Big Data Management beherrschen: Chaos von Anfang an verhindern

Vom parallelen Arbeiten zur SaaS-Flut

Früher arbeiteten Bediener parallel an zwei Systemen: ERP/Finanzsoftware und Microsoft Office. In wenigen Jahren hat sich die Technologie rasant gewandelt. Software-as-a-Service (SaaS) revolutionierte Prozesse – Nutzer bevorzugen Abonnements für alle Bedarfe. Laut "State of SaaS-Powered Workplace 2017" stieg die Nutzung von 16+ SaaS-Apps um 33 % gegenüber 2016.

Chancen und Risiken

SaaS erleichtert Datensammlung und -analyse, generiert ansprechende Reports, ermöglicht Remote-Betrieb. Doch das erfordert klare Strategie und technische Ressourcen.

Mitarbeiter umgehen klassische IT-Strategien durch eigenmächtige Abonnements – führt zu doppelten Strukturen, fehlender Kontrolle. Beispiel Cloud-Speicher: Google Drive, OneDrive, Dropbox parallel im Einsatz. Vielfalt der Abonnements wird teuer und unübersichtlich, Daten fragmentieren, Sicherheitsrisiken steigen.

Das eigentliche Problem: Datenflut

Dutzende Apps, hunderte Mitarbeiter – jeder Login, jede Änderung, Benachrichtigung, Warnung generiert Daten. Multipliziert man das, wird die Informationsmenge unkontrollierbar.

Garbage in, Garbage out. Datenqualität ist fundamental für Industry-4.0-Tools. Unvollständige Eingaben, defekte Third-Party-Extensions, schlechte Data-Policies verschmutzen Datensätze und verschwenden Rechenressourcen.

Studien zeigen: Unternehmen verbringen 50–80 % ihrer Zeit mit Data Cleaning – hochqualifizierte Analysten beheben Tippfehler statt zu analysieren. Strategisches Datenmanagement löst dies.

Strategischer Ansatz: Drei Prioritäten

Schritt 1: Cross-funktionales Datenmanagement-Team bilden – IT-Spezialisten und Anwender, damit Nutzerperspektive einfließt.

Priorität 1: Prozess- & Systemausrichtung

• Geschäftsprozesse detailliert analysieren, Datenerfassungspunkte identifizieren
• Ziele: Barrieren bei Dateneingabe abbauen, Datennutzung fördern

Priorität 2: Barrieren im Datenmanagement reduzieren

• Gemeinsame SaaS-Tool-Sets identifizieren, die Teams effizient arbeiten lassen
• Bereits genutzte Tools bevorzugen (einfachere Einführung)
• Kern-Apps in Mini-Rollouts verbreiten
• Mitarbeiter schulen, motivieren, Compliance durchsetzen (z. B. nur Dropbox, kein Google Drive)

Priorität 3: Datennutzung fördern

• Neue Prozesse so gestalten, dass SaaS-Apps Analyseziele unterstützen
• Daten-Mining für Einblicke in Arbeitsgewohnheiten nutzen
• API-Verbindungen zwischen Services für reibungslosen Datenfluss aufbauen
• Enterprise-Plattform: Daten in einem System zusammenführen – aber strikt selektieren, was gespeichert wird
• Dashboards in Team-Meetings integrieren: KPIs einfach tracken, verfehlte Ziele sichtbar machen
• Mitarbeiter einbinden: Wenn sie wissen, dass ihre Eingaben zählen, achten sie auf Datenqualität

User Adoption & Governance

Alle müssen Datenintegrität als Verpflichtung verstehen. Kommunikation ist Schlüssel: Manager motivieren aktiv, Ergebnisse teilen, Risiken schlechter Daten benennen, ggf. disziplinarische Konsequenzen. Datenmanagement fester Bestandteil von Schulungsprogrammen – Workshops, Webinare, Team-Meetings.

Wartung & Governance als "How-to"-Manual: Datenmanagement-Team pflegt aktualisierten Roadmap für Datenqualität. Für Teamleads zugänglich – reduziert Rückfragen, sichert Konsistenz. Leitfaden: klar, prägnant, mit Rollen für Datensicherheit, -hygiene, -strategie, Sicherheitsmodell (Zugriff nur auf relevante Daten).

Das ist ein Fulltime-Job – Data Scientists, Business Analysts, Data Officers. Nie an Fachpersonal sparen: Kosten schlechten Datenmanagements übersteigen Gehälter bei Weitem.