Data Governance - Zwischen Datenqualität und betrieblicher Effizienz | Michael Prinner

Ein gutes Pferd, sagt man, springt nur so hoch wie es muss. Und
Daten im Unternehmen, sind immer nur so gut wie sie es für eine
bestimmte Anwendung sein müssen. Das nennt man Effizienz! Aber
was passiert, wenn sich Anforderungen nun ändern und Daten immer
wichtiger werden? Darüber spricht Christian Krug, der Host des
Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Michael Prinner, Leiter Data
Governance bei Uvex Group.


Nun sagen wir mal so. Es wird dann zumindest spannend. Denn ganz
oft ist es beim Satz „Datenqualität ist schlecht“ genau. Jemand
betrachtet oder analysiert Daten für einen Zweck zu dem diese gar
nicht gesammelt wurden. Wenig überraschend, dass diese dann eben
den Anforderungen nicht genügen.


Denn Unternehmen sind meist auf maximale Effizienz getrimmt,
gerade wenn dann noch ein Lean Manager alles was nicht direkt
genutzt wird als „Verschwendung“ deklariert und abgeschafft hat.


Dann fängt eben oft der Ärger an.





Muss aber nicht. Denn wenn man sich diesen Umstand einmal zu
Gemüte führt kann man an neue Datenprojekte genau so heran gehen.
Über die neuen Anforderungen. Anhand dieser wird dann eine
Aufstellung gemacht was schon vorhanden ist und was fehlt. So
entsteht quasi ganz nebenbei der ersten Datenkatalog im
Unternehmen (sollte der nicht schon da sein). Und dieser Katalog
ist dann eben das Nachschlagewerk für die Daten im Unternehmen
und so ein zentraler Bestandteil der Data Governance. Ein oft
unbeliebtes, aber absolut notwendiges Thema.





Denn gerade wenn eben jede Person im Unternehmen
Datenkonsument*in ist, treffen unterschiedlichste Anforderungen
auf die Daten.


Wer jetzt allerdings versucht in einem großen Rutsch die
Hausaufgaben der letzten Jahre oder Jahrzehnte in einem großen
Data Governance Projekt abzuarbeiten, der läuft vermutlich
erstmal ins Leere.


Nicht dass die Arbeit sinnlos wäre, ganz im Gegenteil. Das
Problem ist, dass es nicht direkt einen Mehrwert sichtbar macht.
Damit fehlt oft der Wille zum Funding durch das Management. Also
klein anfangen. Mit einem kleinen begrenzenten Projekt starten,
dort die Governance mitdenken und vor allem die Menschen
mitnehmen.


Denn nur wenn die Mitarbeitenden den Data Catalog auch nutzen,
dann ist er ein sinnvolles Werkzeug.


Dafür müssen die Mitarbeitenden natürlich auch entsprechend
geschult werden und das ganze dokumentiert werden. (Oh jetzt hab
ich das böse D-Wort geschrieben)





Klar kann uns dabei die KI schon helfen. Allerdings klappt das
noch nicht ohne menschliches Verständnis, womit wir wieder bei
der Schulung wären.


Hatte ich erwähnt, dass es keine KI Schulungspflicht gibt?
Wirklich! Auch nicht im EU AI Act. Ohne den und Parallelen zum
Reinheitsgebot können wir die Folge natürlich nicht beenden.








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