Datenmanagement
Erst ein durchgängiges Datenmanagement – von der Entstehung bis zur Nutzung – schafft nachhaltigen Mehrwert.
In vielen Unternehmen werden technische und logistische Informationen in voneinander getrennten Anwendungen, Datenbanken, Dokumenten und Excel-Dateien erstellt. Häufig fehlen gemeinsame Strukturen, eindeutige Beziehungen und klar geregelte Verantwortlichkeiten.
Die Folgen sind widersprüchliche Datenstände, manuelle Übertragungen, Medienbrüche und ein hoher Aufwand für Abstimmung und Qualitätssicherung. Informationen werden mehrfach erfasst, während gleichzeitig unklar bleibt, welche Quelle den aktuellen und verbindlichen Stand enthält.
Ein wirksames Datenmanagement betrachtet deshalb nicht nur einzelne Datenfelder oder IT-Systeme. Entscheidend ist das abgestimmte Zusammenspiel von Menschen, Prozessen, Daten und Anwendungen.
Welchen Mehrwert bietet ein durchgängiges Datenmanagement?
- Konsistente Informationen – Gemeinsame Strukturen und eindeutige Beziehungen reduzieren Widersprüche, Mehrfacherfassungen und parallele Datenstände.
- Nachvollziehbare Zusammenhänge – Anforderungen, Funktionen, Systemelemente, Ausfälle, Instandhaltungsmaßnahmen und Betriebserfahrungen können miteinander verknüpft und über den Lebenszyklus hinweg verfolgt werden.
- Beherrschte Datenentstehung – Daten werden nicht losgelöst in einzelnen Dateien erzeugt, sondern als definierte Ergebnisse geeigneter Geschäfts- und Engineering-Prozesse.
- Klare Verantwortlichkeiten – Rollen, Zuständigkeiten und Entscheidungswege stellen sicher, dass Daten zuverlässig erstellt, geprüft, freigegeben und gepflegt werden.
- Weniger Medienbrüche – Manuelle Übertragungen zwischen Tabellen, Dokumenten, Datenbanken und Fachanwendungen werden reduziert. Dadurch sinken Fehleranfälligkeit und Pflegeaufwand.
- Bessere Entscheidungen – Aktuelle, strukturierte und auswertbare Informationen schaffen eine belastbare Grundlage für technische, logistische und wirtschaftliche Entscheidungen.
- Grundlage für Automatisierung und KI – Maschinenlesbare, konsistente und kontextbezogene Daten ermöglichen automatisierte Auswertungen, digitale Assistenzsysteme und den gezielten Einsatz von KI-Anwendungen.
Wie unterstützt π3C?
π3C unterstützt Sie dabei, die fachlichen Zusammenhänge Ihrer Daten zu verstehen und ein durchgängiges Datenmodell für den gesamten Lebenszyklus Ihrer Systeme und Produkte zu entwickeln.
Dabei werden unter anderem folgende Verbindungen betrachtet:
- Anforderungen
- Funktionen und Systemarchitektur
- Produkt- und Baugruppenstrukturen
- Zuverlässigkeits- und Sicherheitsanalysen
- Logistic Support Analysis
- Instandhaltungsmaßnahmen
- technischer Dokumentation
- Ersatzteil- und Materialversorgung
- Konfigurationsmanagement
- Betriebs- und Instandhaltungsdaten
Auf dieser Grundlage werden Datenobjekte, Attribute, Beziehungen, Verantwortlichkeiten und Qualitätsanforderungen definiert. Ziel ist eine gemeinsame Informationsstruktur, die von unterschiedlichen Fachdisziplinen, Prozessen und IT-Systemen genutzt werden kann.
Die Leistungen umfassen unter anderem:
- Analyse bestehender Datenbestände und Informationsflüsse
- Identifikation fachlicher Zusammenhänge und Abhängigkeiten
- Entwicklung fachlicher und logischer Datenmodelle
- Definition von Datenobjekten, Attributen und Beziehungen
- Zuordnung von Daten zu Geschäfts- und Engineering-Prozessen
- Entwicklung und Einführung einer geeigneten Data Governance
- Definition von Rollen wie Data Owner und Data Steward
- Festlegung von Datenverantwortlichkeiten und Entscheidungswegen
- Definition von Regeln für Datenqualität und Validierung
- Harmonisierung unterschiedlicher Begriffe und Datenstrukturen
- Gestaltung von Schnittstellen zwischen Anwendungen
- Unterstützung bei Datenmigration und Datenbereinigung
- Auswahl und Einführung geeigneter Datenmanagement-Lösungen
- Aufbau von Reporting-, Analyse- und KI-fähigen Datenstrukturen
- Schulung und Begleitung der beteiligten Mitarbeitenden
Daten und Prozesse gemeinsam gestalten
Ein Datenmodell allein stellt noch keine verlässlichen Informationen sicher. Es muss eindeutig geregelt sein, durch welchen Prozess Daten erzeugt, geprüft, freigegeben, geändert und weiterverwendet werden.
π3C verbindet daher die Datenmodellierung mit den zugehörigen Geschäfts- und Engineering-Prozessen. Für jedes relevante Datenobjekt wird unter anderem betrachtet:
- wo und zu welchem Zweck es entsteht
- welche Informationen für seine Erstellung benötigt werden
- wer für Inhalt, Qualität und Freigabe verantwortlich ist
- welche Systeme das Datenobjekt verarbeiten
- wie Änderungen nachvollzogen und freigegeben werden
- in welchen nachgelagerten Prozessen es weiterverwendet wird
Dadurch wird die unkontrollierte und voneinander losgelöste Erstellung von Daten in individuellen Dateien reduziert. Wo Excel-Tabellen oder Dokumente weiterhin sinnvoll sind, werden sie in definierte Abläufe, Verantwortlichkeiten und kontrollierte Datenstrukturen eingebunden.
Menschen und Verantwortung im Datenmanagement
Nachhaltiges Datenmanagement ist nicht nur eine technische Aufgabe. Auch das beste Datenmodell entfaltet keinen dauerhaften Nutzen, wenn Verantwortlichkeiten unklar bleiben oder neue Arbeitsweisen im Unternehmen nicht akzeptiert werden.
Gemeinsam mit Ihnen entwickelt π3C eine Data-Governance-Struktur, die zu Ihrer Organisation und Ihren bestehenden Prozessen passt. Dazu können beispielsweise folgende Rollen gehören:
- Data Owner, die fachlich für bestimmte Datenbereiche verantwortlich sind
- Data Stewards, die Datenqualität und Pflege im Tagesgeschäft unterstützen
- Verantwortliche für einzelne Datenobjekte oder Fachdomänen
- Entscheidungsgremien für übergreifende Datenstandards und Änderungen
Dabei werden Zuständigkeiten, Freigabewege, Qualitätsanforderungen und Eskalationsmechanismen eindeutig definiert. Ebenso wichtig ist es, die betroffenen Mitarbeitenden frühzeitig einzubeziehen, neue Rollen verständlich zu vermitteln und notwendige Kompetenzen aufzubauen.
π3C unterstützt Sie daher nicht nur bei der Definition von Rollen und Strukturen, sondern auch bei deren Einführung und nachhaltiger Verankerung im Tagesgeschäft.
Ein Digital Thread über den gesamten Lebenszyklus
Konsistente Datenmodelle bilden die Grundlage für einen durchgängigen Digital Thread. Informationen aus dem Anforderungsmanagement können mit der Systemarchitektur, der Produktstruktur, der Logistic Support Analysis und den späteren Betriebsdaten verknüpft werden.
So bleibt nachvollziehbar, wie Anforderungen umgesetzt wurden, welche Systemelemente betroffen sind und welche Auswirkungen technische Änderungen beispielsweise auf Instandhaltung, Materialversorgung, Dokumentation oder Ausbildung haben.
Betriebs- und Instandhaltungserfahrungen können wiederum in die Entwicklung und Optimierung des Systems zurückgeführt werden. Dadurch entsteht kein linearer Datenfluss, sondern ein geschlossener Informationskreislauf über den gesamten Lebenszyklus.
Von der Datenanalyse bis zur nachhaltigen Umsetzung
π3C unterstützt Sie nicht nur bei der konzeptionellen Entwicklung von Datenmodellen, Prozessen und Governance-Strukturen, sondern auch bei deren organisatorischer und technischer Umsetzung.
Dazu gehören beispielsweise:
- die Aufbereitung vorhandener Datenbestände
- die Einführung von Validierungs- und Qualitätsregeln
- die Entwicklung von Schnittstellen
- die Konfiguration oder Entwicklung geeigneter Anwendungen
- die Einführung von Datenbanken und Plattformen
- die Definition und Besetzung von Datenrollen
- die Schulung der beteiligten Mitarbeitenden
- die Begleitung von Pilotphasen
- die Unterstützung bei der Überführung in den operativen Betrieb
Dabei werden auch die Auswirkungen auf die tägliche Arbeit betrachtet. Neue Datenstrukturen und Prozesse müssen verständlich, praktikabel und akzeptiert sein. Deshalb wird neben der fachlichen und technischen Gestaltung auch die Kommunikation, Einführung und dauerhafte Verankerung in der Organisation begleitet.
Das Ergebnis ist kein isoliertes Datenmodell, sondern ein beherrschtes Zusammenspiel aus Menschen, Prozessen, Daten und IT-Systemen.
So entstehen verlässliche und skalierbare Informationen, die dauerhaft gepflegt und für Auswertungen, Berichte, Entscheidungen, Automatisierung und KI-Anwendungen genutzt werden können.
Wie funktioniert Datenmanagement in der Praxis?
Das folgende Diagramm zeigt eindrucksvoll, dass die Etablierung eines konsistenten Datenmanagements nicht isoliert erfolgt, sondern als abgestimmte Zusammenarbeit aller Disziplinen über den gesamten Systemlebenszyklus hinweg.
Der durchgängige Digital Thread
Der typische Ablauf eines modernen Datenmanagements erstreckt sich von den Geschäftsprozessen über die Systemmodellierung bis zur operativen Anwendung und zum In-Service-Management. Das Entscheidende dabei: Bereits von den initialen Anforderungen an starten die Datenaktivitäten in allen Bereichen parallel.
Das bedeutet konkret, dass von Anfang an folgende Disziplinen Hand in Hand arbeiten:
- Geschäftsprozesse – Anforderungsmanagement, Entwicklung, Design und Produktion
- Konsistente Datenmodelle – über alle Lifecycle-Phasen hinweg
- Systemmodellierung und Architektur – mit integrierten Datenstrukturen
- Digital Twins – Validierung und Simulation
- Abgestimmte IT-Systeme – als Wegbereiter, nicht als Hindernis
Der Mehrwert dieser Parallelisierung
Durch diese koordinierte Herangehensweise werden Anforderungen aus Betrieb und Engineering nicht erst nachträglich berücksichtigt – sie beeinflussen die Datenarchitektur von Beginn an. Jede Projektphase markiert einen Validierungsmeilenstein, bei dem die entsprechenden Datenmodelle und die IT-Unterstützung überprüft werden – lange vor der tatsächlichen Systemnutzung.
Dieses fundierte, frühzeitige Abstimmungsverfahren ist das Fundament dafür, dass Ihre Daten nicht nur korrekt erfasst werden, sondern auch wirtschaftlich nutzbar sind – bis hin zu KI-Anwendungen.
Möchten Sie Ihre Daten durchgängig nutzbar machen? Gemeinsam entwickeln wir Datenstrukturen, Prozesse und Verantwortlichkeiten, die zu Ihren Systemen, Ihrer Organisation und Ihrer bestehenden IT-Landschaft passen.
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