Master Daten-Management – wie geschmiert

Öffentliche Dienstleister werden mehr und mehr «data driven»: Sie erstellen, verwalten und nutzen nicht nur immer mehr Daten intern, sondern tauschen unter dem Stichwort «open government data» auch immer mehr Daten mit Dritten (wie z.B. Statistik-, Geo- oder Umwelt- Daten) aus. All dies soll dazu dienen, Prozesse effizien- ter zu machen und den Kunden bessere Dienstleistun- gen zu gleichen oder sogar tieferen Kosten anzubieten.

Damit das funktioniert, müssen wir lernen, mit die- sen vielen Daten richtig umzugehen und diese effektiv zu nutzen. Denn Probleme wie Kunden-Dubletten, In- konsistenzen beim Reporting oder veraltete Stammda- ten sind in vielen Unternehmen leider noch immer Alltag. Dabei haben es gerade öffentliche Dienstleister dreifach schwer mit der effektiven Nutzung ihrer Daten:

• –  Sie sind häufig organisatorisch strikt unterteilt, was zu heterogenen Systemlandschaften mit entspre- chenden Datensilos führt.
• –  Sie verwalten oft sehr sensible Daten (wie z.B. Per- sonendaten) und unterliegen dabei verschiedenen Gesetzen und Verordnungen.
• –  Sie bieten sehr viele und sehr unterschiedliche Dienstleistungen an und verwalten dazu eine Vielzahl unterschiedlichster Stammdaten- Sammlungen.Es gilt also, die Sache gut überlegt anzugehen, insbesondere was die Verwaltung der Stammdaten anbelangt.Das MDM-FrameworkHier kommt Data Management, kurz MDM, ins Spiel. Hinter dem Begriff versteckt sich die Zentralisierung, Standardisierung und Überwachung von Stammdaten und Datenpflege-Prozessen, mit dem Ziel, dass die tatsächliche Qualität der Daten der erwarteten und geforderten Qualität der Daten entspricht. Somit wird schnell klar, dass MDM nicht nur eine Software-Lösung

sein kann, sondern vielmehr ein umfassendes Frame- work aus vielen Elementen (wie z.B. Prozessen, Rollen, Regeln, Informationstechnologie) sein muss, die Hand in Hand zusammenspielen müssen. Dazu ist MDM auch immer im Zusammenhang mit Daten-Qualitäts- Management, kurz DQM, zu betrachten, wobei sich DQM vor allem auf die Analyse und Bereinigung der Daten konzentriert und somit einen Teilaspekt von MDM abdeckt.

Zu Beginn müssen Stammdaten und deren Attribute erst einmal bestimmt werden. Aufgrund der grossen Vielfältigkeit von Daten existiert keine klare Definition von Stammdaten bei öffentlichen Dienstleistern. Nicht selten werden dieselben Daten in unterschiedlichen Bereichen und Sektoren auch unterschiedlich verwen- det und kategorisiert. Daher hat AGILITA ein Scoring- System zur Identifikation von Stammdaten entwickelt. Anhand eines strukturierten Fragenkatalogs zu diver- sen Kriterien können so Daten klarer abgegrenzt und kategorisiert werden (wie z.B. in Meta-Daten, Stamm- Daten, Referenz-Daten und Transaktions-Daten). Parallel dazu sollten auch die Attribute zu diesen Stammdaten betrachtet und kategorisiert werden, zum Beispiel in IDs, Kern-Attribute, die durch mehrere Prozesse verwendet werden, und erweiterte Attribute, die nur durch einen oder wenige Prozesse verwendet werden. Nachfolgende Darstellung zeigt ein mögliches Beispiel dazu: Abbildung 1.

Ebenso empfiehlt es sich, den MDM-Reifegrad initial zu bestimmen, um die wichtigsten Handlungs- felder zu identifizieren. Der Reifegrad berücksichtigt dabei verschiedene Aspekte – nachfolgende Darstel- lung zeigt, wie zum Beispiel der Aspekt der verteilten Haltung von Geschäftsobjekten visualisiert werden könnte: Abbildung 2.

Als Ergebnis dieses Schritts sind die zentralen Geschäftsobjekte, deren Attribute sowie der MDM- Reifegrad pro Datendomäne bekannt und die nächsten Schritte können angegangen werden.

Abbildung 1 – Scoring-System zur Identifikation und Kategorisierung von Stammdaten

Abbildung 2 – Visualisierung verteilte Haltung Geschäftsobjekte

Abbildung 3 – Schematischer Aufbau MDM-Framework mit IKT-Unterstützung (orange)

In einem nächsten Schritt gilt es, das MDM-Framework zu definieren und zu etablieren. Dies muss einerseits auf die identifizierten Geschäftsobjekte und den MDM-Reifegrad, andererseits aber natürlich auf den Kontext von öffentlichen Dienstleistern abgestimmt sein. Das führt dazu, dass vielerlei Fragen geklärt werden müssen:

• –  Durch welche Prozesse und Organisations- einheiten werden welche Objekte und Attribute erstellt, geändert, gelöscht?
• –  Wie hängen die Objekte semantisch zusammen und welche Beziehungen bestehen?
• –  Wem gehören die Objekte?
• –  Welche Qualitätsregeln existieren?
• –  Wie sind die Daten klassifiziert?
• –  Welche rechtlichen Grundlagen sind zuberücksichtigen?
• –  Welche (funktionalen und nicht funktionalen)Anforderungen an die IKT stellt die Verwaltung der Daten? Hierzu besteht bereits eine breite Palette bewährter Instrumente (wie z.B. Landkarten, RACI-Matrix, Geschäftsobjekt-Modell, Prozess-Modell etc.), die situativ eingesetzt werden können. Am Schluss gilt es, die verschiedenen Ergebnisse in ein gesamthaftes und übergreifendes MDM-Konzept zu konsolidieren, das alle wesentlichen Aspekte der neuen Architektur und die Entwicklungsschritte dahin aufzeigt. Parallel dazu müssen die eigentlichen MDM-Prozesse zur Verwaltung der Stammdaten sowie die Datenqualitäts und die Governance-Strukturen definiert werden. Die Governance umfasst dabei insbesondere die Definition der Verantwortlichkeiten entlang den modellierten MDM-Prozessen sowie die Etablierung von spezifi- schen Rollen und Gremien (wie z.B. Ownership, Stewardship, Governance Boards, Governance-Zyklen etc.). Damit das MDM-Konzept zum gewünschten Ziel führt, sind dabei gerade bei öffentlichen Dienstleistern folgende Erfolgsfaktoren kritisch:

• –  Bestehende Silos sollten wo immer möglich aufgehoben werden, um Daten über Organisationseinheiten hinweg verwalten und nutzen zu können.
• –  Es empfiehlt sich zudem, Prozesse über Organisationseinheiten hinweg zu prüfen, zu harmonisieren und wenn immer möglich zu digitalisieren und an Best Practices auszurichten.
• –  Die MDM-Prozesse selbst sollten so gestaltet werden, dass sie einerseits effizient sind, andererseits aber Änderungen lückenlos und nachvollziehbar rückverfolgt werden können, um rechtlichen Vorgaben zu entsprechen. Da das MDM-Konzept sehr viele und unterschiedliche Bereiche einer Organisation betrifft, empfiehlt es sich zudem, ein Integrationskonzept sowie eine Umsetzungsplanung zu erarbeiten und die Realisierung laufend zu überwachen.

Alle diese Schritte können und sollen iterativ durchgeführt werden, sodass der MDM-Reifegrad kontinuierlich verbessert werden kann. Dabei empfiehlt es sich, sich jeweils auf diejenigen Datendomänen zu konzentrieren, bei denen der Reifegrad am tiefsten und der erwartete Nutzen am grössten sind.

SAP MDG – vom Silo zur MDM-Plattform

Für die Umsetzung und den Betrieb sollte auch an eine geeignete MDM-Plattform gedacht werden. Nachfolgende Darstellung zeigt schematisch, wie ein MDM- Framework aufgebaut sein kann und welche Elemente dabei durch eine zentrale MDM-Plattform unterstützt werden können (in orange): Abbildung 3.

Gerade im Hinblick auf die künftigen Herausforderungen der Unternehmen an das MDM (wachsende Datenmengen, Einbezug von unstrukturierten Daten, Sicherstellung des Datenschutzes etc.) ist eine effiziente IKT-Unterstützung auch im Bereich MDM zwingend nötig. SAP bietet mit der HANA DB bereits jetzt die Möglichkeit, sehr grosse Datenmengen im Sekundenbereich zu verarbeiten.

Weiter bietet SAP bereits im S/4HANA-Standard eine technische Plattform, die einerseits die Haltung und den Austausch der Daten, andererseits aber auch die Datenpflege und Governance-Prozesse unterstützt. Die Lösung SAP MDG bietet darüber hinaus viele weitere Funktionen, wie zum Beispiel die Validierung und Anreicherung von Daten oder die einfache Einrichtung von Workflows. Die dazu nötigen Regeln können in einem einfachen Konfigurator definiert werden. Auch Prüfmechanismen (wie z.B. Grunddatenprüfung, Sicherheitsberechtigungsprüfung, Duplikatsprüfung oder eine Prüfung der Validierungsregeln) lassen sich einfach einrichten.

AGILITA – Ihr MDM-Partner

Daten sind für öffentliche Dienstleister wertvolle Assets, die es einerseits zu schützen, andererseits auch effektiv zu nutzen gilt, um Prozesse effizienter zu machen und Dienstleistungen zu verbessern. Dies ist jedoch keine einfache Aufgabe. Die Etablierung eines MDM-Frameworks kann eine grosse Herausforderung sein, lohnt sich aber trotzdem, wenn man die grössten Stolpersteine vermeidet. AGILITA hat Erfahrung in der Konzipierung, Etablierung und Einführung von MDM- Frameworks und begleitet Sie gerne mit Rat und Tat, mit etablierten Tools und Methoden und mit einer starken und flexiblen Software-Lösung. Damit es mit Ihren Daten läuft wie geschmiert. ▪