Business Intelligence: Unternehmen haben ihre Daten nicht im Griff

Hamburg (ots) - Europäische Unternehmen investieren zu wenig in Datenqualitätsmanagement (DQM), um eine belastbare Datenbasis sicherzustellen. Dies ist ein Ergebnis der biMA® (Business Intelligence Maturity Audit) Studie 2012/13 von Steria Mummert Consulting, für die Teilnehmer aus zwanzig europäischen Ländern befragt wurden. So geben 38 Prozent der Befragten an, Datenqualität sei die zentrale Herausforderung im BI-Umfeld. Ein weiteres Viertel beklagt die bestehende Intransparenz hinsichtlich des vorhandenen Datenqualitätsniveaus. Die Folgen sind nicht zu unterschätzen. Denn eine gute Datenqualität ist Grundvoraussetzung für stichhaltige Analysen und beständige Managemententscheidungen.

Unzureichende Datenqualität ist das am häufigsten genannte Problemfeld der Business Intelligence (BI). Europas Unternehmen haben diese Fehlentwicklung erkannt, aber noch nicht gelöst. Ein Drittel der Befragten gibt an, dass Mängel im Bereich Datenqualität eher zufällig identifiziert werden. Dabei können diese ernsthafte wirtschaftliche Schäden verursachen. Ein prominentes Beispiel sind mehrfach abgelegte Kundendaten, bei denen die Schreibweise des Namens variiert. Ein Mitarbeiter, der auf diese Daten zugreift, muss Zeit und Mühe investieren, um die richtige Schreibweise zu ermitteln. Vertrauensverlust und Mehraufwand bei den Nutzern sind die Folge. Bleibt der Fehler unentdeckt, kann der Schaden von falsch zugestellten Rechnungen bis hin zum Kundenverlust reichen.

Um solche Defizite zu vermeiden, muss den Ursachen schlechter Datenqualität auf den Grund gegangen werden. Häufig besteht ein Zusammenhang zum Fehlen standardisierter Prozesse. So zeigt die Analyse, dass 40 Prozent der Firmen, die keinen geregelten Prozess für Datenqualitätsmanagement besitzen, mangelnde Datenqualität als Herausforderung nennen. Bei den Unternehmen, die bereits verbindliche Standards für die Erfassung und Pflege der Daten haben, sind es nur 24 Prozent. "Ohne verbindliche Standards schieben sich die Beteiligten gegenseitig den schwarzen Peter zu", sagt Studienleiter Volker Oßendoth von Steria Mummert Consulting. "Jeder berechnet Kennzahlen nach seinen persönlichen Vorstellungen. Das Ergebnis ist eine inkonsistente Datenbasis, deren Instandsetzung Zeit und Geld kostet."

Im Ländervergleich lassen sich weitere Faktoren für schlechtes und gutes Datenmanagement identifizieren. Teilnehmer aus der Region Deutschland, Österreich und der Schweiz (DACH) bewerten ihre Datenqualität deutlich besser als Unternehmen aus den übrigen Ländern. Im Vergleich zu ihren europäischen Nachbarn liegen sie in fast allen Bereichen eine Schulnote vor der Konkurrenz. Knapp ein Drittel der Befragten aus der DACH-Region gibt an, ein Data-Ownership-Konzept mit verbindlichen Zuständigkeiten zu besitzen und verbindlich zu nutzen. Damit führen sie in diesem Punkt das Feld an. In Unternehmen aus anderen Regionen existiert zwar auch eine Form von Data-Ownership, meist aber fehlen fachliche Prozesse und verbindliche Regelungen.

"Es zeigt sich, dass Unternehmen zu allererst eine zuverlässige Datenbasis schaffen müssen, um ihre Business Intelligence voranzutreiben", sagt Dr. Carsten Dittmar, Senior Manager und BI-Experte bei Steria Mummert Consulting. Dies erfolgt im Idealfall auf verschiedenen Ebenen. Technische Hilfsmittel sind dabei nur der erste Schritt. Es bedarf vielmehr einer BI-spezifischen Data Governance, welche Verantwortlichkeiten wie zum Beispiel gemäß einer Data Ownership Konzeption oder Prozesse beispielsweise für das Stammdaten-, Datenqualitäts- und Metadatenmanagement verbindlich festlegt. Unterstützung der Anwender und klare Vorgaben zum angestrebten Datenqualitätsniveau vereinfachen es, das Ziel im Blick zu behalten. "Die Unternehmen sollten Datenqualität ganz oben auf ihre Agenda setzen und zum Beispiel gemäß definierter DQ-Metriken regelmäßig überprüfen", rät Dr. Dittmar. "Nur dann können sie die Potentiale analytischer Informationen tatsächlich nutzen und sich einen wirtschaftlichen Vorteil verschaffen."

Hintergrund

Die Studie "biMA®2012/13" (Business Intelligence Maturity Audit) wurde nach den Jahren 2004, 2006 und 2009 zum vierten Mal durchgeführt. Dabei kommen die Teilnehmer erstmals nicht nur aus dem deutschsprachigen Raum, sondern aus 20 europäischen Ländern. Mit mehr als 650 Teilnehmern gehört die Studie zu einer der größten Analysen zum Thema Business Intelligence in Europa. Die methodische Basis bilden das von Steria Mummert Consulting entwickelte BI-spezifische Reifegradmodell Business Intelligence Maturity Model (biMM®) sowie die darauf aufbauende Analysemethode Business Intelligence Maturity Audit (biMA®).

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