Daten sind bekanntlich das neue Gold – und an Daten herrscht im Informationszeitalter kein Mangel. Mehr bedeutet in diesem Fall allerdings nicht zwangsläufig besser. So liegt die Herausforderung für Unternehmen heute nicht darin, Daten zu beschaffen, sondern darin, eine hohe Datenqualität zu gewährleisten. Hier zeichnet sich häufig folgendes Bild: Verschiedene Abteilungen sichern Informationen an verschiedenen Speicherorten, Daten werden doppelt gepflegt oder relevante Informationen verkümmern ungeachtet in einer Excelliste. Wer keine Struktur in seinen Informationswust bringt, dem bleiben Mehrwerte durch Big Data verschlossen. Für informierte, daten-gestützte Entscheidungen bedarf es eines Single-Point-of-Truths.
Inhalt
- Definition: Was ist ein Single-Point-of-Truth?
- Vorteile: Wieso lohnt sich ein Single-Point-of-Truth?
- Vorgehen: Wie lässt sich ein Single-Point-of-Truth umsetzen?
- Herausforderungen: Welche Schwierigkeiten erwarten Sie bei der Umsetzung?
- Fazit: Mit einem Single-Point-of-Truth zum effektiven Datenmanagement
Ein Single-Point-of-Truth (kurz: SPOT) oder auch Single-Source-of-Truth (SSOT) bezeichnet die Praxis, Daten in einem Unternehmen in einer zentralen Datenplattform zu aggregieren. Anstatt Informationen aufwendig in einer Vielzahl von individuellen Datensilos zu pflegen, werden diese von einer einzigen Quelle der Wahrheit bezogen. Alle betrieblichen Informationssysteme wie beispielsweise CRM- oder ERP-Systeme greifen auf dieselbe Datenbasis zurück und folglich verfügen alle Mitarbeiter mit entsprechenden Zugriffsrechten über dasselbe Wissen.
Eng mit dem Single-Point-of-Truth verbunden ist der Begriff Single-Version-of-Truth. Dieser bezieht sich weniger auf den Speicherort der Daten, sondern darauf, dass sich alle relevanten Stakeholder auf eine Version der Wahrheit festlegen. Das heißt, dass z. B. Daten verschiedener Abteilungen miteinander harmonisiert werden und ein einheitliches, allgemeingültiges Verständnis vorliegt, was mit bestimmten Begrifflichkeiten und Kennzahlen gemeint ist.
Ein Beispiel
Ohne Single-Point-of-Truth und Single-Version-of-Truth fehlt es Mitarbeitenden im Unternehmen an einer gemeinsamen Sprache. Vielleicht waren Sie schon einmal in der Situation, sich mit Kolleg*innen anderer Fachabteilungen über Unternehmenskennzahlen austauschen zu müssen – und dabei komplett aneinander vorbeizureden, weil sie verschiedene Zahlen aus verschiedenen Quellen beziehen. Oder es besteht gar eine andere Auffassung, was die entsprechende Kennzahl bedeutet. Damit alle Mitarbeitenden am selben Strang ziehen, sollten alle denselben Wissensstand mitbringen und dasselbe Verständnis über die Kennzahlen und entsprechenden Daten vorliegen. Ein Single-Point-of-Truth kann hier Abhilfe leisten.
Ein verlässlicher, allgemeingültiger Datenbestand ist Voraussetzung, um intelligente Entscheidungen treffen zu können, die dem Unternehmen Nutzen stiften. Ein Single-Point-of-Truth spielt hier eine wesentliche Rolle und bietet Unternehmen gleich eine ganze Reihe an Vorteilen:
Hohe Datenqualität
Mit einem Single-Point-of-Truth sichern Sie eine hohe Datenqualität und legen so die Grundlage für intelligente Entscheidungen in Ihrem Unternehmen. Widersprüchliche, redundante Daten, wie sie bei der Pflege von unabhängigen Datensilos anfallen, können so vermieden werden. Sie verständigen sich mit anderen Mitarbeitenden auf ein gemeinsames Verständnis relevanter Unternehmenskennzahlen und stellen so sicher, dass alle auf demselben Stand sind.
360 Grad-Sicht
Haben Sie stets Zugriff zu den Daten, die Sie für Ihre Arbeit benötigen, und profitieren Sie von einem ganzheitlichen Blick auf Kunden und Unternehmen. Vielleicht liegen einem Kollegen Informationen zu einem Kunden vor, die auch für Sie relevant wären. Sind diese lokal abgelegt und für Sie nicht auffindbar, bleibt Ihnen ein Teil der Wahrheit verschlossen. Mit einem Single-Point-of-Truth wiederum bekommen Sie einen 360 Grad-Blick auf den Kunden – und zwar auch, wenn der Kollege im Urlaub oder Homeoffice ist und man nicht eben mal nachfragen kann.
Zeitersparnis
Daten einzupflegen und aktuell zu halten kostet Zeit, ebenso wie die Suche nach Informationen, die nur einem anderen vorliegen. Mit einem zentralen Datenspeicher haben Sie alle erforderlichen Daten schnell zur Hand und unnötiger Mehraufwand durch doppelte Einträge bleibt Ihnen erspart.
Kostensenkung
Eine ungenügende Datenqualität sowie ineffiziente Prozesse in der Datenablage und -pflege sind nicht nur lästig, sondern auch teuer. Kosten entstehen beispielsweise durch die Mehrfachpflege von Informationen und die damit einhergehenden Zeiteinbußen sowie falsche Entscheidungen aufgrund von mangelhaften Daten. Ein zentraler Datenspeicher als Single-Point-of-Truth kann maßgeblich dabei helfen, entsprechende Fehler zu vermeiden und eine höhere Effizienz im Datenmanagement sicherzustellen.
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Bestimmung des IST-Zustands
Am Anfang steht die Bestandaufnahme: Verschaffen Sie sich zunächst einen Überblick darüber, welche relevanten Datenquellen aktuell im Unternehmen vorhanden sind. Dazu können sowohl Informationen aus Dokumenten wie Excellisten sowie aus dem CRM- oder ERP-System gehören.
Bestimmung des SOLL-Zustands
Wie in jedem guten IT-Projekt sollten Sie sich klarmachen, was Sie von einer Lösung erwarten. Was für Anforderungen sollte ein Single-Point-of-Truth erfüllen, um Ihren Vorstellungen zu entsprechen? Welche Daten aus welchen Systemen sind relevant? Wie sollen diese dargestellt werden? Und wer soll letztlich auf was Zugriff haben?
Definition einer Version der Wahrheit
Eng mit der Bestimmung des SOLL-Zustands verknüpft ist das Festlegen einer Version der Wahrheit (Single-Version-of-Truth). Hierin liegt auf dem Wege zum zentralen Datenspeicher auch eine der größten Herausforderungen: Es gilt, Daten zu konsolidieren und sich mit den verschiedenen Stakeholdern auf ein allgemeingültiges Verständnis relevanter KPIs zu einigen. So sind Kennzahlen mit demselben Namen in verschiedenen Abteilungen häufig verschieden definiert oder sie werden unterschiedlich gemessen. Um die größten Mehrwerte aus seinen Daten zu holen, ist es allerdings erforderlich, Klarheit in die Datenlage zu bringen und sicherzustellen, dass alle Beteiligten dieselbe Sprache sprechen.
Zusammenführung der Daten
Nachdem alle Anforderungen bestimmt sowie verschiedene Begrifflichkeiten zusammengeführt wurden, müssen die Daten nun auch physisch in einem Zielsystem zusammengeführt werden. Hierfür bietet sich beispielsweise ein Datenspeicher wie ein Data Warehouse an.
Kommunikation der Neuerungen
Wie in Change-Prozessen üblich, heißt es auch bei der Einführung eines Single-Point-of-Truths: für einen nachhaltigen Erfolg des Vorhabens müssen die Mitarbeiter mitmachen. Eine gezielte Kommunikation der Neuerungen sollte aus eben jenem Grund auf gar keinen Fall vernachlässigt werden. Die Kolleg*innen müssen Zugriff zu den für sie relevanten Daten erhalten, verstehen, wie sie mit dem SPOT zu verfahren haben, wo sie was finden und wer für die Pflege welcher Informationen zuständig ist.
Auch, wenn der Fahrplan zum Single-Point-of-Truth steht, sind auf dem Weg zum zentralen Datenspeicher einige Herausforderungen zu bewältigen. Diese umfassen unter anderem:
Zusammenarbeit von Abteilungen
Um das Projekt eines zentralen Datenspeichers zu stemmen, ist eine enge Abstimmung zwischen der IT und verschiedenen Fachabteilungen notwendig – das bringt häufig Konfliktpotenzial mit sich.
Akzeptanz der Mitarbeitenden
Damit der neue SPOT funktioniert, müssen Mitarbeitende mitziehen – für die Akzeptanz ist eine kommunikative Begleitung des Projekts essenziell.
Schwer messbarer Nutzen
Ein effektives Datenmanagement ist wesentlich für den Geschäftserfolg – allerdings sind entsprechende Effekte häufig nicht direkt sichtbar. Bei der Umsetzung muss also zunächst Überzeugungsarbeit geleistet werden.
Es bleibt festzuhalten: ein Single-Point-of-Truth ist stets eine sehr gute Idee, wenn Sie das Beste aus Ihren Daten rausholen möchten und eine wichtige Basis für Business Intelligence. Zuletzt noch ein Hinweis: Essentiell ist die Unterstützung durch das obere Management. Dieses sollte von Anfang an mit ins Boot geholt werden und maßgeblich involviert sein, wenn es darum geht, die besten Datenquellen zu bestimmen. Dann steht einer erfolgreichen Umsetzung nichts mehr im Wege.