Uniserv Academy, Frankfurt am Main Kundendaten effektiv und nachhaltig managen Wie Data Governance hilft, Ihre Kunden besser zu verstehen

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1 Fakultät Informatik und Wirtschaftsinformatik Sanderheinrichsleitenweg Würzburg Folie 1 Uniserv Academy, Frankfurt am Main Kundendaten effektiv und nachhaltig managen Wie Data Governance hilft, Ihre Kunden besser zu verstehen Fakultät Informatik und Wirtschaftsinformatik

2 Folie 2 Ihre Referentin FHWS (seit 2012) Professur für IT-Management und IT-Organisation Vertiefung Information Security Werdegang Promotion über Data Governance Referenzmodell in St. Gallen (Schweiz), Studium Wirtschaftsinformatik in Leipzig und Jönköping (Schweden) IT-Beratung (Master Data Services, Data Governance, Business Engineering, SAP FI/CO, ) Forschungs-/Beratungsthemen Data Governance, Stammdatenmanagement, Datenqualitätsmanagement IT-Organisation, IT-Governance, Serviceorientierung Information Security, Security Awareness, Mobile Device Management, Social Engineering, Privacy

3 Folie 3 Agenda 1 Kundendatenmanagement 2 Data Governance 3 Herausforderungen und Nutzen 4 Fazit

4 Folie 4 Ausgangssituation: Die Bedeutung von Kundenstammdaten für den Sportartikelhersteller Wie gut verkaufen sich die Waren in den Geschäften unserer Kunden? Wer sind unsere 50 besten Kunden pro Region / weltweit? Wie viele Kunden haben wir eigentlich? Wo sollen wir neue Geschäfte eröffnen? Wie hoch ist unsere Marge im Franchisegeschäft? Welche Waren (-gruppen) darf ein Kunde kaufen? Wie können wir unsere Waren just in time ausliefern? Konsistente, aktuelle und verfügbare Kundenstammdaten liefern die Basis für operative Geschäftsprozesse, Berichtswesen und die strategische Entwicklung.

5 Folie 5 Typische Situation: Datensilos können Anforderungen an ein integriertes Kundendatenmanagement nicht unterstützen [Otto et al. 2011, 7]

6 Folie 6 Die technische Lösung für eine 360 -Kundensicht: alle Kundendaten an einem Ort in der richtigen Qualität Beispiel: Smart Customer MDM von Uniserv CDH = Customer Data Hub Bildquelle:

7 Folie 7 Das Management von Kundendaten findet auf drei Ebenen statt Strategie Stammdatenstrategie Organisation Führungssystem Organisation des Stammdatenmanagements Stammdatenprozesse und -methoden lokal global Stammdatenarchitektur In Anlehnung an [Otto et al. 2011, 10] Systeme Anwendungssysteme für Stammdaten

8 Folie 8 Ohne Governance

9 Folie 9 Agenda 1 Kundendatenmanagement 2 Data Governance 3 Herausforderungen und Nutzen 4 Fazit

10 Folie 10 Die Herausforderung: Unterschiedliche Anforderungen durch verschiedene Nutzer von Kundendaten Marketing: Ist diese - Adresse richtig? Dürfen wir diesen Kunden per anschreiben? Kundenservice: Ist das die erste Rücksendung von Hr. Meier? Ist am Telefon einer unserer Premium- Kunden? Management: Wie viel Umsatz haben wir im letzten Quartal im Rhein-Main-Gebiet mit unseren Premium-Kunden gemacht? Vertrieb: Hat Hr. Meier nicht letzte Woche Geburtstag gehabt? Wie hieß doch gleich der neue Ansprechpartner bei Uniserv?

11 Folie 11 Einige Unternehmen organisieren Aufgaben des Kundendatenmanagements in eigenen Abteilungen Bündelung aller Planungs-, Überwachungs- und Bereitstellungsaktivitäten für Kundendaten Beispiel Spezial AG Die Abteilung Data Standards gehört zum Zentralbereich Business Process Services. Wesentliche Aufgaben der Abteilung sind: - alle am Kundendatenmanagement Beteiligten koordinieren - die Pflegenden der lokalen Kundendaten unterstützen - Pflegeprozesse und Workflows für Kundendaten definieren - globale Kundendaten erfassen - eine Kundendaten-Strategie entwickeln und umsetzen - globale Regeln und Richtlinien für Kundendaten aufstellen

12 Folie 12 Data Governance ist der organisatorische Rahmen für unternehmensweit abgestimmtes Kundendatenmanagement Data Governance definiert unternehmensweit Verantwortlichkeiten, Prozesse und Richtlinien für den Umgang und die Pflege von Kundendaten und orientiert sich dabei an den strategischen und operativen Zielen des Unternehmens. Zur Gestaltung von Data Governance gehören: Aufgaben und Rollen im Stammdatenmanagement identifizieren, Entscheidungsrechte, Weisungsbefugnisse und Verantwortung zuordnen, Stakeholder identifizieren und koordinieren, Berichtslinien und Konfliktlösungsmechanismen festlegen sowie Richtlinien für Datennutzung und -pflege definieren und durchsetzen. Ziel: Sicherung der Datenqualität, d. h. die Eignung der Kundendaten alle Anforderungen im Unternehmen zu erfüllen

13 Folie 13 Gestaltungselemente von Data Governance sind ein organisatorisches Rahmenwerk und die zugehörigen Prozesse Grundsätze Prinzipien und Richtlinien Organisation Rollen und Verantwortlichkeiten Einordnung in die Aufbauorganisation Training Standards und Regeln Prozesse Governance Prozesse Change Management Methoden Anreizsystem

14 Folie 14 Die Verantwortung für Kundendaten liegt im Fachbereich Data Steward Data Owner Operative Verantwortung für die Qualität der Kundendaten und fachliche Expertise Strategische Verantwortung und höchste Entscheidungsbefugnis für Kundendaten sowie die notwendige Kompetenz, Entscheidungen umzusetzen Data Custodian Informationstechnische Umsetzung und Unterstützung des Kundendatenmanagements und IT-Berater

15 Folie 15 Die Spezial AG unterscheidet zwischen fachlicher und technischer Verantwortung für Kundendaten Legal Entity & Customer Data Stewards Data Owner Technical Data Steward Beispiel Spezial AG Die fachliche Verantwortung teilt sich auf drei Rollen auf: - Legal Entity Stewards: zuständig für lokale Kundendaten (z. B. Vertriebsklassifikation innerhalb einer Region) - Customer Data Stewards: Verantwortung für globale Kundendaten (z. B. Kontaktdaten, Zahlungsbedingungen, Kundensegment) - Data Owner: übergreifende Verantwortung und Entscheidungsgewalt Der Technical Data Steward koordiniert die technischen Anforderungen mit der IT und ist für das zentrale Kundendatensystem des Unternehmens verantwortlich.

16 Folie 16 Klare Rollen und Verantwortlichkeiten

17 Folie 17 Agenda 1 Kundendatenmanagement 2 Data Governance 3 Herausforderungen und Nutzen 4 Fazit

18 Folie 18 Bis Data Governance erfolgreich umgesetzt ist, müssen zahlreiche Herausforderungen gemeistert werden Keine Einbeziehung des Fachbereiches Keine aktive Verantwortung und Mitwirkung der Fachbereiche und der oberen Managementebenen Ausdehnung und Komplexität Fehlende Wirtschaftlichkeitsbetrachtung Klein starten, aber nicht weiter wachsen Die Abhängigkeiten von Kundendaten zu anderen Anwendungen und Nutzern unterschätzen Data Governance als Endziel mit isolierbarem Wertbeitrag Mangelndes Verständnis wie Data Governance andere Initiativen und Projekte unterstützt Not agreeing to disagree Unflexible Überstandardisierung von Kundendaten über Geschäfts-, Fachbereiche und Regionen hinweg Unrealistische Vorstellungen Annahme, alle Kundendaten müssen gleich behandelt werden Data Governance als einmaliges Projekt

19 Folie 19 Simplicity is the Clearest Policy

20 Folie 20 Mit Data Governance sind Kundendaten jederzeit einsatzbereit Mit Data Governance sind sich alle Mitarbeiter der Bedeutung von Kundendaten für Geschäftsund Entscheidungsprozesse des Unternehmens bewusst. ist die Verantwortung für Kundendaten klar geregelt und Ansprechpartner identifiziert. wird die Kundendatenqualität laufend gemessen und die Lösung von Problemen aktiv vorangetrieben. werden global gültige Kundendaten nach unternehmensweit abgestimmten und allen bekannten Regeln erfasst und gepflegt. erfolgt die Verwendung und Pflege der Kundendaten nach gesetzlichen Vorgaben und vertraglichen Regelungen. werden neue Anforderungen an Kundendaten schnell und unter Berücksichtigung der geltenden Regeln umgesetzt.

21 Folie 21 Agenda 1 Kundendatenmanagement 2 Data Governance 3 Herausforderungen und Nutzen 4 Fazit

22 Folie 22 Ohne Data Governance kein effektives und nachhaltiges Management von Kundendaten ohne funktionierendes Kundendatenmanagement keine 360 -Kundensicht ohne 360 -Kundensicht verstehen Sie Ihre Kunden nicht!

23 Folie 23 Fazit Marketing, Vertrieb und Kundenservice sind auf aktuelle, richtige, konsistente und jederzeit verfügbare Kundendaten angewiesen. Ein umfassendes und effektives Kundendatenmanagement braucht neben IT-Lösungen auch Data Governance. Data Governance bildet den organisatorischen Rahmen und ordnet sogenannten Data Stewards die fachliche Verantwortung für Kundendaten zu. Data Governance sorgt nachhaltig dafür, dass das Asset Kundendaten den Unternehmenserfolg unterstützt.

24 Folie 24 Kontakt BIX.lab Labor für Business Information Excellence mdx.lab Labor für Master Data Excellence

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