Die relevanten Daten identifizieren und durch Datenmanagement verbessern

Oft sind relevante Daten in einem Krisen-Unternehmen nicht sofort ersichtlich. Dies gilt insbesondere in Insolvenzen, Sanierungen und Restrukturierungen (ISR). Hier spielt auch der Zeitfaktor eine große Rolle. Alle Daten zu erheben erscheint dabei nicht sinnvoll. Dafür sorgen die unterschiedlichsten wirtschaftlichen, technischen oder rechtlichen Gründe. Lesen Sie hier, wie Sie die relevanten Daten identifizieren und von den nicht relevanten Daten trennen können.

Relevante Daten mit Datenmanagement identifizieren

Relevante Daten bestimmen und festlegen

Um die relevanten von den irrelevanten Daten unterscheiden zu können, müssen Sie zunächst, die drei wichtigsten Aspekte der Daten betrachten. In der Insolvenz sind neben der zeitlichen Determinante, drei Aspekte von besonderer Bedeutung. Damit Sie den sogenannten „Scope“, also den Inhalt, Umfang und zeitliche Rahmen der relevanten Daten bestimmen können, gehen Sie am besten wie folgt vor.

1. Die relevanten Handlungen im Projekt festlegen

Zunächst geht es darum, dass Sie die relevanten Handlungen bestimmen, die durch die einzelnen Phasen des ISR-Projekts entstehen.
Auch wenn sich später verfahrensspezifisch noch weitere Handlungsfelder ergeben können, ist das sinnvoll. Letztlich können besondere Erfordernisse in Situationen einen direkten oder indirekten weiteren Handlungsbedarf verursachen, den Sie später ebenfalls berücksichtigen müssen.

2. Den relevanten Datenbedarf ermitteln

Im nächsten Schritt bestimmen Sie den gesamten Bedarf an Daten. Welche Daten davon für Sie wirklich relevant sind und welche nicht, kann dabei gleichzeitig mithilfe des Datenmanagements beantwortet werden. Die Nachfrage an Daten ergibt sich durch die zuvor festgelegten relevanten Handlungsfelder und vor allem aus den folgenden drei Managementdisziplinen:

Projektmanagement
• Risikomanagement und
Stakeholder-Management.

Über diesen zunächst abstrakt ermittelten Bedarf, gelangen Sie anschließend durch Ableitung zu den konkret relevanten Daten.

3. Das relevante Angebot an Daten bestimmen

Jetzt beschäftigen Sie sich konkret mit den Daten. Diese liegen i.d.R. in Datenbanken vor, die von IT-Anwendungen verwendet werden und die zusammen ein IT-System darstellen. Ausgehend von der IT-Architektur des Unternehmens werden dann die zugehörigen verfügbaren Daten ermittelt.

Als Ergebnis liegt Ihnen nun das Angebot an Daten vor. Schließlich können Sie auf dieser Basis über eine sogenannte Vergleichsanalyse die potentiellen Schnittmengen von Daten-Bedarf und -Angebot bestimmen. Weitere Aspekte wie z.B. Wirtschaftlichkeit, Machbarkeit etc. müssen Sie dabei natürlich ebenfalls berücksichtigen. Nur so können Sie aus der potentiellen Schnittmenge diejenige aktuelle Teilmenge bestimmen, die für Ihre Zwecke am besten geeignet ist.

Verbessern Sie die Qualität der relevanten Daten

Haben Sie erst einmal die relevanten Daten bestimmt, so besteht Ihre nächste Herausforderung darin, eine zumindest ausreichende Datenqualität zu erzielen. Eine mangelnde Datenqualität hat in der Regel drei Ursachen und muss aktiv von Ihnen verbessert werden.

1. Technische Mängel wie Datenverfall, -verlust und -schaden können Sie durch ein Testing und eine Fehler-Analyse identifizieren. Durch die Nutzung eines sogenannten Technology-Stack gelingt es diese Mängel zu reduzieren.

2. Organisatorische Mängel können Sie in jeder Phase des Daten-Lebenszyklus verbessern, indem folgende Schritte durchlaufen werden:

– Datenanalyse und -Detektion
– Datenanalyse und -Messung sowie
– Datenreinigung und -Korrektur

3. Personelle Mängel, die z.B. bei der Datenerfassung, -verwaltung und -verwendung entstehen, können Sie nur durch spezifische Analysen identifizieren. Diese Mängel können nur durch personelle, disziplinarische und Schulungs-Maßnahmen verbessert werden.

Lesen Sie in unserem nächsten Blogbeitrag mehr über die Treiber von Kosten, Nutzen und Risiken der relevanten Daten. Und erfahren Sie, warum isolierte Einzelmaßnahmen kaum zum Erfolg führen und stattdessen ein eigenständiges Datenmanagement sinnvoll ist.

Den ersten Teil dieser Serie finden Sie hier.

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