Marco Geuer über Data Governance und das Potential von Logikbäumen

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Welchen Mehrwert Data Governance für Unternehmen haben kann, inwiefern Logikbäume dabei eine Rolle spielen und was das Ganze mit dem Paretoprinzip zu tun hat – das alles klärt Jonas Rashedi im Podcast „My Data is better than Yours“ mit seinem Gast Marco Geuer.

Marco hat über 20 Jahre Erfahrung in Business Analytics und ist Verantwortlicher für Data Performance und Data Governance bei Vodafone. Außerdem ist er Trainer für Data Quality und Data Governance bei der Haufe-Akademie sowie Fachbeirat für die Konferenz Data Governance in Stuttgart (DataGovKon).

„Data Governance ist der Weg, wie eine Organisation gewillt ist, mit Daten umzugehen“, stellt Marco zu Beginn fest. Aus der Unternehmensstrategie leitet sich die Datenstrategie ab. Die Fragen, wie mit Daten umgegangen werden soll, welche Maßnahmen ergriffen werden können und wie Data Governance zur Etablierung von Datenkompetenz und Datenkultur im Unternehmen genutzt werden kann, sind dabei essentiell.

Data Governance bildet eine Art Klammer zwischen diesen Themen. Marco erwähnt hierbei die verschiedenen building blocks, die im Zuge der Data Governance berücksichtigt werden müssen (data quality, data catalog, data sharing). Durch die DSGVO-Verschärfung haben Daten einen höheren Stellenwert bekommen. Dieser erhöhte Stellenwert hat viele Unternehmen vor Herausforderungen gestellt. Die Frage, wo sich Daten von Kundinnen und Kunden befinden, ist in der heutigen Zeit von allerhöchster Wichtigkeit.

IJonas spricht in diesem Kontext von der Datenpolizei, die definiert, wie wir mit Daten umgehen wollen. Der Data Governance Manager ist verantwortlich für Qualität und Prozesse und damit einhergehende Standards. Ohne Standards entsteht „Wildwuchs“, führt Jonas näher aus. Das kann dazu führen, dass weniger Value aus den Daten generiert werden kann.

Im Zuge des Interviews wird auch der Frage, ob eine zentrale oder dezentrale Aufstellung der Data Governance-Stelle sinnvoller ist, nachgegangen. Laut Marco gibt es dafür keine allgemein gültige Antwort: Mischformen sind interessant. Meist startet Marco zentral in den Prozess. Die Einheit gibt die Strategie vor, auch welche Maßnahmen und welches Budget dabei relevant sind. Bei der Einführung ist wichtig, wie die Menschen dazu befähigt werden, gewisse Rollen zu übernehmen. Marco entwickelt ein Servicekonzept, welches zur Befähigung führt. Viele Unternehmen sind in Silos aufgebaut, sie sehen die eigene Datenwelt, aber nicht den Impact, den die Daten auf die Unternehmensziele haben. Um das Bewusstsein dafür zu schärfen, arbeitet Marco mit Logikbäumen, die den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern aufzeigen, welchen Impact ihre Daten auf die Kerngeschäftsprozesse haben. Dabei wird nicht von Datenqualität, sondern viel mehr von der Leistungsfähigkeit von Daten gesprochen. Die Frage nach der Leistungsfähigkeit spielt beispielsweise bei der Automatisierung eine maßgebliche Rolle. Marco spricht auch von dem von ihm entwickelten Rapid Data Performance Assessment. Dies wird zur Überprüfung der Leistungsfähigkeit von Daten verwendet. Es geht darum, zu ergründen, was man tun muss, um die Datenqualität so weit zu steigern, dass Ziele erreicht werden können. Marco bietet den Unternehmen geeignete Instrumente an, um Bewertungen vornehmen zu können. Zum besseren Verständnis seiner Worte nutzt er eine Analogie mit dem Besitz eines Führerscheins. Wird dieser nicht gemacht, weiß man nicht, ob es ein Vergehen ist, über Rot zu fahren. Jonas fügt dem hinzu, dass die zentrale Unit somit Leitplanken setzt sowie die Klammern definiert. Außerdem spricht er von dem Impact, welchen Daten auf die Gesamtorganisation haben.

Marco räumt ein, dass sich sein Verständnis von Data Governance über die Jahre verändert hat. Zu Beginn reduzierte er Data Governance auf eine Art „Datenpolizei“. Mit dieser Sichtweise vergibt man Chancen, da die Thematik vielfältiger ist. Es geht darum, das Unternehmen zu einer anderen Datenkultur zu bewegen, das alleinige Schreiben einer Policy funktioniert nicht. Es muss ein Weg gefunden werden, Data Governance in den Business Case zu bringen. Dats Governance ist nichts für Alleinkämpfer, es ist ein Mannschaftsport. Auch Jonas stimmt hier zu: Value muss klar kommuniziert werden. Wenn zentrale Knotenpunkte mit Logikbäumen getroffen werden, kann die Datenqualität entscheidend für den Output von Unternehmensstrategie sein.

Auch privat beschäftigt Marco der Umgang mit Daten. Die Frage, wie mit seinen Daten umgegangen wird, ist dabei zentral. Im Umgang mit Linkedin, Xing oder WhatsApp kommt oft der ein oder andere Gedanke auf, berufliches Know-How spielt für ihn auch im Privaten hier eine große Rolle.

Marco zieht am Ende des Gespräches Bilanz: es muss noch viel Überzeugungsarbeit geleistet werden, Kommunikation ist dabei der Schlüssel. Die Botschaft, die ankommen soll, ist abhängig von dem, der sie sendet. Dass der andere sie direkt versteht, kann nicht erwartet werden. Diese Tatsache muss auch im Zusammenhang mit Data Governance bedacht werden.

Kapitelmarken
00:00 Intro
00:26 Begrüßung
00:49 Vorstellung Marco Geuer
02:09 Was bedeutet Data Governance?
03:20 Ist Data Governance die Klammer, die Unternehmens- und Datenstrategie umfasst?
06:34 Data Governance als Datenpolizei
08:46 Data Governance-Stelle: zentral oder dezentral?
13:38 Logikbäume zum Aufzeigen des Impacts von Daten auf Kerngeschäftsprozesse
15:05 Rapid Data Performance Assessment
16:00 Analogie mit dem Führerschein
17:56 Ist der Aufwand für Data Governance gerechtfertigt?
12:17 Warum sich Beauty für Replenishment eignet
13:48 Best-Practice-Ansatz
15:43 Verhältnis Mensch und Technologie
17:17 Ersetzen Menschen schlechte Technologie?
19:16 Verhältnis zwischen Aufbereitung von Daten und deren Analyse
22:12 Automation und die Umdrehung des Pareto-Prinzips
23:45 Quality Gates
24:59 Wie kann Data Governance im Unternehmen etabliert werden und was sind die ersten Schritte?
26:48 Wie können die Fachbereiche einbezogen werden?
31:50 Data Governance ist keine Verordnung
35:00 Klare Kommunikation von Value
36:37 Wie werden die eigenen Daten verwendet?
38:02 Key Learnings
38:49 Die Wichtigkeit der Kommunikation für Data Governance

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