Data Governance und ROI

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1 Data Governance und ROI Wie sich durch Datenkontrolle Kosten senken lassen Ein DataFlux-Whitepaper von Gwen Thomas

2 In ökonomisch angespannten Zeiten suchen verantwortungsvolle Unternehmensleiter nach Möglichkeiten zur Einsparung von Kosten. Data Governance die zielgerichtete und koordinierte Kontrolle der unternehmensweiten Datenbestände kann hier einen wichtigen Beitrag leisten. Das vorliegende Whitepaper nennt sieben Bereiche, in denen Data- Governance-Programme zur Kostensenkung beitragen, und beschreibt ein Verfahren zur Ermittlung des Return on Investment (ROI) solcher Programme. Was ist Data Governance? Data-Governance-Programme können ganz unterschiedliche Formen annehmen. Einige konzentrieren sich auf Compliance, Security und den Zugang zu den Daten. Andere widmen sich der Datenqualität Bei wieder anderen stehen die Datenintegration, die Wertsteigerung des Informationsbestands oder die Transformation der Daten in Vordergrund. Data- Governance-Programme können auf einen einzigen Datenspeicher oder eine bestimmte Datenmenge bezogen sein oder den Blick auf das große Ganze richten und dort auf Standardisierung, Revisionsfähigkeit und angemessene Entscheidungsfindung hinwirken. Unabhängig davon, wie sich Data Governance manifestiert, haben alle diese Programme bestimmte Vorgehensweisen gemein: Im Rahmen von Data-Governance-Initiativen werden Richtlinien und Normen abgestimmt, Entscheidungsbefugnisse festgelegt, Zuständigkeitsbereiche definiert, Eskalationsverfahren etabliert, Interessensgruppen und deren Anforderungen benannt und die Kommunikation mit ihnen abgestimmt. Charakteristisch ist außerdem, dass alle diese Vorgänge abteilungs- und funktionsübergreifend stattfinden. Die Mitwirkenden an Data-Governance-Programmen entwickeln daher folgende Fähigkeiten: Sie finden heraus, wo beim Datenmanagement Lücken bestehen oder Arbeiten doppelt ausgeführt werden. Sie lernen Softwareprodukte kennen und erfahren, wie sich diese zum Erreichen diverser Ziele einsetzen lassen. Sie werden sich bewusst, wie Prozesse ineinandergreifen, aufeinander aufbauen und voneinander abhängen. Sie erkennen, wo Geld ausgegeben wird, und oft auch, wie sich die Kosten dämpfen lassen. Im Folgenden wollen wir sieben Bereiche darstellen, in denen Data Governance einen konkreten Nutzen verspricht. Selbst wenn im Unternehmen nur ein einziger dieser Aspekte relevant ist, kann sich eine entsprechende Initiative aufgrund der zu realisierenden Einsparungen bezahlt machen. Treffen sogar mehrere der genannten Punkte zu, macht das den Aufwand für Data Governance schnell zu einer der sinnvollsten Investitionen überhaupt.

3 1. Data Governance hilft unnötigen technischen Aufwand zu vermeiden In den meisten Unternehmen ist klar definiert, wer für die technischen Systeme verantwortlich ist, und es dürfte normalerweise kein Problem sein, jemanden zu finden, der Auskunft darüber geben kann, ob sich eine bestimmte Software für einen bestimmten Einsatzzweck eignet. Weit weniger Klarheit herrscht, sobald es um Dienste, Feeds, Abfragen und andere Mechanismen der Bereitstellung von Daten in Repositories, Anwendungen, Portalen und Berichten geht. Die Folge: Zahlreiche Arbeiten werden mehrfach ausgeführt. In vielen Data- Governance-Programmen behalten daher sogenannte Data Stewards den Überblick über Speicherorte, Bewegungen und Nutzungsformen der Daten. So lässt sich unnötiger Aufwand vermeiden. Betrachten wir folgendes Beispiel. Die Marketingleiterin eines großen Finanzinstituts plant die Implementierung einer Business-Intelligence-Lösung zur Verbesserung des Reporting- Prozesses und beschreibt ihr Vorhaben den Datenverantwortlichen im Unternehmen. Dabei kommt zu Tage, dass einer dieser Data Stewards die erforderlichen Informationen aus einer der Marketingleiterin bislang unbekannten Datenquelle bezieht. Im Verlauf der Diskussion zeigt sich, dass die geplante Lösung überflüssig ist und die alternative Quelle nicht nur alle von der Managerin benötigten Informationen liefert, sondern dass die Daten dort auch mehrere Monate früher bereitstehen als erwartet. Die Datenverantwortlichen sind davon derart angetan, dass sie dem Top-Management melden, das Data-Governance-Programm des Unternehmens habe sich bereits durch diese neue Erkenntnis für ein ganzes Jahr bezahlt gemacht. 2. Data Governance hilft die Kosten doppelter Kontrollen einzusparen Wenn Compliance eine Rolle spielt, reicht es nicht aus, Technik bloß bereitzustellen. Die Technik muss auch überwacht werden, dokumentiert werden und revisionssicher sein eine Erkenntnis, die zu einer wahren Kostenexplosion geführt hat. So schätzte das Marktforschungsunternehmen AMD Research, den Aufwand im Bereich Governance, Risikomanagement und Compliance im Jahr 2008 auf über 32 Milliarden US-Dollar. 1 Möglicherweise benötigen die Techniker Hilfe, wenn sie unnötige Kosten vermeiden sollen. Sie sind zwar versiert in der Bereitstellung technischer Lösungen, aber ihnen fehlt es an Erfahrung im Zusammenhang mit Kontrollen, Dokumentationen oder der Interaktion mit Betriebsprüfern. Es ist wenig sinnvoll, von Technikern zu verlangen, dass sie selbst herausfinden, welches Kontrollverfahren sich am besten zur Erfüllung der Compliance- Anforderungen eignet. Sinnvoll ist es, dass ein Data-Governance-Team sie dabei unterstützt. Da sich ein solches Team aus Vertretern unterschiedlicher Fachbereiche zusammensetzt, ist es in der Lage, Dinge zu sehen, die andere nicht erkennen. Einige Beispiele aus der Praxis: Ein Manager, der die Einhaltung von Richtlinien nach dem Sarbanes-Oxley Act überwacht, fordert eine Reihe kostspieliger Tests an, mit denen im Nachhinein bewiesen werden soll, dass Finanzdaten normkonform aus einem Repository in ein anderes übertragen wurden. Die Data-Governance-Beauftragten erhalten davon 1 AMR Research: The Governance, Risk Management, and Compliance Spending Report, : Inside the $32B GRC Market. 25. März 2008.

4 Kenntnis und schlagen vor, einen entsprechenden Kontrolllauf bereits während des Datenübertragungsprozesses stattfinden zu lassen. So lässt sich der Compliance- Nachweis deutlich kostengünstiger erbringen. Die Compliance-Abteilung eines Unternehmens ist kurz davor, den Zugriff auf Firmendaten auf Basis der aktuellen Gesetzeslage neu zu gestalten. Das Team Data Compliance kommt jedoch zu dem Schluss, dass die meisten Maßnahmen überflüssig sind, weil sie unter dem Etikett Best Practices bereits umgesetzt wurden. Folge: Die behördlichen Anordnungen können zu einem Bruchteil der Kosten erfüllt werden. Ein Team von Mitarbeitern, das die Bücher eines Unternehmens zur Betriebsprüfung vorbereiten soll, erwartet, dass die IT-Abteilung ein Berichtsformat zur Dokumentation bestimmter Datenverarbeitungsschritte entwickelt. Zur Überraschung der Mitarbeiter werden alle betreffenden Schritte bereits standardmäßig von den vorhandenen ETL-Tools (Extraktion, Transformation, Laden) und Werkzeugen zur Datenqualitätssicherung protokolliert. Data-Governance-Teams sind üblicherweise mehrsprachig und in Risikomanagement, Compliance, Betriebswirtschaft, Security und Technik gleichermaßen zu Hause. Sie fungieren als Übersetzer und sind in der Lage, nach bestehenden Lösungen für neue Anforderungen zu suchen. Da sie eng mit den Mitarbeitern zusammenarbeiten, die im Unternehmen für Datenmanagement und Datenqualitätssicherung zuständig sind, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass sie auch die entsprechenden Tools etwa für ETL und Stammdatenmanagement kennen. 3. Data Governance hilft teure Projektverzögerungen zu verhindern Betrachten wir folgendes Szenario: Im Rahmen eines technischen Projekts wird ein Datenarchitekt oder -modellierer gebeten, eine Datenbank oder einen anderen Datenspeicher anzulegen oder zu modifizieren. Er schaut sich die Anforderung genauer an und erkennt, dass dadurch ein Konflikt mit bereits vorhandenen Anwendungen oder Berichtsformaten entstünde. Eigentlich kann er es nicht verantworten, den Auftrag auszuführen. Was folgt daraus? In Unternehmen ohne Data Governance bleibt das Problem beim Projektleiter hängen. Er muss es nachvollziehen, die Betroffenen ermitteln, mit ihnen zusammen Lösungsvorschläge erarbeiten und seinen Vorgesetzten die neue Vorgehensweise verkaufen. Verzögerungen im Projektfortschritt sind dadurch fast unvermeidlich. In Unternehmen mit einer ausgeprägten Data-Governance-Kultur sind die Betroffenen dagegen häufig bekannt und müssen nicht erst gefunden werden. Auch haben solche Unternehmen Mechanismen parat, die dafür sorgen, dass bei abteilungsübergreifenden Projekten alle Betroffenen gehört werden. Sie haben Prozesse zur Entscheidungsfindung und Problemlösung etabliert. Und sie haben dafür gesorgt, dass Mitarbeiter, die für betriebswichtige Daten verantwortlich sind, eng mit den Kollegen zusammenarbeiten, die die entsprechende IT-Struktur bereitstellen. In einem solchen Unternehmen bittet der Projektleiter das Data-Governance-Team um eine Analyse der Lage. Seine sonstigen Aufgaben muss er dazu nicht vernachlässigen. Idealerweise erhalten Architekten und Governance-Beauftragte schon frühzeitig Einblick in die Projektpläne, so dass sie etwaige Probleme schon zur Sprache bringen können, bevor sie sich überhaupt negativ auf den Projektfortschritt auswirken können.

5 4. Data Governance hilft kostspieligen Datenproblemen vorzubeugen In einigen Data-Governance-Programmen steht zunächst die Problembeseitigung im Vordergrund. In ausgereifteren Programmen wird versucht, Probleme erst gar nicht entstehen zu lassen. Dies kann auf unterschiedliche Weise geschehen: Integrierte Data-Governance-Kontrollen: Hier arbeitet das Data-Governance-Team zusammen mit der Abteilung Qualitätssicherung am Profiling der Daten, der Analyse der Datenbankinhalte und der Identifizierung verbreiteter Defizite. Gemeinsam mit Anwendern und Technikern kann das Team Mechanismen zur Vermeidung von Problemen erarbeiten und diese in die Systeme und Prozesse einbetten. Frühzeitige Erkennung von Risiken: Anwender beschweren sich oft, dass sie Datenprobleme erst dann erkennen, wenn ein Projekt schon so weit fortgeschritten ist, dass die Problembehebung bereits signifikante Kosten verursacht. Um dem entgegenzusteuern, lassen viele Unternehmen die Projektpläne bereits in einer frühen Phase der Systementwicklung durch ihr Data-Governance-Team prüfen. Einbeziehung möglichst vieler Beteiligter: Große Unternehmen sind sich oft gar nicht darüber im Klaren, über welche Informationen sie eigentlich verfügen. So weiß beispielsweise die für die operativen Systeme verantwortliche IT-Abteilung gar nicht, wie die Daten, mit denen sie umgeht, in anderen Bereichen des Unternehmens genutzt werden. Einer der entscheidenden Vorteile des Prinzips Data Governance besteht darin, dass es Betroffene aus dem gesamten Unternehmen an einen Tisch bringt. Viele Unternehmen haben ihre IT-Abteilung bereits einer Form von Data Governance unterzogen und beteiligen Data-Governance- oder Data-Stewardship- Teams an der Projektplanung. Ziel dieser Initiativen ist es, Probleme auf Seiten der Endanwender früh zu erkennen und entsprechend gegenzusteuern, so dass kostspielige Nachbesserungen erst gar nicht nötig werden. 5. Data Governance hilft Non-Compliance-Kosten zu vermeiden Compliance hat viele Facetten: Unternehmen müssen Gesetzen und Vorschriften entsprechen, Verträge erfüllen und diverse Normen, Standards und Regeln einhalten, die sie selbst definiert haben oder die ihnen von Geschäftspartnern oder Branchenverbänden auferlegt wurden. Entsprechend vielfältig sind die Folgen der Nichteinhaltung. Sie reichen von Bußgeldern und Vertragsstrafen über die Kosten der Kommunikation mit Kunden und Stakeholdern bis zum Umsatzeinbruch durch Kundenverlust und teuren Zusatzbetriebsprüfungen. Zur Sicherung der Compliance im Umgang mit Daten sind Data-Governance-Programme das Mittel der Wahl. Da sich ihre Mitglieder aus unterschiedlichen Bereichen eines Unternehmens rekrutieren, können Data-Governance-Teams nach Möglichkeiten suchen, den Kostendruck aus den Compliance-Bemühungen zu nehmen. Sie können Anforderungen und Richtlinien so miteinander in Einklang bringen, dass keine Konflikte entstehen, und sie wissen, welche bereits vorhandenen Kontrollmechanismen im Sinne der Compliance eingesetzt werden können. Nehmen wir den Fall eines multinationalen Energieversorgers, der sein Data-Governance- Team angewiesen hatte, ein Profiling der Standort-Stammdaten anzufertigen. Innerhalb einer Woche kamen auf diese Weise Fehler bei der Zuordnung von Leistungen zu den Standorten, an denen sie erbracht wurden, zu Tage Fehler, die erhebliche Ungenauigkeiten bei der

6 Steuerberechnung nach sich zogen. Durch die Korrektur dieser Fehler konnte das Unternehmen verhindern, dass an einem Teil der Standorte zu viel an Abgaben gezahlt wurde und gleichzeitig an anderen Standorten Strafen wegen Steuerverkürzung drohten. 6. Data Governance hilft Outsourcingkosten einzudämmen Outsourcing ist ein hervorragendes Mittel zur Senkungen der Service- und Produktkosten. Nur erfüllt es diesen Zweck nicht immer. Schnell werden die erzielten Einsparungen durch unerwartete Kosten aufgezehrt, die entstehen, wenn sich der Outsourcer nicht an die vereinbarten Datenstandards hält. Weise Unternehmen beteiligen ihre Data-Governance-Teams an der Festlegung der Regeln für den Outsourcer. Die Teams informieren den Geschäftspartner über die geltenden Richtlinien, Standards und Geschäftsregeln und legen Befugnisse, Zuständigkeitsbereiche und Kommunikationsstrukturen fest, damit die eigenen Mitarbeiter stets über Änderungen an Datenarchitekturen oder gar Referenz- und Stammdaten auf dem Laufenden sind. Data- Governance-Teams bestimmen auch die Regeln der datenbezogenen Problemlösung. Und sie analysieren die Art und Weise, wie Daten an den Outsourcer und dann wieder zurück ins eigene Unternehmen übertragen werden. Dabei legen sie besonderes Augenmerk auf mögliche Fehlerquellen, Normverletzungen und Sicherheitslücken. Die Anwendung auf Prinzipien der Data Governance auf interne wie ausgelagerte Tätigkeiten hilft sicherzustellen, dass Informationen, die durch die Systeme des Outsourcers fließen, den eigenen Standards entsprechen. Sie ist ein kostengünstiger Weg zur Vermeidung teuer Fehler. 7. Data Governance hilft bei Fusionen und Übernahmen Geld zu sparen Due-Diligence-Prüfungen sind Teil jeder Fusion oder Übernahme. Gegenstand der Untersuchungen sind die Finanzen des anvisierten Unternehmens, sein Anlagevermögen und das Potenzial zur Kosteneinsparung durch Synergieeffekte. Auch eine Inventur der wichtigsten IT-Systeme gehört oft dazu. Selten jedoch findet im Rahmen einer Due-Diligence- Prüfung eine sorgfältige Bewertung der Datenbestände statt. Der Käufer geht daher das Risiko ein, dass die Zusammenführung der unternehmenseigenen Datenspeicher unerwartete Zusatzkosten verursacht. Warum das? Zum Beispiel, weil Kundendaten in Firma A und Firma B in unterschiedlichen Formaten abgelegt wurden und diese Formate erst harmonisiert werden müssen, bevor die Daten vereint werden können. Schwierig wird es, wenn das eine System Informationen nutzt, die im anderen gar nicht erhoben werden. Zwei unterschiedliche Datensammlungen miteinander in Einklang zu bringen, kann kostspielig sein. Ein Data-Governance-Team, das mit den anderen Due-Diligence-Prüfern zusammenarbeitet, kann Unverträglichkeiten bei den IT-Systemen der zusammenzuführenden Unternehmen etwa hinsichtlich der Architektur oder der verwendeten Standards frühzeitig erkennen. Durch ein vom Data-Governance-Team selbst durchgeführtes oder extern in Auftrag gegebenes Profiling der wichtigsten Daten Kunden, Lager etc. lässt sich zudem ermitteln, von welcher Qualität der Informationsbestand ist. Ein solches Profiling kann einen wichtigen Beitrag zur Eindämmung von Kosten leisten. Ein Beispiel: Der Wert eines Unternehmens hängt zum Teil von der Zahl seiner Kunden ab. Was nun, wenn die zu übernehmende Datenbank doppelte Einträge enthält? Fließen sie auch

7 doppelt in den Preis ein? Was, wenn die Unternehmen gemeinsame Kunden haben? Wie wirkt sich das auf den Wert aus? Vielleicht existieren auch ganz unterschiedliche Definitionen, wer überhaupt als Kunde gilt. Ein Data-Governance-Team berücksichtigt diese Aspekte und ermöglicht so eine realistische Bewertung des Anlagevermögens die Voraussetzung dafür, dass die Verhandlungsführer einen angemessenen Preis aushandeln können. Ermittlung des Return on Investment von Data- Governance-Initiativen Zielt Data Governance immer auf die Einsparung von Kosten ab? Nicht immer. Nicht jedes Data-Governance-Meeting hat den Tagesordnungspunkt Sparpotenzial ermitteln. Bei vielen der genannten Beispiele handelt es sich um Chancen, die sich im Zuge der regulären Data-Governance-Bemühungen eher zufällig aufgetan haben und dann einfach genutzt wurden. Auf der anderen Seite werden Prozesse und IT-Systeme genau deshalb einer Data- Governance-Kontrolle unterzogen: um Schwachstellen und Unregelmäßigkeiten aufzudecken, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden. Data-Governance-Aktivitäten wie die Vorbereitung einer Fusion oder Übernahme finden im Rahmen der allgemeinen Bestrebungen eines Unternehmens statt, seine Kosten und Risiken unter Kontrolle zu halten. Häufig liegt der Vorteil von Data Governance auf der Hand und muss nicht extra nachgewiesen werden. In anderen Fällen besteht der Wunsch, ihn zu quantifizieren. Hierzu bietet sich der Return on Investment (ROI) als Kennzahl an. Dabei handelt es sich um eine gängige Methode zur Ermittlung des Kosten-Nutzen- Verhältnisses nach einer einfachen Formel (siehe Abbildung 1). Man nimmt den finanziellen Nutzen einer Maßnahme, normalerweise die erzielten Einnahmen oder vermiedenen Ausgaben, zieht davon die Kosten ab, die die Maßnahme verursacht hat, und teilt das Ganze noch einmal durch die Kosten. Da der ROI als Prozentwert dargestellt wird, muss das Ergebnis anschließend mit 100 % multipliziert werden. ROI = 100 % (Nutzen) (Kosten) Kosten Abbildung 1: Formel für den ROI Nehmen wir das oben genannte Beispiel der teuren, aber überflüssigen Compliance-Tests. Nehmen wir an, diese Tests hätten Dollar gekostet Kosten die vermieden werden konnten und daher den finanziellen Nutzen darstellen. Für die Alternative mussten Dollar aufgewendet werden. Macht einen Kostenvorteil von Dollar. Geteilt durch den Kapitaleinsatz von Dollar ergibt sich ein ROI von 400 %. Die Verwendung dieser simplen ROI-Formel zur Messung der finanziellen Vorteile von Data- Governance-Maßnahmen ist jedoch nicht ganz unproblematisch. Das liegt daran, dass diese

8 Vorteile oft nicht direkt, sondern über Zwischenschritte aus einer solchen Maßnahme herrühren. Wir benötigen daher eine modifizierte ROI-Formel. Anteilsmäßige ROI-Berechnung Im obigen Beispiel war der ROI nur einen Schritt von der Maßnahme entfernt. Wenn Kennzahlen veröffentlicht werden, handelt es sich üblicherweise um solche einschrittigen ROI-Berechnungen nach dem Schema: Das bringt es uns, das kostet es uns, dies ist der ROI. Einfache ROI-Berechnungen werden der Komplexität der Entscheidungswege nicht gerecht. Nehmen wir als Beispiel die Due-Diligence-Prüfung im Rahmen einer Übernahme. Die Prüfung dient dazu, die Risiken, Kosten und Vorteile der Transaktion zu ermitteln. Sie ist nicht mit der eigentlichen Entscheidung für oder gegen eine Übernahme gleichzusetzen, sondern liefert nur die dazu notwendigen Informationen. Der Beitrag des Data-Governance-Teams besteht im Data Profiling und in der Bewertung von Datenstandards. Indem das Data- Governance-Team den Due-Diligence-Prüfern lediglich zuarbeitet, findet dessen Tätigkeit also eine weitere Stufe vor dem eigentlichen Zweck der Übung statt. Tatsächlich sind Data-Governance-Maßnahmen fast immer zwei oder drei Schritte von dem Punkt entfernt, an dem sich die Anstrengungen letztlich auszahlen. Es wird daher nur selten versucht, den Beitrag der Maßnahmen zum Gesamterfolg genau zu berechnen. Möglich ist es aber. Benötigt werden dazu drei Zahlen: der Nutzen die Kosten, die vermieden wurden (oder der erzielte Umsatz). der prozentuale Beitrag, den Data Governance dazu geleistet hat (geht der Nutzen voll und ganz auf das Konto des Data-Governance-Teams beträgt dieser Anteil 100 %, waren andere Aktivitäten daran beteiligt, wird der Prozentsatz entsprechend herabgesetzt) die Kosten, die der Beitrag der Data Governance verursacht hat Abbildung 2 zeigt die entsprechend modifizierte ROI-Formel: ROI von DGov = 100 % (Nutzen proz. Anteil DGov) (Kosten Anteil DGov) Kosten Anteil DGov Abbildung 2: Formel für den ROI von Data Governance Zurück zum Beispiel der kostspieligen Compliance-Tests. Wir sprachen von einem Kostenvorteil von Dollar: eingesparte Dollar minus an Kosten für die Alternativlösung. Der Nutzen geht zu 100 Prozent auf das Konto des Data-Governance- Teams, denn ohne die Intervention eines Teammitglieds wäre das ursprüngliche Konzept umgesetzt worden. Diese Mitarbeiterin hat gerade einmal etwas über eine Stunde benötigt, um ihren Alternativvorschlag zu unterbreiten. Setzen wir dafür großzügigerweise Kosten von 200 Dollar an, kommen wir auf einen ROI von beeindruckenden %. Wichtiger noch: Wir erkennen, dass die Mitarbeiterin in einer Stunde das Gehalt für mehr als zwei Monate

9 verdient hat zwei Monate, in denen sie sich nun der Suche nach weiteren Einsparpotenzialen widmen kann. Im Laufe des darauffolgenden Jahres verstärkte die Bank ihr Sparprogramm. Nicht zwingend notwendige Projekte wurden gestoppt, andere zusammengestrichen. Das abteilungsübergreifende Data-Governance-Programm der Bank nahm jedoch an Umfang zu. Warum? Weil die Unternehmensleitung erkannt hatte, dass es sich nicht nur selbst trägt, sondern auch einen wesentlichen Beitrag zur Umsatzsteigerung, Verbesserung der Compliance und Eindämmung der Kosten leistet. Zusammenfassung Data-Governance-Programme können ganz unterschiedliche Ziele haben: die Bereitstellung neuer Funktionen, die Sicherung der Datenqualität oder die Etablierung von Standards, wie sie für serviceorientierte Architekturen, zur Datenintegration und zur Geschäftsprozessoptimierung erforderlich sind. Ihr Schwerpunkt kann auf der Steigerung der Umsätze und einer besseren Wertschöpfung aus den Datenbeständen des Unternehmens liegen, auf Compliance oder auf Kostendämpfung. Unabhängig vom gewählten Schwerpunkt und Umfang bringen Data-Governance- Programme durch ihren funktions- und abteilungsübergreifenden Charakter Mitarbeiter zusammen, die aus unterschiedlichen Perspektiven im Unternehmen gemeinsam an einem Ziel arbeiten: dem Unternehmen Geld zu sparen. Data Governance kann dazu beitragen, unnötigen technischen Aufwand zu vermeiden, die Kosten doppelter Kontrollen einzusparen, teure Projektverzögerungen zu verhindern, kostspieligen Datenproblemen vorzubeugen, Non-Compliance-Kosten zu vermeiden, Outsourcingkosten einzudämmen und bei Fusionen und Übernahmen Geld zu sparen. Für einige Unternehmen ist der Wert von Data Governance so offensichtlich, dass sie sich eine ROI-Berechnung sparen. Andere quantifizieren den Nutzen mit Hilfe entsprechender Formeln. In jedem Fall gilt: Data-Governance-Programme bieten Unternehmen deutliche Vorteile, und Data-Governance-Beauftragte und Data Stewards leisten einen erheblichen Beitrag zur Vermeidung unnötiger Kosten. Weiterführende Informationen: dataflux.com/knowledgecenter/dg

10 DataFlux Germany In der Neckarhelle Heidelberg Germany +49 (0) Corporate Headquarters DataFlux Corporation 940 NW Cary Parkway Suite 201 Cary, NC USA (USA & Canada) (Direct) DataFlux United Kingdom Enterprise House 1-2 Hatfields London SE1 9PG +44 (0) DataFlux France Immeuble Danica B 21, avenue Georges Pompidou Lyon Cedex Lyon France +33 (0) DataFlux Australia 300 Burns Bay Road Lane Cove, NSW 2066 Australia DataFlux und alle anderen Produkt- und Servicenamen der DataFlux Corporation LLC sind eingetragene Warenzeichen von oder lizensiert für die DataFlux Corporation LLC in den USA oder anderen Ländern.

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