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Ein Single Point of Truth 
allein ist noch keine Datenplattform

Die Data Platform für den Mittelstand

8. Juni 2020

Die Data Platform löst Datensilos im Unternehmen auf, deckt Themen wie Data Quality Management und Data Privacy ab und bietet eine valide und somit vertrauenswürdige Basis für die Generierung von unternehmerischen Kennzahlen. Der Aufbau der Data Platform mit Single Point of Truth ist kein Hexenwerk und kann gezielt alle Anforderungen in den Fachabteilungen abdecken. Dennoch haben viele Unternehmen keine ganzheitliche Strategie, wenn es um die zentrale Zusammenführung und Verfügbarkeit ihrer Daten geht. 

Ein Single Point of Truth allein ist noch keine Datenplattform

Die digitale Transformation ist hierzulande in vielen Unternehmen immer noch ein viel diskutiertes Thema. Zwar haben mittlerweile die meisten Entscheider verstanden, dass eine digitale Strategie für das Überleben am Markt zwingend notwendig ist, jedoch scheitert es gerade bei Mittelständlern häufig an der Umsetzung, da Ressourcen in Form von Geld und Personal nicht so flexibel umverteilt werden können, wie bei größeren Marktteilnehmern.

Ohne Single Point of Truth keine digitale Transformation

Erste ganzheitliche Ansätze von globalen Digitalisierungsstrategien werden immer von ein und demselben prägnanten Begriff begleitet: Single Point of Truth. Ohne diesen mächtigen zentralen Sammelpunkt für Unternehmensdaten ist eine konsistente Digitalisierungsstrategie nicht umzusetzen, da Daten für Reporting-, Analyse- und Planungsthemen in Datensilos gefangen und gar nicht oder nur schwer in anderen Bereichen oder für das Management verfügbar gemacht werden können. Unternehmen mit Datensilos verschwenden nicht selten viel Zeit damit, über Datenvalidität zu diskutieren und Excel-Sheets von Abteilung zu Abteilung zu schieben. Compliance-Anforderungen verkomplizieren zusätzlich den Austausch von Daten zwischen den Fachbereichen. Auch Management Reports werden oft als nicht vertrauenswürdig eingestuft, da das Misstrauen in die Datengrundlage aufgrund von Datenqualitätsmängeln groß ist. Die Verheiratung von Datenmodellen ist so gar nicht oder nur ansatzweise möglich. Data-driven ade!

Früher oder später gelangen die meisten Entscheider an den Punkt, an dem das Thema zentrale Data Platform unausweichlich wird. Spätestens wenn ein flexibles, ganzheitliches und zuverlässiges Reporting aufgebaut werden soll, muss der Single Point of Truth her, denn in der Datenhaltung steckt der Motor für Reporting und Analyse. Jedoch ergeben sich mit dieser Einsicht einige Herausforderungen: Technologien müssen recherchiert und validiert werden und die Vielzahl von Herstellern am Markt erleichtert nicht unbedingt die Entscheidung. Wichtigste Entscheidungsgrundlage ist jedoch nicht die Technologie, die es zu implementieren gilt, sondern die Business-Anforderungen an die Data Platform.

Data Platform deckt erfolgskritische Data Management Themen ab

Bei der Konzeption der zentralen Data Platform geht es nicht nur darum, die Zugänglichkeit aller Daten im Single Point of Truth zu gewährleisten. Auch andere erfolgskritische Themen, wie Data Quality Management, Data Governance, Data Integration oder Data Security müssen berücksichtigt werden, um einen Mehrwert aus Unternehmensdaten generieren zu können.

Kundendaten, die Fehler oder Lücken aufweisen, können beispielsweise nur unzureichend ausgewertet werden und schädigen schlimmstenfalls der Kundenbeziehung, wenn die Customer Journey auf Datenbasis aufgebaut werden soll. Auch mangelhafte Lagerdaten sorgen für Lieferengpässe oder überfüllte Regale. Zudem führen Management Dashboards, die falsche Kennzahlen enthalten, zu einer Steuerung im Blindflug und gravierenden Fehlentscheidungen.

Anforderungen definieren die perfekte Data Platform

Um herauszufinden, mit welchen Komponenten eine Data Platform für alle relevanten Unternehmensbereiche ausgestattet werden muss, spielt die Aufnahme von Fachanforderungen in den verschiedenen Abteilungen eine essenzielle Rolle. Möglicherweise reichen dem Controlling im ersten Moment relationale Daten in Tabellenform für das monatliche Reporting. Wenn jedoch einige Zeit später das Thema Planungsoptimierung ansteht, werden multidimensionale Datenbanken benötigt. Gleichzeitig verfügt die Produktion möglicherweise über große Mengen von Sensordaten, möchte für ein Produktionscontrolling Echtzeit-Dashboards erstellen und verlangt daher nach einer auf Data-Lake-Technologie basierenden Streaming-Data-Lösung. Alle Anforderungen gleichzeitig abzudecken ist in dem meisten Unternehmen allein wegen limitierter personeller Ressourcen nicht möglich. Muss der Single Point of Truth dennoch direkt alle Anforderungen gleichzeitig berücksichtigen können?

Ganzheitliche Strategien erlauben sukzessiven Aufbau der Data Platform

Die Antwort ist nein. Datenplattformen können modular und sukzessive im Rahmen von Teilprojekten aufgebaut werden. Dabei ist der beflügelte Satz „Think big - start small“ Programm: Ohne konsistente Vision verrennt sich der ein oder andere nicht selten in Technologien, die vielleicht gar nicht optimal in seine mittelfristige digitale Strategie passen. Dafür ist es in allen Fällen ratsam, Anforderungsworkshops mit Vertretern aus verschiedenen Fachbereichen zu organisieren und alle Ergebnisse in ein konsistentes Konzept zu gießen. Steht der erste Leitfaden für die digitale Strategie, werden die verschiedenen Use Cases thematisch eingeordnet und priorisiert. Der Priorisierung folgt auch der Aufbau des Single Point of Truth, denn wer braucht heute Streaming Data, wenn das Produktionscontrolling erst in einigen Jahren Kapazitäten und Budget für Predictive-Analytics-Projekte hat? Wichtig ist zu Beginn, dass die Auswahl der Technologien den modularen Aufbau ihrer Data Platform ermöglicht. So können auch zukünftige neue Anforderungen berücksichtigt werden.

 

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Hans Krefeld

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