Nicht alle Daten in Unternehmen, die sich in einer Insolvenz, Sanierung oder Restrukturierungen (ISR) befinden, sind für das Datenmanagement wirklich essenziell. In vielen Fällen lohnt es sich aus wirtschaftlicher Perspektive nicht, sie zu erheben oder gar zu identifizieren. In anderen Fällen gibt es rechtliche Hürden oder sie werden zu rechtlichen Zwecken nicht benötigt.
Doch was sind relevante Daten?
Um relevante von irrelevanten Daten zu trennen, gibt es vor allem drei Aspekte, die bei der Bestimmung eine Rolle spielen: Scope, Qualität und Kosten.
Der Scope
Der sogenannte „Scope” setzt sich aus Inhalt, Umfang und Zeitbezug der Daten zusammen. Er kann nur in mehreren Arbeitsschritten im Rahmen eines Datenmanagements ermittelt werden.
Schritt 1: Bestimmung der Handlungsfelder
Zunächst werden dabei die relevanten „Handlungsfelder” bestimmt. Allgemeine ISR-Handlungsfelder sind Gläubigerbefriedigung, Masse-Inventarisierung und -Sicherung, Verfahrensdurchführung, Verfahrens- und Geschäftsleitung, Bereichs- und Informationswesen, Rechnungswesen und Buchführung sowie Controlling.
Je nach ISR-Projekt können sich aber auch neue Handlungsfelder auftun. Die Handlungsebenen lassen sich in drei allgemeinere Handlungsebenen aufteilen: Business, Recht und IT.
Schritt 2: Ermittlung des Bedarfs
Im zweiten Schritt wird der Bedarf („Demand”) an Daten bestimmt. Die Nachfrage an Daten ergibt sich aus den Handlungsebenen und vor allem aus drei Managementebenen:
-dem Projekt-Manangement
-dem Risiko-Management
-dem Stakeholder-Management
Um vom abstrakten Bedarf zu den konkreten relevanten Daten zu gelangen, müssen aus den notwendigen und gewünschten Handlungen, Entscheidungen und Informationen schließlich die dazugehörigen Daten abgeleitet werden.
Schritt 3: Bestimmung des Datenangebots
In diesem Schritt wird das Angebot der Daten bestimmt. Ausgehend von der individuellen IT-Architektur (IT-Datenbanken, -Anwendungen und IT-Systeme) des Unternehmens werden mithilfe einer Inventarisierung alle verfügbaren digitalen Daten ermittelt. Nach diesem Schritt liegen nun sowohl Bedarf als auch Angebot der relevanten Daten vor.
Schritt 4: Vergleichsanalyse
In der Vergleichsanalyse werden schließlich Schnittmengen zwischen Datenbedarf und dem Datenangebot ermittelt.
Nach und nach können in einem fünften Schritt nun noch weitere Aspekte bestimmt werden, wie z.B. Wirtschaftlichkeit oder Machbarkeit. So können aus den potenziellen Schnittmengen zwischen Daten-Bedarf und -Angebot diejenigen gefunden werden, die sich am besten eignen und somit am relevantesten sind.
Daten-Qualität
Ist erst einmal der Scope der Daten bestimmt, besteht die Herausforderung darin, eine ausreichende Datenqualität zu erzielen. Sie ist für die Bestimmung der relevanten Daten daher wichtig, weil qualitative Mängel die spätere Nutzung erschweren und gegebenenfalls unmöglich machen.
Dabei gilt es in der Regel darum, die drei Hauptursachen für eine mangelnde Datenqualität auszuschließen:
Technische Mängel
Dazu gehören Datenverfall, -verlust und -schaden. Sie lassen sich durch ein sogenanntes „Testing” und Fehleranalysen identifizieren. Mit einem Technology-Stack lassen sie sich reduzieren.
Organisatorische Mängel
Im Daten-Mangement kann die Datenqualität mithilfe dreier Prozessschritte verbessert werden:
-Daten-Analyse und -Detektion
-Daten-Analyse und -Messung
-Datenreinigung und -Korrektur
Diese Schritte können in jeder Phase des Daten-Lebenszyklus’ durchgeführt werden. Organisatorische Mängel werden dadurch eliminiert.
Personelle Mängel
Personelle Mängel finden sich vor allem im Rahmen der Datenerfassung, -verarbeitung, -verwaltung und -verwendung. Sie sind mittels spezifischer Analysen zu identifizieren und nur durch personelle, disziplinarische und Schulungs-Maßnahmen verbessern.
Kosten
In der Planung müssen die Treiber von Kosten, Nutzen und Risiken der Daten identifiziert und ihre Ausmaße kalkuliert werden. Gleichzeitig sollten Sie als Verantwortlicher die Auswirkungen unzureichender Qualität (Qualitätskosten genannt) und die Höhe der erforderlichen Investitionen in die Qualitätssicherung ermitteln.
Natürlich sollte die Beschaffung der Daten nur dann erfolgen, wenn ihr Nutzen höher ist als die Kosten für ihre Beschaffung. Gleiches gilt für die Qualitätssicherung. Somit hat die Bestimmung der Kosten auch einen Einfluss darauf, welche Daten relevant für das ISR-Projekt sind.
Mithilfe eines Daten-Managements wie INSO Projects es bietet können die Kosten für relevante Daten in der Regel stark gesenkt werden. Dabei gilt es: Je früher Daten-Spezialisten involviert werden, desto eher und desto mehr Kosten lassen sich senken.