Haben Sie auf dem Weg zum Data Catalog das Ziel aus den Augen verloren? Keine Sorge, wir leiten Sie in unserem exklusiven Data Catalog Guide durch das raue Meer der Implementierungs-Möglichkeiten. Auf Basis von Best Practices unserer Kunden haben wir Empfehlungen zum Vorgehen bei der Implementierung eines Datenkatalogs für Sie zusammengestellt!
Ein Datenkatalog kann ein sehr starkes Tool zur Unterstützung Ihrer Data Governance sein. Mit einem Datenkatalog können Sie Transparenz in Ihre Datenlandschaft bringen, ein gemeinsames Datenverständnis schaffen und die Datenqualität sowie das Vertrauen in Daten steigern. Es gibt allerdings einige strategische und organisatorische Schritte, mit denen Sie das Potential eines Datenkatalogs besser ausschöpfen können.
Neben unserem Beispiel-Vorgehensmodell finden Sie in unserem kostenlosen E-Book auch zahlreiche Tipps aus der Praxis, Mehrwertargumentationen, Checklisten, Beispielprojektpläne und konkrete Einsatzmöglichkeiten in D-QUANTUM.
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Die Ausgangssituation
Maria Dreyer arbeitet im Bereich Datenmanagement einer Versicherung und verantwortet seit Kurzem die unternehmensübergreifende Data Governance Initiative.
Ihre zentralen Aufgaben dabei sind:
- Governance: Beratung, Zuordnung von Verantwortlichkeiten, Überwachung und Steuerung von Unternehmensdaten
- Datenqualität: Unterstützung von DQ-Prozessen und Verbesserung der Datenqualität, Erhöhung der Verlässlichkeit von Daten und Berichten
- Betrieb: Ermächtigung von Datennutzbarkeit, Verfügbarkeit und Effizienz
- Innovation: Förderung von Innovationen in der digitalen Transformation des Unternehmens, Kostensenkung und Umsatzsteigerung
- Analytics/AI: Unterstützung von Analysen und Berichten zu Produkten, Kunden, Betriebsabläufen und Märkten
Sie muss nun das Datenchaos ordnen und hat 7 Faktoren identifiziert, die für einen Datenkatalog sprechen:
Kein einheitliches Verständnis von Daten.
Fehlendes Wissen über Daten und Prozesse (Datenkompetenz)
Erschwerte Datensuche und -nutzung
Redundanzen in der Datenverarbeitung und Datensilos
Kein Vertrauen in Daten aufgrund von Datenqualitätsproblemen
Unklare Datenverantwortlichkeiten und erschwerter Wissensaustausch mit langen Kommunikationswegen
Datenschutz und Sicherheit ist vor allem für sensible Daten notwendig, um Regularien einzuhalten
Sie muss nun das Datenchaos ordnen und hat 7 Faktoren identifiziert, die für einen Datenkatalog sprechen:
- Kein einheitliches Verständnis von Daten
- Fehlendes Wissen über Daten und Prozesse (Datenkompetenz)
- Erschwerte Datensuche und -nutzung
- Redundanzen in der Datenverarbeitung und Datensilos
- Kein Vertrauen in Daten aufgrund von Datenqualitätsproblemen
- Unklare Datenverantwortlichkeiten und erschwerter Wissensaustausch mit langen Kommunikationswegen
- Datenschutz und Sicherheit ist vor allem für sensible Daten notwendig, um Regularien einzuhalten
Zur Unterstützung der Data Governance Initiative möchte das Unternehmen nun einen Datenkatalog implementieren.
Jetzt neu: Unser kostenloser Data Catalog Guide „Ihr Kompass zum erfolgreichen Data Catalog“ zum Download!
Mit wertvollen Einblicken & Praxis-Tipps
von Dr. Alexander Natter von der KfW
Jetzt neu: Unser kostenloser Data Catalog Guide „Ihr Kompass zum erfolgreichen Data Catalog“ zum Download!
Mit wertvollen Einblicken & Praxis-Tipps von Dr. Alexander Natter von der KfW
Prämissen: Strategy, People, Process
Bevor Sie beginnen Ihren Datenkatalog aufzubauen, oder sich sogar für ein Tool entscheiden, möchten wir Ihnen einige vorbereitende Maßnahmen
empfehlen.
Diese sind besonders wichtig, um für Ihre Organisation die besten Voraussetzungen zu schaffen und den Wandel hin zu einer datengetriebenen Kultur pro-
aktiv gestalten zu können.
Data Strategy verstehen und Zielsetzung für Data Governance definieren
Fangen Sie mit einer Datenstrategie an! Denn das klärt die Ausgangsfrage, warum Data Governance wichtig ist, und hilft Ihnen dabei Ihre eigenen Maßnahmen unternehmensweit zu platzieren.
Ein Datenkatalog muss gesamtheitlich in eine Datenstrategie eingebettet sein. So kann ein konkretes Ziel für die Data Governance definiert werden, das in die Gesamtstrategie des Unternehmens passt.
Die Abstimmung auf ein zentrales Ziel hilft den Nutzen eines Datenkatalogs herauszuarbeiten und stärker im Unternehmen zu positionieren.
Dabei ist es essenziell, dass man relevante Stakeholder abholt und eine Mehrwertargumentation für die Data Governance und einen Datenkatalog aufbaut.
Data Governance Strategy
Mit einer dedizierten Data Governance Strategie können Sie Grundvoraussetzungen schaffen, um Ihre Initiative nachhaltig unternehmensweit zu etablieren. Ein Werteversprechen definiert nicht nur ein langfristiges Ziel für Sie selbst, sondern legt auch Ihren Kunden und Stakeholdern dar, warum Data Governance essenziell für die Erreichung gemeinsamer Ziele ist.
Auch die Abstimmung der Unternehmensziele und eine Stakeholder-Analyse sind hilfreiche Instrumente, um sich Klarheit zu verschaffen, welche Themen in Ihrem Data Governance Framework zu priorisieren sind.
Auf der Basis können Sie schließlich eine konkrete Zielsetzung definieren:
- Welche Probleme wollen Sie lösen, und welche Use Cases möchten Sie priorisieren?
- Wie möchten Sie Ihre Data Governance organisatorisch und prozessual aufsetzen?
- Welche Methoden, Tools und unterstützenden Mittel sind erforderlich, um auf die konkreten Bedürfnisse Ihrer Organisation zu reagieren?
- Welche Technologien brauchen Sie für die Umsetzung Ihrer Initiative?
Data Governance Framework definieren, Strukturen & Prozesse aufsetzen
Mit einem Datenkatalog können Standards und Prozesse für die Verwendung von Daten zentral aufgesetzt und unternehmensübergreifend implementiert werden. Definieren Sie, wie Daten erfasst, verarbeitet, gespeichert, und gelöscht werden müssen, um Best Practices, Compliance und eine erfolgreiche Digitalisierung der Geschäftsprozesse zu gewährleisten.
Unterstützen Sie außerdem bei der Incentivierung von Verantwortlichkeiten, und motivieren Sie Mitarbeiter, Verantwortung für Daten zu übernehmen.
Wissensträger als Enabler aufbauen und Datenkultur forcieren
Data is a people’s business!
Ein Datenkatalog muss genutzt werden. Deshalb ist es unabdingbar Menschen in Ihrem Unternehmen für Ihre Ideen und Projekte zu begeistern. Dafür müssen Mitarbeitende verstehen, welche Vorteile der Datenkatalog für sie bringt und wie sie daran mitarbeiten können, den Mehrwert von Daten zu steigern.
Um die ersten Schritte erfolgreich zu beschreiten, ist es daher entscheidend Wissensträger in Ihrem Unternehmen zu identifizieren und für die Initiative zu gewinnen.
Dabei ist der Aufbau von strategischen und taktischen Rollen kritisch für den Erfolg einer Data Governance.
Fachliche und technische Datenexperten sind zentrale Wissensträger in Ihrem Unternehmen und können als Enabler Ihrer Datenkultur auftreten.
Welche ToDo’s genau auf Sie zukommen, bevor Sie mit dem Aufbau Ihres Data Catalogs starten, erfahren Sie in unserem kostenlosen E-Book!
Aufbau des Datenkatalogs
Initialprojekt aufsetzen und Datenkatalog aufbauen
YEAH! – nun können Sie damit starten, Ihren Datenkatalog zum Leben zu erwecken. Hier haben wir für Sie einige praktische Hilfestellungen zum Thema Initialprojekt und Aufbau von Metadaten zusammengefasst.
Auf Basis unserer langjährigen Erfahrung im Data Governance, haben wir ein Best-Practice-Vorgehensmodell für eine erfolgreiche Implementierung entwickelt. Wir nutzen unsere Best-Practices und adaptieren diese an individuelle Voraussetzungen und Projektbedingungen unserer Kunden.
Möchten Sie noch mehr zu unserem Projektvorgehen lernen? Dann sprechen Sie uns auf unser eLearnings zum Thema Initialprojekt an! Dabei lernen Sie bspw. welche Phasen Sie in einem typischen Einführungsprojekt erwarten, wie Verantwortlichkeiten aufgeteilt sind oder welche Personen / Expertisen im Projekt benötigt werden.
Übrigens:
D-QUANTUM ist bereits im Auslieferungszustand einsatzbereit!
Als Teil unserer Basiskonfiguration haben wir Best-Practices zum Metamodell, Rollenkonzept und Workflows für Sie entwickelt. Auch fertige Visualisierungen und Reports sind bereits vorhanden und in Kombination mit unseren Best-Practices nutzbar.
So müssen Sie keine Ressourcen und keine Zeit mehr aufwenden, um eine passende Struktur für Ihre Metadaten zu finden. Sollten Sie doch eigene Anforderungen haben, können Sie D-QUANTUM ganz einfach auf Ihre Bedürfnisse anpassen. Unsere flexible Konfiguration bietet Ihnen umfangreiche Gestaltungsoptionen.
Aufbau des Datenkatalogs
Initialprojekt aufsetzen und Datenkatalog aufbauen
YEAH! – nun können Sie damit starten, Ihren Datenkatalog zum Leben zu erwecken. Hier haben wir für Sie einige praktische Hilfestellungen zum Thema Initialprojekt und Aufbau von Metadaten zusammengefasst.
Auf Basis unserer langjährigen Erfahrung im Data Governance, haben wir ein Best-Practice-Vorgehensmodell für eine erfolgreiche Implementierung entwickelt. Wir nutzen unsere Best-Practices und adaptieren diese an individuelle Voraussetzungen und Projektbedingungen unserer Kunden.
Möchten Sie noch mehr zu unserem Projektvorgehen lernen? Dann sprechen Sie uns auf unser eLearnings zum Thema Initialprojekt an! Dabei lernen Sie bspw. welche Phasen Sie in einem typischen Einführungsprojekt erwarten, wie Verantwortlichkeiten aufgeteilt sind oder welche Personen / Expertisen im Projekt benötigt werden.
Übrigens:
D-QUANTUM ist bereits im Auslieferungs- zustand einsatzbereit!
Als Teil unserer Basiskonfiguration haben wir Best-Practices zum Metamodell, Rollenkonzept und Workflows für Sie entwickelt. Auch fertige Visualisierungen und Reports sind bereits vorhanden und in Kombination mit unseren Best-Practices nutzbar.
So müssen Sie keine Ressourcen und keine Zeit mehr aufwenden, um eine passende Struktur für Ihre Metadaten zu finden. Sollten Sie doch eigene Anforderungen haben, können Sie D-QUANTUM ganz einfach auf Ihre Bedürfnisse anpassen. Unsere flexible Konfiguration bietet Ihnen umfangreiche Gestaltungsoptionen.
Vorgehensmodell zum Aufbau des fachlichen Datenmodells
Eine der größten Herausforderungen für den Aufbau eines Datenkatalogs ist die Definition eines geeigneten fachlichen Datenmodells. Ein fachliches Datenmodell gibt nicht nur eine sinnvolle Strukturierung für Ihre Daten vor, sondern ermöglicht es dem Datenkonsumenten schneller in den Datenkatalog einzusteigen und besser nach Daten zu suchen. Es gibt unterschiedliche Wege Daten fachlich zu strukturieren, z.B. nach Datendomänen, Geschäftsprozessen oder nach Fachabteilungen, etc.
Gemeinsam mit der KfW (Kreditanstalt für Wiederaufbau) haben wir ein iteratives Vorgehensmodell aufgesetzt, das in drei Schritten beschreibt, wie ein fachliches Datenmodell entwickelt werden kann
Dieses Vorgehensmodell in 3 Schritten finden Sie in unserem kostenlosen E-Book!
Exklusives E-Book:
„Ihr Kompass zum erfolgreichen Data Catalog“
Profitieren Sie von weiterführenden Erklärungen, zusätzlichen Checklisten, sowie wertvollen Praxis-Tipps von Dr. Alexander Natter!
