Data-to-Value: Aus Daten echten Mehrwert schaffen

Viele Dateninitiativen scheitern an einer fehlenden Synchronisation von geschäftlicher, operativer und technischer Steuerung. Das Data-to-Value Framework bringt dabei die drei Steuerungsebenen der Datentransformation in Einklang, um die Nutzung von Daten systematisch zu vertiefen und auszuweiten. Dadurch können Unternehmen aus Daten nachhaltig Wert generieren, ohne den Aufwand hierfür steigern zu müssen. 

Big Data zählt zu den aktuellen Megatrends der 2000-Jahre [1]. Quantitativ nimmt die weltweit gespeicherte Datenmenge durch die hohe Menge der Datenverarbeitung zu [2, 3]. Die Gründe liegen dabei vor allem in der Datengenerierung des Internets (z. B. IoT), Smartphones sowie technischen Prozessen [4]. Bei der Beherrschung und Verwertung von Daten stehen Unternehmen vor großen Herausforderungen. Viele Dateninitiativen scheitern dabei an einer fehlenden Synchronisation von geschäftlicher, operativer und technischer Steuerung. 

Das nachfolgend beschriebene Framework unterstützt Unternehmen auf dem Weg vom Daten-Anfänger zum Daten-Meister und bringt die drei Steuerungsebenen der Datentransformation in Einklang. Die Nutzung von Daten in Unternehmen wird somit systematisch vertieft und ausgeweitet. Das Framework ermöglicht die Einordnung in definierte Nutzungsgrade und zeigt methodische Ansätze für die drei Steuerungsebenen einer Datentransformation. Der angestrebte Nutzungsgrad legt das Ambitionsniveau über alle Steuerungsebenen fest (Bild 1). 

Die Datenstrategie ist die geschäftliche Steuerungsebene von Date-to-Value. Dabei wird sichergestellt, dass der geschäftliche Nutzen von Daten im Unternehmen verstanden und systematisch verfolgt wird. Die Kernfrage auf dieser Ebene lautet: Welche Rolle kann und soll der Datenschatz für das Erreichen der geschäftlichen Ziele zukünftig spielen? Die Klärung dieser zentralen Frage in der Geschäftsleitung oder im Management sorgt dafür, dass die Datennutzung als Teil des Geschäftsmodells verankert wird. Darüber hinaus wird der angestrebte Daten-Nutzungsgrad („Lehrling oder Meister?“) festgelegt und zu guter Letzt die erforderliche Datentransformation eingeleitet und umgesetzt. Dabei gilt: Ohne Einbettung in die Unternehmensstrategie keine sinnvolle Datenstrategie! Fehlt eine Datenstrategie auf geschäftlicher Ebene oder wurde nicht ausreichend verstanden, sind Dateninitiativen und Data Use Cases zwar vorhanden, passen aber nicht zu den geschäftlichen und strategischen Absichten des Unternehmens. 

Die Informations-Governance, oder auch als Data Governance bekannt, bildet die operative Steuerungsebene von Data-to-Value. Sie ist das zentrale Element jeder Datentransformation, da durch sie die dauerhafte Synchronisation und Abbildung der realen in der digitalen Welt hergestellt wird. Auf dieser Ebene werden zwei wesentliche Fragen bearbeitet: Wie können Unternehmen ihren Datenschatz regelmäßig transparent, in hoher Qualität und rechtssicher verfügbar machen und welche Rollen, Zuständigkeiten, Prozesse und Tools sind hierfür erforderlich? Das Metadatenmanagement ist das zentrale Werkzeug der Informations-Governance. Es schafft die notwendige Transparenz über den gesamten Datenhaushalt und ermöglicht durch Automatisierung eine zunehmend effiziente Bewirtschaftung der Datenlandschaft. Im Idealzustand führt das automatisierte Metadatenmanagement dazu, dass Datenanwendungen für geschäftliche Nutzer im Self-Service oder Datenmarktplatz zur Verfügung stehen. Darüber hinaus legt die Informations-Governance Rollen, Zuständigkeiten und Prozesse für die Datenbewirtschaftung fest, sodass alle daten- und informationsspezifischen Aufgaben (wie z. B. Qualitäts-, Sicherheits-, Informations-, Anforderungs-, Risiko-, und Compliance-Management) bewältigt werden können. Keine handlungsfähige Informations-Governance sorgt dazu, dass Daten und Informationen nicht systematisch erfasst und Rollen, Zuständigkeiten, Prozesse und Werkzeuge der Datenbewirtschaftung nicht ausreichend etabliert sind. Der Umgang mit Daten erfolgt meist passiv-reaktiv und erzeugt einen erheblichen manuellen Aufwand sowie Unsicherheit bei den beteiligten Verantwortlichen, welche Daten wie weitergegeben werden dürfen.  

Die System-Architektur dient als  die technische Steuerungsebene. Auf dieser Ebene entsteht eine effiziente Systemlandschaft durch Referenzarchitekturen, IT-Standards, Leitlinien, Bebauungsplänen und Roadmaps. Die Kernfragen auf dieser Ebene lauten: Mit welchen technischen Systemen und Architekturen können wir unseren Datenschatz beherrschen? Wie können diese Systeme effizient entwickelt und nachhaltig betrieben werden? Data-to-Value definiert im Rahmen der System-Architektur eine unternehmensweite IT-Roadmap sowie IT-Standards und Leitlinien, die das Unternehmen zur Umsetzung der Datentransformation befähigen. Ein digitaler Bebauungsplan ist das zentrale Werkzeug der System-Architektur. Dieser setzt den Rahmen für eine zielgerichtete, harmonisierte und nachhaltige IT-Landschaft im gesamten Unternehmen. Solution Architekten stellen in den Umsetzungsprojekten sicher, dass die IT-Standards und die fachlichen und funktionalen Zielsetzungen mit bestmöglichen Synergien und Nachhaltigkeit umgesetzt werden. Die Systemarchitektur liefert einen entscheidenden Beitrag zur Flexibilisierung der Datennutzung – von der schnellstmöglichen Bereitstellung bis zur explorativen Nutzung von Daten. Eine ungeeignete System-Architektur führt dazu, dass technische Infrastruktur und IT-Systeme nicht in der Lage sind, die beabsichtigten datengetriebenen Anwendungsfälle effizient und bei guter Performance explorativ zu nutzen. 

Doch auch wenn die Steuerungsebenen der Datentransformation etabliert sind,

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