München (ots) – “Daten sind das neue Gold!” – Derartige Aussagen hört man oft, wenn es um die Digitalisierung eines Unternehmens oder die sogenannten Datenkrakenaus dem Silicon Valley geht. Doch ohne geeignete Abbauwerkzeuge und das Wissen zur Anreicherung von Gold zur Verarbeitung in hochwertige Legierungen, lässt sich dieser Rohstoff nur sehr schwer monetarisieren. Ebenso ist es mit Daten heute – Die alleinige Sammlung beliebiger (Kunden-)Daten bietet einem Unternehmen noch keinen Mehrwert.
“Wir leben in einer Welt, die in Daten ertrinkt. Wir haben die Wahl, ob wir sie weiterhin ignorieren und als großes Rauschen abtun oder ob wir sie nutzen wollen.”
Jorn Lyseggen, Meltwater Group
Geschäftsprozesse eines Unternehmens können nur dann signifikant verbessert werden, wenn die Daten in einer entsprechenden Qualität vorliegen. Auch der Kunde hat erst dann einen Nutzen, wenn die Datenqualität und -aktualität gewährleistet ist.
In den meisten Unternehmen liegen die Daten jedoch nicht immer in der entsprechenden Qualität vor oder sind voneinander isoliert. Diverse CIO-Umfragen verdeutlichen, dass lediglich jedes fünfte Unternehmen mit der Qualität seiner Daten zufrieden ist.Aufgrund unzureichender Datenqualität verlieren Unternehmen bis zu einem Viertel ihres möglichen Umsatzes.
TypischeGründe für unzureichende Datenqualität lassen sich meistens in den Strukturen, den Prozessen oder der Unternehmenskultur finden. Um diese Probleme zu lösen, ist ein umfassendes und unternehmensweites Datenmanagement notwendig.
Um bei der Einführung von Datenmanagement einen nachhaltigen Erfolg zu verzeichnen, sind laut MOONROC folgende Schritte unerlässlich:
Voraussetzungen schaffen
Um die Datenqualität nachhaltig zu verbessern und sich daraus ergebende Chancen zu realisieren (z.B. Treffen datenbasierter Entscheidungen, Verbesserungen von Produkten durch Data Analytics), müssen zunächst die Voraussetzungen im Unternehmen geschaffen werden.
Dazu zählen unter anderem die Ausarbeitung einer Strategie, die zentrale Verankerung des Datenmanagements sowie die Einführung von Datenstandards in der Organisation.
Operative Umsetzung von Datenmanagement