Mit den Data Stewards zur Governance im Stammdatenmanagement

Rollen und Aufgaben im Stammdatenmanagement müssen überlegt verteilt werden

Wie Kernprozesse des Stammdatenmanagements und ein kontinuierliches Datenqualitätsmanagement gestaltet sein müssen, haben wir zuletzt hier auf Copernicus beleuchtet. Heute geht es darum, welche Rollen in einer Organisation vorhanden sein müssen, um ein integratives und effektives Stammdatenmanagement zu gewährleisten

Warum betreibt man eigentlich Stammdatenmanagement? Damit Daten die Prozesse bestmöglich unterstützen. Als eine der sechs Dimensionen des Stammdatenmanagements beschäftigt sich die Governance unter anderem damit, wer welche Aufgaben hierbei übernehmen soll. Im ersten Schritt werden dann Rollen, Aufgaben und Zuständigkeiten innerhalb des Master Data Managements (MDM) festgelegt. Oder allgemeiner formuliert: Regeln, Verfahren oder Gesetze bestimmt, nach denen eine Stammdatenorganisation geführt oder betrieben wird.

Wenn jeder nach Belieben Datenobjekte anlegt, niemand hierfür Vorgaben macht und diese ernsthaft kontrolliert, ist Governance im Sinne des Stammdatenmanagements quasi abwesend. Deshalb gilt es, Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten für die einzelnen Aufgaben des Datenqualitäts- und Lifecycle-Managements unter diversen Rollen zu bündeln. Diese können dabei auch von mehreren Personen besetzt werden. Typischerweise gibt es Rollen auf operativer, taktischer und strategischer Ebene des MDM. Hier befinden sich im Wesentlichen die „Data Stewards“ – jeder mit einem eigenen abgegrenzten Aufgabenbereich innerhalb des weiten Feldes „Stammdatenmanagement“ im Unternehmen. Dies soll dafür sorgen, dass bei der Datenpflege nichts dem Zufall überlassen bleibt.

Bei der Datenpflege nichts dem Zufall überlassen

Die Pyramide der verschiedenen Data Stewards baut sich wie folgt auf: Auf der operativen Ebene agieren fachliche und technische Data Stewards. Erstere übersetzen Anforderungen, die aus dem Business heraus an ein Stammdatenobjekt (etwa ein Material) gestellt werden, in syntaktische und semantische Regeln. Diese gelten dann in ihrem Bereich für ein Stammdatenobjekt und seine Attribute unternehmensweit. Fachliche Data Stewards wirken außerdem innerhalb des Lebenszyklusmanagements beim Design von Workflows mit und führen im operativen Tagesgeschäft bestimmte Aufgaben innerhalb dieser Prozesse aus.

Die Anforderungen des fachlichen Data Stewards greift dessen technisches Pendant anschließend auf und bildet sie in den technischen Systemen ab. Beispiel: Ein Material braucht eine Beschreibung als Kurztext, das sich aus verschiedenen Attributen zusammensetzt (Material, Größe, Gewicht). Diese Regeln erstellt der fachliche Data Steward anhand der Anforderung aus dem Business in Form einer funktionalen Spezifikation. Der technische Data Steward sorgt dafür, dass ein System den Materialkurztext in der Folge bspw. automatisch erstellen kann. Er ist für die technische Spezifikation verantwortlich. Deshalb benötigt er weniger Kenntnisse über die fachlichen Gegebenheiten als vielmehr Know-how darüber, welche Funktionalitäten ein System zur Erfüllung der Anforderungen besitzt. Des Weiteren sollte er einen guten Überblick der Quell- und Zielsysteme besitzen, in denen Stammdaten (-attribute) seines Verantwortungsbereichs erzeugt oder übermittelt werden.

„Master Data Governance bedeutet im Kern, dedizierte Verantwortlichkeiten und einzelne Aufgaben des Stammdatenmanagements unter Rollen zu bündeln und geeigneten Personen zuzuordnen.“

– Kontantin Grün, Consultant, SIRIUS

Integrative Funktion: der Konzern Data Steward

Über diesem operativen Bereich sitzt auf der taktischen Ebene der Konzern (oder Corporate) Data Steward. Er ist die Spinne im Netz; als zentrale Einheit obliegt ihm die operative Leitung des Stammdatenmanagements. In dieser Querschnittsfunktion benötigt er ein Grundverständnis für eingesetzte Technologien und verwendete Systeme. Vielmehr jedoch sollte er die aus dem Business abgeleiteten fachlichen Anforderungen an Daten übertragen können. Er muss Pläne entwickeln und Ziele monitoren, die von der Datenqualitäts- bzw. Stammdatenstrategie abgeleitet werden. Innerhalb eines Data Steward-Teams koordiniert er die technischen und fachlichen Data Stewards. Konzern Data Stewards kann es für mehrere Bereiche geben, für Material, Lieferanten, Kunden – je nach Unternehmensgröße und -struktur.

Die technischen, fachlichen und Konzern Data Stewards setzen auf Datenebene um, wie ein Stammdatenobjekt aufgebaut sein muss. Sie tragen also grundsätzlich die „Daten-Brille“. Für die Business-Perspektive ist der strategische Data Steward verantwortlich. Als Business Process Owner (Leiter Finanzen, Leiter Produktion, …) trägt er für die Datenobjekte seines Geschäftsbereichs die Verantwortung. Diese sind schließlich Grundlage zur Durchführung der Geschäftsprozesse und werden nicht zum Selbstzweck durch das Stammdatenmanagement orchestriert. Der strategische Data Steward legt fest, wie ein Stammdatenobjekt für die eigenen Prozesse ausgestattet sein muss. Damit ist er aber stets nur für einen Teil der Daten zuständig, nämlich die seines Bereiches.

Data Quality Council als höchstes Eskalationsgremium

Die Business- und Datensicht auf strategischer Ebene zu vereinen, obliegt dem Data Quality Council. In ihm stimmen Sponsor (Leiter IT, CIO oder Repräsentanz des Vorstands), strategische Data Stewards und Konzern Data Stewards gemeinsam über die strategische Stoßrichtung des Datenqualitätsmanagement ab und treffen Entscheidungen. Hier kann beispielsweise der Konzern Data Steward die Anforderungen oder Konflikte der operativen Ebene hineintragen. Auf der anderen Seite können grundlegende „Top-Down“-Entscheidungen getroffen werden, wie beispielsweise die Einführung eines MDM-Tools, welches das Lebenszyklus- und Datenqualitätsmanagement unterstützen soll.

Dieses Referenzmodell ist kein am Reißbrett entworfenes Vehikel, sondern leitet sich aus realen Projekten ab. Wie können nun kleinere Unternehmen es umsetzen? In ihren Projekten nutzt SIRIUS das Referenzmodell und definiert zunächst, wie granular die verschiedenen Data Stewards in Abhängigkeit der Unternehmensorganisation ausgestaltet sein sollen. Im zweiten Schritt wird geprüft, welche Personen welche Tätigkeiten bereits ausüben.

Ein Beispiel hierfür sind Personen im Einkauf, die neue Rohstoffe im Einkaufsprozess anlegen und daher tiefes Verständnis über die hierfür notwendigen Stammdatenobjekte, deren Attribute und Abhängigkeiten besitzen. Diese Personen werden der jeweiligen Rolle zugeordnet. Es geht also darum, im Unternehmen Aufgaben und Personen zu identifizieren. Hierfür hilft das Framework bei der Orientierung, die Aufgaben zu spezifizieren. Oft gibt es in kleinen Unternehmen eine Person, die fachlich als auch technisch tätig ist. Sie könnte dann sowohl für die Aufgaben des fachlichen wie die des technischen Stewards zuständig sein.

Neben der Rollenvergabe versteht man unter Governance zudem die Themen Enablement, Training von Beschäftigten und das Verwalten von Wissensmanagementplattformen. Governance heißt also auch, Wissenstransfer zu gewährleisten. Dies übernehmen wiederum die Data Stewards, indem sie Personen im Daten-Lifecycle, die reine Requester sind (also nur Daten anlegen), im Umgang mit den Anwendungssystemen oder einem dezidierten MDM-Tool trainieren. Auch die Implementierung eines zentralen Konfliktmanagements gehört schließlich zu einer umfassenden Governance im Stammdatenmanagement. Das Referenzmodell unterstützt hierbei durch seine klare, hierarchische Struktur, Eskalationspfade zu bestimmen.

Titelbild: © Aramyan/iStockPhoto