Für Unternehmen ergeben sich zunehmend neue Herausforderungen bei der effizienten Nutzung ihrer enormen Datenmengen: Da der Bedarf nach analytischer Datennutzung zunimmt, gleichzeitig aber der Zugriff auf den in Silos verteilten Daten in Unternehmen meist nur schwer zu bewerkstelligen ist, wird die Datenqualität zu einem essentiellen Schlüsselfaktor. Ein wichtiger Baustein, um Daten zu beherrschen und diese als Produktionsfaktor effizient nutzen zu können, sind klar definierte Data Governance Rollen in Unternehmen. Unter dem Begriff Data Governance werden alle Steuerungsmaßnahmen zusammengefasst, die den Schutz und die Verwaltung unternehmenseigener, korrekter und vertrauenswürdiger Daten betreffen.
Die von BARC, MarkLogic und Ab initio durchgeführte Studie „Data Stewardship als Wegbereiter für Analytik“ untersuchte den Status quo, die Pläne und den Nutzen von Data Governance Rollen wie Data Stewardship und Data Owner für die Analytik. Die Ergebnisse der Studie beruhen auf einer DACH-weiten Umfrage unter 216 Datenmanagement und BI Experten, 88% davon in Deutschland. 83 % der befragten Unternehmen haben mehr als 250 Mitarbeiter.

Hauptziel hohe Datenqualität

Als einen der wichtigsten BI-Trends in diesem Jahr haben die BARC Spezialisten der Studie zufolge das Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement ausgemacht. Qualitätsgesicherte und korrekte Daten sind die Basis für Analytik – entsprechend sind sie auch das Hauptziel bei der Einführung von Data Governance- Rollen wie Data Stewardship und Data Owner. So geben 78 % der Befragten an, der Aufbau einer verlässlichen und konsistenten Datenbasis für Analytik sei das wichtigste Ziel, gefolgt von 55 %, die eine Verbesserung der Analyseergebnisse durch bessere Datenqualität verfolgen. 52 % sehen als wichtigstes Ziel die Schaffung eines Single Point of Truth für Stammdaten an.

Data Stewardship wenig etabliert

Auch wenn den Unternehmen die Bedeutung der Datenqualität bewusst ist, den meisten steht noch ein weiter Weg bevor. Das ergab die Frage nach der bereits erfolgten Umsetzung von Data-Governance-Rollen in Unternehmen. Zwar haben bereits viele Organisationen strategische Maßnahmen zur Unterstützung der Analytik ergriffen. So wurde bereits in 65% der Unternehmen die Rolle eines oder mehrerer Business Analyst bzw. Data Analyst etabliert und jeweils 40% haben die Rolle des Data Owner und Data Architects eingeführt.
Aber lediglich 13% der Unternehmen verfügen bislang über die Rolle des Data Stewardship. „Das deutet auf eine mangelnde operative Umsetzung hin,“ so Dr. Stefan Grotehans, Director Sales Engineering DACH bei MarkLogic. „Auch diese Unternehmen müssen das letzte Stück des Weges gehen, um ein gut funktionierendes, vertrauenswürdiges Datenmanagement zu realisieren. Denn erst wenn Daten qualifiziert und sinnstiftend zueinander in Beziehung gesetzt werden, ist die notwendige Datenqualität gegeben, um Mehrwert mit Daten zu generieren und entsprechend tatsächlich neue Geschäftsmodelle entwickeln zu können.“

Datenbank-Technologie häufig im Einsatz

Um die Umsetzung und Etablierung der Rolle des Data Stewardship möglichst reibungslos zu meistern, setzen die meisten Unternehmen auf spezialisierte Software für Data Governance: 68% nutzen dafür Datenbanken, gefolgt von 61%, die BI Werkzeuge einsetzen. Jene Unternehmen, die aktuell die Einführung von Data Stewardship planen, gaben an, zukünftig zu 65% Werkzeuge für die Datenintegration, zu 49% Werkzeuge für das Stammdatenmanagement und zu 44% Werkzeuge für das Metadatenmanagement zu verwenden. „Eine schnelle und einfache Datenintegration ist und bleibt ein zentraler Punkt, den es zu lösen gilt. Der Einsatz einer passenden Datenbanktechnologie wie beispielsweise MarkLogic kann hier der Schlüssel zum Erfolg sein,“ ergänzt Dr. Stefan Grotehans.

Stolperstein Managementunterstützung

Bleibt die Frage nach den Hemmnissen für die noch schleppende Etablierung von Data Stewardship in Unternehmen. Was ist die größte Herausforderung, der sich Unternehmen stellen müssen, wenn sie Daten für die Analytik richtig nutzen wollen? Das Ergebnis ist eindeutig: 62% der Befragten sehen in der Etablierung von organisatorischen Maßnahmen die größte Hürde. Dies steht in engem Zusammenhang mit der Tatsache, dass 58% angeben, die fehlende Managementunterstützung und die aktuelle Kultur, die den Umgang mit Daten ermöglicht, sei die Hauptursache. 44% sehen in der Anschaffung zusätzlicher Technologien ein Problem.

Expertise von BARC

„Datenqualität, die über BI hinausgeht, erfordert eindeutig den Einsatz dezidierter, datenzentrischer Rollen ohne spezifischen Verwendungszweck – das zeigen die Ergebnisse unserer Studie. Kurzum: Wer Daten effizient nutzen will, muss etwas dafür tun“, weiß Dr. Stefan Grotehans. Die Einführung von Data Governance ist ein komplexes Thema, das Ressourcen und Geld kostet. Es muss im Rahmen eines Plans strukturiert, priorisiert und sukzessive abgearbeitet werden.
Als wichtigsten Erfolgsfaktor für die Umsetzung einer erfolgreichen Daten- sowie BI/ Analytikstrategie lässt sich klar die Unterstützung durch das Management definieren. Deshalb gilt es, im Unternehmen fach- und abteilungsübergreifend für Datenqualitätsmaßnahmen zu werben.
Bei der operativen Umsetzung von mehr Datenqualität im Unternehmen übernimmt Data Stewardship eine wichtige Rolle. Datenmanagement- und Data Governance-Software sowie Werkzeuge für die Datenintegration wie z.B. entsprechende Datenbanklösungen, unterstützen diese Rolle.

Die Studie steht hier zum Download bereit:
https://barc.de/…