Daten-
management
Wir lieben Daten! Vor allem, wenn sie digital, strukturiert, durchdacht und aussagekräftig sind.
Daten werden unaufhaltsam entlang der Wertschöpfungskette generiert und das an verschiedenen Stellen und in diversen Systemen. Daten liefern dir Antworten auf viele wichtige Fragen, nämlich wie du deine Unternehmensziele erreichen kannst oder wo du mit deinem Unternehmen gerade stehst. Dennoch stehen Unternehmen vor der Herausforderung der stetig wachsenden Vielfalt und Geschwindigkeit von Datenmengen.
Unstrukturiert bringen Daten keinen Nutzen, daher müssen sie sinnvoll und systematisch zusammengeführt und verwaltet werden. Durch ganzheitliche Unternehmensdigitalisierung und ein konkretes Datenmanagement können diese Daten leicht zugänglich gemacht werden.
Unter Datenmanagement verstehen wir das sichere und effiziente Erfassen, Speichern und Nutzen von Daten. Zielführend sollen Mitarbeitern, Organisationen und verbundenen Unternehmen sinnvolle Daten zur Verfügung gestellt bekommen, damit sie Entscheidungen treffen, Maßnahmen ableiten und den Nutzen für das Unternehmen maximieren können.
Darüber hinaus beinhaltet das Datenmanagement alle technischen und organisatorischen Prozesse, welche eine umfassende Strukturierung der vorhandenen und eingehenden Daten und Informationen in einem Unternehmen betreffen. Ein leistungsstarkes Datenmanagement verbessert die Arbeitsweise in einem Unternehmen nachhaltig.
- Optimal aufbereitete und schnell und sicher aufzufinden Daten
- Zentrale Speicherung von Daten, sodass eine doppelte Speicherung und somit ein doppeltes Belegen von Speicherplatz vermieden werden kann
- Eine einfache Aufbereitung von Daten je nach Nutzer, zeitgleich oder nacheinander
- Die individuelle Beschränkung von Berechtigungen pro Abteilung oder auch pro Person
- Hohe Datensicherheit
Durch Beachtung dieser Aspekte konnten wir bereits mehrfach erfolgreich eine neue Datenlandschaft bei unseren Kunden aufbauen und den Umgang mit Daten im Tagesgeschäft nachhaltig optimieren.
Für Mitarbeiter und Unternehmer ist die Bereitstellung von geeigneten Informationen für die Lösung einer oder mehrerer Aufgaben ein umfangreiches, aber notwendiges Unterfangen. Die Datenbereinigung schafft hier Abhilfe. Dieser Prozess verfolgt das Ziel, durch Bereinigung, Formung und Mischung von Daten, Datenoutput in optimaler Qualität für analytische oder andere Zwecke zu generieren.
Bei der Datenaufbereitung handelt es sich häufig um wiederkehrende Prozesse, beispielsweise monatliche KPI-Berichte. Aus diesem Grund setzen wir bei der Aufbereitung auf einen geregelten Prozess, der sich auf Effizienz, Automatisierung und erprobte Arbeitsschritte stützt.
Zunächst dokumentieren wir Daten in einem Datenkatalog. Dabei vermerken wir Herkunft, Format, Literale, Werteinschränkungen sowie Zugriffsbedingungen. Ziel ist es, die am besten geeigneten Daten für einen bestimmten Zweck zu lokalisieren.
führen Die sinnhaft ausgewählten Daten müssen im nächsten Schritt an einem geeigneten Ort gesammelt zusammengeführt werden. Die Sammlung der Daten schafft die Basis für alle nachfolgenden Arbeitsschritte und Aufbereitungen. Die Auswahl des Speicherorts ist mit Bedacht zu wählen, denn dieser sollte die Teilung und gemeinsame Verwaltung von Daten zwischen berechtigten Nutzern ermöglichen.
Nun wird ein neues, gemeinsames Datenmodell angelegt, das die Daten aus der Datenbasis in Zusammenhang setzt und darauf basierende Analysen ermöglicht.
Das gewünschte Datenformat gibt der Nutzer vor und ist bereits ab dem ersten Schritt bekannt. Die Daten durchleben eine strukturierte Formatierung aufgrund von hinterlegten Regeln.
Eine Dokumentation der Vorgehensweise sowie der verwendeten Daten im Zuge des Datenkatalogs ist entscheidend für die Nachvollziehbarkeit oder eventuelle Änderungen. Durch dokumentierte Regeln und Makros lässt sich die fehlerfreie Wiederverwendung der Datenaufbereitung sicherstellen, insbesondere wenn verschiedene Nutzer daran arbeiten.
Zunächst dokumentieren wir Daten in einem Datenkatalog. Dabei vermerken wir Herkunft, Format, Literale, Werteinschränkungen sowie Zugriffsbedingungen. Ziel ist es, die am besten geeigneten Daten für einen bestimmten Zweck zu lokalisieren.
führen Die sinnhaft ausgewählten Daten müssen im nächsten Schritt an einem geeigneten Ort gesammelt zusammengeführt werden. Die Sammlung der Daten schafft die Basis für alle nachfolgenden Arbeitsschritte und Aufbereitungen. Die Auswahl des Speicherorts ist mit Bedacht zu wählen, denn dieser sollte die Teilung und gemeinsame Verwaltung von Daten zwischen berechtigten Nutzern ermöglichen.
Nun wird ein neues, gemeinsames Datenmodell angelegt, das die Daten aus der Datenbasis in Zusammenhang setzt und darauf basierende Analysen ermöglicht.
Das gewünschte Datenformat gibt der Nutzer vor und ist bereits ab dem ersten Schritt bekannt. Die Daten durchleben eine strukturierte Formatierung aufgrund von hinterlegten Regeln.
Eine Dokumentation der Vorgehensweise sowie der verwendeten Daten im Zuge des Datenkatalogs ist entscheidend für die Nachvollziehbarkeit oder eventuelle Änderungen. Durch dokumentierte Regeln und Makros lässt sich die fehlerfreie Wiederverwendung der Datenaufbereitung sicherstellen, insbesondere wenn verschiedene Nutzer daran arbeiten.
Auf Basis dieses Prozesses haben wir bspw. für einen unserer Kunden eine monatliche Bereitstellung von Lohndaten aus zwei Systemen, einem Schichtplanungssystem und einem in SAP integrierten Bonussystem erarbeitet, welches in seiner finalen Form direkt in das Lohnsystem importiert werden kann.
Ein Systemwechsel erfordert eine Datenmigration, die Überführung und Transformation von Daten aus dem Bestandssystem in das neue Zielsystem – und das ohne Betriebsausfall, stichtagsgenau und fehlerfrei!
Möchte man vorhandene Daten in ein neues System migrieren, muss man im Kopf haben, dass Systeme “eigene Sprachen” haben. Die Daten müssen quasi für das neue System übersetzt werden.
Datenmigrationen stellen Unternehmen aufgrund der Komplexität, Genauigkeit und Sensibilität der Daten vor große Herausforderungen. Fehler bei der Durchführung können schwerwiegende Verluste von essentiellen Daten bedeuten. Als Lösung erweist sich eine gut geplante und systematisch ausgearbeitete Migration der Daten.
Bei der Datenmigration gehen wir grundsätzlich in folgenden Schritten vor:
Hier werden Daten aus dem Altsystem extrahiert und durch Filterung auf den weiterhin benötigten Umfang reduziert.
Umfasst die Zuordnung der Alt-Daten zu der Struktur des Zielsystems. Häufig ist eine Umwandlung oder Transformation der Daten erforderlich. Hier bauen wir sogenannte Transformations-Tools, die Daten mit einem hinterlegten Automatismus vom Altsystem zum Neusystem übersetzen, um Fehlerquellen zu vermeiden.
Hier werden die Daten in das Zielsystem überführt und validiert. Auch hier behelfen wir uns mit Abgleichtools, um exportierte Daten mit importierten Daten gegenzuprüfen.
Hier werden Daten aus dem Altsystem extrahiert und durch Filterung auf den weiterhin benötigten Umfang reduziert.
Umfasst die Zuordnung der Alt-Daten zu der Struktur des Zielsystems. Häufig ist eine Umwandlung oder Transformation der Daten erforderlich. Hier bauen wir sogenannte Transformations-Tools, die Daten mit einem hinterlegten Automatismus vom Altsystem zum Neusystem übersetzen, um Fehlerquellen zu vermeiden.
Hier werden die Daten in das Zielsystem überführt und validiert. Auch hier behelfen wir uns mit Abgleichtools, um exportierte Daten mit importierten Daten gegenzuprüfen.
Datenmigrationen gehören für uns in den Alltag. Sie nehmen für uns aufgrund der hohen Sensibilität und Anforderung an Genauigkeit den Stellenwert eigenständiger Projekte ein. Fachabteilungen müssen in diesen Prozess frühzeitig eingebunden werden. Sie begleiten die gemeinsame Verfolgung der Zieldatenstruktur im neuen System und unterstützen bei der Datenbeschaffung und -validierung. Bei der Durchführung stellen wir die Vermeidung von Fehlern durch die Schaffung von Übersetzungs- und Abgleichtools in den Fokus. Darüberhinaus darf nie unbeachtet bleiben, dass der Aufbau eines Fallback-Szenarios beim Scheitern, trotz mehrfach erfolgreicher Probe, geplant werden muss.
Systematisches, geplantes Handeln ist das A und O bei einer Datenmigration. Modulist ist dafür dein perfekter Partner mit langjähriger Erfahrung. So haben wir bereits sensible Lohn- und Personalstammdaten von SAGE zu LOGA stichtagsgenau für über 6000 Mitarbeiter überführt.
Dir fehlen aktuell aussagefähige Kennzahlenübersichten um dein Unternehmen zu steuern, Aufgaben abzuleiten oder den Überblick zu behalten? Dann sind Dashboards genau das Richtige für dich!
Unter Dashboards verstehen wir Tools, die mehrere Datenquellen vereinen und auf einen Blick visuelle Informationen darstellen. Eine besondere Form stellen Key Performance Indicator (KPI) Dashboards dar. Sie liefern dir eine Übersicht, welche auf die für den jeweiligen Nutzer elementaren Kennzahlen abgestimmt ist. Dashboards bieten dir und deinem Unternehmen u.a. Folgendes:
- Visualisierung von Daten mit Leistungs- und Statusanzeigen
- Eine schnelle und wirksame Möglichkeit zur Verfolgung von Kennzahlen
- Wiederkehrende und einheitliche Auswertungen, welche die Entwicklung der jeweiligen Kennzahlen ermöglicht
Die Erstellung von Dashboards kann auf verschiedenen Wegen erfolgen. Wir halten uns hier streng an den Ansatz der Datenaufbereitung. Nach Identifizierung der erforderlichen KPIs werden zunächst mögliche Datenquellen und Daten erkundet und in einem Datenkatalog erfasst. Im Anschluss werden diese an einem Ort zusammengeführt. Liegen die Daten in gesammelter Form vor, folgt die Erstellung eines gemeinsamen Datenmodells, auf dessen Basis die relevanten KPI ermittelt werden können. Im letzten Schritt erfolgt die Visualisierung. Wir empfehlen die Anwendung von Diagrammen.
- Fahrzeug-Touren-Auswertungen
- HR-KPI-Dashboard
- Krankenstand und -quoten
- Filial- und Standort-Auswertungen
- Vertrieb / Sales
Haben wir dein Interesse geweckt? Wir begleiten dich im Prozess der Dashboard-Erstellung und kontinuierlichen Auswertung!
