UdZ 2-2011

19 Unternehmen der Zukunft 2/2011 UdZ Analysieren und Optimieren aufgestellt, der die zu berücksichtigenden Aspekte strukturiert (siehe Abbildung 1, S. 18). Gestaltungsfelder des Datenmanagements Zunächst muss eine Strategie für das Themenfeld Datenmanagement entwickelt werden, welche die Zielsetzung enthält, Rahmenbedingungen festlegt und die Passung zur allgemeinen Unternehmensstrategie sicherstellt. Im Bereich der Organisation müssen Rollen und Aufgaben für den Bereich Datenmanagement definiert wer- den. Darüber hinaus ist die konkrete Umsetzung im Unternehmen zu bestimmen, z. B. zentrales Datenmanagement vs. dezentrale Verantwortung. Die „Systemebene“ umfasst die informations- technische Realisierung. Es muss definiert wer- den, welche Anwendung als Basisapplikation fungiert, wo Datenelemente bearbeitet werden können und welche nur Informationen nutzen. Hierdurch kann das Auftreten von redundanten und inkonsistenten Daten vermieden werden. Darüber hinaus muss auch die Datenstruktur un- ternehmensweit einheitlich umgesetzt werden. Daten und Informationsqualität Der Abschnitt „Daten und Informationsqualität“ definiert allgemeine relevante Qualitäts- dimensionen, die auf alle Arten von unter- schiedlichen Daten angewandt werden können, sowie einschlägige Metriken, um sie zu messen. Somit erhalten Unternehmen die Möglichkeit, den aktuellen Stand der Datenqualität zu be- werten, Problembereiche zu identifizieren und die Entwicklung der Datenqualität über die Zeit zu verfolgen. Unternehmensprozesse Die Auswirkungen von Datenqualität auf Geschäftsprozesse zu bewerten, ist nur dann möglich, wenn die Nutzung der Daten inner- halb der Prozesse transparent ist. Daher ist es erforderlich, basierend auf den Daten- und Informationsflüssen innerhalb der Prozesse qua- litätsbezogene Störgrößen zu identifizieren und zu klassifizieren. Unternehmenserfolg Letztlich gilt es, die Konsequenzen von subop- timaler Prozessleistung aufgrund von Daten- qualitätsproblemen am Unternehmenserfolg sichtbar zu machen. Dies soll durch defi- nierte Wirkungsketten sichergestellt werden. Beispielsweise werden die Logistikkosten von Lagerhaltungsprozessen beeinflusst, wobei Fehler in Materialstammdaten zu einem falschen Lagerbestand von Produkten führen können. Dies reduziert übergeordnete Erfolgsgrößen wie die Gesamtkapitalrentabilität. Diese Effekte gilt es sichtbar zu machen. Fazit Das FIR wird zukünftig in diversen Projekten das Thema Datenqualität und deren Auswirkung auf den Geschäftserfolg erforschen. Diese Arbeiten werden dazu beitragen, der Praxis einMethodenset an die Hand zu geben, um die Datenqualität und die organisatorische Ausgestaltung des Datenmanagements zu bewerten und gezielt Handlungsfelder und Maßnahmen abzuleiten, um den Wertbeitrag der Unternehmensressource „Daten" nachhaltig zu steigern. Zur Teilnahme an hiermit verbundenen Arbeitskreisen sind alle interessierten Unternehmen herzlich eingeladen. Weitere Informationen finden Sie unter www.fir.rwth-aachen.de/veranstaltungen Literatur [1] Otto, B., Hüner, K. M.: Funktionsarchitektur für unternehmensweites Stammdaten- management Bericht-Nr. BE HSG/CC CDQ/14. Universität St. Gallen, 2009. [2] Zabel, U., Schubert, U., Krause K. H.: Studie zum EntwicklungsstanddesStamm-datenmanagements in der deutschen Industrie. Darstellung und Analyse der Umfrageergebnisse. aseaco UnternehmensberatungsAG, GroßGerau 2009. [3] Gantz, J. F. et al.: The Diverse and Exploding Digital Universe. IDC Whitepaper, 2008. [4] Forbes: Managing Information in the Enterprise: Perspectives for Business Leaders. SAP, 2010. Dipl.-Kfm. Eric Naß (li.) FIR, Bereich Informationsmanagement Leiter Fachgruppe Informationslogistik Tel.: +49 241 47705-514 E-Mail: Eric.Nass@fir.rwth-aachen.de Dipl.-Inform. Marcel Scheibmayer (mi.) FIR, Bereich Informationsmanagement Fachgruppe Informationslogistik Tel.: +49 241 47705-513 E-Mail: Marcel.Scheibmayer@fir.rwth-aachen.de Darinka Reibnitz (re.) FIR, Bereich Informationsmanagement Studentische Hilfskraft E-Mail: Darinka.Reibnitz@fir.rwth-aachen.de