Hybrides Datenmanagement: Königsweg zu einer effizienten IT?
06.10.2022 | Felix Oettel
Das Mit- und Nebeneinander von Cloud- und On-Premise-Lösungen hat die Komplexität der Unternehmens-IT massiv erhöht. Mit einer Analyse aus Fachbereichsperspektive lassen sich die richtigen Entscheidungen treffen, um die IT zielführend auszurichten, durch effizienten Einsatz die IT-Abteilungen zu entlasten sowie Kosten und Risiken zu senken. Dieses Ziel verfolgt hybrides Datenmanagement mit systematischen Vorgehensmodellen und dem erforderlichen Fingerspitzengefühl.
Wie Unternehmen die IT-Landschaft strategisch auf die Fachbereichsanforderungen ausrichten und zugleich Kosten sparen
Der Cloudhype hat seine Schattenseiten: Mit der massenhaften Umstellung sind zum Teil enorme Kostenfallen entstanden, da die Systeme nicht effizient genutzt werden. Zugleich werden noch viele Systeme on-premise betrieben, bei denen Unsicherheit besteht, wo und in welchem Umfang sie tatsächlich gebraucht werden. Ein Grund liegt darin, dass die Gesamtverantwortung – und auch die Kosten – meist auf der bereitstellenden IT- und nicht auf der nutzenden Fachbereichsseite liegt. Genau hier setzt hybrides Datenmanagement an.
Dabei handelt es sich um einen strategischen Beratungsansatz, der sich im ersten Schritt nicht auf die Technologie fokussiert, sondern den Blick auf das Wesentliche richtet: Welche Lösungen werden eigentlich für welchen Zweck und in welchem Umfang benötigt? Welche Kosten und Personalressourcen sind zum Betrieb einer Lösung aktuell im Einsatz und tatsächlich erforderlich?
Viele AI- und Analytics-Lösungen sind selbstverständlich für einen Cloudbetrieb prädestiniert. Doch es gibt auch viele On-Premise-Systeme die ihren Zweck optimal erfüllen und mit wenig Aufwand betrieben werden können. Hier gilt es per hybridem Datenmanagement die Spreu vom Weizen zu trennen.
Auf der Suche nach Zombies
Die IT-Landschaften der meisten Unternehmen weisen aktuell eine unnötig hohe Komplexität auf. Das liegt unter anderem daran, dass es keine systematische Schnittstelle zwischen den IT- und den Fachabteilungen gibt. So schlummern viele (Host-)Systeme ungenutzt und verursachen hohe Kosten. Niemand weiß so recht, wofür die Systeme da sind und wer sie nutzt – Stichwort: mangelnde Data Governance. Die Angst und Ungewissheit, es könne beim Abschalten zu kostspieligen Ausfällen kommen, hält viele System am Leben. Diese Fragen systematisch beantworten zu können, würde für Unternehmen also zugleich eine Risiko- als auch eine Kostenminimierung bedeuten.
Hybrides Datenmanagement schaut entsprechend genau, wer der Nutzer ist und worin der Nutzen besteht. So können Kosten auch wieder dahin verschoben werden, wo der Nutzen entsteht: in die Fachabteilungen. Ein Beispiel hierzu wäre beispielsweise der Bedarf an einer Premium-Version von Power BI, weil eine Fachabteilung spezielle Report benötigt. Hier liegt dann der Nutzen klar auf der Hand und es kann punktuell eine kostspieligere Lösung eingesetzt werden, anstatt etwa unternehmensweit auf Power BI Premium umzustellen. Ein anderer Fall – den wir aktuell betreuen – ist die Anforderung von Realtime-Daten in operativen Prozessen. Auch hier lassen sich die Anforderungen businessseitig rechtfertigen und damit auch die Kosten entsprechend zuordnen.
Genau hier lag in der Vergangenheit die Überforderung der IT-Abteilungen: Ihnen fehlte die Grundlage für effiziente Entscheidungen bei der Auswahl von Systemen. Diese wissen wo die Daten liegen, aber in der Regel nicht, wo sie genau genutzt werden und wer Berechtigungen besitzen muss. Mit hybridem Datenmanagement können die Fachbereiche die Entscheidungen aus Businessperspektive treffen und beispielsweise eigenständig festlegen, wer zugreift. Es geht also auch darum, die Fachbereiche hierzu stärker zu enablen und die IT-Abteilungen zu entlasten. Hierzu steht eine ganze Reihe an Self-Service-Tools bereit, mit denen die Verantwortung und das Handling problemlos übertragen werden können.
Aufbau einer Steuerungsstruktur für Nachhaltigkeit
Dieses mehrdimensionale Controlling benötigt eine zusätzliche Steuerungsstruktur. Während viele Unternehmen bereits eine Nachhaltigkeitsstrategie entwickelt haben, fehlt es mancherorts noch am dazugehörigen Reporting, der Planung, den Datenplattformen und der Einbindung der Datenquellen. Die bestehenden ERP- und Sales-Systeme können dies in der Regel nur unvollständig leisten. Es fehlt der „Single Point of Truth“ für das Thema Nachhaltigkeit. Dazu kommt eine neue Herausforderung: Während im Finanz-Controlling seit langem auditierbare Tools und Prozesse etabliert sind, fehlen diese beim Thema „Nachhaltigkeit“. So greifen auch die etablierten Verfahren der Wirtschaftsprüfung nicht, und es entsteht potenziell ein hohes organisatorisches Risiko.
Wir sind hier nun also beim Thema „Data Governance“ angekommen, genaugenommen bei „Data Lineage“, also unter anderem der Nachvollziehbarkeit von Datenquellen. Vielen Unternehmen ist es aktuell möglich, die erforderlichen Kennzahlen „einzusammeln“, doch es gibt kein einheitliches System, sondern nur die entnommenen Daten aus heterogenen Quellen/Systemen. Unternehmen müssen das Thema also über Data Governance adressieren, d.h. Prozesse und Zugriffe etc. so gestalten, dass die Datenaggregation rund um Nachhaltigkeit auditierbar wird.
Am Anfang steht die Bestandsaufnahme
Der erste Schritt hin zum hybriden Datenmanagement besteht darin, genau zuzuhören und den Status quo per Data Strategy Assessment ermitteln: Wie steht es um das Datenmanagement und die IT-Landschaft? Welcher Zusammenhang besteht zum Geschäftsmodell und was sind die wichtigsten Use Cases? Und schließlich erst die Frage: Welche Cloud- und On-Premises-Systeme sollten erhalten bleiben und wo bedarf es punktueller Ergänzung – etwa weil für Legacy-Systeme schon seit Jahren der Support ausgelaufen ist und das Ausfallsrisiko enorm hoch ist.
Hierzu sollten zunächst eine strukturierte Befragung von Fachbereichen und Kleingruppencoachings für die technischen Deep-Dives erfolgen. Ziel ist die Analyse des Ist-Zustandes in den Bereichen Datenverfügbarkeit,-qualität,-sicherheit und -schutz sowie die Identifikation potenzieller Use-Cases aus den Fachbereichen. Dabei geht es darum, die technologischen Anforderungen der Use-Cases herauszuarbeiten, eine mögliche Zielarchitektur abzuleiten oder ggf. geeignete Partner rund um Data Governance oder IT-Security einzubinden. Zugleich erfolgt eine Abschätzung der Kosten für Umsetzung und Betrieb. In der Folge kann ein Datascreening zur ersten Durchsicht von Daten und Quellsysteme erfolgen.
Antworten aus Businessperspektive
Der große Vorteil beim hybriden Datenmanagement – wie wir es bei pmOne verstehen – liegt darin, dass wir zunächst mit dem Business reden: Wo sind die Pain-Points und wo liegt die tatsächliche Wertschöpfung? Hier hat natürlich jeder Fachbereich eine andere Perspektive und andere Prioritäten: Welche Systeme brauchen die Abteilungen, um ihre Aufgaben zu lösen und wie lässt sich das effizient gestalten? Dieses Gesamtlagebild gilt es einzuholen und die IT Schritt für Schritt mit soliden Vorgehensmodellen von übermäßiger Komplexität und überbordendem Aufwand zu entlasten. Durch die Auswahl der geeigneten Bestandslösungen mit sehr zielgerichteter System-Ergänzung lassen sich die Komplexität massiv reduzieren und viele Prozesse automatisieren, so dass auch auf Supportseite keine Engpässe mehr entstehen.
Bedarf sehen wir vor allem im Bereich Finanzen und Versicherungen, wo aktuell noch viel Unsicherheit herrscht. Hier kann hybrides Datenmanagement dazu beitragen, den Anforderungen an Data Governance ausreichend Rechnung zu tragen. Zudem ist der Mittelstand angesichts der dynamischen Wirtschaftslage aktuell unter hohem Kosten- Transparenz- und Effizienzdruck. Mit einem ausbalancierten Vorgehen bei der Auswahl der zu erhaltenden oder neu zu etablierenden Systeme können Unternehmen diesen Anforderungen gerecht werden.
Das bester beider Welten
Um hybrides Datenmanagement umzusetzen, bedarfs es zweierlei Expertise: Das Wissen um Nutzen und Funktionsweise traditioneller On-Premise-Lösungen sowie Know-how für die zukunftsträchtigen Cloud-Systeme. Entsprechend sind Unternehmen im Vorteil, die durch jahrelange Arbeit in beiden Themenfeldern, die entsprechenden Ressourcen mitbringen. Zugleich ist die Beratung rund um hybrides Datenmanagement immer hoch-individuell. Patentrezepte aus der „großen Schublade“ führen also nicht zum Ziel. Vielmehr gilt es, mit passgenauen Technologie- und Beratungspartnern maßgeschneiderte Lösungen aus Fachbereichsperspektive zu entwickeln.
