Die Bedeutung von Daten-Management im KMU Ein Spagat zwischen Daten-Integrität und Geschwindigkeit

Im heutigen Interview dreht sich alles um Daten. Erich Kern, Geschäftsleitung bei der Polynorm, zeigt auf, wie effizientes Daten-Management aussieht und worauf es bei der Einführung ankommt.

Nach der Industrie zog es mich zum Softwareanbieter, bei welchem ich Kunden aus unterschiedlichen Branchen bei der Einführung Ihres ERP-Systems begleitete. Somit kenne ich einerseits die Prozesse kundenseitig, bei welchen unterschiedliche Daten entstehen und andererseits das Abbilden von Prozessen herstellerseitig sehr gut.

Meine Praxiserfahrung vervollständigte ich mit passenden Weiterbildungen u. a. mit dem Master in Business Engineering und meiner Masterarbeit im Bereich „Big Data für KMU“ entsprechend.

Unter Daten-Management verstehe ich die ganzheitliche Betrachtung des Daten-Management-Prozesses; von der Erfassung von Daten, der Sicherstellung der Datenqualität, dem Transformieren von Daten bis hin zum Verfügbarmachen der Daten und Nutzen in verschiedenen Systemen.

Zuerst müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen abgegriffen werden. Um eine konstant gute Datenqualität sicherzustellen, müssen die Daten regelmässig auf Vollständigkeit und Integrität geprüft werden. Im weiteren Verlauf können sie umgewandelt, ergänzt und mit anderen Daten kombiniert werden, sodass sie zum einen in anderen Systemen verwendet und zum anderen kontextbezogen dargestellt werden können. Das Ziel ist, dass die erfassten Daten schnell und in optimaler Qualität am gewünschten Ort zur Verfügung stehen und für Entscheidungen verwendet werden können.

Die Zielsetzung im Bereich des Daten-Managements sollte sein, Anforderungen bezüglich Daten-Integrität und Daten-Geschwindigkeit zu erfüllen. Datenbestände im Unternehmen sollten stets aktuell, vollständig und in durchgängig hoher Qualität zur Verfügung stehen. Wichtig dabei ist, eine einzige Datenquelle im Unternehmen zu schaffen, über welche das Unternehmen die alleinige Kontrolle hat, um einen „Flickenteppich“ aus unterschiedlichen Systemen zu vermeiden. Sobald integrierte Daten in korrekter und aktueller Form vorliegen, können beispielsweise gesetzliche Vorgaben ohne Probleme eingehalten werden.  

Um Informationen zu analysieren und zeitnahe Entscheidungen treffen zu können, ist es wichtig, dass der sofortige Zugriff auf die wirklich relevanten Daten im entscheidenden Moment gewährleistet ist. Um die Geschwindigkeit in der Datenpflege bzw. in der Datenbereinigung zu erhöhen, sollten die jeweiligen Fachbereiche eingebunden werden, da dort das Wissen über die korrekten Datensätze liegt. Das bedeutet, dass die Themen Daten-Integrität und Daten-Geschwindigkeit nicht mehr nur als Aufgaben der IT-Abteilung verstanden, sondern auch die jeweiligen Fachabteilungen über strukturierte Prozesse einbezogen werden. Denn in den Fachabteilungen können die Daten schnell auf deren Richtigkeit und Qualität überprüft werden. 

Bei Kunden der Polynorm setzen wir im Bereich Daten-Management das Werkzeug Talend ein, welches auch bei grossen Datenmengen bis hin zu BigData sehr gut skaliert. Talend erfüllt Integritäts- sowie Geschwindigkeits-Anforderungen gleichermassen. Durch die vielseitige Plattform mit über 900 Komponenten und Konnektoren lassen sich Daten aus verschiedenen Quellsystemen schnell greifen, aufbereiten und verfügbar machen, um wichtige Erkenntnisse daraus zu ziehen.

Die Plattform Talend verfügt über sogenannte „Selfservice-Werkzeuge“, mit welchen die Fachabteilungen in den Daten-Management-Prozess einbezogen werden. Der Vorteil dabei ist, dass Daten-Qualitätsprobleme sehr schnell erkannt und auch sofort behoben werden können. Beispiele dafür sind: Duplikats-Prüfungen, unvollständige Datensätze oder Integritätsprobleme.

Da Talend als native Lösung auf allen gängigen Plattformen läuft, kann frei entschieden werden, ob Daten on-premise im eigenen Unternehmen bleiben und dort auch verarbeitet werden oder ob die Verarbeitung ohne eigene Infrastruktur in der Cloud erfolgen soll. Mit Talend profitiert das gesamte Unternehmen von Innovationen wie dem Cloud-Computing, Containern oder dem maschinellen Lernen. 

Aufgrund des konstanten Prozesses der Datenüberprüfung– und Bereinigung stehen für kurzfristige, aber auch für langfristig-strategische Entscheidungen Daten in hoher Qualität im entscheidenden Moment zur Verfügung. Unterstützt durch Polynorm als langjähriger Partner von Talend, steht einem erfolgreichen Daten-Management nichts mehr im Wege.

Aufgrund der sehr dynamischen Datenstruktur ist es vor allem in KMUs wichtig, klein und agil zu beginnen, um gleich am Anfang erste Quickwins zu generieren, mit dem Wissen, dass die Plattform Talend skaliert, wenn man wächst. Daten-Management bedeutet nicht, die perfekte Situation zu designen und erst im zweiten Schritt mit der Umsetzung zu beginnen. Sonst kann es passieren, dass sich die Ausgangslage bis zur Umsetzung bereits wieder verändert hat und kein profitabler Zustand erreicht werden kann.

Bei der Einführung einer Daten-Management-Plattform sollte man sich als Erstes fragen, ob es Daten gibt, die einer bestimmten Abteilung nicht zur Verfügung stehen. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn mit zwei unterschiedlichen Systemen gearbeitet wird und Dokumente aufgrund fehlender Synchronisation an die falsche Kunden-Adresse geschickt werden. 

3 Punkte, die in Angriff genommen werden sollten:

1. Selfservice-Zugriff auf Daten: Anstatt den Zugriff nur auf einzelne Abteilungen zu begrenzen, sollten Benutzer des gesamten Unternehmens einen Selfservice-Zugriff auf Unternehmensdaten haben, um für eine kontinuierliche Daten-Governance zu sorgen.
2. Durchgängige Datenqualität: Data-Quality- und Governance-Funktionen sorgen für verlässliche Daten und eine durchgängige Daten-Verwaltung. Durch passende Workflows werden der Fachabteilung, welche die jeweiligen Datensätze am besten kennt, Data Stewardship-Aufgaben zugeteilt.
3. Einheitliche Umgebung: Mit der Schaffung einer einheitlichen Umgebung kann der Datenlebenszyklus automatisiert werden und somit die Total Cost of Ownership gesenkt, Zeit und Ressourcen gespart und die Produktivität erhöht werden. 

Daten-Management beginnt häufig mit den üblichen ETL Prozessen, d. h. Daten werden aus transaktionsorientierten Systemen, wie beispielsweise dem ERP-System, in ein zentrales Datawarehouse oder DataLake überführt. Ein weiteres Anwendungsszenario ist auch das Synchronisieren von Daten aus verschiedenen Systemen, wie zum Beispiel dem ERP und dem CRM–System. Das fängt beim Abgleichen von Kundenkontaktdaten, wie der Telefonnummer aus unterschiedlichen Systemen an und geht bis hin zur 360-Grad-Kundenansicht, bei welcher alle zum Kunden vorhandenen Informationen auf einen Blick sichtbar gemacht und analysiert werden können. Um diese kombinierte Analyse mit Daten aus unterschiedlichen Quellen durchführen zu können, ist das Verfügbarmachen von Daten aus diversen Systemen wie dem ERP (z. B. SAP), dem Aufgabenmanagement oder dem CRM (z. B. Salesforce) essentiell.