Daten in Aktion

Die linke Ansicht zeigt etwa 1.200 Systeme und 6.000 Schnittstellen. Finanzen, Vertrieb, Marketing und Personalwesen sind auf eine stark vernetzte Datenlandschaft angewiesen. Eine zentrale Datenplattform verbindet die Landschaft mit zwei detaillierten Ansichten der Datenherkunft auf der rechten Seite. Das Beispiel zeigt, warum unkontrollierte Verbindungen Daten schwer verständlich und wenig vertrauenswürdig machen, Geschäftsabläufe verlangsamen und Betriebskosten erhöhen.

Datenherkunft erklärt, woher Daten kommen, wohin sie fließen und wie sie sich verändern. Dieses Beispiel verfolgt ERP-Daten über Azure und die Schichten Bronze, Silver, Gold, Shared und Semantic der GDAH-Plattform bis zum Power-BI-Berichtswesen. Systemschichten bieten eine durchgängige Sicht über ERP, Data Warehouses, Stammdatensysteme, Plattformen und Berichtswesen. Einzelne Metadatenobjekte sind mit Glossardefinitionen, Verantwortlichen, Datenqualitätsergebnissen, Systemen, Projekten, Übernahmeplänen und Klassifizierungen verknüpft. Geschäftsprozesse sind mit Schichten und Objekten verbunden und zeigen, wie Prozesse Daten beeinflussen und umgekehrt.

Vernetztes ONE Data tauscht Informationen aus, um eine Definition, eine Qualität und eine Wahrheit zu schaffen. Quellsysteme liefern Daten für Qualitätsprüfungen, den Katalog und Konfigurationsmetadaten. Die Konfiguration stellt der Plattform Metadaten zu Verantwortlichkeiten bereit. Qualitätsprüfungen und Ergebnisse fließen zwischen Qualitäts- und Plattformlösungen. Die Plattform tauscht technische Metadaten und Anreicherungen mit dem zentralen Katalog aus und liefert Daten für Prozessanalysen und Berichte. Business Intelligence liefert Berichtsmetadaten, das Prozessmanagement Prozessmetadaten, die Unternehmensarchitektur Geschäftsmetadaten und der Datenschutz Metadaten zu Datenschutz und Aufbewahrung an den Katalog. Unternehmensarchitektur und IT-Service-Management tauschen Systeme und Schnittstellen aus; die Architektur liefert zudem Prozess- und Aufbewahrungskontext an den Datenschutz. Der Katalog stellt vertrauenswürdige Metadaten für Datenprodukte bereit, die Katalog, Qualität, Datenherkunft sowie Klassifizierung und Aufbewahrung verbinden. Metadaten aus vernetzten Systemen unterstützen ein gemeinsames Werkzeug für die durchgängige Datenherkunft. Die Quelle kennzeichnet dieses Werkzeug ausdrücklich als geplant und noch nicht genehmigt.

Die Architektur verbindet neun Schichten. Wertströme beschreiben durchgängige operative Abläufe, die Geschäftsbereiche unterstützen. Geschäftsdomänen beschreiben Organisationsbereiche und Funktionen. Teams umfassen Vertriebsanalysen, Entgeltabrechnung, Personalgewinnung und Steuern. Geschäftsfähigkeiten beschreiben zentrale Fähigkeiten einschließlich Datenfähigkeiten. Geschäftsprozesse beschreiben Arbeitsabläufe und Verfahren. Datendomänen bündeln zusammengehörige Datenbestände; Datenentitäten sind logische Objekte innerhalb dieser Domänen. IT-Systeme, Anwendungen, Schnittstellen und Dienste verbinden Technologie-Assets, Tabellen, Attribute und Dienste. Verantwortung und Governance schaffen Zuständigkeiten und Kontrollen. Daten als Produkt erstreckt sich über die gesamte Kette, unterstützt durch Governance, Datenqualität, Datenbetrieb und Datenschutz.

Geschäftsprozesse: Prozess- und Informationsanforderungen verstehen. Datenwörterbuch: Geschäftsbegriffe und Definitionen abstimmen. Datenmodell: Entitäten, Beziehungen und Strukturen definieren. Erstellen & Ändern: Daten an der Quelle erfassen und aktualisieren. Analyse & Profiling: Qualitätsmuster, Probleme und Lücken erkennen. Übernahme: Daten in die erforderlichen Plattformen übernehmen. Harmonisierung: Für eine einheitliche Nutzung abstimmen, validieren und transformieren. Nutzung: Daten im Betrieb, im Berichtswesen, in Analysen und KI einsetzen. Aufbewahrung & Löschung: Gemäß genehmigten Anforderungen archivieren oder löschen. Eine einfache Darstellung des Datenflusses von operativen Quellen bis zur geschäftlichen Nutzung, mit Kontrollen entlang der gesamten Datenreise.

Der Übernahmeprozess beginnt damit, dass Data Product Owner und taktische Data Owner Bedarf, Verantwortung und Kontrollen abstimmen. Das Datenübernahmeteam lädt Daten in GDAH. Taktische Data Owner und Data Stewards bestätigen Definitionen, Verantwortliche und Tags in DAWISO. Das Datenübernahmeteam und die Data Stewards richten Prüfungen und Überwachung in Anomalo ein. Der Data Product Owner bestätigt die Nutzungsbereitschaft der Daten. Anschließend überwachen Data Stewards und das Datenübernahmeteam Probleme, beheben Fehler und aktualisieren Metadaten. Die laufende Pflege umfasst Governance, Qualität, Betrieb und Schutz.