Interview: „Ein systematisches Datenmanagement beschleunigt den gesamten Wertschöpfungsprozess“

Herr Aumann, warum ist Datenmanagement im Kontext von Analytics und KI so essenziell?

Tim Aumann: Datenmanagement und -Governance bilden das Fundament für jede Dateninitiative – ob klassisches Reporting, fortgeschrittene Analytics oder KI. Häufig begegnen wir Problemen wie Daten-Silos, unklaren Datenverantwortlichkeiten und mangelnder Datenqualität. Gerade in größeren Organisationen ist es wichtig, eine einheitliche Datenbasis zu schaffen, die von allen genutzt werden kann und gleichzeitig sicherstellt, dass Prozesse und Verantwortlichkeiten klar geregelt sind.

Nur so lässt sich überhaupt ein echter Mehrwert aus Daten ziehen – und zwar Ende-zu-Ende über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg. Von der Bereitstellung verlässlicher Stammdaten über automatisierte Prozesse bis hin zur Entwicklung innovativer KI-Lösungen: Jede Stufe profitiert davon, wenn Daten konsistent, zugänglich und vertrauenswürdig sind.

Herr Tolksdorf, wie können Unternehmen Datenmanagement in der Praxis umzusetzen? Und welche Rolle spielt dabei die richtige Technologie?

Thomas Tolksdorf: Unternehmen sollten sich auf all jene technologischen Enabler konzentrieren, die eine saubere, automatisierte und skalierbare Datenlandschaft ermöglichen. Das beginnt bei Master-Data-Governance-Lösungen, geht über moderne Data-Warehouse-Architekturen und Plattformen für Datenintegration bis hin zu fortschrittlichen Automatisierungstechnologien wie Robotic Process Automation oder Hyperautomation.

P steht für Prepare. Dabei geht es im ersten Schritt darum, die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Datennutzung zu schaffen. Das bedeutet, wir verbessern die Datenqualität, optimieren bestehende Datenprozesse und etablieren klare Governance-Strukturen. So schaffen wir eine vertrauenswürdige, konsistente und zugängliche Datenbasis – die Grundlage für alle weiteren Schritte.

A steht für Accelerate. Sobald dieses Fundament steht, bringen wir Tempo und Effizienz in die Datenverarbeitung. Wir automatisieren Prozesse, verringern manuelle Aufwände und ermöglichen schnelle, fundierte Analysen. Dadurch werden Unternehmen deutlich reaktionsfähiger und können datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit treffen.

C steht für Compete. Mit integrierten, verlässlichen Daten und einer leistungsstarken Analytics-Infrastruktur können Unternehmen neue Geschäftsfelder erschließen und sich klar am Markt positionieren. Daten werden so zum strategischen Vorteil: Sie fördern Innovation, steigern die Wettbewerbsfähigkeit und unterstützen nachhaltige, zukunftsgerichtete Entscheidungen.

E steht für Evolve. Ziel ist es, mit kontinuierlicher Weiterentwicklung eine datengetriebene Kultur im Unternehmen zu verankern, die nicht nur operative Prozesse, sondern auch Geschäftsmodelle langfristig transformiert. So bleiben Unternehmen wandlungsfähig und auch in einem dynamischen Marktumfeld dauerhaft erfolgreich.

Wir begleiten Unternehmen dabei, Lösungen auszuwählen, passende Referenzarchitekturen zu entwerfen und skalierbare Infrastrukturen aufzubauen. So profitieren unsere Kunden unmittelbar von robusten und zukunftssicheren Datenplattformen.

Warum sind Datenmanagement und -Governance insbesondere für Industrieunternehmen relevant, die stark auf Effizienz und Innovation angewiesen sind?

Aumann: Ein systematisches Datenmanagement beschleunigt den gesamten Wertschöpfungsprozess in Unternehmen erheblich. Durch eine bessere Organisation können Entscheidungen schneller getroffen und operative Abläufe automatisiert werden, was die Effizienz steigert.

Zudem erhöht sich die Datenqualität dank klarer Standards und Verantwortlichkeiten, was für Analysen und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO entscheidend ist.

Besonders in der Industrie ist die intelligente Verknüpfung der Daten entlang der gesamten Prozesskette – von der Fertigung bis zum Kundenservice – entscheidend, um Synergien zu nutzen und Innovationen voranzutreiben.

Warum reicht eine technische Implementierung von Datenmanagement und -Governance nicht aus?

Aumann: Wir empfehlen auf ein interdisziplinäres Vorgehen, welches Strategie, Organisation und Technologie ganzheitlich integriert. Es reicht nicht, nur ein neues Tool einzuführen. Unternehmen müssen ihre Datenstrategie definieren, Governance-Strukturen aufbauen, eine Kultur der Data Ownership etablieren und dann die Technologien so auswählen, dass sie zur Gesamtarchitektur und zu den Geschäftsanforderungen passen.

Tolksdorf: Wir denken die verschiedenen Säulen des Data Management ganzheitlich, das heißt, wir zeichnen ein „Big Picture“ aus Datenstrategie und Innovationen, datengetriebenen Organisationen und Governance sowie Datenbetrieb und Technologie. Das heißt konkret:

Wir entwickeln gemeinsam mit unseren Kunden eine Roadmap, die genau auf ihr Geschäftsmodell und ihre Ziele zugeschnitten ist. Dabei führen wir skalierbare und sichere Technologien ein, die sich nahtlos integrieren lassen. Gleichzeitig begleiten wir die Organisation bei der Einführung neuer Prozesse und Kompetenzen – damit Datenmanagement nicht nur auf dem Papier steht, sondern im Alltag gelebt wird. So entsteht ein ganzheitlicher Ansatz, der Risiken minimiert und nachhaltig für Wertschöpfung sorgt – über die gesamte Prozesskette und den kompletten Datenlebenszyklus hinweg.