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Warum ganzheitliches Datenmanagement auch im Mittelstand unerlässlich ist

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Bildquelle: ©Adobe-Stock.com/momius
16/05/2022 | Big Data, KI & Analytics | Datenmanagement

Data Governance umsetzen - Datenpotenziale verantwortungsvoll nutzen

Noch nie waren die Geschäftsmodelle so sehr datengetrieben wie heute. Um im Wettbewerb zu bestehen, müssen auch mittelständische Unternehmen die Potenziale der Datenökonomie für sich ausschöpfen. Gleichzeitig gilt es, die zahlreichen Regeln für Daten einzuhalten und Risiken zu vermeiden. Das Datenmanagement muss daher ganzheitlich betrachtet werden und Teil der Unternehmensstrategie sein. Erfahren Sie, wie man Data Governance-Strukturen aufbaut und umsetzt.

Nicht nur wirtschaftliche Faktoren, sondern auch die Erfordernisse der Datensicherheit und des Datenschutzes machen eine ganzheitliche Data Governance auch im Mittelstand unerlässlich. Beim vertrauensvollen Umgang mit Daten ist es sinnvoll, auf bewährte Ordnungsrahmen aus anderen Governance-Bereichen wie Compliance oder Risikomanagement zurückzugreifen; Wirtschaftsprüfer:innen können hierbei beratend oder mit ihren Prüfungsleistungen zur Seite stehen. Wenn Sie das Thema ganzheitliches Datenmanagement vertiefen wollen, finden Sie im IDW Knowledge Paper „Data Governance“ Hintergrundwissen und konkrete Vorschläge zur Einführung von Daten-Management-Systemen.

Deutsche Unternehmen setzen mehr und mehr auf Datenökonomie

Nach einer repräsentativen Befragung des Digitalverbandes Bitkom  sind Unternehmen in Deutschland davon überzeugt, dass ihr Business stark von datengetriebenen Geschäftsmodellen abhängt. Während derzeit sieben Prozent ausschließlich oder sehr stark datenabhängig sind, wird sich diese Zahl nach Einschätzung der Unternehmen bereits in den kommenden zwei Jahren auf 14 Prozent verdoppeln.

Das verwundert wenig – reicht doch die Datennutzung von der Analyse von Mobilitätsdaten im Verkehrssektor über die vorausschauende Wartung in Industrieunternehmen bis hin zur bedarfsabhängigen Steuerung von Energiespeichern für eine nachhaltige Stromversorgung, ganz zu schweigen von den Potenzialen für fast alle Wirtschaftszweige im Bereich Machine Learning und KI.

Datenmanagement ist Chef(innen)sache

Beim Thema Daten im Unternehmen sind viele unterschiedliche Aspekte im Auge zu behalten: zum einen gilt es, Daten bestmöglich nutzbar zu machen, zum anderen sind gesetzliche Regeln und ethische Fragen zu berücksichtigen und die Risiken zu managen – unter Einbeziehung einer Vielzahl von betroffenen Stakeholdern. Das Datenmanagement sollte daher nicht allein den verschiedenen Fachabteilungen überlassen werden, sondern in die Unternehmensstrategie eingebettet sein. Wenn das Unternehmen bereits ein Compliance Management System oder ein Risikomanagementsystem eingerichtet hat, kann es sich beim Aufbau eines Data Governance Systems auf seine dort gemachten Erfahrungen stützen.

In drei Schritten von der Anforderungsanalyse bis zur operativen Umsetzung

Wie könnte nun der Aufbau bzw. die Erweiterung einer bestehenden Data Governance Struktur konkret ablaufen? Um die Herausforderung effizient und ohne zeitliche Ausuferung zu lösen, empfiehlt sich ein projekthaftes Vorgehen in drei Schritten:

Ermitteln Sie im ersten Schritt alle Anforderungen (externe Regularien und unternehmensinterne Erfordernisse) sowie alle Stakeholder. 

In einem zweiten Schritt verankern Sie das Thema Datenmanagement in der Organisation: 

  • Einbindung in die Unternehmensstrategie 
  • Integration der Daten-Dimension in Management und Fachbereiche
  • Nutzung bestehender Governance-Strukturen - Risikomanagement und interne Revision
  • Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten 
Für die operative Umsetzung - dies ist der dritte und letzte Schritt - sind folgende Aspekte entscheidend: 

  • Entwicklung einer Daten- und Dokumentenklassifikation, Berücksichtigung auch von nicht digital vorliegenden und unstrukturierten Daten
  • Richtlinien für den Umgang mit Daten (auch mit Datenpannen)
  • Auswahl geeigneter technologischer Werkzeuge

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