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Die Rolle der Data Governance

Unsere Erfahrungen mit Kunden aus den verschiedensten Branchen haben gezeigt, dass die gewünschte Datenqualität und Datenverfügbarkeit in vielen Fällen nur bedingt vorhanden sind. Dateninkonsistenzen wie etwa Mehrfacheinträge oder fehlende bzw falsche Verknüpfungen – zum Beispiel zwischen Kunden- und Produktdaten – können dazu führen, dass falsche Zielgruppen gebildet werden oder sogar wichtige Zielgruppen gar nicht erst erfasst und angesprochen werden. Weiters können diese Dateninkonsistenzen auch dazu führen, dass Business Needs nicht wahrgenommen werden und dadurch Marktpotenziale nicht ausgeschöpft werden können. Wie kann nun eine solche Verbindung zwischen Daten und Business erreicht werden? Am besten schon auf Rohdatenebene.

Data Governance: Der Ansatz von KPMG

Der KPMG Data Governance Approach besteht aus der Entwicklung spezieller Modelle im Rahmen der Begleitung des Transformationsprozesses in der IT Landschaft und im Business Reporting. Diese Begleitung erfolgt durch KPMG mit fachlicher Expertise in einem integrativen Ansatz mit den Unternehmen und deren Entscheidungsträgern, indem bestehende Konzepte evaluiert und innovative Lösungen entwickelt werden.

Dabei hilft unser umfangreiches Wissen über Branchen, Regulatorik, Gesetzestexte und unser umfangreiches IT-Knowledge zu Tools, Systemen und Methoden unseren Kunden, die Herausforderungen wie Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Predictive Analytics zu meistern. Die Abstimmung zwischen Business und IT mit Blick auf eine kennzahlenbasierte Unternehmenssteuerung führt für unsere Kunden zu einer Nutzenoptimierung und Ertragssteigerung.

Aber auch über einzelne Unternehmen hinaus, etwa im Rahmen von Fusionen, Neuausrichtungen oder Übernahmen spielen für unseren Data Governance-Ansatz eine gewichtige Rolle. Denn Veränderungen in Unternehmen, ob ausgelöst durch regulatorische Anforderungen, Wachstum oder Neuausrichtungen, benötigen ein abgestimmtes Auseinandersetzen mit bestehenden Prozessen, Produkten und Datenlandschaften im Sinne der Businessziele.

Modell mit drei Phasen

KPMG Experten haben einen bewährten Ansatz (Modelle zur Begleitung des Transformationsprozesses) zur Umsetzung der Data Governance entwickelt. Dieser gliedert sich in drei Phasen:

Phase 1

In Phase 1 wird mit dem KPMG Data Governance Reifegradmodell nach von uns vordefinierten Kategorien wie etwa Prozesse, Qualität und Dokumentation mithilfe von Stakeholder-Interviews die Ist-Situation des Reifegrades der Data Governance erfasst und ein vom Management gewünschter Reifegrad (Zielbild) definiert.

Phase 3

In Phase 3 werden aufbauend auf dem Reifegrad- und Domänenmodell in regelbasierter und entscheidungsorientierter Form die Datenprozesse und Datendefinitionen in das Master Data Management Tool – wie etwa Talend, Collibra oder Ähnliches – eingepflegt und gemeinsam eine fortlaufende Integration der Data Governance ins Unternehmen festgelegt.

Phase 2

In Phase 2 wird basierend auf dem gewünschten Reifegrad ein Domänenmodell unter Verwendung unseres umfangreichen Branchen- und Marktwissens mit den Stakeholdern erarbeitet. Das Domänenmodell als Erklärungsmodell beinhaltet die Zuordnung von Daten zu Businessbereichen mit gleicher oder ähnlicher Logik – wie etwa Finance und Risk.

Fazit

Mit den drei Phasen des KPMG Data Governance Approach wird eine gemeinsame „Datenwelt“ von Business und IT in Hinblick auf die gewünschte Datenqualität, Datenverfügbarkeit und Datenkonsistenz erreicht.