[Translate to Schweiz:] Die 3 Steuerungsebenen für eine erfolgreiche Datentransformation
Unternehmen stehen den vielfältigen Datenherausforderungen oft ratlos gegenüber und viele Dateninitiativen scheitern. Die häufigsten Gründe sind die fehlende geschäftliche Relevanz, operative Hindernisse oder die nicht vorhandene technische Umsetzbarkeit.
Das mm1 Data-to-Value Framework unterstützt Unternehmen erfolgreich auf dem Weg vom Daten-Anfänger:in zum Daten-Meister:in. Dafür bringen wir die drei Steuerungsebenen der Datentransformation in Einklang.
Transformation zum Daten-Meister:in
Drei Steuerungsebenen für die systematische Vorgehensweise
Für eine erfolgreiche Datentransformation müssen die geschäftliche, die operative und die technische Steuerung Hand in Hand gehen. Werden diese drei Steuerungsebenen systematisch bearbeitet, lässt sich die Nutzung von Daten zielgerichtet vertiefen und verbreitern.
1. Datenstrategie als geschäftliche Steuerungsebene
Die Kernfrage dieser Steuerungsebene von Data-to-Value lautet:
- Welche Rolle kann und soll unser Datenschatz für das Erreichen unserer geschäftlichen Ziele zukünftig spielen?
Hier wird sichergestellt, dass der geschäftliche Nutzen von Daten im Unternehmen verstanden und systematisch verfolgt wird. So wird Datennutzung als Teil des Geschäftsmodells verankert.
Darüber hinaus wird der angestrebte Daten-Nutzungsgrad („Lehrling oder Meister:in?“) festgelegt und die erforderliche Datentransformation eingeleitet und umgesetzt.
2. Informations-Governance als operative Steuerungsebene
Durch die Informations-Governance wird die dauerhafte und verlässliche Abbildung der realen in der digitalen Welt sichergestellt.
Zwei wesentliche Fragen werden hier bearbeitet:
- Wie können wir unseren Datenschatz transparent, in hoher Qualität und rechtssicher regelmäßig verfügbar machen?
- Welche Rollen, Zuständigkeiten, Prozesse und Tools sind hierfür erforderlich?
Das Metadatenmanagement ist das zentrale Werkzeug der Informations-Governance: Es schafft die notwendige Transparenz über den gesamten Datenhaushalt und ermöglicht durch Automatisierung eine zunehmend effiziente Bewirtschaftung der Datenlandschaft.
Im Idealzustand führt das automatisierte Metadatenmanagement dazu, dass Datenanwendungen für geschäftliche Nutzer im Self Service zur Verfügung stehen.
Darüber hinaus legt die Informations-Governance Rollen, Zuständigkeiten und Prozesse für die Datenbewirtschaftung fest, sodass alle daten- und informationsspezifischen Aufgaben bewältigt werden können.
3. System-Architektur als technische Steuerungsebene
Die System-Architektur liefert einen entscheidenden Beitrag zur Flexibilisierung der Datennutzung - von der schnellstmöglichen Bereitstellung bis zur explorativen Nutzung von Daten.
Die Kernfragen auf dieser Ebene lauten:
- Mit welchen technischen Systemen und Architekturen können wir unseren Datenschatz beherrschen?
- Wie können diese Systeme effizient entwickelt und betrieben werden?
Data-to-Value definiert im Rahmen der System-Architektur eine unternehmensweite IT-Roadmap sowie IT-Standards und Leitlinien, die Ihr Unternehmen zur Umsetzung der Datentransformation befähigen.
Ein digitaler Bebauungsplan, bestehend aus Ist-Sicht der Fach-, Anwendungs-, Infrastruktur-, Schnittstellen und Sicherheitsarchitektur, ist das zentrale Werkzeug der System-Architektur. Er setzt den Rahmen für eine zielgerichtete, harmonisierte und nachhaltige IT-Landschaft im gesamten Unternehmen.
Solution-Architekten stellen in den Umsetzungsprojekten sicher, dass die IT-Standards und die fachlichen und funktionalen Zielsetzungen mit bestmöglichen Synergien und Nachhaltigkeit umgesetzt werden.
Daten sind schön, machen aber viel Arbeit!
Ein effizientes Datenmanagement ist im 21. Jahrhundert der entscheidende Faktor für den Erfolg eines Unternehmens.
Unternehmen stehen den vielfältigen Datenherausforderungen oft ratlos gegenüber und viele Dateninitiativen scheitern. Die häufigsten Gründe sind die fehlende geschäftliche Relevanz, operative Hindernisse oder die nicht vorhandene technische Umsetzbarkeit.
Das mm1 Data-to-Value Framework unterstützt Unternehmen erfolgreich auf dem Weg vom Daten-Anfänger zum Daten-Meister. Dafür bringen wir die drei Steuerungsebenen der Datentransformation in Einklang, um Daten beherrschbar zu machen und in wirklichen Wert für das Unternehmen zu verwandeln.
Wie wird Ihre Datentransformation zum Erfolg?
Für eine erfolgreiche Datentransformation müssen die geschäftliche, die operative und die technische Steuerung Hand in Hand gehen. Werden diese drei Steuerungsebenen systematisch bearbeitet, lässt sich die Nutzung von Daten zielgerichtet vertiefen und verbreitern.
1. Datenstrategie
Die Datenstrategie ist die geschäftliche Steuerungsebene von Data-to-Value. Die Kernfrage auf dieser Ebene lautet: Welche Rolle kann und soll unser Datenschatz für das Erreichen unserer geschäftlichen Ziele zukünftig spielen?
Es wird sichergestellt, dass der geschäftliche Nutzen von Daten im Unternehmen verstanden und systematisch verfolgt wird. Auf diese Weise wird die Datennutzung als Teil des Geschäftsmodells verankert. Darüber hinaus wird der angestrebte Daten-Nutzungsgrad („Lehrling oder Meister?“) festgelegt und zu guter Letzt die erforderliche Datentransformation eingeleitet und umgesetzt.
2. Informations-Governance
Durch die Informations-Governance wird die dauerhafte und verlässliche Abbildung der realen in der digitalen Welt sichergestellt. Zwei wesentliche Fragestellungen werden hier bearbeitet:
Wie können wir unseren Datenschatz transparent, in hoher Qualität und rechtssicher regelmäßig verfügbar machen? Welche Rollen, Zuständigkeiten, Prozesse und Tools sind hierfür erforderlich?
Das Metadatenmanagement ist das zentrale Werkzeug der Informations-Governance: Es schafft die notwendige Transparenz über den gesamten Datenhaushalt und ermöglicht durch Automatisierung eine zunehmend effiziente Bewirtschaftung der Datenlandschaft. Im Idealzustand führt das automatisierte Metadatenmanagement dazu, dass Datenanwendungen für geschäftliche Nutzer im Self Service zur Verfügung stehen.
Darüber hinaus legt die Informations-Governance Rollen, Zuständigkeiten und Prozesse für die Datenbewirtschaftung fest, so dass alle daten- und informationsspezifischen Aufgaben (=Qualitätsmanagement, Sicherheits-, Risiko- und Compliance-Management, Informationsmanagement, Anforderungsmanagement) bewältigt werden können.
3. System-Architektur
Die System-Architektur ist die technische Steuerungsebene von Data-to-Value.
Die Kernfragen auf dieser Ebene lauten: Mit welchen technischen Systemen und Architekturen können wir unseren Datenschatz beherrschen? Wie können diese Systeme effizient entwickelt und betrieben werden?
Data-to-Value definiert im Rahmen der Systemarchitektur eine unternehmensweite IT-Roadmap sowie IT-Standards und Leitlinien, die Ihr Unternehmen zur Umsetzung der Datentransformation befähigen.
Ein digitaler Bebauungsplan (Ist-Sicht der Fach-, Anwendungs-, Infrastruktur-, Schnittstellen und Sicherheitsarchitektur) ist das zentrale Werkzeug der System-Architektur. Er setzt den Rahmen für eine zielgerichtete, harmonisierte und nachhaltige IT-Landschaft im gesamten Unternehmen. Solution Architekten stellen in den Umsetzungsprojekten sicher, dass die IT-Standards und die fachlichen und funktionalen Zielsetzungen mit bestmöglichen Synergien und Nachhaltigkeit umgesetzt werden. Die Systemarchitektur liefert einen entscheidenden Beitrag zur Flexibilisierung der Datennutzung- von der schnellstmöglichen Bereitstellung bis zur explorativen Nutzung von Daten.
