„Vernetzung statt Zentralität“ Warum die Daten-Bestandsaufnahme im Unternehmen essenziell ist

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Die Datenmenge in Unternehmen steigt gewaltig an – und steckt oft in „Silos“ fest, was einem Wettbewerbsnachteil gleichkommt. Schließlich entscheiden Daten mit darüber, wie effizient man im Markt agiert. Aber wie startet ein Unternehmen eine Daten-Bestandaufnahme und bricht bestehende Datensilos auf?

Mitte letzten Jahres gab es eine interessante Meldung aus der Wissenschaft: Das Robert Koch-Institut öffnete seine Datensilos für die Forschung – und will so neue Dynamiken entwickeln, denn viele medizinische Einrichtungen sitzen auf regelrechten Datenbergen, die kaum übergreifend genutzt werden. Zum Teil wissen die Forscher:innen nämlich derzeit gar nicht, welche Daten etwa zu einem bestimmten Krankheitsbild existieren und wo man sie findet.

Das ist kein ungewöhnlicher Fall. Im Gegenteil: Datensilos sind in Unternehmen und Organisationen fast schon unvermeidlich, denn viele Datensysteme wurden in der Vergangenheit ursprünglich aufgebaut, um bestimmte Teilprozesse zu automatisieren oder ihre Effizienz zu verbessern. Wenig überraschend ergab deshalb beispielsweise eine Umfrage von Snowflake unter rund 250 IT-Verantwortlichen der Industrie im DACH-Raum, dass nur rund ein Drittel der Unternehmen seine Daten über Abteilungsgrenzen hinweg nutzen kann. Andere Branchen kämpfen mit ähnlichen Grundvoraussetzungen, wie diverse Studien deutlich machen.

Ohne 360-Grad-Datenanalyse keine Digitalisierung

Interessanterweise galten Silos lange Zeit gar nicht als Problem, denn viele Fachbereiche haben ohnehin eigene Arbeitsweisen, Abhängigkeiten und Ziele. Man könnte also sagen, dass die Silos in gewisser Weise nur die Organisationsstruktur abbilden. Gleiches gilt für die Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg, denn viele Firmen sind es gewohnt, in ihrer eigenen Daten- und Software-Welt zu agieren.

Nichtsdestotrotz hat sich der Blick auf die komplexen Datenlandschaften von Unternehmen, Organisationen und Supply-Chains in den vergangenen Jahren entscheidend gewandelt – nicht zuletzt auf Basis einer umfassenden Digitalisierung, die eine übergreifende und datengetriebene Steuerung und einen 360-Grad-Blick auf Daten mit einschließt. Einfach gesagt: Nur die Analyse vernetzter Daten kann beitragen, neue Werte im Unternehmen zu erschließen. Die Ergebnisse sind resilientere Lieferketten, produktivere Herstellungsprozesse und präzisere Forecasts.

Wie ist es nun aber möglich, die vorherrschenden Silos zu überwinden und zugleich die Datenqualität zu erhöhen? An dieser Stelle lautet eine erste Antwort immer noch: „Data Lakes“. Hier lassen sich alle Daten in einem Rohformat zusammenführen und ablegen. Ihre flexible Nutzung stellen Frameworks und Protokolle sicher. Ein etwaiger Strukturierungsprozess startet erst dann, wenn man bestimmte Daten benötigt oder Analysen durchführen will.

Dieses Vorgehen hat unter anderem den Vorteil, dass die Analysemöglichkeiten nicht bereits bei der Abspeicherung eingeschränkt werden – was im Übrigen ein Problem beim Gegenstück „Data Warehouses“ darstellt, denn hier werden bereits bei der Speicherung bestimmte Informationen ausgefiltert. In der Folge liegen die Daten also bereits besser strukturiert im Warehouse vor, was ihre direkte und schnelle Analyse zunächst erleichtert, jedoch den Umfang und die Informationstiefe der abgelegten Daten schmälert.

Daten dezentral managen

Beide Konzepte – Data Lakes und Data Warehouses – haben den gemeinsamen Nachteil, dass wertvolles (Daten-)Wissen aus den Fachbereichen rund um Produkt, Know-how oder Marktgeschehen verloren geht, womit am Ende auch die Qualität der gesamten Datenanalyse mitunter beschränkt ist. Vor diesem Hintergrund ändert sich gerade die Welt der Datensammlung und -analyse grundlegend. Im Vordergrund steht dabei die einfache Erkenntnis, dass es keinen Sinn ergibt, den Fachbereichen eines Unternehmens die Hoheit über ihre Daten zu nehmen und alles an einer Stelle zu bündeln. Schließlich wissen die dazugehörigen Experten am besten, welches konkrete Wissen, welche Prozesse und welche Beziehungen mit den Daten verknüpft sind.

Und das heißt: Die Daten müssen dezentral gemanagt werden. Ihre Bereinigung und Aufbereitung verbleibt also besser in den Händen der Fachbereiche und wird durch ein entsprechendes Rechtemanagement unterstützt. Und genau dieser Ansatz bildet die Grundlage für das Data-Mesh-Konzept, das unter den Schlagworten „Principle of Domain Ownership“ und „Principle of Data as a Product“ gerade für immer mehr Unternehmen zum zentralen Kern ihrer Datenphilosophie wird. In den Fachbereichen entstehen „Datenprodukte“, die wie die richtigen Produkte eines Unternehmens einen von den jeweiligen Experten getriebene und verantwortete Herstellungsprozesse durchlaufen und eine hohe Qualität aufweisen.

In der Folge sind sie besser auffindbar, unmittelbar verständlich, sicher und können von anderen genutzt werden. Es entstehen also keine Silos, sondern ein Marktplatz mit hochwertigen „Gütern“, auf deren Qualität man sich verlassen kann. Zudem sorgt eine entsprechende Data Governance für den Handlungsrahmen, indem sie die Zugriffs- und Verwaltungsrechte zentral managt.

Die technische Basis für den Marktplatz

Nun stellt sich die Frage, wie man einen solchen Marktplatz für Datenprodukte betreiben kann, wobei es – in einer immer stärker vernetzten Welt – nicht nur um die Daten eines Unternehmens geht. Diese müssen auch mit den Daten von Kunden und Zulieferern sowie mit unabhängigen Markdaten verbunden werden. Anschließend erfolgt die Bereitstellung der Datenprodukte für alle Beteiligten. An dieser Stelle kommen neuartige Lösungen wie One Data Cartography ins Spiel, die auf Basis von AI die technische Basis für den Marktplatz bereitstellen und zugleich viele Teilprozesse bei der Datenbestandaufnahme automatisieren.

So entsteht im ersten Schritt automatisiert eine Art von „Landkarte“ aller Quelldatensätze. Sie werden einerseits nach ihren Eigenschaften in grafische Einheiten gruppiert – die einem „Land“ oder einer „Insel“ auf der Karte gleichen. Andererseits lassen sich so spezifische Daten auffinden sowie neu verknüpfen – und das im Sinne des Data Mesh über alle Fachbereichsgrenzen hinweg. Außerdem vereinfacht die Technologie alle Prüfungen zu Qualitätsanomalien, automatisiert bestimmte Klassifizierungsprozesse und ermöglicht per Record-Linkage ein ganzheitliches und lückenloses Daten-Tracking.

Mehr Freiheit wagen

Im Umkehrschluss heißt das also, dass die anstehende unternehmerische Datenbestandsaufnahme sich lösen sollte von hergebrachten Vorstellungen – etwa, dass große IT-Teams mit zentralistischen Technologien diese Aufgabe allein lösen könnten. Schließlich steigen mit der Datenmenge auch die Zahl der Probleme wie inkompatible, unverständliche und redundante Datenbestände sowie Silos an. Zudem stoßen hergebrachte Konzepte wie „Data Warehouse“ oder „Data Lake“ an ihre Grenzen, wenn man über den eigenen unternehmerischen Tellerrand hinaus Daten miteinander verknüpfen will.

Allerdings ist genau das die Grundbedingung für den Business Value eines Datenproduktes. Am Ende führt uns die Situation zu einer ebenso einfachen wie versöhnlichen Botschaft: Immer komplexere (Daten-)Welt lassen sich nicht mit zentralistischen Systemen beherrschen. Wir plädieren stattdessen für mehr Eigenverantwortung, dezentrale Flexibilität und einen stabilen Handlungsrahmen. Die unternehmerische Datenlandschaft der Zukunft basiert auf Vernetzung statt Zentralität.

* Der Autor: Dr. Andreas Böhm, Gründer und Geschäftsführer der One Data GmbH

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