Datenmanagement
Silos angehen
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Von der Bestandsaufnahme bis zum Projektstart
1. Bestandsaufnahme
Der erste Schritt umfasst die Ermittlung, welche Daten in welcher Form vorhanden sind, wo sie liegen und welche Qualität sie haben. Von Bedeutung ist auch, wie häufig Daten erzeugt oder geändert werden und welche Beziehungen die Daten zueinander haben. Zudem sind Einschränkungen bei der Nutzung und Speicherung der Daten zu beachten. Nicht zuletzt muss ein Unternehmen auch Aspekte wie Datenschutz, rechtliche Relevanz und Aktualität der Daten berücksichtigen.
2. Workshop-Durchführung
In einem zweiten Schritt sollte ein Unternehmen abteilungsübergreifend Workshops durchführen, also auch unterschiedliche Fachabteilungen einbinden. Primärer inhaltlicher Fokus muss die Themengenerierung sein, etwa auf Basis vorhandener Probleme oder Herausforderungen.
Im Mittelpunkt der Workshops stehen dann die technische Lösungsevaluierung und die Festlegung der erforderlichen neuen organisatorischen Weichenstellungen. Unter technischen Gesichtspunkten besteht die Aufgabe in der Ermittlung der vorhandenen beziehungsweise benötigten neuen Schnittstellen für den Datenzugriff. Unter organisatorischen Gesichtspunkten fällt die Tatsache ins Gewicht, dass die Datensilos zwar in der Regel durch die Trennung von Aufgabenbereichen entstanden sind – darüber hinaus aber vielfach auch aus reiner Bequemlichkeit. Ein Beispiel ist die Nutzung des E-Mail-Postfachs für die Datenspeicherung und -archivierung. Geänderte organisatorische Vorgaben und Richtlinien sind in solchen Fällen unausweichlich.
Prinzipiell ist für jede Workshop-Durchführung aufgrund der vielen beteiligten Stakeholder immer auch eine Moderation von Nutzen, eventuell sollte sogar der Einsatz eines Datenbeauftragten in Betracht gezogen werden.
3. Projektstart
Für eine erfolgreiche und schnelle Auflösung von Datensilos sind schon das richtige Aufsetzen des Projekts und die ersten Schritte entscheidend. Generell von Vorteil ist ein iteratives Vorgehen. Zunächst sollte ein dreistufiger Ansatz gewählt werden: mit einer Ermittlung der Daten, einer Analyse der Daten und einer Definition von Anwendungsfällen und Zielen. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist, dass Datensilos nicht ohne ein konkretes Ziel aufgelöst werden.
Generell sollte beim Thema Datensilos nicht von Anfang an der große Wurf gewagt werden. Das Motto muss lauten „Klein anfangen, groß wachsen“. So sollte mit einem Pilotprojekt gestartet und erst anschließend das Lösungsszenario sukzessive ausgeweitet werden. Ein permanentes Verifizieren und Falsifizieren im Projektverlauf ist unerlässlich. Dabei muss ein Unternehmen kontinuierlich das Verbesserungspotenzial ermitteln, etwa durch Nutzung neuer, zusätzlicher Daten.
Technische Umsetzung
Für die technische Umsetzung der Silobeseitigung sind prinzipiell zwei Lösungen geeignet: der Einsatz von Middleware als „Adapter“ oder die Migration der betroffenen Daten in einen zentralen Pool, wie eine relationale Datenbank oder einer NoSQL-Lösung.
Der für ein Unternehmen optimale Lösungsweg hängt vom konkreten Einzelfall ab. Bei den heute meist komplexen Umgebungen bietet sich der Einsatz von Middleware an, der allerdings immer auch Performanceeinbußen bedeutet. Bei einer zentralen Datenquelle – etwa auf Basis einer Big-Data- oder Data-Lake-Lösung – besteht zunächst das Problem, die Daten hineinzubringen und anschließend erweist sich auch die Aktualität beziehungsweise Synchronizität als Herausforderung. Eine Adapter-Lösung hingegen bietet den Vorteil, dass die Daten nicht bewegt werden müssen.
Die Datensilo-Auflösung ist ein kontinuierlicher Prozess. Es besteht immer die Gefahr, dass sie wieder entstehen. Doch nicht zuletzt muss ein Unternehmen ohnehin alle Insellösungen in Augenschein nehmen, schließlich fordert die neue Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU den Schutz personenbezogener Daten. Und zu wissen, wo sich solche Daten überall im Unternehmen befinden, ist dabei natürlich eine elementare Voraussetzung und ein erster Schritt zum Auflösen von Datensilos.
Lukas Höfer ist BI-Experte bei der Consol Software GmbH in München
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