Datenlandkarte erstellen

Eine Datenlandkarte wird als eine grafische Darstellung des Datenökosystems einer Organisation, seiner Nutzung und Integration innerhalb und ausserhalb des Systems verstanden. Sie umfasst alle materiellen Komponenten über verschiedene Datenschichten und -formate hinweg. Dabei ist zu beachten, dass sie über eine rein technische Sichtweise hinausgeht. Sie positioniert Daten im Kontext von quantifizierbarem Geschäftswert und strategischen Zielen.

Das Levelsystem

Das Gesamtkonstrukt der Datenlandkarte ist unterteilt in die Level 0 bis 3 und folgt dabei dem Grundsatz «Vom Groben ins Detail»: Während Level 0 die oberste und allgemeinste Hierarchieebene darstellt, beschreibt Level 3 die Ebene mit dem tiefsten Detaillierungsgrad.

Level 0 - Kontext

Daten und Systeme können im Unternehmen nie isoliert vom entsprechenden Kontext betrachtet werden. Auf dieser höchsten Ebene wird der Umfang definiert und die Schnittstellen zwischen System und Umgebung visualisiert.

Level 1 - Prozesse

End-to-End-Prozesse zeigen Wertströme, die zur Realisierung des Kundenmehrwerts notwendig sind, unabhängig von der Aufbauorganisation, Rollen oder bestehenden Tools. Hierbei wird aufgezeigt, welche Daten in welchen Prozessen erhoben werden.

Level 2 - Datenbestände

Die Architekturübersicht zeigt die Gesamtheit der Systeme, deren Zusammensetzung und Komponenten sowie eine miteinander verzahnte Betrachtung. Darüber Hinaus werden die Datenbestände sowie relevanten Rollen sichtbar.

Level 3 - Datenflussmodell

Das durchgängige Datenmodell gibt eine Übersicht über alle Unternehmensdaten, was sie genau beinhalten und wo (in welchen Prozessen) sie erhoben werden.

How to

1. Bevor eine Datenlandkarte erstellt werden kann, sollten sich die Beteiligten die Gesamtvision vor Augenführen und den Scope definieren.
   Unser Tipp: Lieber im kleinen Rahmen beginnen und das Projekt anschliessend auf weitere Bereiche ausdehnen. Denn das erlaubtes schon nach kurzer Zeit einen Business Value zu bieten, was wiederum die Akzeptanz und die Hilfsbereitschaft des Gesamtprojekts fördert.
2. Anschliessend kann damit begonnen werden die bestehende Datenarchitektur und Datentöpfe zu erfassen. Hierzu kann man sich oft an bestehenden Dokumenten und Visualisierungen orientieren.
3. Um Prozesse im Umgang mit Daten besser zu verstehen, ist es unabdingbar Kurzinterviews mit Fachexpertinnen/Fachexperten, Applikationsverantwortlichen und Betriebspionierinnen/Betriebspionieren durchzuführen und so ein besseres Verständnis über die Datenlandschaft der Organisation zu erlangen.
4. Abschliessend kann die Datenlandkarte durch Erkenntnisse aus bestehenden Dokumenten, wie zum Beispiel der Unternehmensarchitektur, Entity-Relationship-Modellen bestehender Systeme, Handbücher oder Prozessanweisungen, ergänzt werden.

Das Ergebnis sollte eine dem Scope entsprechende, schematische Darstellung der Datenlandschaft des Unternehmens sein, welche alle entsprechenden Applikationen, Daten und Datenmodelle übersichtlich veranschaulicht.