Guilherme Morbey

Datenqualität für Entscheider in Unternehmen

GABLER RESEARCH

Guilherme Morbey

Datenqualität für Entscheider in Unternehmen Ein Dialog zwischen einem Unternehmenslenker und einem DQ-Experten

RESEARCH

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1. Aufl age 2011

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Lektorat: Stefanie Brich | Stefanie Loyal

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Umschlaggestaltung: KünkelLopka Medienentwicklung, Heidelberg

Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier

Printed in Germany

ISBN 978-3-8349-3054-5

Für alle,

die mich als Berater kennenlernten

und heute meine Freunde sind.

Danke!

Vorwort

Lassen Sie sich von Guilherme Morbey auf seine interessante Reise zurDatenqualität nehmen. In einem fiktiven Gespräch, das so oder so ähnlichstattfinden könnte oder sogar stattgefunden hat, eines Beraters mit einemVorstand erfahren Sie, worauf es in der Datenqualität und im Manage-ment derselben ankommt.

Genauso unterhaltsam wie konsequent erfahren Sie wie Datenqualität auftechnisch gesicherter Basis die Geschäftsziele eines Unternehmens unter-stützt. Hierbei wird deutlich, dass Datenqualität des Weiteren mittlerweileein nicht mehr verzichtbares Muss ist. Und dies nicht nur, weil regulato-rische Anforderungen bezüglich Datenqualität zunehmend auf der Agen-da stehen.

Guilherme Morbey zeigt auf, was Datenqualität ist, wie diese gemessenwird und auch in welchen Dimensionen dies sinnvollerweise geschieht,wie sich Datenqualitäts-Messungen in bestehende Kontrollmechanismeneinbettet und wie sich das ganze in den Unternehmenskontext einbettet.Daneben ist ihm allerdings auch wichtig, dass Datenqualität nicht nurgemessen, sondern auch nebst der dazugehörenden Prozesse und Aufbau-organisation gemanaged wird. Es versteht sich fast von selbst, dass diesin traditionellen Unternehmen nicht immer ohne Friktionen mit den alt-eingesessenen Vorgehensweisen geschehen kann. Der Blick auf Erfolgs-faktoren rundet die Diskussion ab.

Dr. Marcus Gebauer

Deutsche Gesellschaft für Informations-und Datenqualität (DGIQ e.V.)

Inhaltsverzeichnis

Vorwort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

Abbildungs- und Tabellenverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

Prolog . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

1 Datenqualität allgemein . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

1.1 Daten sind das Wasser der Informationswelt . . . . . . . . . . . . . 151.2 Datenqualität (Definition) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.3 Wir tun schon viel für die Datenqualität! . . . . . . . . . . . . . . . 161.4 Nutzen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181.5 Datenqualitäts-Anforderungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201.6 Datenqualitäts-Aussage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2 Organisatorische Voraussetzungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.1 Datenqualitäts-Kriterien (7+2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.2 Operative Datenqualitäts-Rollen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352.3 Datenqualitäts-Prozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392.3.1 Allgemeiner Datenqualitäts-Prozess (DQ-P) . . . . . . . . . . 402.3.2 Datenqualität für regulatorische Bedarfe (DQ-R) . . . . . . 442.4 Aufwand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 462.5 Aufbauorganisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

3 Technische Voraussetzungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.1 Datenqualitäts-Werkzeug . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563.2 Meta-Datenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 583.3 Datenqualitäts-Auftragsdatenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

4 Stolpersteine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

4.1 Initiale Hürden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 634.1.1 Schwierige organisatorische Zuordnung . . . . . . . . . . . . . 634.1.2 Falsches Verständnis von Datenqualität . . . . . . . . . . . . . 634.1.3 Geringes Problembewusstsein . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 644.2 Thematische Überschneidungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 654.2.1 Datenqualitäts-Management versus Daten-Management 654.2.2 Datenqualitäts-Tools und ETL-Programmierung . . . . . . 674.2.3 Daten-Prozesssicherheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 684.3 Herausforderungen bei der Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . 694.3.1 Einführung eines Datenqualitäts-Controllings . . . . . . . . 694.3.2 Zuordnung der Daten zum Data Owner . . . . . . . . . . . . . 724.3.3 Falsches Verständnis von Data Profiling . . . . . . . . . . . . . 73

5 Erfolgsfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

6 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

Epilog . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

Über den Autor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

10 Inhaltsverzeichnis

Abbildungs- und Tabellenverzeichnis

Abbildung 1: DQ-Kriterien-Mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

Abbildung 2: DQ operative Rollen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

Abbildung 3: DQM-Kreislauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

Abbildung 4: Datenversorgungswege mit DQ-Kontrollstellen,ein Ausschnitt als Beispiel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

Abbildung 5: DQ-Linienorganisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

Abbildung 6: Elemente eines DQ-Auftrags in derDQ-Auftragsdatenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

Tabelle 1: DQ-Kriterien (7+2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

Tabelle 2: Beschreibungselemente eines Informationsobjektsin einer Meta-Datenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45/59

Tabelle 3: Aufwand zur Wiederherstellung der Datenkonsistenzauf allen Ebenen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

Prolog

Stellen Sie sich vor: Sie sind Entscheider und möchten verstehen, wasDatenqualität (DQ) oder Datenqualitäts-Management (DQM) ist. Siemöchten wissen, ob es sich lohnt, Aktivitäten in diese Richtung zu unter-stützen und was die wesentlichen Erfolgsfaktoren für den Betrieb sind.Nachdem die Versuche, dieses Thema anhand von ein paar Folien oderSitzungen abzuhandeln, sehr unbefriedigend verliefen, hoffen Sie nun –wie auch ich –, dass die Lektüre dieser Ausarbeitung Sie weiterbringt.

Um die trockene Materie leichter lesbar und lebendiger zu gestalten,werden wesentliche Informationsinhalte in Form eines fiktiven Dialogszwischen einem Unternehmenslenker und einem externen Berater präsen-tiert. Mit Fragen, Einwänden und Bedenken, wie sie DQ-Beratern in derPraxis tatsächlich oft begegnen.

Die Situation: Seit einigen Monaten wird bei einem Finanzdienst-leistungsunternehmen kontrovers über den Sinn von Datenqualität disku-tiert, über die Zuständigkeit sowie darüber, ob, wann, wie und mit wel-cher Intensität das Thema angegangen werden sollte. Die Data-Ware-house- bzw. Business-Intelligence-Abteilung hat in der Vergangenheitmehrfach versucht, ein in Richtung DQ gehendes Projekt ins Leben zu ru-fen, aber das Thema musste regelmäßig anderen dringenderen und wich-tigeren Vorhaben weichen. Auch jetzt ist es nicht gerade so, dass man Zeitoder Lust hätte, sich mit dieser DQ-Sache zu beschäftigen, zumal sienicht für mehr Abschlüsse oder unmittelbar konkrete Kostenreduzierungsorgt. Allerdings mischen sich zum jetzigen Zeitpunkt Aufsichtsbehördenauf Landes- und Europa-Ebene ein und reden über „Aussagen zur Daten-qualität“, die sie demnächst einfordern wollen. Neben den Panikmachernund notorischen Besserwissern steht die abwiegelnde „Alles-halb-so-wild-Fraktion“, die sagt, es handele sich nur um einen von Externen pro-

pagierten Aktionismus, um alten Wein in neue Schläuche zu gießen, unddass man ruhig alles beim Alten lassen könne.

Einen der Vorstände beschleicht das diffuse Gefühl, dass die bisher invol-vierten Unternehmensbereiche das Thema eventuell nicht in seiner gan-zen Tiefe erfasst und wegen all der anderen parallel laufenden wichtigenProjekte nichts damit zu tun haben wollten. Es ist längst Zeit für ein aus-führliches Gespräch mit seinem Freund und externen Berater, einem er-fahrenen Projektmanager. Der Berater ist dafür bekannt, dass er Aufgabenäußerst sachlich und neutral anpackt. Trotz seiner exakten und nüchternenHerangehensweise verbreitet er keineswegs trockenen Buchhaltercharme.Vielmehr infiziert er sein Umfeld mit seiner Begeisterungsfähigkeit,nimmt es für das gemeinsame Anliegen ein und verteidigt mit südländischanmutender temperamentvoller Art Konzepte und Projekte.

Der Vorstand, von dem hier die Rede ist, hat in der Vergangenheit einigeerfolgreiche IT-Vorhaben vorangetrieben, kommt aber fachlich von derbetriebswirtschaftlichen Schiene. Aus seinem Kollegenkreis erfährt er,dass die Expertise seines Freundes zum Thema DQ in letzter Zeit zuneh-mend von Spezialisten und Managern gesucht wird. Er beschließt, ihn zukontaktieren, und hofft, dass bei der gemeinsamen Unterredung das tech-nische Kauderwelsch nicht überwiegen wird.

Seine Sekretärin arrangiert für beide einen späten Nachmittagstermin mitOpen End und einen Tisch in einem Restaurant, in dem sie früher häufigzusammensaßen.

14 Prolog