Phase 2 – Informationssammlung und -normierung

Freiheit und Performance durch Systemunabhängigkeit

Für eine drastische Verbesserung der Datenqualität und als solide Basis zur Umsetzung einer digitalen Strategie, ist es überaus sinnvoll, eine neue, systemunabhängige Datenbank zu entwickeln.

Zwar sind sämtliche Informationen im Unternehmen angelegt, doch meist nur in Spezial-Systemen einzelner Abteilungen, wie Buchhaltung, Dienstplanung, Auftragsabwicklung oder HR.

Gewöhnlich existiert keine zentrale – vor allem aber: keine herstellerunabhängige – Datenquelle, aus der unkompliziert konsumiert, gruppiert und konsolidiert werden kann. Es sind Extrakte aus Spezialsystemen zu ziehen, was meist aufwändig und kompliziert ist!

Durch Pflege in verschiedenen Systemen erfahren die Informationen darüber hinaus häufig unterschiedliche Behandlung, weswegen sie voneinander abweichen und ihre Synchronisation nicht oder nur eingeschränkt möglich ist. Dies gelingt meist nur in Zusammenarbeit mit dem Hersteller der Spezialsoftware – ebenfalls aufwändig und: teuer!

Systemunabhängige Datenbank

Um diese Schwierigkeiten auszuhebeln, ist der Aufbau einer neuen, systemunabhängigen Datenbank sinnvoll. Die Idee hierbei ist, starre Grenzen aufzubrechen und Prozesse, Zugriffe und Darstellungsmöglichkeiten im Unternehmen enorm zu erleichtern – nicht aber, einzelne Spezialsysteme nachzubauen oder gar zu ersetzen. Denn diese haben ihre Legitimation: Sie verfügen über Funktionen, die zur Bewältigung der jeweiligen Aufgaben notwendig sind – und beinhaltet darüber hinaus meist ein Reporting, das für die Datenbestände nützlich, erforderlich und oftmals verpflichtend ist.

Anbindung der „großen“ Systeme

Die “großen Systemen” sind Anwendungen, die hinsichtlich Datenhaltung einen relevanten Bestand der zu verarbeitenden Geschäftsdaten vorhalten.

Zum Aufbau der neuen, systemunabhängige Datenbank ist “lesender Zugriff” auf die Datenspeicher der jeweiligen Anwendungen notwendig, der in aller Regel gemeinsam mit dem System-Hersteller eingerichtet wird. Hauptdaten der „großen Anwendung“ können mit Daten anderer großen und kleinen Datenbestände abgeglichen, Abweichungen erkannt und neue oder kleinere Systeme mit den Hauptdaten versorgt werden.

Identifizierung und Eliminierung „kleiner“ Datenquellen

Ein schwieriger – doch (auch) unter dem Aspekt der Einhaltung der neuen Datenschutz-Grundverordnung unabdingbarer – Schritt, ist das Auffinden der „kleinen Datenquellen“ im Unternehmen; also der Vielzahl bestehender Excel-Tabellen, selbst angelegter Access-Datenbanken, Mitschriften, Protokolle und Bearbeitungsblättern von Mitarbeitern und ähnliches.

Diese Quellen beinhalten oft wichtiges Informationsgut, doch sind in der Regel nicht abgreifbar; sie sind “gefangen” in eigenen Datenstrukturen – meist, weil die Hauptsysteme nur unzureichende Sichten und Möglichkeiten für Einbindung oder Abbildung dieser Quellen bieten.

Zusammenführen, Umkonvertieren, Normieren – Gang durch die “Datenhölle”

In Theorie sind die einzelnen Schritte klar und eindeutig: Systemauswahl, lesende Anbindung an kleine und große Systeme, Abholung der Daten und Abstimmung mit den Datensätzen der neuen, systemunabhängigen Datenbank.

Die Praxis unzähliger Datenprojekte zeichnet jedoch ein völlig anderes Bild: Mitunter ist die Datenqualität schlecht oder nicht kompatibel mit der neuen Datenidee, wofür es zahlreiche – strukturelle, logische, historienbedingte oder technische – Gründe gibt.

Anforderungen an das Management

Um schlechte Datenqualität zu eliminieren, und eine systemunabhängige Datenbank aufzubauen, bedürfen die einzelnen Bearbeitungsschritte viel Zeit, hoher Konzentration und akribischer Kleinstarbeit.

An dieser Stelle ist klar das Management gefordert, die Notwendigkeit der Umstrukturierung anzuerkennen, entsprechend zu kommunizieren, nötige Maßnahmen zu genehmigen und anzuweisen. Die Verantwortlichen haben die großen – jedoch einmaligen – Transfer-Arbeiten anzuordnen und mitzutragen.