Nun endlich hat einer das Eis gebrochen. Danke an die Veranstalter, dass sie das ermöglicht haben! Zwar ging es in dem Vortrag dann erstmal nur um das Zusammenspiel verschiedener Menschentypen in einem Projekt und um die Frage, welche Konsequenz das Management von Veränderungen für die Bereitschaft hat, sich auf diese besser einzulassen. Die Nähe zum Datenmanagement war erstmal nur schwer herzustellen, aber immerhin, es wurde endlich thematisiert und von den Zuhörern sehr offen aufgenommen.

Wir müssen uns nun vielmehr auch darüber Gedanken machen, wie ganze Abteilungen dazu bewogen werden, ihr Bereichsdenken aufzugeben, um die Daten, die das Blut in den Prozessen darstellen, unternehmensweit nach einheitlichen Richtlinien und Standards zu organisieren. Damit der, der sie anlegt oder verwaltet, weiß, was der, der sie nutzt, eigentlich braucht. Und auch: wie er sie braucht und wann und in welcher Qualität. Damit es in Zukunft möglich sein wird, mit dem gleichen Datenmaterial unternehmensweit flexibel zu agieren, statt weiter auf Insellösungen zu beharren. Damit die Chance, die Geschäftsprozesse weiter zu optimieren, Kosten und Risiken zu senken und Produktivität zu erhöhen, nicht im mikropolitischen Bereichskrieg verlorengeht.

Das ist nicht nur ein Problem der Data Governance-Organisation, weil das Management von Strukturen allein auf eine mechanistische Herangehensweise hinausläuft. Das, was rein strukturell nicht zu erschließen ist, nämlich die Kultur des Unternehmens, muss in Zukunft stärker mit reflektiert werden. Und hier fangen, wie auf der Konferenz festgestellt wurde, die eigentlichen Probleme an: Wie soll ich als Angestellter (Anstellen!), der in einer „Ab-Teilung“ oder einem „Be-Reich“ für Daten zuständig (Zustand = statisch!) ist, auf die Idee kommen, dass „meine Daten“ gedacht als „unsere Daten“ auch mir und meinem Team einen höheren Nutzen bringen können? Kann ich durch stärkere Einbindung in die Belange des Unternehmens als Ganzes meine Identität mit diesem stärken? Bin ich dann bereit, mehr „Ver-Antwort-ung“ zu übernehmen, eben auch für die Daten, die nun durch das ganze Unternehmen fließen sollen, also auch zu den „Nachbarbe-Reich-en“…?

Andererseits beginnen die neuen sozialen Medien diese Mauern ohnehin aufzubrechen. Wie gehen wir damit um, damit wir sie nicht als Gefahr betrachten? Wie lässt sich diesbezüglich ein Generationenkonflikt innerhalb der eingeschlossenen Bereiche verhindern zwischen jenen, die solche digitalen Netzwerke schon seit ihrer Schulzeit ganz selbstverständlich nutzen und denen, die eigentlich keine Lust mehr haben, sich in ihrem Alter noch darauf einzulassen?

Man könnte ruhig weiter fragen, was passiert, wenn solche kulturellen Spezifika in einem Unternehmen nicht ausreichend reflektiert und kein Status quo analysiert wird? Beispielsweise kann ein zentralisiert geführtes Unternehmen kaum die Datenqualitäts- oder Stammdatenmanagement-Strategien einer eher liberal gemanagten Organisation übernehmen, weil die Bereitschaft des Einzelnen und der Gruppe zur Übernahme von Verantwortung ganz anders ausgeprägt sein dürfte. Die gleiche Herangehensweise würde vielleicht bei einem Unternehmen gut gelingen, beim anderen hoffnungslos scheitern. Hier gilt es, in Form eines Audits die vorhandene Fähigkeit und Bereitschaft der Mitarbeiter und Abteilungen zu notwendig anstehenden Veränderungen vor der Entwicklung und Umsetzung geeigneter Konzepte genauer abzuklopfen. Change Management hat ja nicht ohne Grund die Aufgabe, die Implementierung einer Strategie in adäquater Form zu flankieren und damit abzusichern.

Sie sehen, wenn man in dieser Hinsicht erst einmal ins Grübeln kommt, dann hören die Fragen wahrscheinlich so schnell nicht wieder auf. Eine letzte Frage sei mir an dieser Stelle aber noch erlaubt: Wer steht jetzt eigentlich im Mittelpunkt des Datenmanagements? Die Daten oder ihre Erfasser, Verwalter und Nutzer?

Der projektorientierte Ansatz (vgl. Abbildung 1) definiert den PDCA-Zyklus – wie der Name schon andeutet – aus der Perspektive eines eigenständigen DQ-Projekts, d. h. relativ unabhängig vom Datenmanagement-Prozess, also z. B. der Einführung und dem Betrieb eines Data Warehouse selbst. Vielmehr bezieht sich dieser Ansatz auf einzelne Problemfelder, die im Rahmen eines solchen Regelkreises angegangen werden. Um ein DQ-Problem an einem bestimmten Punkt nachhaltig zu klären, bedarf es in der Regel einer Betrachtung des gesamten vorgelagerten Datenflusses mit den dazugehörigen Geschäftsprozessen, IT-Systemen und beteiligten Mitarbeitern. Der Bezug zum Datenmanagement-Prozess erfolgt dabei eigentlich erst, wenn es um ursachenorientierte, nachhaltige Verbesserungsmaßnahmen geht, die gegebenenfalls in diesem Bereich Optimierung erfordern. Der projektorientierte Ansatz wird z.B. durch ein eigens dafür eingerichtetes DQ-Team oder zumindest einen bereichsspezifischen DQ-Verantwortlichen gesteuert. Dies ist notwendig, weil die Fähigkeiten oder gar das Bewusstsein der Mitarbeiter oft noch nicht ausreichend entwickelt sind, um DQ-relevante Aktivitäten schon als Bestandteil des eigenen Aufgabenspektrums zu verstehen und auszuführen.

Geht ein Unternehmen nun dazu über, die Datenqualitätsprozesse nicht mehr nur von festgestellten Problemlagen abhängig zu machen, sondern stärker proaktiv zu gestalten, dann werden sie diesen unmittelbar mit dem relevanten Datenmanagementprozess verbinden müssen (vgl. z.B. Helfert 2002 oder Appel u.a. 2009). Eine solche Situation kennzeichnet den Übergang von einem projektorientierten zu einem prozessbegleitenden DQ-Prozess.

Helfert bspw. interpretiert den PDCA-Zyklus dabei entsprechend der St. Galler Qualitätsmanagementschule nicht mehr im oben beschriebenen projektorientierten Sinn (Planung-Messung-Bewertung-Verbesserung). Vielmehr reduziert er diesen Prozess auf die Schritte DQ-Planung und DQ-Lenkung, die wiederum den gesamten Datenmanagementprozess umfassen. Also nicht nur von der Datenerfassung bis zur Informationsnutzung im Betrieb der jeweiligen Informationsarchitektur selbst (Ausführungsphase), sondern schon von der Analyse- über die Spezifikations- und Konstruktions- bis hin zur Realisierungsphase von Datenmanagement-Projekten (Designphase) selbst (siehe auch Abbildung 2). Designqualität steht dabei im Rahmen der DQ-Planung für proaktive Fehlervermeidung in der Entwicklung, für die Ableitung von DQ-Anforderungen aus dem Informationsbedarf, für die Festlegung von Standards, Datendefinitionen und Dokumentationen usw. Ausführungsqualität steht hingegen im Kontext der DQ-Lenkung (nicht mehr nur DQ-Messung!) für proaktive Fehlererkennung, -vermeidung und -beseitigung in der Datenbereitstellung u. -versorgung selbst, für die Messung von DQ- und Prozessqualität sowie die zusätzliche Erkennung von DQ-Spezifikationen. DQ-Planung und DQ-Lenkung besitzen in ihrem Zusammenhang dann bereits einen eigenen Rückkopplungsprozess durch entsprechende Korrekturzyklen, der bei gemessenen Daten- und Prozessmängeln im Ausführungsprozess (Do) zu entsprechenden Verbesserungsmaßnahmen in der Designphase (Plan) führen wird. Prozessbegleitend meint dabei, dass die DQ-Aktivitäten wie schon im oben beschriebenen projektorientierten Ansatz sowohl funktional als auch institutionell nicht in das unmittelbare Aufgabenspektrum des Datenmanagements integriert ist, sondern noch mehr oder weniger extern durch spezielle DQM-Akteure gesteuert wird.

An dieser Stelle soll noch ein weiterer Ansatz eingeführt werden, das prozessintegrierte DQM (vgl. Abbildung 2), was sich durch eine integrierte Selbstkontrolle aller Mitarbeiter entlang der Datenmanagementaktivitäten charakterisieren lässt. Qualität ist dann im Wesentlichen ein integraler Bestandteil der Arbeit aller Betroffenen und kann weder funktional noch institutionell getrennt von deren jeweils relevanten Aufgabenfeldern begriffen werden. In diesem Kontext bekommt der iterative DQM-Regelkreis eine ganz andere Struktur als die anfängliche projektorientierte Variante. Wenn Qualität praktisch wesentlich bei den Mitarbeitern verinnerlicht ist, dann bestimmt sich auch das Aufgabenspektrum des mehr oder weniger zentral etablierten DQM-Teams zunehmend neu in Richtung eines aktiven Risikomanagements (Check, siehe Abbildung 2, im Unterschied zu DQ-Bewertung in Abbildung 1). Dieses hat das Ziel, erfolgskritische Daten und Prozesse durch zusätzliche Kontrollmechanismen abzusichern. Darüber hinaus wird der letzte Schritt des Regelkreises (Act) nicht mehr als Basis für die Ableitung und Umsetzung spezieller Verbesserungsmaßnahmen verstanden wie im projektorientierten Herangehen (siehe Abbildung 1). Vielmehr stehen die zentralen Maßnahmen der DQ-Verbesserung vor allem im Zeichen der Institutionalisierung eines unternehmensweiten kontinuierlichen Verbesserungsprozesses, der seine Themen nicht in der unmittelbaren operativen Arbeit, sondern vielmehr in einem ganzheitlichen, langfristigen Kontext definiert. Konkrete operative Maßnahmen werden ja – wie bereits erwähnt – im Rückkopplungsprozess zwischen Design- (Plan) und Ausführungsqualität (Do) abgeleitet.

Diese drei Ansätze lassen sich wie in Abbildung 3 dynamisch einordnen und bieten damit auch die Möglichkeit, eine Metamorphose des operativen DQ-Prozesses im Verlauf der DQ-Reifegradentwicklung nachzuvollziehen. Dabei handelt es sich um Idealtypen, die in der Praxis oft in Mischformen auftreten, weil sie nach und nach ineinander übergehen. Das große Ziel ist ein proaktives und letztendlich ganzheitliches Vorgehen, das nur im prozessintegrierten Verfahren verwirklicht werden kann.

Das Total Data Quality Management (TDQM) wurde aus dem ganzheitlichen Qualitätsmanagement (TQM) abgeleitet und geht von Daten bzw. Informationen als Produkten aus, ähnlich wie im industriellen Fertigungsprozess. Hohe Datenqualität wird realisiert durch einen wohl definierten „Produktionsprozess“ der Rohdaten hin zu Informationen und gemanagt von verschiedenen innerbetrieblichen Akteuren über den gesamten Lebenszyklus dieser „Informationsprodukte“. (Vgl. Hinrichs 2002):

Es geht also um eine umfassende Betrachtung aller Phasen im Datenlebenszyklus, d. h. um alle Aktivitäten von der Erfassung von Daten über ihre Verwendung in unterschiedlichen Geschäftsprozessen bis hin zur Löschung bzw. Archivierung. Dabei wird vor allem auch die Frage erörtert, wie Datenqualitätsmanagement in die Datenmanagementprozesse im Rahmen der Geschäftsprozesse insgesamt, also vor allem bei der Erfassung und Pflege der Daten eingebunden wird. (Vgl. Otto u.a., 2008) Hier kommt die prinzipielle Unterscheidung zwischen präventivem und reaktivem Datenqualitätsmanagement zum Tragen, weil es letztlich um die Frage geht, ob DQ-Aspekte bereits bei der Definition, Modellierung und Implementierung von Datenmanagementprozessen (Prävention bei der Datenerfassung und Datenaktualisierung, die reaktive Bereinigungen verhindern soll) oder aber erst am Ende des Datenlebenszyklus bei Erfordernis (reaktive Verbesserung der Daten) berücksichtigt werden sollen. Folgende Matrix gibt eine Übersicht über den Zusammenhang von präventivem bzw. reaktivem sowie kurzfristigem bzw. nachhaltigem Management der Datenqualität.

Ein ganzheitlicher Ansatz betrachtet aber nicht nur den gesamten Lebenszyklus mit allen relevanten Akteuren, sondern darüber hinaus auch alle damit im Zusammenhang stehenden Aspekte. Also neben den genannten Prozessen auch die damit verbundenen IT-Systeme sowie Datenmodelle und nicht zuletzt die relevanten Stakeholder in ihrem strukturellen und kulturellen Kontext.

Diese ganzheitliche Betrachtung erleichtert auch eine klare Trennung der zentralen Akteure, nämlich der Datenerfasser, Datenverwalter und Informationsnutzer, unabhängig davon, ob sie im Unternehmen selbst und dort im Management, den Hauptgeschäftsprozessen bzw. in den unterstützenden Geschäftsprozessen agieren oder aber in einer unternehmensübergreifenden Wertschöpfungskette vor- oder nachgelagert angebunden sind. Das TDQM ist dabei vor allem darauf orientiert, präventiv die tatsächlichen Anforderungen der Informationsnutzer (fitness for use) sicherzustellen, in dem diese herausgearbeitet und entsprechend bei den Datenerfassern und Datenverwaltern kommuniziert werden.

Wie die Abbildungen 2 und 3 zeigen, erfolgt die Datenproduktion nicht zwingend entlang der Wertschöpfungskette im Unternehmen. Dabei muss berücksichtigt werden, dass ein Datenerfasser im gleichen oder anderen Zusammenhang zugleich Datenverwalter oder Informationsnutzer sein kann. Datenverwalter können dabei eher technischer (z.B. IT) oder fachlicher (z.B. Controlling) Natur sein. Diese Tatsache erstreckt sich auch auf den unternehmensübergreifenden Rahmen. Kunden können im Internet ihre Daten selber erfassen und – zumindest inhaltlich, also fachlich – zum Teil auch selbst verwalten. Börsenkunden beispielsweise erhalten darüber hinaus über entsprechende Portale oder andere Medien regelmäßig Informationen über den Stand ihrer Aktien. In diesem Falle sind sie also Informationsnutzer.

Zulieferunternehmen sind heutzutage oft und in der Zukunft noch viel mehr mit den Informationssystemen ihrer Kunden vernetzt, empfangen, aktualisieren und liefern Daten, so dass auch hier keine klare Intern-Extern-Grenze im Sinne der verschiedenen Rollen im Datenproduktionsprozess festgemacht werden kann. Ähnlich gestaltet sich dies auch innerhalb eines Unternehmens, wie in der folgenden Abbildung am Beispiel einer Marketing- und Vertriebsabteilung gezeigt werden kann. (Vgl. McGilvray, 2008)

Allerdings kann sich diese Überlagerung der verschiedenen Rollen innerhalb der Datenproduktion durchaus auf verschiedene (Teil-) Prozesse und Datenflüsse beziehen, so dass die obige Einteilung für die Kommunikation der drei Rollen miteinander und damit für die Beseitigung zentraler Ursachen von Datenqualitätsmängeln überaus wichtig ist. Die folgenden beiden Tabellen zeigen Ansätze, solche komplexen Situationen einigermaßen übersichtlich aufzulösen.

Präventiv, nachhaltig, ganzheitlich, die entscheidenden Prinzipien eines modernen, effizienten Managements der Datenqualität hätten wir damit geklärt. Nun müssen wir die Theorie nur noch in die Praxis umsetzen. Und dabei warten auch wieder ein paar Stolpersteine. Ich bin auf Ihre Erfahrungen schon sehr gespannt!

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Gesundheitsbereich

Datenpannen und Datenskandale im Alltagsbereich sind wohl noch jene, die zumindest in den meisten Fällen irgendwie verkraftbar sind und zumindest keine langfristigen Folgeschäden bei den Betroffenen hervorrufen wird. Schlimmer wird es, wenn eine unmittelbare seelische oder gar körperliche Verletzung mangels adäquater Informationen für das ganze weitere Leben Konsequenzen trägt. Welche Folgen erleidet bspw. eine Patientin nach ihrer Entlassung aus dem Krankenhaus, die aufgrund einer digitalen Fehlinformation nicht nach Hause, sondern in eine Psychiatrie verbracht wurde? Als sie sich dieser Absurdität entgegenstellen wollte, wurde sie sogar noch zum Gewaltopfer des Begleitpersonals. Sicher ist die Lebensqualität doppelt getrübt, wenn man nach einer OP bemerken muss, dass aufgrund falscher bzw. missverständlicher Angaben das falsche Bein amputiert wurde. Natürlich können heutzutage gespendete Gliedmaßen das Leben eines Menschen wieder autonomer gestalten. Aber selbst Organspenderdateien sind inzwischen in den Verruf schlechter Datenqualität gekommen. In den Organspenderlisten britischer Behörden sollen bis zu 800.000(!) fehlerhafte Einträge existiert haben. Zwar scheint es in diesem Zusammenhang bisher „nur“ zu ethischen Problemen gekommen sein, weil den Spendern andere Organe als gewünscht entnommen wurden. Aber die Vorstellung, dass z.B. existenzielle Daten zum Abgleich mit dem Organempfänger unstimmig sind, erscheinen dann wirklich lebensbedrohlich.

Politik

Informations- oder Datenqualität wird aber nicht nur als Problem der digitalen Welt, sondern z.B. auch im Zusammenhang mit politischen Themen relevant. Wir wissen, wie sehr die verschiedenen Lobbygruppen, die unsere Politiker mehr oder weniger im Griff haben, in ihren Gutachten oft zu sehr widersprüchlichen Ergebnissen kommen, die sicher nicht ganz zufällig den jeweils eigenen Standpunkt unterstreichen. Glaube keiner Statistik, die … Nun, wir kennen das ja.

Individuelle Vorteile mangelnder Datenqualität

Natürlich gibt es auch Fälle, wo mangelnde Güte von Informationen zumindest für den Einzelnen deutliche Vorteile bringen kann. Wenn beispielsweise Computer und Zubehör, Flugreisen oder ähnliches aufgrund eines Datenmangels zu Spottpreisen in Internetportalen angeboten werden, dann springt je nach tatsächlicher späterer Durchsetzbarkeit des eingegangenen Geschäftes durch die Kunden zumindest ein Gutschein als Wiedergutmachung durch den sich selbstschädigenden Händler heraus. Oder wenn das digital verwaltete Flensburger Punktesystem Ihre Identität in Form einer Dublette gespalten hat (z.B. durch ein falsches Geburtsdatum), dann kann man die lästigen Regelungen eines rücksichtsvollen Miteinanders im Straßenverkehr gut und gerne eine Weile länger ignorieren.

Eine andere beliebte Form solcher Vorteilsnutzung ist z.B. in Brasilien das Weiterlaufenlassen von Rentenbezügen von verstorbenen Verwandten, weil die Datenbanken der Rentenkasse chronisch inaktuell sind. Aktualität der Daten wird dadurch geschaffen, dass  für Millionen Rentner die Rentenzahlungen einfach nach dem Motto eingestellt werden: Wer sich beschwert, lebt noch. Sie lachen über so viel Rückständigkeit in den öffentlichen Verwaltungen dieses Schwellenlandes? Es soll auch hierzulande noch Bankfilialen geben, die täglich die lokalen Todesanzeigen nach eigenen Kunden durchstöbern, statt moderne elektronische Möglichkeiten des Aktualisierungsabgleichs mit den Kundenkonten zu nutzen. In den USA soll das zur Bekämpfung der Finanzkrise aufgelegte Konjunkturprogramm ca. 10.000 nicht mehr unter uns weilende Empfänger mit Konjunkturhilfen der US-Rentenverwaltung im Gesamtwert von 2,5 Millionen Dollar begünstigt haben. Immerhin ist es dort schnell bemerkt und zurückgefordert worden.

Fazit

Diese in den elektronischen Medien über einen relativ kurzen Zeitraum von einigen Monaten gesammelten Beispiele stellen wahrscheinlich nur die Spitze des Eisberges dar, weil sie aufgrund der unglaublichen Vorgänge einfach nicht unterdrückt werden konnten. Und insofern zeigt sich enormer Handlungsbedarf nicht nur für die Unternehmen, sondern auch für die Politik. Sicher muss die Gesetzeslage an die neuen Bedingungen einer angehenden Informationsgesellschaft immer wieder angepasst werden. Und sicher kann man sagen, dass viele gesetzliche Anforderungen quasi bereits Konsequenzen für einen hohen Qualitätsstandard unserer Informationswelt enthalten.

Aber reichen Gesetze allein schon aus? Die elektronische Vernetzung nahezu aller Lebensbereiche wird insgesamt zu mehr Problembewusstsein führen müssen. Es wird in Zukunft daher vor allem darauf ankommen, die Sensibilisierung auf diesem Gebiete voranzutreiben, ohne dass erst eine größere Katastrophe für eine größere Menschengruppe oder gar ganzer Bevölkerungsteile den Ausgangspunkt für eine neue Kultur des Umgangs mit gesellschaftlich relevanten Informationen bestimmt. Die Unternehmen müssen begreifen, dass sie die Öffentlichkeit und potenziell Betroffene auch in diesem Zusammenhang stärker als Stakeholder in ihrer Unternehmensstrategie berücksichtigen müssen.

Wer die Diskussion dazu in den letzten Jahren verfolgte, wird feststellen, dass dieses Thema nahezu ausschließlich aus der Perspektive der Wirtschaft heraus diskutiert wurde: Kosten- und Risikominimierung, Verbesserung von Entscheidungsgrundlagen zur effizienten Unternehmenssteuerung, Einhaltung von gesetzlichen Vorgaben und Wettbewerbsdruck. Das ist sicher verständlich, denn letztlich waren es die Experten und Softwareanbieter dieses Bereiches, die dieses Thema auf die Tagesordnung gebracht haben. Mit ihrem Trommelfeuer versuchten sie genau diejenigen Mitarbeiter in den Unternehmen ausfindig zu machen, die jenseits ihres alltäglichen Kampfes verzweifelt nach einer ressourcenschonenden Lösung zur nachhaltigen Sicherung stimmiger Informationen aus den Datenbanken suchten.

In diesem Rahmen wurde der Lebensalltag allerhöchstens im Sinne einer Verhinderung von Imageschäden für die Unternehmen überhaupt reflektiert. Wenn beispielsweise Datensatz-Dopplungen (Dubletten) zu peinlichen Mehrfachversendungen an den gleichen Empfänger führten oder Kunden falsche, meist zu hohe, Abrechnungen für ein Produkt oder eine Dienstleistung erhielten. Aber auch dies wurde dann allerhöchstens irgendwie als Kostenfaktor für das Unternehmen verbucht, das Schicksal der eigentlich Betroffenen hat dabei kaum echtes Interesse gefunden. Nicht nur die Wirtschaft wird mit der digitalen Welt konfrontiert, sondern mit ihr auch die Gesellschaft als Ganzes.

Natürlich gibt es für die Unternehmen bereits datenqualitätsspezifische Compliance-Anforderungen, die beispielsweise Banken stärker mit dieser Problematik konfrontieren. Und sicher hat dies einen wichtigen Einfluss auf unsere Lebensqualität, weil ja eine stabile Finanzindustrie eine stabile Wirtschaft und mithin stabile Einkommen bedingt. (Wenn das wie in der letzten Finanzkrise nicht immer gelingt, können wir ja umgekehrt den Banken erst mal Geld aus dem Sparschwein unserer Kinder zukommen lassen, damit sie uns dann eventuell wieder etwas davon leihen…)

Ein eher noch amüsantes Beispiel ist der geniale, jedoch vor einigen Jahrhunderten bereits von uns gegangene Mathematiker Adam Ries, der vor einiger Zeit quasi posthum aufgefordert wurde, endlich seine Rundfunkgebühren zu zahlen. Damit war sein gutes Image dahin. Wir wissen ja, wie schnell die Medien einen Menschen fertig machen können. Und er kann sich nicht einmal mehr wehren! Aber schaut man sich die öffentlich gewordenen Datenskandale der letzten Monate einmal genauer an, dann können die Einflussbereiche auf die Lebensqualität der Bürger im Alltag, in der Privatsphäre, in der Gesundheit, in der Politik usw. ganz deutlich aufgezeigt werden.

Datenskandale nicht immer durch Qualitätsprobleme

Dabei ist zunächst festzustellen, dass sich die Datenskandale nicht immer auf die Qualität der Daten zurückführen lassen. Oft ist es vielmehr eine Frage des Datenschutzes. Z.B. dann, wenn eine Arbeitsvermittlung potenziellen Arbeitgebern Zugang zu „vermittlungshemmenden Merkmalen“ ihrer Klienten verschafft, dann geht das alles schon ganz hart in die Privatsphäre hinein. Oder wenn ein Online-Buchhändler Kunden gegenseitig online Einblick in ihre Rechnungen gewährt und damit über den Buchtitel nicht nur Hobbies und Vorlieben, sondern gegebenenfalls auch private Probleme und Krankheiten ihrer Kunden offenlegt. Auch wenn Dokumente zur Flughafensicherheit mit detaillierten Informationen zur Behandlung von Diplomaten, CIA-Agenten und Polizisten oder gar Atomberichte mit strengvertraulichen Informationen über Atomanlagen, Atom- und Waffenlabore wie in den USA geschehen, im Internet abrufbar werden, dann kann das unsere Lebenssituation in Zeiten verstärkter Terroraktivitäten natürlich ebenso sehr negativ beeinflussen, ist aber ein Problem der Informationssicherheit und nicht der Informationsqualität.

Alltag und Datenqualität

Mangelnde Informationsqualität ist z.B. dann vorhanden, wenn die Fahrpläne unserer öffentlichen Verkehrsmittel falsche Abfahrts- oder Ankunftszeiten enthalten. Das kann dann beispielsweise das eine oder andere Blinddate oder Vorstellungsgespräch ins Wasser fallen lassen. Auch Falschabbuchungen von Bestellungen aus dem Internet können einigermaßen schnell mit der Hausbank geklärt werden, zumindest, soweit man dies überhaupt bemerkt. Sicher wird ein Schockerlebnis einer in die Millionen gehenden privaten Telefonrechnung je nach Gemüt schon eine längere Verarbeitungszeit benötigen. Eine aufgrund von Datenmängeln falsche Schufa-Auskunft wird den Abschluss anstehender Darlehens-, Handy- oder Mietverträge zumindest verzögern. Eine Studie des Verbraucherschutzministeriums zeigt, dass mit 46% fehlerhaften Schufa-Einträgen die Lebensqualität einer recht großen Bevölkerungsgruppe in einem nicht unerheblichen Maße dadurch negativ beeinflusst werden kann. Wenn eine Bank eine Vielzahl von sensiblen Kundendaten bis hin zu Kontobeträgen über eine falsche E-Mailadresse an eine beliebige Privatperson sendet, kann man nur hoffen, dass der erstaunte Empfänger nicht auf dumme Gedanken kommt. Wenn man Kontoauszüge an die falsche Adresse schickt, dann geht das ebenfalls tief in die Privatsphäre hinein. Oder wenn Gasabrechnungen für alle Bewohner eines Hauses im gleichen Kuvert verschickt werden, hat die Datenbank vielleicht eine Wohngemeinschaft oder eine andere Form der gemeinsamen Haushaltsführung suggeriert? Naja, vielleicht hat die ganze Aufregung ja wenigstens die Kommunikation der Hausbewohner und damit die Lebensqualität sogar befördert?

In meinem letzten Artikel habe ich in zugegeben eher parodierender Weise herausgestellt, dass wir es letztlich sind, die ihre Hausaufgaben machen müssen. Nicht die Daten! Aber auch nicht die IT-Systeme oder Prozesse und Strukturen sind das letzte Maß der Dinge, sondern wir Menschen in unserer Unternehmenskultur.  Wer das ignoriert, läuft Gefahr, ein mechanistisches System zu schaffen, das die Chancen einer lebendigen, kreativen Dynamik außen vor lässt. Leider zeigen die meisten der heutigen Ansätze, dass sie sich dieser Gefahr kaum bewusst sind.

Effizientes Management von Datenqualität kann nur greifen, wenn wir uns die Bedeutung unseres Verhaltens bewusst machen und daraus die richtigen Schlussfolgerungen ziehen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, sich der Hebung unserer Datenqualitätskultur  anzunehmen, einerseits durch die Erweiterung der eigenen oder kollektiven Fähigkeiten. Dies betrifft neben der Kommunikation auch die Sensibilisierung und Qualifizierung der Betroffenen. Andererseits stehen Fragen der Bereitschaft (Motivation, Organisation) der Mitarbeiter oder ganzer Bereiche zur Debatte.

Aber es stehen in diesem Zusammenhang noch zwei andere Aspekte im Raum, die keinesfalls vernachlässigt werden dürfen, wenn Sie sich zu einer gehaltvollen Lösung vortasten wollen. Zum einen muss die allgemeine Mentalität bzw. Kultur im Unternehmen differenzierter reflektiert werden, statt mit idealtypischen Vorstellungen von dem, was das Datenqualitätsmanagement ausmacht, die Initiative zu ergreifen. Sonst laufen Sie Gefahr, mit dem Kopf durch die Wand zu rennen, was sehr schmerzhaft sein kann, wenn man keine Arbeitsschutzvorkehrungen getroffen hat. Dazu ein andermal mehr.

Zum anderen muss der Bewusstseinsstand des Einzelnen oder einzelner Bereiche des Unternehmens für Datenqualität genauer berücksichtigt werden. Auch hier müssen wir jeden dort abholen, wo wir ihn antreffen:  Sie kennen Sokrates. Einer seiner pessimistischen Aussprüche lautete: „Ich weiß, dass ich nicht weiß.“ Keine Angst, ich will hier und jetzt keine kulturpessimistische Debatte initiieren. Vielmehr will ich diesen doch schon etwas betagten Slogan für die Situation vieler Betroffener verwenden. Sie ahnen zwar, dass da etwas im Argen liegt, aber sie haben keine Idee, wie sie es formulieren oder lösen sollen. Na immerhin, könnte man meinen. Sensibilität ist ja schon da. Darauf lässt sich aufbauen. Denn es geht noch schlimmer, wie uns der Kollege aus dem Einkauf gerade klar gemacht hat. Für viele der Betroffenen könnte man ein eher „vorsokratisches“ Szenario etwa wie folgt beschreiben: „Ich weiß nicht einmal, dass ich nicht weiß.“ Und genau für diesen Teil der Belegschaft muss man mit ganz anderen Sensibilisierungsmaßnahmen aufwarten.

Sie sehen, Pauschalisierungen können wie so oft nicht die Lösung sein, sondern differenzierte, angepasste Konzepte sind vonnöten, um bei den Kollegen als neuer Datenqualitätsmanager zu punkten. Und das geht noch viel weiter: Wenn die Betroffenen erst einmal den Lernstoff verinnerlicht haben, dann strotzen sie sicher vor Kraft und Willen, ihre neuen Kenntnisse („Ich weiß, dass ich weiß.“) gleich auszuprobieren und ihren eigenen Erfahrungsschatz und all ihre Kreativität mit in die Waagschale zu legen. Auch das kann ziemlich schief gehen und sie ahnen schon, Qualifikation und Sensibilisierung sind ein langfristiges Geschäft. Denn nun müssen die Heißsporne mit ihrem Elan erst mal in die richtige Richtung gelenkt werden, um nicht noch mehr Schaden anzurichten. So etwas lässt sich dann beispielsweise mit klaren Vorgaben, Richtlinien und Standardisierungen erreichen.

Und das wird sich so lange hinziehen, bis Sie plötzlich merken, dass sich bei den inzwischen zu Datenqualitätsexperten gerierten Kollegen die eine oder andere Routine („Ich weiß nicht, dass ich weiß.“) eingeschlichen hat, die auch wieder nur zu suboptimalen Ergebnissen führt. Sie sehen, der Spruch vom ewigen Lernen ist nicht einfach so daher geredet. Aber nicht nur im Sinne einer Anhäufung von Wissen, sondern auch im Sinne einer ständigen Hinterfragung der Formen des Wissenserwerbs für sich verändernde Situationen. Einen „Vorsokratiker“ werden Sie nicht mit den gleichen Mitteln weiter bringen wie einen routinierten „Nachsokratiker“. Im einen Fall sind eher einfache Referate usw. erforderlich, in dem das 1×1 der Datenqualität mit übersichtlichen Argumenten dargelegt wird oder in Form von Planspielen erste Aha-Effekte erzeugt werden. Einen Experten dagegen kann man am besten von schleichenden Routinen befreien, in dem man beispielsweise mit Fallstudien solche Gefahren oder Fehler aufzeigt.

Tja, wer weiß schon, was er weiß? Ob wir am Anfang stehen mit unseren Bemühungen um eine bessere Datenqualität, mittendrin oder ob wir schon viel erreicht haben. Wenn wir wissen wollen, was wir noch nicht wissen, dann hilft uns der Sokrates-Check!

Unternehmen, die einen organisationsweiten Datenqualitätsmanagement-Ansatz anstreben, müssen vor allem darauf achten, dass unter Berücksichtigung der jeweiligen Unternehmensbedingungen die unterschiedlichen Ansprüche der verschiedenen Interessengruppen miteinander sowie mit den bereichsübergreifenden Notwendigkeiten selbst vermittelt werden. Diese Querschnittsaufgabe ist das zentrale Anliegen von Data Governance.

Werden bspw. die gleichen Stammdaten in verschiedenen Unternehmensbereichen, Hierarchieebenen bzw. Geschäftsprozessen genutzt, so ist es erforderlich, einheitliche Standards zu etablieren, die die verschiedenen qualitativen Ansprüche an die Daten gewährleisten und diese unternehmensweit koordinieren. Damit verbunden sind Aufgaben wie die Entwicklung einer einheitlichen Strategie und gemeinsamer Prinzipien für Datenqualität, die Definition von Datenpflegeprozessen und -standards sowie die Formulierung von Datenqualitäts-Kennzahlen.

Zur Absicherung kosteneffizienter Prozess- und Kundenorientierung wird auch eine ressourcensparende Organisationsform benötigt. Beispielsweise sollten Kompetenzzentren Spezialwissen als koordinative oder beratende Dienstleistungen in die jeweiligen Hauptprozesse einbringen können, soweit sie dort erforderlich werden. Um diese zentralen Aktivitäten dezentral zu unterstützen, sind Bereichs-Data Stewards für die Vermittlung und Durchsetzung der Datenqualitäts-Strategie auf operativer Ebene sowie bereichsspezifischer Interessen in der Strategie selbst verantwortlich. Darüber hinaus entscheiden Datenqualitäts-Boards über die unternehmensweite Strategie, überwachen ihre Umsetzung und vermitteln bei bereichsübergreifenden (Ziel)-Konflikten (vgl. Weber u.a., 2009).

Organisationsstrukturen eines Unternehmens stehen in einem engen, sich wechselseitig beeinflussenden Verhältnis zur Organisationskultur. Daher ist die konkrete Ausgestaltung des Data Governance-Ansatzes auch von den im Unternehmen herrschenden kulturellen Bedingungen abhängig. Der Grad der Zentralisierung und hierarchischen Formalisierung von Entscheidungsprozessen steht also in einem engen Zusammenhang mit prozess- und netzwerkhemmendem Bereichsdenken. Dieses sukzessive aufzulösen, die Mitarbeiter zu befähigen, über den eigenen Tellerrand hinaus zu schauen, ein stärkeres Bewusstsein für die Interessen des Gesamtunternehmens zu entwickeln, die Bereitschaft des Einzelnen zu fördern, mehr Verantwortung in diesem größeren Rahmen zu übernehmen, müssen daher als wichtige Erfolgsfaktoren für Data Governance selbst verstanden werden.

Ein Interessenausgleich im Sinne eines bereichsübergreifenden Datenqualitätsansatzes ist also eng mit der Frage verknüpft, ob es einem Unternehmen gelingt, die Humanressourcen auf die notwendigen Veränderungen durch kommunikative, bewusstseinsstärkende und motivationsfördernde Einflussnahme einzuschwören. Damit wird aus Effizienzgesichtspunkten neben strukturellen Fragestellungen auch das Veränderungsmanagement ein unverzichtbarer Teil einer erfolgreichen Data Governance-Strategie und kann letztlich sogar positive Konsequenzen für die Unternehmensstrategie als Ganzes haben. Dieser Erfolgsfaktor muss in der Zukunft mehr Aufmerksamkeit erfahren als dies bisher der Fall ist.

„… bei uns … schicken“? Nun, seit ich als Mitteldeutscher gegen meine süddeutsche Liebe einmal eine herbe Niederlage im Streit um die richtige Verwendung von „Haben“ oder „Sein“ in einer alltäglichen Satzstruktur einstecken musste, halte ich mich mit sprachlicher Kritik lieber zurück. Aber: „Daten in die Schule“? Wenn man bedenkt, dass Datenqualitätsmanagement in verschiedenen Branchen heute im Wesentlichen durch externe, gesetzgeberische Anforderungen motiviert ist, dann käme das ja tatsächlich einer allgemeinen Schulpflicht für Daten gleich. Aber wie sollen Daten lernen und vor allem auch: was? So immateriell, wie sie uns immer daher kommen? Zudem, wer will sie etwas lehren, so passiv, wie sie sich alles gefallen lassen, was wir – ihre Erzeuger, Erzieher und „Missbraucher“ –  mit ihnen veranstalten? Eine Schulpflicht wäre bei uns in Deutschland dann ja auch wieder Ländersache. Man stelle sich vor, wie die Daten eines bundesweit aktiven Unternehmens mit unterschiedlichen Lehrstoffen und qualitativen Ansprüchen konfrontiert wären und plötzlich überregional gar nicht mehr zusammenpassten. Ein Daten-Pisa würde uns dann aufzeigen, dass wir ganz verschiedene Dimensionen und Metriken nutzen würden, um Datenqualität zu definieren. Gar nicht zu denken an die Global Player…

Sie sehen, meine Damen und Herren, so geht das nicht. Daten sind sicher ein wichtiger Bestandteil unserer Informationswelt und als solche auch ein entscheidender Aspekt unserer Kommunikation. Würden Sie Ihre Kommunikation in die Schule schicken, wenn Sie sich mit Ihren Kolleginnen und Kollegen mal missverstehen? Oder würden Sie sich nicht vielmehr darüber Gedanken machen, wie Sie selbst (oder zumindest die anderen!!!) dazu beitragen können, damit die Kommunikation in Zukunft besser funktioniert?

Und genauso sollten wir es doch auch bei den Daten halten! Die Menschen schaffen die Daten, auch wenn die Daten den Menschen manchmal zu schaffen machen. Aber sie beherrschen uns nur deshalb derart negativ, weil wir uns zu wenig Gedanken darüber gemacht haben, wie wir sie in den Griff bekommen können. Sicher, wir müssen die Daten nicht in die Schule schicken, sondern vielleicht einmal zur Reinigung. Aber bitte nicht gleich darauf schließen, dass die Daten nun zwar nicht „ein Leben lang lernen“, dafür aber „ein Leben lang gereinigt werden“ müssen. Nein! Was das kosten würde!

Um das zu verhindern, ist es wirklich wichtig, dass wir uns selbst am Schlafittchen packen und zur Schule schleifen, damit endlich Schluss ist mit dem Datensalat, der uns manchmal fast wahnsinnig macht und ewig von der eigentlichen Arbeit abhält. Ausgeklügelte Bereinigungstechnologien für unsere Daten reichen eben nicht aus, selbst wenn uns Marketingstrategen des einen oder anderen Softwareanbieters Glauben machen wollen, dass sie unseren Daten Wissen und Können und vielleicht sogar noch kreative Fähigkeiten wie in der Schule vermitteln können. Denn wenn es soweit wäre, dann müssten wir wirklich Angst haben, dass sich all die Daten um uns herum selbständig machen würden und wir gar keine Chance mehr hätten, ihrer Herr zu werden. Nein! Wir müssen mit uns selbst etwas tun, ob nun in Form von Qualifikation, Kommunikation oder Motivation.

Wir müssen uns ändern! Und dafür gibt es mehr als genug Möglichkeiten, dies endlich anzugehen…

Wieso kann ich das Finale der WM 2010 über Internetfernsehen nicht empfangen?

Kunden von Telekommunikationsunternehmen können Dienste wie Telefonie, Internet und auch TV über einen breitbandigen DSL-Anschluss  empfangen. Im Gegensatz zu klassischem Rundfunk, Kabel oder Satellit werden dabei die Fernsehprogramme über das Internet gesendet. Vor allem das gesteigerte Seh- und Hörvergnügen sind Vorteile des Internetfernsehens, was den anstehenden Fußballabend erst perfekt macht. Aber Stopp. Mit dem Anschluss stimmte ja etwas nicht.

Immer wieder passiert es, dass IP-basierte Anschlüsse beim Kunden nicht fehlerfrei funktionieren. Das kann zum einen an der fehlerhaften oder unvollständigen Vertrags- und Rechteverwaltung beim Anbieter oder an einer Fehlkonfiguration bei Kundengeräten wie dem DSL Router oder der Set Top Box für den Fernsehempfang selbst liegen, die die Signale vom Internetprovider zum Kunden transportieren. Auch inkonsistente Datenhaltung in und zwischen den an Produktion und Transport der Fernsehsignale beteiligten IT-Systemen führen letztlich zur fehlenden Funktionalität des Internetfernsehanschlusses und somit zum Frust beim möglichen Totalausfall genau dann, wenn die Freunde und Nachbarn zum FIFA-WM-Endspiel von den Vorzügen dieser neuen Technologie begeistert werden sollen.

Verbesserung der Datenqualität kann Ihren WM-Abend retten!

Um solche Fehler zu verhindern, muss die Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Bestell- und Produktionsprozessen beim Anbieter gewährleistet sein. Das wird zum einen mit Hilfe von Analysen technischer Daten zwischen den Kundenendgeräten und den Systemen der jeweiligen TV-Dienste erreicht, die als Signalpakete auf der Datenautobahn solchen Fernsehgenuss heute überhaupt erst möglich machen. Dadurch sind Schwachstellen an instabilen Übertragungspunkten schnell erschließbar und eine rasche Reaktion bei Störungen bzw. die Beseitigung solcher unangenehmen Auswirkungen für den Kunden durch effektvolle Verbesserungsmaßnahmen möglich. Des Weiteren werden Analysen zur Qualität der Daten innerhalb und zwischen den involvierten IT-Systemen durchgeführt. Nur durch einen qualitativ hochwertigen und übergreifend einheitlichen Datenbestand kann die notwendige Prozess- und Servicequalität beim Anbieter gewährleistet werden.

Sobald sich Internetfernsehanbieter der Wichtigkeit einer hohen Datenqualität für die Prozess- und Servicequalität bewusst werden, können Sie getrost Ihre Freunde zum Finale zu sich nach Hause einladen und die Fußball Weltmeisterschaft 2010 in Afrika ohne etwaige Störungen Ihres Internetfernsehens genießen! Einige Internetfernsehanbieter stellen sich der langfristigen Herausforderung „Datenqualität“ bereits. Aber es gibt noch viel in diesem Bereich zu tun und zu lernen!