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Data Management: Die Mühen der Umsetzung

Data Management: Die Mühen der Umsetzung

Data Management soll sicherstellen, dass die User (Fachbereiche) die benötigten Daten zu Verfügung haben. Das Problem ist jedoch meist die Umsetzung: die Daten müssen dann auch entsprechend in den IT-Systemen erfasst sein.

Data Management, Data Governance

Mit Data Governance wird das Grundgerüst geschaffen:

  • Daten-Eigentum klären
  • Verantwortung für die Korrektheit und Vollständigkeit Daten regeln
  • Prozesse für Data Management definieren
    • Datenerfassung
    • Datenverwaltung (Backup, Security, Archivierung)
    • Datennutzung
  • Data Repository (Entities, Description, Quality Definition) erstellen

Data Management ist die Umsetzung der Vorgaben:

  • Sicherstellen, dass die DM-Prozesse von der Organisation gelebt werden
  • IT-Lösungen implementieren, um die DM-Prozesse zu unterstützen

Was ist das Problem?

Die typischen Probleme sind aus User-Sicht:

  • Die Daten sind unvollständig oder gar falsch
  • Es ist unklar, was die Daten bedeuten bzw. wie diese zu verwenden sind
  • Es fehlt ein Überblick, welche Daten im System erfasst sind und welche ggf. sonst wo vorhanden sind
  • Die IT-Lösung unterstützt die Data Management Prozesse unzureichend

Aus der Governance-Sicht gibt es folgende Probleme:

  • Die definierten Verantwortungen werden nicht wahrgenommen
  • Die definierten Data Management Prozesse werden nicht eingehalten

Warum funktioniert das in der Praxis nicht?

Meist sind menschliche Faktoren die Ursache:

  • Menschen handeln aus Motiven heraus und ohne Motivation kein Handeln. Welchen Nutzen hat der User von der Datenerfassung? Versteht er die Regelungen in den Prozessen?
  • Die meisten Menschen mögen Veränderungen nicht und ändern ihr Handeln nicht, auch wenn das entgegen (neu) definierter Prozesse ist

Organisatorische Ursachen können sein:

  • Die Erfassung der Daten erfolgt nach bestem Wissen und Gewissen, jedoch wird die Vollständigkeit und Qualität der Daten nicht kontrolliert
  • Daten-Definitionen haben sich geändert, jedoch wurde das nicht ausreichend kommuniziert und dokumentiert (Data Repository)
  • Es fehlen Ressourcen für ordentliche Umsetzung der Data Management Prozesse

Die Ursache kann auch in den IT-Lösungen liegen:

  • Die IT-Systeme erfüllen die Anforderungen (Data Repository, Data Management Prozesse) mangelhaft
  • Manche IT-Systeme sind instabil oder haben gravierende Fehler

Es muss Sinn machen

Ein Lösungsansatz wäre nun, den Mitarbeitern den Sinn bzw. Nutzen hinter der „ordentlichen Datenerfassung“ zu vermitteln.

Ideal ist, wenn ein Mitarbeiter einen persönlichen Nutzen darin erkennt:

  • Welchen Nutzen hat der einzelne Mitarbeiter von vollständigen und korrekten Daten? (Arbeitserleichterung etc.)
  • Hat der Mitarbeiter einen persönlichen Nutzen davon, dass er für vollständige und korrekte Daten für andere sorgt? (Anerkennung, sozialer Status, etc.)

Aber Menschen handeln auch ohne persönlichen Nutzen, wenn sie einen plausiblen Sinn erkennen. Dazu muss man die Mitarbeiter mit dem Thema konfrontieren und zum Mitdenken bringen. Das gelingt am besten mit Vorträgen und Workshops, in denen die Problematik verdeutlicht wird.

Change-Management bietet auch Methoden, um Menschen zum Ändern ihres Verhaltens zu bringen.

Tipps zu Datamanagement
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Tipps zur Umsetzung von Data Management

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