Umfrage: Controller finden Datenqualität unzureichend

Frühere Untersuchungen von Finext haben bereits gezeigt, dass Controller bei der digitalen Transformation auf Hindernisse stoßen. Die Hauptblockaden waren die unzureichende Integration von Systemen und Daten sowie die eingeschränkte Datenqualität. Grund genug, dem eine Folgestudie zu widmen und tiefer in die Themen Datenqualität und Datenintegration einzusteigen. Auf welche Probleme stoßen die Controller? Und wie lösen sie diese?

Controller sind mit der Datenqualität unzufrieden

Zunächst zur Datenqualität: Nur 32 % der Befragten gaben an, dass sie über eine gute Datenqualität verfügen. Eine erschreckend niedrige Zahl, wie wir finden, wenn man bedenkt, dass Daten einen immer wichtigeren Platz in der (finanziellen) Steuerung von Organisationen einnehmen. Eine datengestützte Steuerung ist für die längerfristige Lebensfähigkeit der Organisation notwendig, wird aber in der derzeitigen Situation nicht ausreichend ermöglicht.

Auffallend ist, dass 80 % der Befragten angaben, dass sie über Verfahren verfügen, um eine gute Datenqualität zu gewährleisten. Die Befragten selbst geben an, dass eine der Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität darin besteht, diese Prozesse zu standardisieren. Menschliches Versagen spielt bei schlechter Datenqualität ebenfalls eine Rolle: Die Mehrheit der Befragten hat Probleme bei der Dateneingabe.

Auch die Datenintegration ist noch unzureichend

Auch die Bewertung der Datenintegration durch die Controller ist negativ: nur 37 % halten die Datenintegration für gut. Davon gibt die Hälfte an, dass sie eine sehr gute Datenintegration haben. Es ist also machbar! Das Geheimnis der Datenintegration? Das ist von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. Es gibt viele verschiedene Faktoren, die sie beeinflussen, von Wissen und Fachkenntnissen bis hin zu rechtlichen Verpflichtungen.

Ein Faktor, der in vielen Organisationen eine wichtige Rolle spielt, ist die Organisation klarer interner Vereinbarungen, wie standardisierte Prozesse und eindeutige Datendefinitionen. Die meisten berichten von Problemen mit unzureichenden Datendefinitionen, die eine Verknüpfung verschiedener Datenquellen unmöglich machen.

Auch die Anzahl der verwendeten digitalen Lösungen kann ein Faktor sein: Fast die Hälfte der Befragten gab an, dass sie viele digitale Lösungen verwenden, was bedeutet, dass sie mit vielen Datenquellen arbeiten müssen. Dies sollte keine Probleme verursachen, wenn die Lösungen richtig miteinander verknüpft sind, aber die Tiefeninterviews haben gezeigt, dass viele Organisationen dadurch erhebliche Probleme haben.

Technische Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität und Datenintegration

Viele der Befragten wollen diese Engpässe beseitigen und setzen bereits Lösungen ein, mit denen die Datenprobleme angegangen werden können. Dabei scheint das Hauptaugenmerk auf technischen Lösungen zu liegen. So setzen viele Unternehmen beispielsweise Enterprise Resource Planning- und Enterprise Performance Management-Systeme ein. ERP-Systeme integrieren Daten aus dem operativen Geschäft (Vertrieb, Personalwesen, Logistik) für andere Teile des Betriebs und des Unternehmens. EPM-Systeme tun dasselbe, verknüpfen aber verschiedene Datenquellen, um mehr Einblicke und eine bessere Ausrichtung zu ermöglichen.

Darüber hinaus wird Extraktion, Transformation und Laden, kurz ETL, bereits recht häufig eingesetzt. In vielen Unternehmen wird ETL verwendet, um Daten aus verschiedenen strukturierten Datenbanken in einer anderen Datenbank zusammenzuführen. Auffällig ist, dass ETL zwar weit verbreitet ist, aber von den Controllern nicht als ausreichend effektiv wahrgenommen wird.

Organisatorische Datenlösungen

Was die Wirksamkeit dieser Lösungen angeht, so ist die Mehrheit der für die Verarbeitung Verantwortlichen der Ansicht, dass organisatorische Lösungen wie Dateneigentum und ein Datenmanagementbüro einen großen Beitrag zur Verbesserung der Datenqualität leisten.

Auffallend ist, dass der Wert organisatorischer Lösungen als hoch eingeschätzt wird, ihre Umsetzung aber hinterherhinkt. Hier gibt es also noch viele Verbesserungsmöglichkeiten. Die Einrichtung eines Data Management Office (DMO) hat hier das größte Potenzial. Auch die Veränderung der Organisationskultur bietet eine Perspektive. Ein größeres Verständnis dafür, was Daten bedeuten können, bietet Chancen für mehr Datenorientierung und die Entwicklung von Wissen und Erfahrung rund um Daten.

Fahrplan für Datenqualität und -integration

Der Einsatz von technischen Lösungen allein reicht nicht aus, um die Datenqualität und die Datenintegration zu verbessern. Eine Kombination aus organisatorischen und technischen Lösungen liefert die besten Ergebnisse. Aber woher wissen Sie, welche Kombination für Ihr Unternehmen optimal ist? Dazu bedarf es einer fundierten Roadmap.

Um einen guten Fahrplan zu erstellen, sollten Sie zunächst eine Bewertung vornehmen: Wie sieht Ihr Unternehmen Daten? Dann überlegen Sie, wo Sie in 2 Jahren in Bezug auf Daten stehen wollen. Skizzieren Sie dann die Ziele und Wünsche, um diese Vision zu erreichen. Wägen Sie schließlich die möglichen Lösungen gegen die Ziele und Wünsche ab: Welche Lösungen werden Ihnen helfen, Ihr Ziel zu erreichen? Den daraus resultierenden Fahrplan können Sie dann gezielt und Schritt für Schritt umsetzen - mit technischen und organisatorischen Lösungen, die für Ihre Situation effektiv sind.

Der Mehrwert von Datenqualität und Datenintegration ist hoch

Die geringe Zufriedenheit mit der Datenqualität und der Datenintegration steht im Widerspruch zu den Wünschen der Controller, wie die Umfrage ergab. Die Mehrheit der Befragten ist der Meinung, dass sie die Prozesse, die Automatisierung und die Zusammenarbeit in Bezug auf Datenqualität und Datenintegration optimieren müssen, auch wenn die Investitionen in diesem Bereich erheblich sind. Kurzum, die Controller wollen eindeutig daran arbeiten. Zeit zum Handeln also.