Ein strukturiertes Datenmanagement ist besser als die Summe von Einzelmaßnahmen

In der Praxis von Insolvenz, Sanierung und Restrukturierung (ISR) zeigt sich, dass nur ein strukturiertes Datenmanagement erfolgreich sein kann. Denn allein das richtige Management von Daten sorgt dafür, dass die relevanten Daten zum richtigen Zeitpunkt in ausreichender Qualität und Form zur Verfügung stehen können.

In unserem vorherigen Beitrag haben Sie gelesen, wie Sie zunächst die relevanten Daten bestimmen. Nun müssen Sie im nächsten Schritt die Kostentreiber im Datenmanagement identifizieren und gegen den Nutzen und die Risiken abwägen. Worauf Sie dabei achten müssen, zeigen wir Ihnen hier.

Kostentreiber im strukturierten Datenmanagement

Kalkulieren Sie die Ausmaße der Kosten. Das gelingt Ihnen, indem Sie die negativen Auswirkungen ermitteln, die durch eine unzureichende Qualität der Daten verursacht werden. Hier sind die Qualitätskosten gemeint. Berücksichtigen Sie auch, dass zu diesen Kosten ebenfalls die Investitionen gehören, die Sie für die Qualitätssicherung benötigen.

Sofern die Kosten für die Beschaffung von Daten höher sind als ihr Nutzen, sollte ihre Beschaffung gar nicht erst erfolgen. Gleiches gilt für die Qualitätssicherung. Die Investition in eine Qualitätssicherung ist nur dann vorteilhaft, wenn sie die Qualitätskosten über die Laufzeit hinweg nicht übersteigt.

Beachten Sie, dass Sie sowohl die Wirksamkeit als auch die Wirtschaftlichkeit im Datenmanagement deutlich verbessern, indem Sie möglichst frühzeitig Daten-Spezialisten in den ISR-Prozess integrieren. Hohe Kosten entstehen vor allem dadurch, dass

  • Daten verloren gehen, verfälscht werden oder schlicht unbrauchbar sind
  • Know-how-Träger das Unternehmen verlassen
  • Daten-Verantwortliche eine eigene Agenda entwickeln
  • IT-Systeme zu früh abgeschaltet werden
  • Applikationen nicht mehr zur Verfügung stehen
  • Geschäftsprozesse, Schlüsselsysteme und Nomenklaturen verändert werden
  • wichtige IT-Dienste nicht mehr angeboten werden.

Die Kosten für relevante Daten können Sie mit einem Datenmanagement i.d.R. massiv senken. Je früher Sie Daten-Spezialisten hinzuziehen, desto eher wird es Ihnen gelingen die Kosten zu senken.

Strukturiertes Datenmanagement statt Einzelmassnahmen

Worauf es beim strukturierten Datenmanagement ankommt

Da isolierte Einzelmaßnahmen bei Daten kaum zum Erfolg führen, benötigen Sie also ein eigenständiges Management, um Daten effizient zu nutzen. Ein Datenmanagement ist jedoch nur dann sinnvoll, wenn es alle wichtigen Aspekte für Wertschöpfung, Wirtschaftlichkeit und Wirksamkeit erfüllt. Ein strukturierter Managementprozess betrachtet dabei die relevanten Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg.

Auch die Anforderungen von Governance, Risiko-Management und Compliance (GRC) müssen Sie dabei im Blick behalten. Nur so können Sie die jeweiligen Anforderungen an Business Case und Projekt auch erfüllen.

Anforderungen an ein strukturiertes Datenmanagement

Nur in einem strukturierten Managementprozess wird es Ihnen gelingen Daten zu analysieren und Ziele zu setzen, sowie zu planen und zu entscheiden. Sie können nur organisieren, steuern, überwachen und die Aktivitäten erfolgreich abschließen, wenn Sie diese geplant durchführen.

Ebenso wichtig ist es den Lebenszyklus von Daten zu berücksichtigen. Denn der Lebenszyklus stellt sicher, dass Daten vom Anfang ihrer Identifikation bis zu ihrem Ende durch die Löschung in allen einzelnen Phasen entsprechend betrachtet und behandelt werden.

Zudem müssen Sie berücksichtigen, dass ein erfolgreiches Datenmanagement im Unternehmen eine ganzheitliche Sichtweise erfordert. Dafür brauchen Sie vorzugsweise das praxisbewährte sogenannte GRC-Framework. Es muss lediglich vom Datenmanagement entsprechend eingearbeitet werden. Der Vorteil ist, dass es in vielen größeren Unternehmen bereits im Einsatz ist oder aber vereinfacht schnell eingeführt werden kann. Die Governance, das Risiko-Management und die Compliance betrachten die Wert- und Risikotreiber. Sie regeln bereits weitreichend die Anforderungen an den Datenschutz, die Datensicherheit und die Datensicherung.

Sie werden nur dann mit Ihrem Datenmanagement erfolgreich sein, wenn es speziell auf das Business insgesamt, die jeweiligen Business Cases und die Projekte hin angepasst wird.

Der Nutzen eines strukturierten Datenmanagements

Berücksichtigen Sie diese oben genannten Aspekte, so erzielen Sie mit Datenmanagement massive Vorteile:

1. Einerseits minimieren Sie das Risiko aller Beteiligten, indem Sie die relevanten Daten für Entscheidungen bereitstellen. Andererseits ermöglicht erst ein Datenmanagement eine GRC- und DSGVO-konforme Handhabung der Daten.

2. Zugleich stärken Sie das Vermögen, indem Sie eine solide Datenbasis für die Analyse von Tatbeständen schaffen.

3. Sie schonen das Vermögen durch die Einsparung von IT-Kosten. Denn indem Sie die digitale Langzeitarchivierung frühestmöglich vornehmen, können Sie nicht mehr benötigte IT-Systeme abschalten.

4. Dadurch, dass Sie die relevanten Daten für die lnventarisierung und die marktgerechte Verwertung der Assets bereitstellen, schützen Sie das Vermögen.

5. Die strukturierte Aufbereitung von Daten für Planungs-, Verwaltungs- und Rechnungslegungsaufgaben verschafft Ihnen gravierende Effektivitätsgewinne.

6. Sie werden erfahren, wie Sie mit Hilfe des Datenmanagements das Verfahren und die Transaktionen (z.B. bei MM-Transaktionen) nicht nur beschleunigen, sondern auch insgesamt noch effizienter werden.

7. Indem Sie Digitale Assets leichter aufspüren können und auch die datengerechte Filetierung von Unternehmensteilen (z.B. bei Carve-Outs, Splits, Merger) einfacher wird, maximieren Sie Ihre Chancen.

Haben Sie die Kosten gegen den Nutzen eines strukturierten Datenmanagements abgewogen und sich für ein Datenmanagement entschieden, werden Sie sehen, wie wirksam und wirtschaftlich Ihre Verfahren werden können. Der Nutzen ist offensichtlich, muss aber natürlich speziell für jeden Business-Case separat bewertet werden.

Mehr zu diesem Thema finden Sie auch in unserer Veröffentlichung in der KSI.

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