Big Data: Effektive Datennutzung durch Data Management

Nils Koppe im Interview über die Herausforderungen von Big Data und Data Management im Unternehmen.


Daten gewinnen für Unternehmen immer mehr an Bedeutung. Doch mehr Daten bedeuten nicht automatisch mehr Informationen. Big Data bedeutet vielmehr, dass Unternehmen es mit großen, komplexen und schnelllebigen Daten zu tun haben, die sich durch herkömmliche Methoden kaum noch verarbeiten lassen.

Ein grundlegendes Problem vieler Unternehmen ist das Fehlen einer einheitlichen Datenbasis. Das Resultat: Entscheidungen werden auf Grundlage von Daten getroffen, die nur bedingt aussagekräftig sind. Solche Entscheidungen können den Geschäftserfolg eines Unternehmens gefährden. Doch wie können Unternehmen ihren Prozess der Datenverarbeitung optimieren?

Im ersten Interviewteil sprechen wir mit Nils Koppe, Project Manager bei der PTSGroup, über die Herausforderungen von Big Data, die Glaubwürdigkeit von Daten und die Relevanz von Data Management und Data Governance.

Nils, du beschäftigst dich mit der Prozessoptimierung im Data Management, das heißt, wie Unternehmen ihren Umgang mit Daten verbessern können. Warum ist das Thema Daten für Unternehmen so relevant?

Big Data ist inzwischen fast jedem ein Begriff. Nicht nur Unternehmen, sondern wir alle werden mit einem exponentiellen Wachstum von Datenmengen konfrontiert. Google schätzt beispielsweise, dass die Menge an Daten, die momentan in zwei Tagen entstehen, der Menge an Daten entspricht, die im gesamten Jahr 2003 generiert wurde. Das sind unglaublich große Zahlen. Für Unternehmen sind Daten deswegen relevant, weil sie durch die richtige Verarbeitung sämtliche Geschäftsprozesse unterstützen können. Dafür geeignete Zahlen lassen sich inzwischen in fast jedem Bereich im Unternehmen finden.

„Google schätzt beispielsweise, dass die Menge an Daten, die momentan in zwei Tagen entstehen, der Menge an Daten entspricht, die im gesamten Jahr 2003 generiert wurde.“

Wir können Daten und Informationen heutzutage sogar als Produktionsfaktor oder Rohstoff betrachten, der einen direkten monetären Wert für Unternehmen hat. Der Vorteil an Daten als „Rohstoff“ ist, dass sie unerschöpflich sind. Daraus ergeben sich für Unternehmen große Potentiale.

Vor welchen konkreten Herausforderungen und Schwierigkeiten stehen Unternehmen beim Umgang mit Daten?

Erstmal ist die große Menge an Daten, denen Unternehmen gegenüberstehen, ein Problem. Hier besteht die grundsätzliche Schwierigkeit, den Überblick zu behalten und zu entscheiden: Welche Daten brauche ich überhaupt?

Daten lediglich zu sammeln, bringt Unternehmen erstmal nicht weiter, denn Daten allein „sprechen“ nicht. Hier liegt der Unterschied zwischen Daten und Informationen. Daten haben keine Aussagekraft, sie sind lediglich Zeichen und Symbole. Erst wenn sie gefiltert und in der richtigen Form vorhanden sind, werden sie zu Informationen und können überhaupt einen Mehrwert liefern.

Viele Unternehmen stehen aber auch vor der Herausforderung, auf für sie notwendige Daten zugreifen zu können. Verwenden Unternehmen verschiedene Systeme und zahlreiche Schnittstellen, entstehen oft Probleme beim Datenaustausch. Die Systeme sprechen jeweils ihre eigene „Sprache“ und machen damit einen effizienten Austausch der Daten unmöglich. Dadurch leiden die Genauigkeit und die Konsistenz der Daten und damit am Ende auch die Glaubwürdigkeit der daraus abgeleiteten Informationen.

Was können Unternehmen dafür tun, um die Glaubwürdigkeit ihrer Daten zu verbessern?

Die Grundlage für einen effizienten Umgang mit Daten ist die Etablierung einer Data Governance-Struktur, bzw. eines Data Managements. Durch die Umsetzung einer geeigneten Infrastruktur, der Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten sowie einem genauen Monitoring können Unternehmen eine einheitliche Datenbasis schaffen, die wirklich belastbare Informationen liefert.

Du nennst den Begriff „Data Governance“. Was ist das?

Mit Blick in die Wissenschaft kann Data Governance als „Bündel an unternehmensweiten Rahmenbedingungen für die Zuweisung von Entscheidungsrechten und Zuständigkeiten im Hinblick auf die Nutzung von Daten im Unternehmen“[1] verstanden werden. Data Governance umfasst damit die Festlegung aller Rollen, Verantwortlichkeiten und Voraussetzungen, die einen produktiven Umgang mit Daten im Unternehmen ermöglichen.

Du erwähnst außerdem den Begriff Data Management. In welchem Zusammenhang stehen Data Governance und Data Management?

Die Begriffe Data Management und Data Governance sind sich inhaltlich recht ähnlich. Data Governance kann als Teil des Data Managements verstanden werden. Das Data Management umfasst alle Maßnahmen, die auf eine effektive Nutzung von Daten abzielen. Die Etablierung einer Data Governance-Struktur ist dementsprechend ein Teilbereich davon. Es kommt aber auch vor, dass beide Begriffe synonym verwendet werden.

 

Im zweiten Teil des Interviews sprechen wir mit Nils Koppe über den Nutzen und die konkrete Einführung von Data-Governance-Strukturen im Unternehmen.


[1] Krotova, A., Eppelsheimer, J. (2019). Was bedeutet Data Governance. Eine Clusteranalyse der wissenschaftlichen Literatur zu Data Governance. Institut der deutschen Wirtschaft: Köln.