualitätsmanagement zurückgreifen.

Auf den ersten Blick erscheint es paradox: Während das Datenvolumen in Unternehmen zwar stetig steigt, wird die Verfügbarkeit verlässlicher Informationen immer mehr zu einem kritischen Erfolgsfaktor. Dennoch nutzen nur wenige Unternehmen ein bereichsübergreifendes Datenqualitätsmanagement (DQM). Häufig wird die IT-Abteilung als Reaktion auf akute Probleme und gesetzliche oder regulatorische Anforderungen (REACH, BASEL II oder Solvency II) zur Hilfe gerufen. Statt die Qualität zu managen, wird an den auffälligsten Symptomen mangelnder Datenqualität gearbeitet. Folgen sind Behelfslösungen, die zu hohen Kosten und zu einer undifferenzierten Unzufriedenheit der Fachabteilungen mit »der IT« führen. Dabei ist das Problembewusstsein für das Thema Datenqualität in Unternehmen durchaus vorhanden – das zeigen jüngste Studien wie, »Data Quality Check 2007« (siehe Grafik). Handlungsbedarf besteht in der Umsetzung und Durchsetzung. Schlagwortartig fordern beispielsweise Vertreter aus Wissenschaft und Forschung von den Unternehmen, ihre Daten als Corporate Asset, also als Vermögensgegenstand oder auch als Anlagegut zu managen. Folgende Beispiele verdeutlichen den Umgang mit Anlagegütern: Investitionen in Anlagegüter erfolgen nach betriebswirtschaftlichen Kosten-Nutzen-Erwägungen. Unternehmen nehmen eine Investition nur dann vor, wenn sie die erwartete Kapitalrendite erwirtschaftet. Unternehmen überwachen und warten Anlagen regelmäßig. Sie überwachen die Qualität proaktiv, um nicht auf Probleme reagieren zu müssen. Das Management verwaltet das Anlage-Portfolio des Unternehmens aktiv und mit klaren Prozessen und Verantwortlichkeiten; mit anderen Worten: Es gibt eine Governance-Struktur. Umsatz steigern oder Kosten senken. Wie bei jeder anderen Investitionsentscheidung eines Unternehmens auch, muss das DQM eine angemessene Verzinsung des eingesetzten Kapitals sicherstellen. Den entstehenden Kosten ist der monetär bewertete ­Nutzen der Investition gegenüberzustellen. Dieser kann sowohl auf der Umsatzerlös- als auch auf der Aufwandsseite entstehen. Es stellen sich also zwei Fragen: – Welcher Umsatz kann durch die richtigen Informationen zusätzlich erzielt werden, beziehungsweise welche Umsatzeinbußen entstehen wegen falscher Informationen? – Welche direkten oder indirekten Kosten verursacht eine schlechte Datenqualität? Beispiele für beide Fragestellungen sind schnell ge­funden: In der Immobilienwirtschaft führen falsche Quadratmeterzahlen oder fehlende Ausstattungsmerkmale in den Vertragsdaten zu geringeren Mieteinnahmen. Der Erfolg von Marketingaktionen ist abhängig von der richtigen Information über die Zielgruppe. Direkte Kosten entstehen zum Beispiel durch Retouren aufgrund falsch erfasster Auftragsdaten oder doppelten Zahlungen von Rechnungen aufgrund mehrfach angelegter Lieferantenstammsätze. Indirekte Kosten sind in der Regel Prozesskosten, die beispielsweise entstehen, um Informationen zu finden, neu aufzubereiten und zu bereinigen. Zu den indirekten Kosten gehören auch die Risiken, die sich aus der beeinträchtigten Steuerungsfähigkeit eines Unternehmens ergeben.

1. Daten als Vermögenswerte
2. Branchenspezifika beachten