SAI Topic Forum & World-Café, 2021

DATENMANAGEMENT 2.0

WELCHEN HERAUSFORDERUNGEN MÜSSEN WIR UNS HEUTE STELLEN?

HINTERGRUND

Digitalisierung ist mittlerweile in fast jeder Organisation ein Thema und dazu gehören Daten in einer angemessenen Qualität und Verfügbarkeit. Diese Erfolgsfaktoren machen Daten zu einem wichtigen Wirtschaftsgut für jedes Unternehmen. Daher liegt es auf der Hand, dass dieser Vermögenswert sorgfältig und weitsichtig gepflegt und entwickelt werden muss. Aber geschieht das auch und welches Mass ist das richtige?

Die Datenverwaltung wird heute immer noch als undankbare Aufgabe angesehen. Datenexperten wissen nur zu gut, dass ihre Unternehmensdaten in der Regel nicht in dem Zustand sind, den das Unternehmen eigentlich braucht. Darauf weist man schon seit vielen Jahren hin und treibt Initiativen zur Lösung dieses Problems voran, jedoch mit mäßigem Erfolg. Mit einmaligen Aktionen lassen sich Daten nicht nachhaltig verbessern.

Das Problem besteht darin, dass Daten abstrakt und daher für Nicht-Experten schwer verständlich sind. IT-Anwender denken oft, dass Daten etwas Technisches sind und es die Aufgabe der IT-Abteilung ist, sich um diese zu kümmern. Dabei konzentriert sich die IT-Abteilung mehrheitlich auf die technische Speicherung und Sicherung der Daten.

Führungskräfte anerkennen die Relevanz der Daten im Kontext der Digitalisierung, klassieren jedoch Geschäftsprobleme aufgrund von Datendefekten als nebensächliche Details mit wenig strategischer Bedeutung. Daher ist es heute unerlässlich und eine Voraussetzung, dass Unternehmen über eine Datenstrategie verfügen und eine entsprechende Daten-Governance einführen, nutzen und stetig weiterentwickeln.

Für einige Fragen eines professionellen Datenmanagements wollen wir Antworten finden. Wir freuen uns zusammen mit dir neue Sichten, Vorgehen und Erfahrungen kennenzulernen. Mit interessanten Referaten starten wir den Tag und tauschen uns am Nachmittag in Gruppen im Worldcafé-Format aus.

ZIELSETZUNG

Vor diesem Hintergrund stellt dieses Topic Forum & World-Café mindestens die folgenden Schlüsselfragen zur Diskussion, wie sie in einer Umfrage unter den SITIC Mitgliedsorganisationen Ende 2019 postuliert wurden:
• Aufbau und Ablauf-Organisation des Datenmanagements: Verantwortlichkeiten und Zusammenarbeitsmodelle?
• Data Driven Architecture: Vom Datenmodell in die Umsetzung (z.B. Geschäftsobjektemodell)?
• Metadatendokumentation und Data Catalog: Wann ist der Ertrag höher als der Aufwand?
• Datenarchitektur und Semantik (Knowledge Graphs): Was ist es und welche Use Cases gibt es?

Weitere interessante Fragen könnten ausserdem sein:
• Was ist der Umfang einer effektiven Daten-Strategie und wer ist davon betroffen?
• Warum ist es so schwierig, aus Daten Mehrwert zu schaffen?
• Welche geschäftsbezogenen, technischen und organisatorischen Herausforderungen müssen gelöst werden?
• Welche konzeptionellen, architektonischen und technologischen Ansätze können dabei unterstützen?

Die Teilnehmenden werden vor dem Anlass aufgerufen, weitere Fragen einzureichen und Erfahrungsberichte aus ihren Organisationen anzubieten, insbesondere zu den Themen
• Data Governance,
• Data Driven Organisation & Architecture sowie
• Open Data.

GASTGEBERIN

SITIC auf Schloss Habsburg mit diesen Anreisemöglichkeiten.

TEILNEHMENDE

Willkommen sind Business IT Professionals, welche im Unternehmen Aufgaben der Digitalisierung, Unternehmens- oder IT-Architektur wahrnehmen.

MODERATION

Kurt Wehrli, SITIC

AGENDA

09.30 – 10.00
Willkommenskaffee
Begrüssung & Eröffnung durch Niklas Auerbach als Gastgeber SBB und Kurt Wehrli, SITIC

10.00 – 10.20
Kurze Vorstellungsrunde
Präsentation der eingereichten Fragen und Priorisierung im Plenum
Zielsetzung dieses Anlasses
Tagesablauf und Organisatorisches

10.20 – 11.00
Keynote und Q&A
Rück- und Ausblick im Datenmanagement

Tobias Pentek leitet als Head of Community & Innovation zusammen mit Prof. Dr. Christine Legner das Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ).

Tobias beantwortet folgende Fragen:
• Wie hat sich die Rolle von Daten in den Unternehmen verändert? Was bedeutet dies für das Datenmanagement?
• Was sind die Erfolgsfaktoren für ein zukunftsgerichtetes Datenmanagement? Was bedeutet das für die Governance (u.a. die Auf- und Ablauforganisation)?
• Wie geht es weiter im Datenmanagement (Trends wie DQ auf Basis von AI und ML)?
• Welches sind die treibenden Kräfte (Datenstrategie als ein «Must have») und die aktuellen Entwicklungen im Datenmanagement?

Über das CC CDQ
Im Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ) arbeiten Datenexperten aus Forschung und Praxis an innovativen Lösungen zum Management und der Nutzung von Daten. Ziele des CC CDQ sind die Entwicklung von Strategien, Methoden, Architekturen, Referenzmodellen, Leitfäden zur Etablierung, zum Betrieb und zur Verbesserung des Datenmanagements im Unternehmen sowie die Übertragung der gemeinsam erarbeiteten Ergebnissen in die Praxis und die Ableitung von „Best Practices“. Neben Forschern der Universitäten Lausanne und St. Gallen wirken im CC CDQ eine Reihe von Partnerunternehmen mit, dazu zählen aktuell u.a. AstraZeneca, Bayer, Helvetia, Nestlé, SBB und Siemens.

Zu Tobias Pentek
Seine Forschungsschwerpunkte sind Datenstrategien, Referenzmodelle und Technologien fürs Datenmanagement. Tobias verfügt über langjährige Projekterfahrung in der Entwicklung und Umsetzung von Daten Governance und Datenqualitäts-Management.

11.05 – 11.25
Kurzpräsentation und Q&A
Aufbau und Ablauf-Organisation des Datenmanagements: Verantwortlichkeiten und Zusammen-arbeitsmodelle?

Peter Kolbe verantwortet die Definition und Umsetzung der Datenstrategie SBB. Seit 2015 wurde so sukzessive die Datenmanagement-Organisation der SBB aufgebaut und optimiert.
Seine Ausführungen geben uns Antworten auf folgende Fragen:
• Wie findet man die ideale Organisation für das Datenmanagement?
• Welche Vorteile haben hybride Organisationsmodelle?
• Was sind Erfolgsfaktoren?

11.30 – 11.50
Kurzpräsentation und Q&A
Gute Datenqualität bildet die Grundlage für fortgeschrittene Datenanalysen …

Philipp Egli, Product Owner Datenstrategie SBB, vormals Leitender Datenmanager Immobilien erzählt von seinen Erfahrungen gute Datenqualität sicherzustellen
• …doch lassen sich statistische Verfahren im Bereich Machine Learning auch erfolgreich anwenden, um Datenqualität zu messen und die Datenqualität zu steigern?
• Welche Prüfverfahren haben in Praxisanwendungen bei der SBB zu ersten guten Resultaten geführt?
• Worin liegen die Vor- und Nachteile der Datenqualitätsmessung mit fortgeschrittener Datenanalyse im Vergleich zur konventionellen, regelbasierten Datenqualitätsmessung?
• Was sind die Anforderungen an Datensets, um gute Ergebnisse bei der Datenqualitätsmessung mit fortgeschrittener Datenanalyse zu erzielen?

11.55 – 12.15
Kurzpräsentation und Q&A
Data Driven Architecture: Vom Datenmodell in die Umsetzung (z.B. Geschäftsobjektemodell)

Christian Trachsel, Open Data Verantwortlicher und Enterprise Architect der SBB. Er berichtet aus seinen praktischen Erfahrungen und verfolgten Ansätze bei Bau und Pflege der Datenarchitektur in der SBB.

Welcher Zentralisierungsgrad ist in der Disziplin Datenarchitektur anzustreben: dezentral gelebte Disziplin mit zentraler Pflege eines high-level Datenmodells oder hin zu starker zentraler Steuerung im Thema?

Christian beantwortet ausserdem die Fragen
• Wieso macht es Sinn die Daten speziell zu modellieren?
• Wieso lohnt es sich neben technischen Modellen auch fachliche Modell zu führen?
• Wie kann die IT Entwicklung von fachlichen Modellen direkt profitieren?
• Wer soll der Owner des fachlichen Modells (Geschäftsdatenmodell) sein?

12.15 – 13.10
Mittagspause

13.10 – 13.55
Schlossführungen in Gruppen

14.00 – 14.20
Kurzpräsentation und Q&A
Datenarchitektur und Semantik (Knowledge Graphs): Was ist es und welche Use Cases gibt es?

Daniel Burgwinkel, Partner beim Kompetenzzentrum Records Management (krm.swiss) und Dozent FHS/HSLU/Kalaidos, stellt die Einsatzgebiete von Knowledge Graphen vor. Er hat auf LinkedIn eLearnings zu Knowledge Graphen(1) und Data Governance(2) veröffentlicht und stellt in seiner Präsentation Praxisbeispiele vor.

Seine Ausführungen geben uns Antworten auf folgende Fragen:
• Was sind Knowledge Graphen und welche Use Cases im Unternehmenseinsatz gibt es?
• Wie kann man das Datenmanagement mit semantischen Technologien unterstützen, insbesondere in Branchen mit komplexen Fachbegriffen und Regularien/Normen?
• Wie können Knowledge Graphen das Metadatenmanagement und die Data-Governance verbessern (u.a. Richtlinien zur Datenaufbewahrung wie z.B. Datenschutz)?

PS:
1. Knowledge Graphen
2. Data Governance

14.20 – 14.40
Kurzpräsentation und Q&A
Ihr Thema mit Fragen für das Plenum?
Beitrag einer teilnehmenden Organisation

14.45 – 16.30
Austausch im World-Café-Format

16.30 – 17.15
Diskussion im Plenum (wird als «One Pager» zusammengefasst werden)
• Erkenntnisse, Konsens und offene Fragen = Präsentation des erarbeiteten Flips
• Take Aways & Action Items

Ab 17.15
Farewell Apéro

ANMELDUNG

Verbindliche Anmeldung bitte via Email an kurt.wehrli@sitic.org

UNKOSTENBEITRAG

Für SITIC-Mitglieder ist die Teilnahme im Rahmen der Jahresmitgliedschaft unentgeltlich.
Nicht-Mitgliedern wird ein Unkostenbeitrag von 675 CHF in Rechnung gestellt.

WAS BEDEUTET DATENMANAGEMENT?

Datenmanagement ist die Menge aller methodischen, konzeptionellen, organisatorischen und technischen Maßnahmen und Verfahren zur Behandlung der Ressource „Daten“ mit dem Ziel, sie mit ihrem maximalen Nutzungspotenzial in die Geschäftsprozesse einzubringen und im laufenden Betrieb deren optimale Nutzung zu gewährleisten.

Darüber hinaus muss ein professionelles Datenmanagement auch die Aspekte der Daten- und Informationsqualität und des Datenschutzes berücksichtigen.

[Wikipedia]