End-to-End Data Journeys: Ein Operationalisierungsansatz für ein wirklich datenzentriertes Unternehmen
Branche: Automotive | Zeitraum: > 6 Monate Monate | Teamgröße: 2 Berater:innen
„Data is Business“ – Mit dieser Zuspitzung begegnen wir der weiterhin sehr verbreiteten Annahme von Unternehmen, dass Daten „eine Sache der IT sind“. Das bringt auch auf den Punkt, warum moderne Unternehmen bestrebt sind, nicht nur eine Datenstrategie zu definieren, sondern sie durch konsequente Prozesse, Rollen und Tools zu operationalisieren. Daten bilden die Grundlage für Innovation, Effizienz und Wachstum. Doch ähnlich wie unorganisierte Ressourcen verharren auch Daten in einem Zustand der Unproduktivität, wenn sie nicht strukturiert gesammelt, aufbereitet und zugänglich gemacht werden.
Unser Kunde – ein führender deutscher Automobilhersteller – stand vor der Aufgabe, ein unternehmensweites und anwenderzentriertes Datenmanagement zu etablieren. Ziel war es, die übergreifende Kollaboration zwischen Daten-Anbietern und Daten-Nutzern zu fördern, Prozesse und Richtlinien zu vereinheitlichen und gleichzeitig eine hohe Verfügbarkeit und Qualität der Daten sicherzustellen. Dazu sind einerseits Abläufe und Methoden notwendig, wie aus den unterschiedlichsten Abteilungen Datenanfragen und -angebote zusammenkommen können – ein Arbeitsmodell, das es so in einer matrixorientierten Organisation nicht gibt. Andererseits sind zentrale Änderungen im Mindset und in der Priorisierung nötig. Datenanfragen aus anderen Unternehmensbereichen, die bei den Datenerzeugern nicht aus dem Tagesgeschäft kommen, sind, einfach gesagt, in keiner Ressourcenplanung a priori berücksichtigt und werden daher schnell depriorisiert. Dieser Mechanismus muss aufgebrochen werden.
Unsere „E2E Data Journey“ konnten wir gemeinsam mit dem Kunden erfolgreich als Schablone einsetzen, um innerhalb von 2 Monaten gewachsene und nicht konsolidierte Daten Management Frameworks in unterschiedlichen Unternehmensbereichen zu konsolidieren, entsprechende Gaps in Verantwortlichkeiten und Prozessen und Tooling identifizieren. Somit konnten schnell und leichtgewichtig einen konkreten Umsetzungsplan erzeugen, der im nächsten Schritt anhand von ersten Use Cases pilotiert und verfeinert werden wird.
Challenges: Vielfältige Hürden auf der Data Journey – fragmentiertes Datenmanagement, fehlende Collaboration und mangelnde Transparenz
- Uneinheitlichkeit in Datenmanagement-Praktiken:
Verschiedene Abteilungen verwalten und nutzen Daten auf ihre eigene Weise. Dabei greifen sie oftmals sogar auf dieselben Quelldaten zu, verarbeiten diese jedoch unterschiedlich. Dies führt zu widersprüchlichen Prozessen, redundanten Strukturen und letztlich zu mangelnder Datenqualität sowie fehlender Konsistenz. Dadurch wird es äußerst schwierig, nützliche Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, was Analyse und Entscheidungsfindung erheblich beeinträchtigen kann. Grundlegend mangelt es zudem häufig an einem gemeinsamen Verständnis darüber, welche Daten im Unternehmen überhaupt existieren, wie diese verfügbar sind und wie sie genutzt werden können. Damit einher geht die Notwendigkeit, die Umsetzung erforderlicher Änderungen im Datenmanagement aktiv zu priorisieren. - Fehlende Kollaboration zwischen Anbietern und Nutzern:
Oft arbeiteten Teams isoliert voneinander, was zu Missverständnissen, Verzögerungen und einem ineffizienten Datenaustausch führte. So benötigen Datenkonsumenten manchmal Daten in unterschiedlicher Form, als der Datenanbieter sie aus seinem Tagesgeschäft bisher zur Verfügung stellt. Statt einer Zusammenarbeit für eine wiederverwendbare Aufbereitung der Rohdaten, erfolgt oft die Datenaufbereitung in einer Insellösung. Andere Teams, die anschließend vor demselben Problem stehen, wissen nichts von dieser Lösung und bauen eine weitere Individuallösung. - Mangel an Transparenz und Qualität:
Ohne eine übergreifende Data Governance, gibt es auch keine Instanz die den Überblick über das Datenangebot, die Nachfrage sowie Strukturen und Zugriffswege behält. Aufgrund fehlender durchgängiger Standards für Metadaten und Qualitätsprüfungen, ist das Vertrauen in die Qualität und Aktualität der Daten eingeschränkt. - Fragmentierte Daten-Architektur:
Oft beginnt die dedizierte Wertschöpfung aus Daten durch erste Use Cases und PoC. Dieses Vorgehen ist bezogen auf eine iterative Umsetzungsstrategie auch richtig. Fehlt jedoch eine übergreifende Daten-Architektur, die klar regelt über welche technischen Stufen der Datentransfer von der Quelle zum Zielsystem geführt wird, entsteht eine ungesteuerte, gewachsene Daten-Landschaft. Diese führt zu unterschiedlichsten Problemen in der Daten-Verfügbarkeit, -Qualität und -Sicherheit. Ganz konkret kann sie auch durch nicht-zweckgemäße redundante Datenhaltung schlicht die Setup- und operativen Kosten signifikant steigern.
Success Journey: Transparenz, Nutzerzentrierung und Effizienz entlang der Data Journey
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Impact At Launch: Klare Fortschritte entlang der Data Journey – Transparenz, Kollaboration und Datenqualität bei Launch
- Umfassende Transparenz über die Handlungsfelder:
Die Analyse des Status Quo und die Entwicklung standardisierter Prozesse führten zu deutlich mehr Klarheit über Aufgaben, Risiken und Möglichkeiten im Datenmanagement. Durch unser Framework konnten wir die Komplexität von mehr als 30 Prozessen, die mit über 250 Prozessschritte und 10 Rollen überlappende, unterschiedliche oder gar konfliktäre Schritte zum Datenmanagement beschreiben harmonisieren. - Bessere Kollaboration zwischen Datenanbietern und Datenkonsumenten:
Durch eine klare Aufteilung der Verantwortlichkeiten sowie die Einführung eines standardisierten Kommunikationsmodells wurden die Barrieren zwischen Abteilungen und Funktionen abgebaut. Ein einheitliches Vorgehensmodell schafft Synergien und bietet Potentiale für Effizienzsteigerung. Zugleich fördert es Transparenz, Steuerbarkeit und eine Überblickbarkeit der komplexen Welt organisatorischer Datenverarbeitung. Darüberhinaus sorgt die klare Herleitung von Datenbedarf und Datenangebot aus den strategischen Geschäftsinteressen für klare Priorisierung und auch anschließende Messbarkeit der Daten Use Cases. - Höhere Datenqualität und Herstellung einer AI Readyness:
Zentralisierte und standardisierte Metadaten-Management-Praktiken sowie ein systematischer Qualitätsansatz werden als Standard eingeführt. Diese sind notwendig um das Vertrauenenin die Daten zu steigern. Durch die darin verankerte semantische Trennung von Rohdaten, Verarbeiteten Daten, Metadaten und Data Analytics Erkenntnisse erleichtert man die datenzentrierte Kollaboration im zwischenmenschlichen Bereich, wie auch in der Interaktion zwischen Mensch und Künstlicher Intelligenz.
Fazit: Data Journey als Enabler für digitale Lösungen und nachhaltiges Data Management mit Ventum Consulting
Die konsequente Umsetzung der End-to-End Data Journey und moderner Analytics-Services hat es unserem Kunden – einem führenden Automobilhersteller – ermöglicht, fragmentierte Strukturen zu einem ganzheitlichen digitalen Datenmanagement zu vereinen. Erstmalig wurden Transparenz und Übersicht über Daten, Rollen, Prozesse und Technologien geschaffen, sodass ein durchgängig abgestimmtes und offenes Datenökosystem entstand. Dank unseres methodischen, business-getriebenen Ansatzes konnten klassische Barrieren zwischen Datenanbietern und -nutzern abgebaut und die Grundlage für eine produktive Zusammenarbeit sowie erfolgreiches Change Management geschaffen werden. So wurde nicht nur die Digitale Readiness für aktuelle und künftige Anforderungen gesichert, sondern auch die Basis gelegt, datengetriebene Services, innovative Produkte und nachhaltige Analytics-Strategien erfolgreich zu operationalisieren. Der Schlüssel für den nachhaltigen Erfolg liegt in der klaren Vision, der strukturierten Umsetzung und der aktiven Einbindung aller Stakeholder entlang der gesamten Data Journey – von der ersten Bedarfsaufnahme bis hin zum produktiven Betrieb.
Nutzen Sie unsere Consulting Expertise in Data Journey, Analytics und digitale Strategien, um Ihr Unternehmen für die digitale Zukunft optimal aufzustellen und nachhaltigen wirtschaftlichen Erfolg zu erzielen.
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- Transparenz: Klare Analyse der Data Journey für maximale Sichtbarkeit und fundierte Entscheidungen.
- Effizienz: Standardisierte Prozesse für reibungslose Kollaboration und geringere Komplexität im Datenmanagement.
- Erprobt: 20 Jahre Consulting Erfahrung aus erfolgreichen Datenprojekten garantiert Verlässlichkeit
- Qualität: Höhere Datenqualität und AI Readiness durch zentrale, digitale Lösungen.
- Zukunftssicherheit: Maßgeschneiderter Umsetzungsplan für nachhaltiges, datenzentriertes Wachstum und digitale Strategie.
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