Kategorie: Allgemein

Auf unserer Webseite fassen wir all das unter dem Begriff „Allgemein“ zusammen, was in keiner der anderen Kategorien einen passenden Platz findet.

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Der Compliance Manager im Driver Seat

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein

Wie Daten, Governance und KI die Rolle der Compliance revolutionieren

Bild AI generiert

Die Zeiten, in denen Compliance-Manager*innen als Bremsklötze der Digitalisierung galten, sind vorbei. In unserem aktuellen Artikel im BCM Magazin (Ausgabe 1/2025) zeigen wir, warum moderne Compliance heute zum zentralen Innovationstreiber wird – und wie sie Organisationen dabei hilft, mit der zunehmenden regulatorischen und technologischen Komplexität umzugehen.

Wieso Compliance Manager Daten als Fundament ansehen – nicht als Nebenrolle

Im Zentrum des Compliance Managers steht eine Erkenntnis: Ohne verlässliche, gut strukturierte Daten gibt es keine wirksame Compliance.Gerade in Zeiten von ESG-Regularien, Lieferkettengesetzen oder dem AI Act benötigen Unternehmen ein starkes Fundament aus Datenkompetenz und Governance-Strukturen, um regulatorischen Anforderungen nicht nur gerecht zu werden, sondern sich zukunftssicher aufzustellen.

Unsere Position:

Compliance ist heute mehr als Risikovermeidung – sie ist strategisch und datengetrieben.

Die Rolle des Compliance Managers verändert sich grundlegend

In unserem Beitrag betonen wir, wie wichtig es ist, dass Compliance-Abteilungen nicht länger isoliert agieren, sondern aktiv mit Führung, IT und Fachbereichen vernetzt werden. Das bedeutet konkret:

  • Aufbau funktionsübergreifender Data-Governance-Strukturen
  • Nutzung von Data Science und Process Mining, um Risiken frühzeitig zu erkennen
  • Entwicklung einer Compliance-Kultur, die Innovation ermöglicht und nicht verhindert
KMU im Fokus – Effizienz statt teure Lösungen

Während Konzerne eigene Legal-Tech-Abteilungen aufbauen oder externe Beratung einkaufen können, fehlen kleineren und mittleren Unternehmen oft die Ressourcen. Doch gerade KMU profitieren besonders von effizienten, datenbasierten Strukturen. In unserem Artikel zeigen wir praxistaugliche Ansätze und Tools, die ohne große Budgets umsetzbar sind – und echten Mehrwert schaffen.

Compliance + Data Governance = Zukunftsfähigkeit

Wer, wie Compliance Manager, wirklich ganzheitlich denkt, erkennt:
Eine enge Verzahnung mit der Datenstrategie führt zu mehr Resilienz, besserer Steuerung und einem klaren Wettbewerbsvorteil. Genau hier setzen wir mit unserer Beratung an – pragmatisch, fundiert und umsetzungsorientiert.

📖 Lesen Sie den vollständigen Artikel im BCM Magazin 1/2025
Gerne stellen wir Ihnen auf Anfrage ein Belegexemplar oder eine Zusammenfassung zur Verfügung. Schreiben Sie uns – oder vernetzen Sie sich direkt auf LinkedIn!

Über die Autoren

Dr. Marcus Brandt ist Geschäftsführer bei Petermann Brandt und Experte für Datenmanagement, Data Governance und digitale Transformation.
Stefan M. Remaklus ist Mitglied im BCM, ehemaliger Direktor einer internationalen Großbank und Gründer von CCR Consulting.

Interesse an einem Austausch?
Wir unterstützen Unternehmen beim Aufbau moderner, KI-tauglicher Daten- und Compliance-Strukturen. Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Erstgespräch oder abonnieren Sie unseren Newsletter.

Anwendungsfälle erstellen – Hindernisse vermeiden 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Anwendungsfälle erstellen und dabei Hindernisse vermeiden

Anwendungsfälle in einem Unternehmen zu erstellen kann ein komplexer Prozess sein, vor allem unter der Prämisse, Hindernisse dabei möglichst zu vermeiden. Anwendungsfälle sind jedoch für die Effektivität eines Data-Governance-Programms unerlässlich. Denn: Sie helfen Anwendern dabei zu verstehen, in welcher Weise Daten in ihren Unternehmen verwendet werden – entscheidend für eine effektive Datenverwaltung.  

Wie Unternehmen Anwendungsfälle erstellen und Hindernisse vermeiden 

Lassen Sie uns im Folgenden einige Schritte bei der Erstellung von Anwendungsfällen betrachten – selbstverständlich auf eine Art und Weise, auf der Hindernisse vermieden werden. 

Identifizierung von Interessengruppen: Zunächst sollten alle Beteiligten ermittelt werden, die mit den Daten interagieren. Dazu gehören Geschäftsanwender, IT-Mitarbeiter und alle anderen Abteilungen, die mit Daten arbeiten. Diese Stakeholder leisten bei der Identifizierung von Anwendungsfällen eine wertvolle Hilfestellung, wenn es um die Frage geht, wie die Daten verwendet werden. 

Sammeln von Daten: Der nächste Schritt besteht darin, Daten von den Stakeholdern zu sammeln. Interviews, Umfragen oder Workshops z. B. eignen sich sehr gut dafür. Befragen Sie die Beteiligten zu ihren Arbeitsabläufen, Problemen und zur Verwendung von Daten bei ihren täglichen Aufgaben. 

Analysieren der Daten: Die Analyse der gesammelten Daten wichtig, um häufige Anwendungsfälle zu identifizieren. Die Suche nach Mustern in der Datennutzung und die die Identifizierung von Bereichen, in denen Datenqualitätsprobleme die Geschäftsprozesse beeinträchtigen könnten, sind die Ziele der Datenanalyse. 

Prioritäten bei den Anwendungsfällen setzen: Sobald Sie die häufigsten Anwendungsfälle identifiziert haben, priorisieren Sie diese anhand ihrer Auswirkungen auf das Unternehmen. Wichtig ist die Konzentration auf diejenigen Anwendungsfälle, die sich am stärksten auf die Geschäftsprozesse, den Umsatz und die Einhaltung von Vorschriften auswirken. 

Entwicklung eines Plans: Nach der Priorisierung der Anwendungsfälle folgt die Entwicklung eines Plans, um jeden einzelnen Fall anzugehen. Dies kann die Entwicklung neuer Richtlinien, Verfahren oder Datenqualitätskontrollen beinhalten. 

Hindernisse bei der Erstellung von Anwendungsfällen 

Aller Sorgfalt zum Trotz: Bei der Erstellung von Anwendungsfällen lässt es sich leider nicht vermeiden, dass Hindernisse verschiedenster Art auftreten. Welche Hürden es geben kann, zeigen folgend einige Beispiele: 

Mangelndes Engagement der Interessenvertreter: Interessengruppen unbedingt in den Prozess einbinden! Übersehen Sie auf keinen Fall kritische Anwendungsfälle oder Bereiche, in denen Datenqualitätsprobleme die Geschäftsprozesse beeinträchtigen. 

Unvollständige Daten: Liegen ungenügende oder zu wenige Daten vor, können Sie leicht kritische Anwendungsfälle übersehen. Oder es werden falsche Annahmen darüber getroffen, wie die Daten verwendet werden. 

Datensilos: Sind die Daten innerhalb von Abteilungen isoliert? In diesem Fall kann es heikel werden, gemeinsame Anwendungsfälle oder Muster in der Datennutzung zu erkennen. 

Wie man Hindernisse vermeidet 

Um Hindernisse beim Erstellen von Anwendungsfällen zu vermeiden, sollten die Beteiligten die folgenden Schritte berücksichtigen: 

Frühzeitige und häufige Einbindung der Beteiligten: Die Beteiligten während des gesamten Prozesses einbeziehen! Feedback und Beiträge zur Datennutzung tragen wesentlich zur Reduzierung von Hindernissen bei. 

Vollständige Daten sammeln: Das Sammeln von vollständigen Daten ist der beste Weg, um allgemeine Anwendungsfälle zu erstellen und Muster in der Datennutzung zu identifizieren. 

Aufbrechen von Datensilos: Datensilos innerhalb des Unternehmens aufbrechen! Die Bildung funktionsübergreifender Teams ist wichtig,  um Anwendungsfälle zu identifizieren. 

Die Generierung von Anwendungsfällen ist entscheidend für die Entwicklung eines erfolgreichen Data-Governance-Programms 

Das Erstellen von Anwendungsfällen in einem Unternehmen entscheidet darüber, ob die Entwicklung eines erfolgreichen Data-Governance-Programms von Erfolg gekrönt sein wird. Durch die Identifizierung gemeinsamer Anwendungsfälle und Muster bei der Datennutzung können Unternehmen wirksame Richtlinien und Verfahren für ein effektives Datenmanagement entwickeln. Um Hindernisse zu vermeiden, sollten die Beteiligten frühzeitig und häufig einbezogen, vollständige Daten gesammelt und Datensilos innerhalb des Unternehmens aufgebrochen werden. 

Anwendungsfälle erfolgreich umsetzen.

Petermann Brandt unterstützt Sie bei Ihrem Vorhaben.

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Was ist eine Datenlandschaft? Wie wird sie verwaltet? 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Was ist eine Datenlandschaft und wie wird sie verwaltet?

Eine Datenlandschaft lässt sich als umfassender Überblick über alle in einer Organisation vorhandenen Daten beschreiben. Dieser Überblick schließt sowohl ihre Struktur, als auch ihren Standort und ihre Beziehungen zu anderen Datenelementen ein. Eine Datenlandschaft kann dabei helfen, potenzielle Lücken oder Redundanzen in Unternehmensdaten sowie Möglichkeiten zur Konsolidierung und Optimierung zu erkennen. 

Die Verwaltung einer Datenlandschaft

Die Verwaltung einer Datenlandschaft umfasst die Identifizierung und Katalogisierung aller Datenbestände innerhalb eines Unternehmens, die Abbildung ihrer Beziehungen und Abhängigkeiten. Ihr zentraler Bestandteil ist die Erstellung eines Repositorys für einfachen Zugriff und Verwaltung. 

Beispiel für Datenlandschaftsmanagement

Als ein gutes Beispiel für die Verwaltung von Datenlandschaften stellen wir uns ein großes Finanzdienstleistungsunternehmen vor. Um seine Effizienz zu steigern und Kosten zu senken, möchte es seine verschiedenen Datenquellen konsolidieren. 

Breite Palette von Datenbeständen

Die Datenlandschaft des Unternehmens umfasst eine breite Palette von Datenbeständen. Darunter befinden sich Kundendaten, Transaktionsdaten, Marktdaten und Compliance-Daten, die über verschiedene Systeme und Datenbanken verteilt sind. In einer umfassenden Karte der Datenlandschaft sind die Datenquellen, ihre Struktur und ihre Beziehungen zueinander verzeichnet. 

Auf der Grundlage dieser Karte identifiziert das Unternehmen mehrere Bereiche, in denen Daten konsolidiert werden können. Dies können z. B. Kundendaten und Transaktionsdaten sein, die derzeit über mehrere Systeme verteilt sind. Darüber hinaus eröffnen sich Möglichkeiten zur Optimierung der Datennutzung, z. B. durch die Nutzung von Marktdaten zur Verbesserung des Risikomanagements. 

Mit zentralem Daten-Repository die Datenlandschaft verwalten

Um seine Datenlandschaft zu verwalten, nutzt das Unternehmen ein zentrales Daten-Repository. Dieses ermöglicht den einfachen Zugriff, die gemeinsame Nutzung und die Analyse von Daten durch verschiedene Abteilungen und Akteure. Das Repository ist so konzipiert, dass es skalierbar und flexibel ist – damit können neue Datenquellen hinzugefügt und neue Datenbeziehungen erstellt werden, wenn sich das Unternehmen weiterentwickelt. 

Indem das Unternehmen Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung implementiert, stellt es sicher, dass seine Daten korrekt, konsistent und sicher sind. Datenqualitätsprüfungen, Zugriffskontrollen und Datensicherungen sowie regelmäßige Audits sorgen dafür, dass die Daten ordnungsgemäß verwendet werden und die Datenlandschaft aktuell bleibt. 

Fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse

Die Verwaltung einer Datenlandschaft ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Durch die Schaffung eines umfassenden Überblicks über alle Unternehmensdaten werden fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse möglich. Die Identifizierung potenzieller Lücken oder Redundanzen versetzt Unternehmen in die Lage, ihre Datennutzung zu optimieren und gleichzeitig Kosten zu senken. Zentrale Datenspeicher und Richtlinien für die Datenverwaltung stellen sicher, dass die Daten korrekt, konsistent und sicher sind. Regelmäßige Audits helfen dabei, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und sorgen dafür, dass die Datenlandschaft stets auf dem neuesten Stand bleibt. 

Dank einer Datenlandschaft wertvolle datengestützte Erkenntnisse gewinnen.

Petermann Brandt unterstützt Sie dabei.

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Was machen eigentlich Business-Analysten?

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Was Business Analysten auszeichnet

Die Rolle eines Business Analysten (BA) besteht darin, die Kluft zwischen den Interessengruppen des Unternehmens und den technischen Teams zu überbrücken. Er stellt sicher, dass die Lösungen mit den Zielen des Unternehmens übereinstimmen. 

Business Analyst für ein breites Spektrum von Aktivitäten verantwortlich 

Zu den Aufgaben eines Business Analysten zählt ein breites Spektrum von Aktivitäten, die der BA zu verantworten hat. Einige seiner Aufgaben erläutern wir im Folgenden einmal näher: 

Business Analysten erfassen Anforderungen 

BAs arbeiten eng mit Stakeholdern zusammen, um Geschäftsanforderungen für IT-Lösungen zu ermitteln und zu dokumentieren. Dazu zählen u.a. das Erfassen von Anforderungen, deren Analyse und die Umsetzung in technische Spezifikationen. 

Analyse und Modellierung 

Mithilfe verschiedener Tools und Techniken analysieren Business Analysten Geschäftsprozesse und -daten. Sie erstellen Modelle und Diagramme, um die Abläufe im Unternehmen anschaulich darzustellen. 

Entwurf von Lösungen 

Durch die Zusammenarbeit mit technischen Teams entwerfen BAs Lösungen, die den Geschäftsanforderungen entsprechen. Sie finden die am besten geeigneten Technologien, Systeme und Prozesse – und stellen stets sicher, dass diese Lösungen mit den Geschäftszielen übereinstimmen. 

Testen und Validieren 

BAs sind an der Prüfung und Validierung von Lösungen beteiligt. Dank ihres Fachwissens und ihrer Erfahrung sorgen sie aktiv dafür, dass die entwickelten Lösungen zweckmäßig sind. 

Der Business Analyst als Projektleiter 

Nicht selten sind Business Analysten auch für Projektmanagement-Aktivitäten verantwortlich, z. B. für die Planung, Überwachung und Steuerung von Projekten. In der Rolle eines Projektleiters stellen sie sicher, dass die Projekte fristgerecht, innerhalb des Budgets und gemäß den erforderlichen Qualitätsstandards geliefert werden. 

Worauf sollte ein BA bei seiner Geschäftsanalyse achten? 
  • Bessere Abstimmung zwischen Geschäftszielen und IT-Lösungen:  
    Business Analysten stellen sicher, dass IT-Lösungen auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind und mit den Geschäftszielen übereinstimmen. 
  • Geringere Kosten:  
    BAs helfen dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen Kosten gesenkt werden können. Das können z. B. die Rationalisierung von Geschäftsprozessen, die Beseitigung von Redundanzen und die Reduzierung von Verschwendung sein. 
  • Gesteigerte Effizienz:  
    Mit der Ermittlung von Möglichkeiten zur Prozessverbesserung und -automatisierung helfen BAs dabei, die Effizienz zu steigern und Fehler zu reduzieren. 
  • Bessere Entscheidungsfindung:  
    Business Analysten versorgen die Beteiligten mit den nötigen Informationen, um fundierte Entscheidungen über IT-Lösungen und andere Geschäftsprozesse zu treffen. 
  • Verbesserte Kommunikation und Zusammenarbeit:  
    Als Brücke zwischen Geschäftsinteressenten und technischen Teams tragen BAs dazu bei, dass eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den beiden Gruppen gewährleistet ist. 
BAs nehmen eine Schlüsselrolle ein 

Die Geschäftsanalyse in Unternehmen nimmt eine wichtige Funktion ein, weil sie dazu beiträgt, dass IT-Lösungen passgenau konzipiert werden. Business Analysten nehmen eine Schlüsselrolle ein – sei es bei der Erfassung von Anforderungen, der Analyse und Modellierung, dem Lösungsentwurf, der Prüfung und Validierung sowie dem Projektmanagement. Zu den Vorteilen der Geschäftsanalyse zählen unter anderem:  

  • eine bessere Abstimmung zwischen Geschäftszielen und IT-Lösungen,  
  • geringere Kosten, höhere Effizienz,  
  • bessere Entscheidungsfindung sowie  
  • bessere Kommunikation und Zusammenarbeit 
Möchten Sie den Wert Ihrer Daten maximieren?

Wir unterstützen Sie gerne dabei. Kontaktieren Sie uns.

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Auf welche Weise lässt sich Datenqualität erzielen? 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Auf diese Weise lässt sich Datenqualität erzielen

Datenqualität gewährleistet die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität von Daten. Probleme mit der Datenqualität führen oft zu einer schlechteren Entscheidungsfindung, erhöhten Betriebskosten und Umsatzeinbußen. Um eine hohe Qualität der Daten zu erzielen und aufrechtzuerhalten, ist ein systematischer Ansatz erforderlich, der mehrere wichtige Schritte umfasst. Im Folgenden beschreiben wir, auf welche Weise eine gute Datenqualität erzielt werden kann. 

Definition der Anforderungen

Im ersten Schritt des Datenqualitätsmanagements sind die Datenqualitätsanforderungen für das Unternehmen zu definieren. Dazu gehören die Identifizierung der kritischen Datenelemente, die Definition von Datenqualitätsmetriken und die Festlegung von Datenqualitätsregeln. Die Anforderungen an die Datenqualität sind mit den Zielen des Unternehmens in Einklang zu bringen.

Bewertung der Datenqualität

An zweiter Stelle folgt die Bewertung der Qualität der Daten. Um Fehler, Inkonsistenzen oder Lücken zu ermitteln, sind die Daten zunächst zu analysieren. Die Bewertung der Datenqualität geschieht mit verschiedenen Instrumenten und Techniken, wie z. B. Data Profiling, Data Sampling und Data Auditing. 

Einen Plan zur Verbesserung entwickeln

Basierend auf den Ergebnissen der Datenqualitätsbewertung wird im nächsten Schritt ein Plan zur Verbesserung der Datenqualität entwickelt. Dieser Plan enthält eine Reihe von Maßnahmen, die zur Verbesserung der Datenqualität ergriffen werden müssen. Zu ihnen zählen u.a.

  • die Aktualisierung von Datenquellen
  • die Aufstellung neuer Datenqualitätsregeln oder
  • die Implementierung neuer Datenqualitätswerkzeuge 

Umsetzung des Datenqualitätsplans  

Der vierte Schritt ist die Umsetzung des Datenqualitätsplans. Dazu gehört die Durchführung der im Plan zur Verbesserung der Datenqualität festgelegten Maßnahmen. Möglicherweise muss die Organisation in neue Technologien investieren oder zusätzliche Mitarbeiter einstellen, um den Plan umzusetzen. 

Überwachung und Messung der Datenqualität  

Im letzten Schritt des Datenqualitätsmanagements geht es darum, die Qualität der Daten kontinuierlich zu überwachen und zu messen. Zu ihnen zählen u.a. die Verfolgung von Datenqualitätsmetriken und die Identifizierung neu auftretender Probleme. Ein für diesen Zweck erstelltes Dashboard bietet einen Echtzeitüberblick über die Datenqualität. 

Datenqualitätsmanagement – ein wichtiger Prozess 

Das Datenqualitätsmanagement ist ein wichtiger Prozess, der einen systematischen Ansatz erfordert. Unternehmen helfen die o.g. Schritte dabei, dass ihre Daten korrekt, vollständig, konsistent und zeitnah sind. Aufgrund dieser empfohlenen Schritte können sie fundierte Entscheidungen treffen, die Betriebskosten senken und das Umsatzwachstum fördern. 

In Sachen Qualität von Daten ganz vorne mit dabei.

Petermann Brandt kann auch Ihren Daten die bestmögliche Qualität geben.

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Risiken einer Cloud-Strategie – und wie man sie vermeidet 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Risiken einer Cloud-Strategie - und wie man sie vermeidet

Die Verlagerung des Betriebs in die Cloud birgt Risiken für Unternehmen. Diese müssen berücksichtigt und angegangen werden, um die Sicherheit und Effizienz ihrer Cloud-Strategie zu gewährleisten. Einige der häufigsten Risiken im Zusammenhang mit einer Cloud-Einführung und wie man sie vermeidet, beschreiben wir im Folgenden. 

Sorgen um Datenschutzverletzungen in der Cloud-Strategie 

Eine der größten Sorgen innerhalb des Cloud Computing ist das Risiko von Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen. Unternehmen begegnen diesen Risiken, indem sie strenge Sicherheitsprotokolle wie Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung einführen. Außerdem hat es sich bewährt, seine Systeme regelmäßig auf verdächtige Aktivitäten zu überwachen. 

Risiko von Serverausfällen bei Drittanbietern 

Werden Cloud-Dienste von Drittanbietern genutzt, besteht stets das Risiko von Serviceausfällen und -unterbrechungen. Unternehmen sollten sich nach seriösen Anbietern umsehen. Anbieter, die sich durch eine hohe Zuverlässigkeit und Betriebszeit aufzeichnen, sollten dabei die erste Wahl sein. Der Abschluss angemessener Service Level Agreements ist selbstverständlich. Damit lässt sich eines der wichtigsten Risiken einer Cloud-Strategie idealerweise im Vorfeld vermeiden.

Datenverlust aufgrund von Systemausfällen oder menschlichem Versagen 

Unternehmen sollten über Sicherungs- und Notfallwiederherstellungspläne verfügen, um für einen evtl. Datenverlusts aufgrund von Systemausfällen oder menschlichem Versagen gewappnet zu sein.  Diese Pläne sind regelmäßig zu testen und zu aktualisieren, um deren Wirksamkeit zu gewährleisten und damit Datenverlust wirkungsvoll zu vermeiden. 

Compliance-Anforderungen erfüllen 

Die Cloud-Strategie eines Unternehmens sollte mit den einschlägigen Branchen- und Regierungsvorschriften (z. B. DSGVO und HIPAA) übereinstimmen. Eine enge Zusammenarbeit mit den Dienstleistern stellt sicher, dass alle erforderlichen Compliance-Anforderungen erfüllt werden. 

Kostenfallen vermeiden 

Im Cloud Computing kann es stets zu unerwarteten Ausgaben aufgrund von Übernutzung oder Missmanagement von Ressourcen kommen. Unternehmen sollten daher ihre Cloud-Nutzung im Auge behalten und Strategien für das Kostenmanagement erarbeiten, um Kostenfallen zu vermeiden. 

Die Rolle von Data Governance bei der Bewältigung der Risiken einer Cloud-Strategie

Data Governance spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Risiken. Sie sorgt dafür, dass Cloud-basierte Daten ordnungsgemäß verwaltet und gesichert werden. Ein solides Data-Governance-Rahmenwerk trägt dazu bei, Risiken zu erkennen und sie zu mindern. Datensicherheitsrichtlinien werden durchgesetzt, und es ist sichergestellt, dass die Unternehmensdaten korrekt, konsistent und vertrauenswürdig sind. Klare Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren sind auf die Cloud-Strategie des Unternehmens abgestimmt. Diese Richtlinien sollten kontinuierlich überwacht und überprüft werden, damit ihre Wirksamkeit garantiert ist. Sobald Daten auf eine fremde Infrastruktur gelangen, dort gespeichert und verarbeitet werden, gilt es, viele rechtliche Aspekte zu berücksichtigen. Das umfasst die Art der Daten bis hin zum Standort des Rechenzentrums.  

Schulung der IT-Entwickler  

Die schnelle Entwicklung und Zurverfügungstellung von Funktionen oder Prozessen sollten sowohl durch geschulte IT-Architekten, als auch durch Entwickler geschehen. Sie müssen die Anforderungen der Daten hinsichtlich ihrer Speicherung, Verarbeitung und Sicherheit kennen. Maßgeblich verantwortlich für die Umsetzung von Compliance-Richtlinien ist die Data Governance, welche sinnvolle und praktikable Prozesse, Methoden und Regeln aufstellt und deren Einhaltung überwacht.  

Geben Sie Ihrer Datenqualität eine angemessene Bedeutung

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Datenkataloge – wieso sie für Unternehmen wichtig sind 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Wieso Datenkataloge für Unternehmen wichtig sind

Datenkataloge helfen Unternehmen dabei, ihre Datenbestände zu verwalten und zu steuern. Einen Datenkatalog kann man sich als ein zentralisiertes Inventar von Datenbeständen vorstellen. Er enthält eine detaillierte Beschreibung der Unternehmensdaten, einschließlich ihrer Herkunft, Struktur, Beziehungen zu anderen Daten und ihrer Verwendung im Unternehmen. Innerhalb der Data-Governance-Strategie ist er besonders wichtig – und das aus vielfältigen Gründen. Ein Datenkatalog erleichtert es Unternehmen, ihre Datenbestände zu finden, zu verstehen und zu nutzen. Gleichzeitig verbessert er die Datenqualität und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften. 

Datenkataloge können sowohl technisch als auch geschäftsorientiert sein, was sie sowohl für IT- als auch für Geschäftsanwender nützlich macht. Sie stellen beispielsweise Informationen über alle Arten von Daten bereit, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Als Beispiele für Daten, die in einem solchen Datenkatalog aufgenommen werden, seien Kundendaten, Finanzdaten, Produktdaten und Marketingdaten exemplarisch genannt. 

Auf welche Weise werden Datenkataloge eingeführt? 

Die Einführung eines Datenkatalogs beginnt üblicherweise mit einer umfassenden Bewertung der Datenbestände des Unternehmens. Dazu gehört die Identifizierung aller Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes. Auch der aktuelle Zustand der Daten, in Bezug auf Qualität, Vollständigkeit und Genauigkeit, muss im Rahmen der Bewertung ermittelt werden. 

Sobald die Bewertung abgeschlossen ist, wird ein Datenkatalog erstellt. Er enthält eine detaillierte Beschreibung der einzelnen Datenbestände, z. B. über die Quelle, den Speicherort, das Schema, die Metadaten und die Beziehungen zu anderen Daten. 

Wer im Unternehmen verwendet sie? 

Der Datenkatalog wird von verschiedenen Beteiligten benötigt, um die ihnen zur Verfügung stehenden Datenbestände leicht zu finden und zu verstehen. Datenkataloge werden von einer Vielzahl von Interessengruppen innerhalb eines Unternehmens verwendet: Datenwissenschaftler, Geschäftsanalysten, Datenverwalter, Dateneigentümer und Datenbankadministratoren. 

Datenwissenschaftler verwenden sie, um solche Daten zu finden, die zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden können. Business-Analysten haben ein Interesse daran, diejenigen Daten zu extrahieren, die sie für ihre Analysen und Berichte benötigen. Datenverwalter und Dateneigentümer ermöglicht ein Datenkatalog, die Daten ordnungsgemäß zu verwalten und zu kontrollieren. Datenbankadministratoren schließlich nutzen Datenkataloge zur Überwachung und Verwaltung der Dateninfrastruktur. 

Nützlich für eine Vielzahl von Prozessen 

Datenkataloge sind für eine Vielzahl von Prozessen ausgesprochen nützlich. Als Beispiele seien Datenermittlung, Datenintegration, Datenabfolge und Data Governance genannt. Im Folgenden betrachten wir diese Prozesse eingehender: 

In der Datenermittlung sind sie nützlich, um Datenbestände, die für die Bedürfnisse von Nutzern relevant sind, einfach zu suchen und zu entdecken. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens lassen sich diese Prozesse automatisieren. Sie basieren ist i.d.R. auf Grundlage des Benutzerverhaltens und Nutzungsmustern – und ermöglichen darüber, Empfehlungen auszusprechen. 

Datenkataloge können zur Datenintegration von Daten verwendet werden, die aus verschiedenen Quellen stammen. Die Daten werden richtig zugeordnet und umgewandelt, damit sie den Geschäftsanforderungen des Unternehmens entsprechen. 

Datenkataloge liefern Informationen über die Datenverknüpfung, also der Herkunft der Daten, einschließlich ihres Ursprungs, ihrer Umwandlung und ihrer Verwendung im Unternehmen. Solche Informationen sind insbesondere für die Einhaltung von Vorschriften sowie für Prüfungszwecke von entscheidender Bedeutung. 

Mit Hilfe von Datenkatalogen können Unternehmen Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung festlegen. Ausgesprochen wichtig – denn dies garantiert, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und kontrolliert werden. Dies umfasst Richtlinien zur Datenqualität, Sicherheit und zum Datenschutz. 

Keine Data-Governance-Strategie ohne Datenkatalog 

Datenkataloge sind ein wesentlicher und wichtiger Bestandteil einer umfassenden Data-Governance-Strategie. Mit ihrer Hilfe können Unternehmen ihre Datenbestände leichter erkennen, verstehen und sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und geregelt werden. Die Einführung eines Datenkatalogs hilft Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu verringern und die Gesamtqualität ihrer Daten zu verbessern. 

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Digitale Transformation schaffen

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Digitale Transformation schaffen

Die digitale Transformation zu schaffen, sie erfolgreich zu verwirklichen – das stellt nicht selten eine Herausforderung dar. In der Praxis haben sich einige Verfahren etabliert, mit denen Unternehmen ihre Erfolgschancen deutlich erhöhen können: 

Eine klare Strategie definieren

Bereits vor dem Start des digitalen Transformationsprojektes sollte eine eine klar umrissene Strategie definiert werden. Mit ihr werden die Ziele, der Zeitplan und die Ergebnisse des Projekts formuliert. Diese Strategie sollte mit den allgemeinen Geschäftszielen des Unternehmens in Einklang stehen.

Stakeholder einbeziehen, alle relevanten Positionen berücksichtigen

Die Stakeholder – alle Beteiligten, einschließlich Mitarbeiter, Kunden und Partner – sollten frühzeitig und häufig einbezogen werden. Dies fördert einerseits die Akzeptanz und Unterstützung für das Projekt, und berücksichtigt andererseits alle relevanten Perspektiven bzw. Positionen.

Wirksame Datenverwaltung garantiert Erfolg von Projekten zur digitalen Transformation

Setzen Sie Prioritäten bei der Datenverwaltung, denn eine wirksame Datenverwaltung ist für den Erfolg von Projekten zur digitalen Transformation von entscheidender Bedeutung. Zur wirksamen Datenverwaltung gehört die Einrichtung eines Data-Governance-Rahmens – dieser garantiert die Richtigkeit, Aktualität und Sicherheit der Daten.

Projekterfolg dank eines starken Projektteams

Der Aufbau eines starken Projektteams ist entscheidend für den Projekterfolg. Ein gutes Team verfügt über die richtige Mischung aus Fähigkeiten und Fachwissen, technischen Kenntnissen, besitzt aber auch Fertigkeiten im Change Management, Projektmanagement und selbstverständlich Führungsqualitäten.

Bedürfnisse der Kunden erfüllen und Mehrwert schaffen

Fokussieren Sie sich auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden! Projekte zur digitalen Transformation sollten immer auf die jeweilige Situation der Kundschaft eingehen, denn die Kundenorientierung ist das Kernprinzip der Projektstrategie und -durchführung. Ebenso wichtig: Einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen.

Mit agilem Ansatz Schwerpunkte für die digitale Transformation schaffen

Wählen Sie einen agilen Ansatz, denn agile Methoden helfen Unternehmen, sich an veränderte Umstände anzupassen und schnell Werte zu schaffen. Mit einem agilen Ansatz gelingt es, den Schwerpunkt des Projektes auf Zusammenarbeit, Flexibilität und kontinuierliche Verbesserung zu legen.

Fortschritt überwachen – und bei Bedarf anpassen

Überwachen Sie regelmäßig den Fortschritt des Projektes – und passen Sie Strategie und Ausführung bei Bedarf an. Dieses Vorgehen stellt sicher, dass das Projekt weiterhin auf die Ziele des Unternehmens abgestimmt und ausgerichtet ist.

Best Practices bei der digitalen Transformation schaffen Erfolgschanchen

Ein erfolgreiches digitales Transformationsprojekt profitiert erheblich von einer klaren Strategie. Die Einbindung der Stakeholder, eine effektive Datenverwaltung sowie ein starkes Projektteam erhöhen die Erfolgschancen signifikant. Eine gezielte Kundenorientierung, die Methode des agilen Ansatzes sowie regelmäßige Überwachung und Anpassung komplettieren diese Best Practices.

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Gesetzespaket eröffnet IT-Unternehmen einzigartige Chancen

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Neues Gesetzespaket eröffnet IT-Unternehmen einzigartige Chancen

Ambitionierter Vorstoß zur Stärkung der Position Deutschlands als führende Wirtschaftsmacht: Die Bundesregierung hat ein umfassendes Gesetzespaket vorgestellt. Dieses Vorhaben wird in einem Zehn-Punkte-Plan mit dem Titel „10 Punkte für den Wirtschaftsstandort Deutschland“ zusammengefasst. Bundeskanzler Olaf Scholz, Vizekanzler Dr. Robert Habeck und Finanzminister Christian Lindner wollen damit eine neue Ära der Innovation, Nachhaltigkeit und digitalen Transformation einläuten. Für IT-Unternehmen, sowohl im Inland als auch international, eröffnet diese Gesetzespaket eine Fülle von Chancen, Möglichkeiten, Herausforderungen und strategischen Überlegungen. 

1. Zukunftsinvestitionen fördern und Finanzierung erleichtern 

Im Zentrum der Strategie der Regierung steht das „Wachstumschancengesetz„. Es zielt darauf ab, Investitionen und Innovationen mit einem starken Fokus auf kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowie umweltfreundliche Initiativen zu stimulieren. Für IT-Unternehmen bedeutet dies erhebliche Steueranreize für Investitionen in Energieeffizienz und Klimaschutztechnologien. Darüber hinaus verspricht die Lockerung der Abschreibungsregeln für bewegliche Wirtschaftsgüter, die nach dem 1. Oktober 2023 erworben oder hergestellt wurden, private Investitionen weiter anzukurbeln. 

2. Liquidität und finanzielle Flexibilität erhöhen 

Bemerkenswert für IT-Unternehmen sind die vorgeschlagenen Anpassungen bei den Verlustvorträgen und Abschreibungsbedingungen. Durch die Erhöhung der Grenze für den Verlustvortrag von 60 % auf 80 % für vier Jahre zielt die Regierung darauf ab, die Liquidität der Unternehmen zu verbessern.  Aggressivere Investitionen in Innovation und digitale Infrastruktur werden damit möglich. 

3. Digitale Transformation beschleunigen 

Das Engagement für die Digitalisierung zeigt sich in dem Plan der Bundesregierung, Planungs- und Genehmigungsprozesse durch digitale Mittel und den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zu beschleunigen. Diese Initiative besitzt das Potenzial, den bürokratischen Papierkram zu durchschneiden. Ebenso kann er Deutschland zu einem führenden Hub für KI und digitale Innovation machen. IT-Unternehmen profitieren von verbessertem Zugang zu Daten, gestrafften regulatorischen Prozessen und verstärkter Unterstützung für Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten. 

4. Erneuerbare Energien und Nachhaltigkeit fördern 

Der „Klima- und Transformationsfonds“ unterstreicht Deutschlands Engagement für eine nachhaltige Zukunft. Ihm wurde eine beeindruckende Summe von 211 Milliarden Euro für Klimaschutz- und Wirtschaftsmodernisierungsmaßnahmen zugewiesen. IT-Unternehmen, die auf erneuerbare Energien, intelligente Netztechnologien und nachhaltige Mobilitätslösungen setzen, finden fruchtbaren Boden für Wachstum und Innovation. 

5. Das Gesetzespaket im Startup-Ökosystem nutzen 

Das „Zukunftsfinanzierungsgesetz“ zielt darauf ab, Deutschlands Attraktivität als Startup-Standort zu steigern. Es soll sowohl das Finanzökosystem verbessern als auch Kapitalmärkte attraktiver für junge, innovative Unternehmen machen. Das Zukunftsfinanzierungsgesetz wird voraussichtlich die Barrieren für Startups, die an die Börse gehen möchten, senken – eine Bereicherung des Ökosystem, in dem IT-Unternehmen operieren. 

6. Fachkräfte gewinnen und weiterbilden 

Im Sog der digitalen und grünen Transformation wird die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in IT und verwandten Bereichen in die Höhe schnellen. Der Fokus der Bundesregierung auf Bildung, berufliche Aus- und Weiterbildung sowie die Erleichterung der qualifizierten Einwanderung ist ein Segen für IT-Unternehmen, die mit Fachkräftemangel konfrontiert sind. 

Fazit: Gesetzespaket ist einzigartige Gelegenheit für IT-Unternehmen 

Das Gesetzespaket Deutschlands ist ein mutiger Schritt, um die Zukunft des Landes als wettbewerbsfähige, innovative und nachhaltige Wirtschaft zu sichern. Für IT-Unternehmen eröffnet dieses Gesetzespaket einzigartige Chancen, in Spitzentechnologien zu investieren. Sie können damit zur Gestaltung der digitalen und ökologischen Landschaft von morgen beizutragen. Während das Land auf dieser transformativen Reise voranschreitet, wird man international zweifellos ein wachsames Auge auf Deutschland werfen. Die globale IT-Gemeinschaft verspricht sich Welleneffekte durch die Initiative, die positive Veränderungen für den globalen Markt bringen könnten. 

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Datenqualität und ihre Bedeutung für Unternehmen

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Die Bedeutung von Datenqualität für Unternehmen

Datenqualität ist das Maß für die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Relevanz von Daten, die in den Betriebsabläufen und Entscheidungsprozessen einer Organisation verwendet werden. Ungenaue, unvollständige oder inkonsistente Daten können zu einer schlechten Entscheidungsfindung, verpassten Chancen und erhöhten Risiken für das Unternehmen führen. Daher ist das Management der Datenqualität von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, um sicherzustellen, dass ihre Daten zuverlässig und nützlich sind. 

Wodurch Unternehmen Datenqualität erreichen und steigern

Die Verwaltung der Datenqualität umfasst mehrere Schritte, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind. Diese fünf Schritte sind nötig, um die Datenqualität zu erreichen und steigern: 

  • Datenprofilierung: Bei der Datenprofilierung werden die Daten untersucht, um Unstimmigkeiten, Fehler oder Anomalien zu ermitteln. Dieser Schritt trägt dazu bei, eine Grundlage für die Datenqualität zu schaffen und Bereiche zu ermitteln, in denen Verbesserungen erforderlich sind.  
  • Datenbereinigung: Bei der Datenbereinigung werden alle Fehler, Unstimmigkeiten oder Ungenauigkeiten in den Daten korrigiert oder entfernt. Dieser Schritt kann eine manuelle Überprüfung der Daten oder den Einsatz automatisierter Tools zur Identifizierung und Korrektur von Fehlern beinhalten.  
  • Standardisierung der Daten: Die Datenstandardisierung umfasst die Festlegung von Regeln und Richtlinien für die Erfassung, Speicherung und Verwendung von Daten. Mit diesem Schritt wird sichergestellt, dass die Daten in den verschiedenen Systemen und Anwendungen konsistent und korrekt sind.  
  • Datenvalidierung: Bei der Datenvalidierung wird die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten anhand vordefinierter Regeln oder Kriterien überprüft. Dieser Schritt trägt dazu bei, dass die Daten für die Entscheidungsfindung genau und zuverlässig sind.  
  • Datenverwaltung: Data Governance umfasst die Festlegung von Richtlinien, Verfahren und Kontrollen für die Verwaltung und Verwendung von Daten in einer Organisation. Dieser Schritt trägt dazu bei, dass die Datenqualität im Laufe der Zeit erhalten bleibt und dass die Daten angemessen genutzt werden, um die Ziele der Organisation zu unterstützen. 

Fünf exemplarische Schritte zur Einführung von Datenqualitätsprozessen 

Die Einführung von Datenqualitätsprozessen erfordert einen umfassenden Ansatz, der Menschen, Prozesse und Technologie einbezieht. Einige wichtige exemplarische Schritte zur Einführung von Datenqualitätsprozessen möchten wir im Folgenden beschreiben.

Datenqualitätsstandards definieren und Verantwortliche identifizieren

1) Definieren Sie Datenqualitätsstandards: Legen Sie klare und messbare Datenqualitätsstandards fest, die sich an den Zielen des Unternehmens orientieren. Dies kann die Definition von Kriterien für die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz von Daten beinhalten. 

2) Identifizieren Sie Verantwortliche für die Datenqualität: Weisen Sie die Verantwortung für die Datenqualität bestimmten Personen oder Teams innerhalb der Organisation zu. Die Verantwortlichen für die Datenqualität sind für die Überwachung, Messung und Verbesserung der Datenqualität im Laufe der Zeit verantwortlich.

Datenqualitätsprozesse entwickeln und automatisieren

3) Entwickeln Sie Prozesse für Datenprofilierung, Datenbereinigung, Datenstandardisierung, Datenvalidierung und Data Governance. Diese Prozesse sollten dokumentiert, kommuniziert und in der gesamten Organisation durchgesetzt werden.  

4) Implementieren Sie Datenqualitätstools, um die Datenqualitätsprozesse zu automatisieren und die Effizienz zu verbessern. Zu diesen Werkzeugen können Tools zur Datenprofilierung, Datenbereinigung, Datenstandardisierung und Datenvalidierung gehören.

5) Legen Sie Metriken zur Überwachung und Messung der Datenqualität im Laufe der Zeit fest. Diese Messgrößen können die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz der Daten umfassen. Überwachen Sie diese Metriken regelmäßig und erstatten Sie darüber Bericht, um Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu ermitteln. 

Herausforderungen bei der Verwaltung der Datenqualität

Zu den Herausforderungen bei der Verwaltung der Datenqualität gehören die Komplexität der Datenquellen und -systeme, das Datenvolumen und die Notwendigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, können Organisationen eine Kombination aus automatisierten Tools und manuellen Überprüfungsprozessen einsetzen, klare Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung einführen sowie Schulungen und Unterstützung für die an der Datenverwaltung und -analyse beteiligten Mitarbeiter anbieten. 

Fazit: Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung für Entscheidungsprozesse 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenqualität und ihre Bedeutung entscheidend sind, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig und für die Betriebsabläufe und Entscheidungsprozesse einer Organisation nützlich sind. Durch die Einführung umfassender Datenqualitätsprozesse, die Menschen, Prozesse und Technologie einbeziehen, können Organisationen die Datenqualität verbessern und die Risiken vermeiden, die mit ungenauen, unvollständigen oder inkonsistenten Daten verbunden sind. 

Geben Sie Ihrer Datenqualität eine angemessene Bedeutung

Wir unterstützen Sie gerne dabei.

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