ERP-Betrieb

Data-to-Value: Aus Daten echten Mehrwert schaffen

Praktische Anwendung des Data-to-Value Framework

Lesedauer: 4 Minuten

30. Juni 2021 von Anja Wilde und Sebastian Reiss

Data-to-Value: Aus Daten echten Mehrwert schaffen
© Pixabay / merhanhaval22

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). 

wilde1
Bild 1: Nutzungsgrade des mm1-Data-to-Value Framework.

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,

Weiterlesen

Der vollständige Artikel wurde in der Ausgabe ERP 3/2021 veröffentlicht, die Sie in unserem Shop bestellen können.

Lesen Sie weiter im Shop

zum Shop
Data LineageData OwnerData StewardData-to-ValueDatenbewirtschaftungMaster Data Management





Das könnte Sie auch interessieren

Anbieterportal

SE Padersoft GmbH & Co. KG
Premium

SE Padersoft GmbH & Co. KG

Branchen

Industries

Einzelhandel

Leistungen

Services

ERP-Systeme

33100 Paderborn

alle Anbieter
Sharer Icon: facebookSharer Icon: TwitterSharer Icon: LindekInSharer Icon: XingSharer Icon: EnvelopeSharer Icon: Print
Banner

Neu: ERP 3/2022

Die vorliegende Ausgabe von ERP Management befasst sich mit der ERP-Implementation.  Lesen Sie hier, welchen Nutzen erfolgreiche Strategien der digitalen Transformation bringen.

Inhaltsverzeichnis

Leseprobe

JETZT bestellen!

The World of ERP in One Event!

The ERP competition of the year 2022

  • Meet the trendsetters in ERP – the best of the best and the most innovative
  • Intelligent solutions for the future – 11 winning categories
  • An independent jury with top-class digital and industry experts
  • Registration deadline ends June, 2022

Get your ticket now!

Wir verwenden Cookies, um die Nutzererfahrung stetig zu verbessern. Mehr Erfahren.

We use cookies to constantly improve our users’ experience. Learn more.

Essentielle Cookies

Essential Cookies

Cookie Settings
Speichert Einstellungen, die hier getroffen werden. (1 Jahr)

Cookie Settings
Saves selected settings. (1 Year)

Statistik

Statistics

Google Analytics | Google LLC | Datenschutz
Cookie von Google für Website-Analysen. Erzeugt statistische Daten darüber, wie der Besucher die Website nutzt. Alle Informationen werden anonymisiert gespeichert. (2 Jahre)

Google Analytics | Google LLC | Privacy Notice
Cookie used by Google for web site analysis. Collects statistical data on how visitors use the website. This data does not contain personal information. (2 years)