Die Umsetzung einer Digitalisierungsinitiative kann eine echte Herausforderung sein. Wo fängt man an, und was bringt den größtmöglichen Nutzen für die vorhandenen Daten? Dieser Artikel bietet eine Orientierungshilfe für Data-Experten, die Daten und Prozesse nach den Prinzipien des Lean Data Managements optimieren möchten.
In einer schnelllebigen und zunehmend digitalen Welt muss jedes Unternehmen so effizient wie möglich handeln. Unternehmen optimieren dafür ihre Geschäftsprozesse, senken Betriebskosten und nutzen Ressourcen effektiv. So werden Ressourcen frei für die Aktivitäten, die Mehrwert schaffen.
Außerdem müssen Unternehmen genaue und fundierte Entscheidungen treffen, die auf zuverlässigen Daten beruhen. Unternehmensweite Regeln definieren dabei, wie Daten gesammelt, gespeichert und verwendet werden sollen. Gleichzeitig wollen Unternehmen in der Lage sein, auf sich ändernde Geschäftsanforderungen und Marktbedingungen zu reagieren und Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu gewährleisten.
Doch wie können diese verschiedenen Anforderungen miteinander in Einklang gebracht werden?
Die Grundsätze des Lean Data Management geben einen wirksamen Ansatz zur Lösung dieser Herausforderungen an die Hand. Um den Begriff “Lean Data Management” besser zu verstehen, sehen wir uns zunächst die Entwicklung des Konzepts an.
Die Entstehung des Lean Managements
Toyota war das erste Unternehmen, das ein schlankes Produktionsverfahren anwandte und mit seinem mittlerweile berühmten Lean-Prinzip das Produktionssystems revolutionierte. Die Methodik konzentriert sich darauf, Verschwendung zu minimieren und gleichzeitig Effizienz und Wert zu maximieren. Als Lean-Prinzipien kennen wir seitdem Aspekte wie ein kontinuierliches Verbessern, Just-in-Time-Produktion und Respekt vor den Menschen. Bei Toyota verbesserte das die Qualität, reduzierte die Lagerbestände und erhöhte die Flexibilität. Infolgedessen hat sich die Denkweise geändert. Neue Maximen sind, sich auf den Wert zu konzentrieren, Prozesse zu rationalisieren, die Mitarbeitenden dazu befähigen, Probleme zu erkennen/zu lösen, und kundenorientiert und wertschaffend zu agieren. Diese Maxime zusammen machen das sogenannte Lean Thinking aus. Die Kombination von Lean-Manufacturing-Ansätzen mit einem Lean Mindset wird als Lean Management bezeichnet.
Grundsätze des Lean Data Managements
Lean Data Management ist die Anwendung von Lean-Prinzipen auf das Datenmanagement, allgemeine Lean-Prinzipien werden also mit Datenmanagementverfahren verschmolzen. Bei CAMELOT berücksichtigen wir diese Lean-Prinzipien konsequent, wenn wir den End-to-End-Ansatz für Daten (z. B. Stammdaten) unter Berücksichtigung der Prozesse, der Organisation, der Mitarbeiter und der Technologie definieren. Daraus lassen sich die folgenden Lean Data Management-Prinzipien ableiten:
Wert von Daten
Der erste Schritt zur Schaffung einer datengesteuerten Unternehmenskultur ist die Definition der Daten, die für das Unternehmen wertvoll sind, weil sie die wichtigen Geschäftsprozesse unterstützen und absichern. Außerdem müssen die Data-Management-Praktiken mit den Unternehmenszielen in Einklang gebracht werden. Die Implementierung und Befolgung klarer Richtlinien, Grundsätze und Verfahren für die Verwaltung von Datenbeständen sollte direkt zur Erreichung der Gesamtziele des Unternehmens beitragen.
Wertstrom
Von der Erfassung und Speicherung bis hin zur Analyse und Entsorgung – das Verständnis und die effiziente Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus ist entscheidend, damit sich irrelevante oder veraltete Daten nicht anhäufen und vorgehalten werden müssen. Ein erster Schritt zum besseren Verständnis des Datenlebenszyklus kann die Visualisierung des Datenwertstroms und dessen kritischen Pfads sein. So kann das Unternehmen die entsprechenden Geschäftsprozesse verbessern und effektiv verwalten.
Datenfluss
Das Unternehmen sollte dafür sorgen, dass Daten effizient für Prozesse zur Verfügung stehen und dass Übergaben zwischen Systemen oder Verzögerungen und minimiert werden. Es braucht Automatisierungswerkzeuge und -prozesse für routinemäßige Datenverwaltungsaufgaben, die manuelle Eingriffe und menschliche Fehler reduzieren. Werden redundante Aufwände, unnötige Datendopplungen und ineffiziente Nutzung von Ressourcen minimiert, ist schon viel Optimierungspotenzial gehoben. Das Motto lautet dabei: Keep it simple. Das Streben nach Einfachheit reduziert Komplexität und erleichtert so die Verwaltung und das Arbeiten mit Daten.
Pull-Effekt
Die benötigten Daten müssen zur idealen Zeit am richtigen Ort sein. Jede Organisation sollte mit individuell zugeschnittenen Prozessen sicherstellen, dass Daten nur dann angefordert und verwendet werden, wenn sie benötigt werden. Das reduziert den Aufwand für unnötige Datenspeicherung und verringert Ineffizienzen. Die Daten sollten für diejenigen leicht zugänglich sein, die sie für Analysen, Berichte und Entscheidungsfindung benötigen. Gleichzeitig müssen angemessene Sicherheitsmaßnahmen eingehalten werden.
Kontinuierliche Verbesserung
Ein Unternehmen sollte seine Data-Management-Prozesse kontinuierlich analysieren, verbesserungswürdige Bereiche identifizieren und Änderungen ableiten, um die Effizienz zu steigern und Verschwendung zu reduzieren. Daher ist es wichtig, KPIs zur Messung der Datenqualität festzulegen. Der Gewinn: Qualitativ hochwertige, gut organisierte Daten ermöglichen eine genauere und fundiertere Entscheidungsfindung.
Ein schlankes Datenmanagement trägt zur vielbeschworenen Transformation in Richtung einer „data-driven“, einer datengesteuerten Kultur bei. Der Kern hier: Mitarbeitende erkennen den Wert von Daten und nutzen sie in ihrer täglichen Arbeit. Und mindestens genauso wichtig ist, dass Entscheidungsträger ihre Entscheidungen auf zuverlässige Daten basieren. Gleichzeitig fördert Lean Data Management die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von Unternehmen und erleichtert es ihnen, auf sich ändernde Geschäftsanforderungen und Marktbedingungen zu reagieren.
Unternehmen, die ihre Daten im Einklang mit ihren Gesamtzielen effizient verwalten und nutzen, verschaffen sich so einen Wettbewerbsvorteil gegenüber dem Mitbewerben.
Die Befolgung dieser Prinzipien ist gängige Praxis in den Kundenprojekten der CAMELOT. Bei der Arbeit mit hybriden Projekt-Methodiken oder mit dem SAFe-Framework kommen die Lean-Data-Prinzipien zum Einsatz, um Effektivität und Effizienz zu gewährleisten und gleichzeitig sich ändernde Kundenbedürfnisse zu berücksichtigen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Lean Data Management und seine Prinzipien Organisationen dabei helfen, die Macht der Daten zu nutzen. Gleichzeitig minimieren sie Verschwendung und Ineffizienzen, was zu effizienteren Prozessen, höheren Leistungen und insgesamt besseren Ergebnissen führt. Wenn Sie mehr über dieses Thema erfahren möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.
