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Die Rolle des Data Stewards: Dein Schlüssel zu einer effektiven Datenverwaltung

Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen, können fundierte Entscheidungen treffen, Wettbewerbsvorteile erzielen und die Zufriedenheit ihrer Kunden steigern. In diesem Kontext spielt der Data Steward eine Schlüsselrolle. Als Hüter der Datenqualität und -integrität sorgt der Data Steward dafür, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern auch sinnvoll verwaltet und genutzt werden.
Doch was genau macht ein Data Steward? Welche Aufgaben und Verantwortlichkeiten sind mit dieser Rolle verbunden? In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Rolle des Data Stewards und zeigen, wie diese Position Unternehmen hilft, ihre Datenmanagement-Strategien zu optimieren. Außerdem beleuchten wir typische Tools, die Data Stewards verwenden, und Erfolgsmetriken, die ihre Leistung messbar machen. Anhand von konkreten Fallbeispielen aus der Praxis verdeutlichen wir, wie Unternehmen durch effektives Data Stewardship signifikante Verbesserungen in ihrer Datenverwaltung erreichen können.

Die Aufgaben eines Data Stewards

Die Rolle des Data Stewards ist vielseitig und umfasst verschiedene Verantwortlichkeiten, die darauf abzielen, die Qualität, Integrität und Sicherheit von Daten innerhalb eines Unternehmens zu gewährleisten. Hier sind die wesentlichen Aufgaben eines Data Stewards:

Datenqualitätsmanagement


Data Stewards sind verantwortlich für die Sicherstellung der Datenqualität. Dazu gehört die Überwachung von Daten auf Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität. Sie führen regelmäßige Datenprüfungen durch und implementieren Prozesse zur Datenbereinigung, um Fehler zu identifizieren und zu beheben.

Datenintegration

Data Stewards arbeiten daran, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und zu integrieren. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der Datenflüsse im Unternehmen sowie die Fähigkeit, Daten aus unterschiedlichen Systemen zu harmonisieren, um ein einheitliches Bild der Informationen zu erhalten.

Schulung und Unterstützung

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Rolle ist die Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit Daten. Data Stewards bieten Unterstützung und Schulungen an, um das Bewusstsein für Datenmanagement-Praktiken zu schärfen und sicherzustellen, dass alle Teammitglieder die festgelegten Richtlinien einhalten.

Monitoring und Reporting

Data Stewards sind auch für das Monitoring von Datenanwendungen und -prozessen verantwortlich. Sie entwickeln KPIs und Metriken zur Messung der Datenqualität und erstellen regelmäßige Berichte, um den Fortschritt und die Ergebnisse ihrer Datenmanagement-Aktivitäten zu kommunizieren.

Dokumentation von Daten

Eine wichtige Aufgabe ist die umfassende Dokumentation der Datenbestände und ihrer Herkunft. Data Stewards erstellen Metadaten-Dokumentationen, die Informationen über die Datenstruktur, Datenquellen und Datenverantwortlichkeiten enthalten. Diese Dokumentation dient als Referenz für andere Teammitglieder und fördert die Transparenz im Datenmanagement.


Entwicklung von Datenrichtlinien

Data Stewards sind oft an der Erstellung und Implementierung von Datenrichtlinien und -standards beteiligt. Sie definieren, wie Daten gesammelt, verarbeitet und genutzt werden dürfen, um sicherzustellen, dass alle gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen eingehalten werden.

Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen

Data Stewards fungieren als Bindeglied zwischen verschiedenen Abteilungen, die Daten verwenden. Sie arbeiten eng mit IT-Teams, Datenanalysten und Fachabteilungen zusammen, um sicherzustellen, dass die Datenanforderungen und -standards in allen Bereichen des Unternehmens erfüllt werden.

Risikomanagement

In der heutigen Zeit ist das Management von Datenschutz- und Sicherheitsrisiken von entscheidender Bedeutung. Data Stewards identifizieren potenzielle Risiken im Umgang mit Daten und entwickeln Strategien, um diese Risiken zu minimieren, wodurch die Sicherheit der Unternehmensdaten gewährleistet wird.

Durch die Erfüllung dieser Aufgaben spielen Data Stewards eine entscheidende Rolle in der Datenstrategie eines Unternehmens und tragen dazu bei, dass Daten als wertvolle Ressource effektiv genutzt werden können.

Die Beziehung zwischen Data Stewards und Master Data Management

Data Stewards und Master Data Management (MDM) sind eng miteinander verknüpft und spielen eine entscheidende Rolle in der effektiven Verwaltung von Unternehmensdaten. Während beide Konzepte unterschiedliche Schwerpunkte und Verantwortlichkeiten haben, ergänzen sie sich und tragen gemeinsam zur Verbesserung der Datenqualität und -integrität in einem Unternehmen bei.

  • Definition der Rollen
  • Data Stewards sind Personen oder Teams, die für die Qualität, Integrität und Sicherheit der Daten innerhalb einer Organisation verantwortlich sind. Sie überwachen den gesamten Lebenszyklus der Daten, stellen sicher, dass Datenrichtlinien eingehalten werden, und fördern das Bewusstsein für Datenqualität unter den Nutzern.
  • Master Data Management hingegen ist ein umfassendes Konzept, das darauf abzielt, eine einheitliche Sicht auf kritische Geschäftsdaten zu schaffen. MDM umfasst Prozesse, Technologien und Governance-Richtlinien, um sicherzustellen, dass alle wichtigen Daten, wie Kunden-, Produkt- und Lieferantendaten, konsistent und aktuell sind.
  • Synergieeffekte
    Data Stewards sind ein wesentlicher Bestandteil des Master Data Management-Ansatzes. Sie sind dafür verantwortlich, die Datenqualitätsstandards zu definieren und sicherzustellen, dass die MDM-Praktiken eingehalten werden. Durch die enge Zusammenarbeit mit dem MDM-Team helfen Data Stewards dabei, Datenprobleme zu identifizieren, zu beheben und präventive Maßnahmen zu ergreifen, um zukünftige Probleme zu vermeiden.
  • Datenqualität und Governance
    Data Stewards sind ein wesentlicher Bestandteil des Master Data Management-Ansatzes. Sie sind dafür verantwortlich, die Datenqualitätsstandards zu definieren und sicherzustellen, dass die MDM-Praktiken eingehalten werden. Durch die enge Zusammenarbeit mit dem MDM-Team helfen Data Stewards dabei, Datenprobleme zu identifizieren, zu beheben und präventive Maßnahmen zu ergreifen, um zukünftige Probleme zu vermeiden.

Die Zusammenarbeit zwischen Data Stewards und Master Data Management ist von zentraler Bedeutung für eine effektive Datenstrategie. Während Data Stewards sich auf die tägliche Verwaltung und Qualität der Daten konzentrieren, sorgt MDM dafür, dass eine konsistente, vertrauenswürdige und zugängliche Datenbasis für alle Unternehmensbereiche vorhanden ist. Gemeinsam ermöglichen sie es Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihre digitale Transformation voranzutreiben.

Typische Tools für den Data Steward

Data Stewards benötigen eine Vielzahl von Tools, um ihre Aufgaben effektiv zu erfüllen und die Qualität der Daten zu gewährleisten. Hier sind einige der Tools, die in der Praxis öfter eingesetzt werden:

  1. Datenqualitäts-Tools
    • Informatica: Diese Software ermöglicht Data Stewards, Daten zu profilieren, zu reinigen und zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie den festgelegten Qualitätsstandards entsprechen.
    • Talend: Ein Datenintegrationswerkzeug, das leistungsstarke Funktionen zur Datenbereinigung und -validierung bietet.
  2. Datenmanagement-Plattformen
    • Collibra: Diese Plattform unterstützt Data Governance und Datenmanagement durch Funktionen zur Katalogisierung von Daten, Verwaltung von Datenrichtlinien und Überwachung der Datenqualität.
    • Alation: Eine Datenkatalog-Software, die die Zusammenarbeit zwischen Data Stewards und anderen Benutzern fördert, indem sie den Zugriff auf und die Verwaltung von Datenressourcen vereinfacht.
  3. Metadaten-Management-Tools
    • Apache Atlas: Dieses Tool bietet umfassende Metadaten-Management-Funktionen, die es Data Stewards ermöglichen, die Herkunft und den Lebenszyklus von Daten zu verfolgen.
    • Microsoft Azure Purview: Eine Cloud-basierte Lösung zur Verwaltung von Metadaten und zur Überwachung von Datenbewegungen in der Azure-Umgebung.
  4. Business Intelligence (BI) Tools
    • Tableau: Dieses Visualisierungswerkzeug hilft Data Stewards dabei, Datenanalysen durchzuführen und relevante Berichte zu erstellen, die die Datenqualität und -nutzung verdeutlichen.
    • Power BI: Microsofts BI-Tool ermöglicht die Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte zur Überwachung der Datenqualität und zur Kommunikation von Erkenntnissen.
  5. Datenintegrations-Tools
    • Apache NiFi: Ein Tool zur Automatisierung des Datenflusses zwischen Systemen, das Data Stewards bei der Integration von Datenquellen unterstützt.
    • MuleSoft: Eine umfassende Integrationsplattform, die es Data Stewards ermöglicht, Daten aus verschiedenen Anwendungen und Systemen zu verbinden.

Der Einsatz dieser oder ähnlicher Tools ermöglicht Data Stewards, ihre Aufgaben effizient zu erledigen, die Qualität und Integrität der Daten zu gewährleisten und einen positiven Einfluss auf die Datenstrategie des Unternehmens auszuüben.

Erfolgsmetriken für einen Data Steward

Die Leistung eines Data Stewards lässt sich anhand spezifischer Erfolgsmetriken bewerten, die die Effektivität der Datenverwaltung und -qualität messen. Diese Kennzahlen sind entscheidend, um den Einfluss des Data Stewards auf die Datenstrategie des Unternehmens zu quantifizieren und kontinuierliche Verbesserungen zu fördern. Hier sind einige der wichtigsten Erfolgsmetriken für einen Data Steward:

  • Datenqualitäts-Kennzahlen
  • Genauigkeit: Misst den Anteil der Daten, die korrekt und fehlerfrei sind. Eine hohe Genauigkeit zeigt an, dass die Daten den tatsächlichen Bedingungen entsprechen.
  • Vollständigkeit: Diese Metrik bewertet, inwieweit die Daten vollständig sind und ob alle erforderlichen Informationen erfasst wurden. Fehlende Daten können die Entscheidungsfindung erheblich beeinträchtigen.
  • Konsistenz: Überprüft, ob Daten über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg übereinstimmen. Konsistente Daten sind entscheidend, um Verwirrung und Fehler zu vermeiden.
  • Datenintegrations- und -transformationserfolg
  • Dauer der Datenintegration: Misst die Zeit, die benötigt wird, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Kürzere Integrationszeiten deuten auf effizientere Prozesse hin.
  • Anzahl der erfolgreichen Datenmigrationen: Diese Kennzahl zeigt, wie viele Datenmigrationen erfolgreich abgeschlossen wurden, ohne dass Fehler oder Datenverluste aufgetreten sind.
  • Nutzerzufriedenheit
  • Feedback der Stakeholder: Regelmäßige Umfragen oder Feedbackrunden mit Benutzern der Daten zeigen, wie zufrieden sie mit der Qualität und Verfügbarkeit der Daten sind. Hohe Zufriedenheitswerte deuten darauf hin, dass die Daten den Anforderungen der Benutzer entsprechen.
  • Adoption der Datenprodukte: Misst, wie viele Benutzer aktiv auf die bereitgestellten Daten zugreifen und diese verwenden. Eine hohe Adoption zeigt, dass die Daten für die Benutzer wertvoll sind.
  • Compliance- und Sicherheitskennzahlen
  • Einhaltung von Richtlinien: Misst, inwieweit die Datenrichtlinien und -standards eingehalten werden. Eine hohe Einhaltungsrate zeigt, dass der Data Steward erfolgreich bei der Implementierung von Compliance-Maßnahmen ist.
  • Anzahl der Datenschutzvorfälle: Diese Metrik verfolgt die Anzahl der Sicherheitsvorfälle oder Datenschutzverletzungen, die auf unzureichendes Datenmanagement zurückzuführen sind. Weniger Vorfälle deuten auf ein effektives Risikomanagement hin.
  • Prozess- und Effizienzmetriken
  • Bearbeitungszeiten: Misst die Zeit, die für die Bearbeitung von Datenanfragen benötigt wird. Kürzere Bearbeitungszeiten deuten auf eine hohe Effizienz in den Datenverwaltungsprozessen hin.
  • Anzahl der durchgeführten Datenqualitätsprüfungen: Eine höhere Zahl zeigt, dass der Data Steward proaktiv an der Verbesserung der Datenqualität arbeitet.

Durch die Verwendung dieser Erfolgsmetriken kann ein Data Steward nicht nur seine eigene Leistung bewerten, sondern auch den Wert seiner Arbeit für das Unternehmen nachweisen. Die kontinuierliche Überwachung dieser Kennzahlen ermöglicht es, Schwächen zu identifizieren und gezielte Verbesserungsmaßnahmen zu ergreifen, um die Datenverwaltung weiter zu optimieren.

Fallbeispiel 1: Datenmanagement in einem Finanzdienstleistungsunternehmen

Hintergrund:
Ein großes Finanzdienstleistungsunternehmen stand vor erheblichen Herausforderungen im Umgang mit seinen Kundendaten. Aufgrund von fehlender Datenqualität und Inkonsistenzen in den verschiedenen Systemen kam es häufig zu Fehlern bei der Kundenabrechnung und -kommunikation. Dies führte nicht nur zu Unzufriedenheit bei den Kunden, sondern auch zu einem erhöhten Aufwand im Support.

Lösung:
Als externer Dienstleister haben wir das Unternehmen unterstützt, indem wir einen erfahrenen Data Steward bereitgestellt haben, um die Datenverwaltung zu optimieren. Dieser implementierte ein umfassendes Datenqualitätsmanagementsystem, das regelmäßige Datenprüfungen, Datenbereinigungen und -validierungen umfasste. Zudem führten wir einen klar dokumentierten Prozess für die Datenpflege ein, um die Konsistenz der Daten in verschiedenen Systemen zu gewährleisten. Darüber hinaus organisierten wir Schulungen für das interne Team, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter die neuen Richtlinien und Verfahren einhielten.

Ergebnis:
Innerhalb weniger Monate verbesserte sich die Datenqualität signifikant. Die Genauigkeit der Kundendaten stieg auf über 95 %, und die Anzahl der Kundenbeschwerden aufgrund von Datenfehlern sank um 40 %. Das Unternehmen konnte seine Effizienz steigern und die Kundenzufriedenheit erheblich erhöhen, was sich positiv auf die Kundenbindung auswirkte. Unsere Unterstützung als Dienstleister trug entscheidend dazu bei, die Daten als wertvolle Ressource für strategische Entscheidungen zu etablieren.

Fallbeispiel 2: Personalisierung im E-Commerce

Hintergrund:
Ein international tätiges Einzelhandelsunternehmen hatte Schwierigkeiten mit der Konsolidierung und Verwaltung seiner Kundendaten, die über verschiedene Filialen und Online-Kanäle hinweg verteilt waren. Diese Fragmentierung führte zu ungenauen Marketingkampagnen und einer ineffizienten Ansprache der Kunden, was letztendlich den Umsatz beeinträchtigte.

Lösung:
Als Dienstleister wurden wir engagiert, um dem Unternehmen bei der Überwindung dieser Herausforderungen zu helfen. Wir stellten einen Data Steward ein, der für die Überwachung und Pflege der Kundendaten verantwortlich war. Der Data Steward implementierte ein zentrales Datenmanagement-System, das eine einheitliche Sicht auf die Kundendaten ermöglichte. Durch den Einsatz moderner Datenintegrations-Tools konsolidierten wir die Daten aus verschiedenen Quellen, während klare Datenrichtlinien festgelegt wurden, um die Qualität der Informationen sicherzustellen. Außerdem führten wir Schulungen für die Mitarbeiter durch, um das Bewusstsein für die Bedeutung von Datenqualität zu schärfen.

Ergebnis:
Die Einführung des Data Stewards und des zentralen Datenmanagement-Systems führte zu einer erheblichen Verbesserung der Datenintegrität und -nutzung. Die Kundendaten waren nun konsistent und aktuell, was es dem Marketingteam ermöglichte, zielgerichtete Kampagnen zu erstellen. Dies resultierte in einer erheblichen Umsatzsteigerung innerhalb von sechs Monaten und einer deutlich verbesserten Kundenansprache. Unsere Unterstützung als Dienstleister stellte sich als entscheidend für den Erfolg der datenbasierten Marketingstrategie des Unternehmens heraus.

Die Rolle des Data Stewards ist für Unternehmen von zentraler Bedeutung, um die Qualität und Integrität ihrer Daten sicherzustellen. Als Dienstleister sind wir stolz darauf, Unternehmen dabei zu unterstützen, effektive Datenmanagement-Strategien zu entwickeln und ihre Daten als wertvolle Ressource zu nutzen. Durch die Implementierung bewährter Verfahren und modernster Tools helfen wir unseren Kunden, in der datengetriebenen Welt erfolgreich zu sein.

Till Neitzke

Fazit: Die Rolle des Data Stewards

Die Rolle des Data Stewards ist entscheidend für den Erfolg von Unternehmen in der heutigen datengetriebenen Welt. Durch das effektive Management von Datenqualität, -integrität und -sicherheit können Unternehmen nicht nur fundierte Entscheidungen treffen, sondern auch ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Ein Data Steward fungiert als Brücke zwischen den technischen und geschäftlichen Aspekten der Datenverwaltung, stellt sicher, dass alle Stakeholder die Daten als wertvolle Ressource betrachten und trägt dazu bei, dass Daten strategisch genutzt werden.

Die Implementierung eines Data Steward-Programms ist für Unternehmen jeder Größe von Vorteil. Die durch unsere Dienstleistungen erzielten Fallbeispiele zeigen eindrücklich, wie wir Unternehmen dabei unterstützen können, ihre Datenmanagement-Strategien zu optimieren und konkrete Herausforderungen zu meistern. Indem wir umfassende Analysen, Schulungen und moderne Tools bereitstellen, helfen wir unseren Kunden, nicht nur ihre Daten zu organisieren, sondern auch die Qualität und Effizienz ihrer gesamten Geschäftsprozesse zu steigern.

In einer Zeit, in der Daten eine immer wichtigere Rolle spielen, ist die Investition in effektive Data Stewardship nicht nur sinnvoll, sondern notwendig, um im Wettbewerb erfolgreich zu bleiben.

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