4 bewährte Methoden zur Optimierung des Datenmanagement-Prozesses
Wenn Ihr Unternehmen wie viele Organisationen heutzutage ist, verfügt es bereits über einige Werkzeuge und Verfahren zum Datenmanagement. Es ist in der Lage, Daten verschiedenster Art zu erfassen, zu verarbeiten, zu analysieren und zu berichten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Aber wenn Sie ebenfalls wie viele Unternehmen heutzutage sind, reichen Ihre Datenmanagement-Praktiken nicht an Perfektion heran. Sie sind vielleicht gut, aber nicht außergewöhnlich – und Sie möchten sie gerne verbessern.
Wie genau können Sie das erreichen? Wie verwandeln Sie Datenmanagement von "gut genug" zu "außergewöhnlich"?
Es gibt darauf keine einfachen Antworten. Aber es gibt pragmatische Schritte, die Unternehmen unternehmen können, um Datenmanagement und Analysen zu optimieren, wie dieser Artikel erklärt.
Außergewöhnliches Datenmanagement definieren
Lassen Sie mich mit etwas beginnen, das offensichtlich klingen mag, aber leicht übersehen wird: Die Bedeutung von "außergewöhnlichem" Datenmanagement ist sehr unterschiedlich.
Es gibt schließlich viele Möglichkeiten, außergewöhnlich zu sein. Vielleicht ist die Steigerung der Produktivität Ihrer Datenanalysten das, was Ihre Datenmanagement-Ergebnisse außergewöhnlich machen würde, weil Sie ein kleines, überlastetes Team haben.
Vielleicht ist die Verbesserung der Datenqualität aufgrund inkonsistenter oder schwer zugänglicher Datenquellen Ihre oberste Priorität. Vielleicht geht es darum, die Genauigkeit der Business-Intelligence-Berichte zu erhöhen. Und so weiter.
Mein Punkt ist hier, dass der erste Schritt bei der Entscheidung, wie man Datenmanagement optimieren kann, darin besteht festzustellen, was genau Sie optimieren möchten. Es gibt viele mögliche Ziele, und sie variieren von Organisation zu Organisation.
Bewährte Methoden zur Optimierung des Datenmanagements
Dennoch sind die wichtigsten Strategien zur Verbesserung des Datenmanagements unabhängig davon, welcher Art von Verbesserungen Sie anstreben, grundsätzlich ähnlich. Hier ein Blick auf einige dieser Praktiken.
1. Streben Sie nach schrittweisen Veränderungen
Wenn die Ergebnisse im Datenmanagement nicht so gut sind, wie sich ein Unternehmen das wünscht, ist die spontane Reaktion oft, alles auf den Kopf zu stellen. Zum Beispiel könnte das Unternehmen eine neue Führungskraft einstellen, um den gesamten Ansatz zur Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse von Grund auf zu überarbeiten.
Dies führt selten zu messbaren, langfristigen Veränderungen. Viel wahrscheinlicher ist es, dass ein unzureichendes Vorgehen durch ein anderes ersetzt wird – mit dem zusätzlichen Nachteil, dass Unmut bei Datenanalysten und -ingenieuren entsteht, die es in der Regel nicht schätzen, wenn ihnen gesagt wird, dass alles, was sie tun, falsch sei.
Ein besserer Ansatz ist es, Veränderungen schrittweise einzuführen. Messen Sie Ihre aktuellen Datenmanagement-Prozesse, identifizieren Sie diejenigen, die Sie aktualisieren möchten, nehmen Sie die Änderungen vor und messen Sie dann weiterhin, ob sich die Neuerungen tatsächlich positiv auswirken. Ein langsames, stetiges Vorgehen führt zu echter Optimierung.
2. Quantifizieren Sie Zeitaufwände
In ähnlicher Weise ist es entscheidend zu wissen, wie lange verschiedene Aufgaben innerhalb der Datenmanagement-Workflows tatsächlich dauern. Dadurch erkennen Sie nicht nur, welche Aufgaben länger als nötig in Anspruch nehmen, sondern können auch realistische Zeitpläne für neue Projekte erstellen.
Deswegen sollten Sie Ihre Ingenieure nicht nur schätzen lassen, wie viel Zeit sie beispielsweise für die Datenaufbereitung oder den Aufbau einer Dateninfrastruktur aufgewendet haben. Verfolgen Sie ihren Arbeitsaufwand kontinuierlich, damit Sie über detaillierte, quantifizierbare Daten verfügen.
Es ist erwähnenswert, dass Ingenieure in der Regel nicht besonders begeistert davon sind, wenn ihre Zeit allzu genau überwacht wird (und man kann es ihnen nicht verübeln, denn niemand wird gern ständig beobachtet). Um hier Spannungen zu vermeiden, sollten Sie betonen, dass die Quantifizierung der Zeitaufwände auch den einzelnen Mitarbeitern zugutekommt, indem sie Führungskräften hilft, eine Überlastung eines einzelnen Ingenieurs zu vermeiden, während ein anderer untätig ist.
Richtig umgesetzt profitieren so die Mitarbeitenden ebenso wie das Unternehmen insgesamt von einem sorgfältigen Zeitmanagement.
3. Reduzieren Sie die Planungszeit
Im Allgemeinen sollte der Großteil der auf Datenmanagement verwendeten Arbeitszeit in die Umsetzung und nicht in die Planung fließen. Wenn Ihre Ingenieure und Analysten den Großteil ihrer Zeit in Meetings zur Planung von Sprints (das heißt Arbeitseinheiten, die innerhalb eines festen Zeitraums abgeschlossen werden sollen) oder Projekten verbringen, können sie keinen maximalen Mehrwert liefern – das führt zu einem suboptimalen Datenmanagement.
Deshalb ist es ein Weg zur Optimierung von Datenmanagement-Workflows und -Ergebnissen, die Planungszeit zu verringern und die Umsetzungszeit zu maximieren. Wenn zum Beispiel die Planung von Sprints zu viel Zeit in Anspruch nimmt, sollten Sie in Erwägung ziehen, die Sprints in kleinere Arbeitseinheiten herunterzubrechen. Dadurch werden die Sprints übersichtlicher und einfacher zu planen, so dass Ihr Team sich stärker auf die Durchführung statt nur die Diskussion der Aufgaben konzentrieren kann.
4. Passen Sie sich an und weichen Sie von Plänen ab
Die letzte wichtige bewährte Methode zur Optimierung des Datenmanagements besteht darin, keine Angst davor zu haben, von festgelegten Vorgehensweisen oder Abläufen abzuweichen. Selbst im Vergleich zur gesamten IT-Branche, deren Strukturen ohnehin nicht gerade simpel sind, ist das Feld des Datenmanagements besonders inkonsistent und komplex.
Jedes Projekt ist anders, weil jede Datenmenge unterschiedlich ist. Hinzu kommen Variablen wie die Unvorhersehbarkeit der Datenqualität, bevor Sie mit deren Verarbeitung und Analyse beginnen – das kann zu Herausforderungen führen, die sich im Voraus unmöglich abschätzen lassen.
Deshalb ist es wichtig, sich nicht starr an einen bestimmten Satz von Datenmanagement-Tools oder -Prozessen zu binden. Passen Sie sich an und weichen Sie bei Bedarf von Standardplänen ab. Es ist in Ordnung – und in gewisser Weise notwendig – jedes Projekt wie eine eigene Besonderheit zu behandeln. Das bedeutet zwar, dass Sie keine hochgradig konsistenten, standardisierten Prozesse etablieren können, dafür aber optimieren Sie das Ergebnis dennoch, weil Sie jeweils die besten Prozesse für das individuelle Projekt wählen können.
Das Beste aus dem Datenmanagement herausholen
Um es mit einer oft zitierten Redewendung zu sagen: Es gibt keinen Ansatz für das Datenmanagement, der für alle passt. Doch ein Datenmanagement-Ideal haben nahezu alle Organisationen gemeinsam: Das Ziel, das Datenmanagement so effizient und wirkungsvoll wie möglich zu gestalten.
Was das genau bedeutet, hängt davon ab, welche Ziele und Prioritäten Ihre Organisation verfolgt und welchen individuellen Herausforderungen sie begegnet. Mit Praktiken wie einem gesunden Umgang mit Change Management, sorgfältiger Zeiterfassung und einem besonders flexiblen Datenmanagement-Playbook schaffen Sie beste Voraussetzungen für ein optimiertes Datenmanagement – ganz gleich, was das in Ihrem Unternehmen konkret bedeutet.
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