Expertise

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Praxisbeispiel

Data Governance und Data Analytics Funktionen – Einführung und Ausgestaltung

Hintergrund

Immer mehr Fahrzeuge in der Automobil- und Nutzfahrzeugindustrie sind umfassend vernetzt. Damit steigt auch die potenzielle Datenverfügbarkeit in diesem Bereich erheblich. Insbesondere im Entwicklungsbereich können Analysen in der Auslegung, in der Optimierung der Produkte sowie in der frühen Fehlererkennung zur Absicherung der Fahrzeuge unterstützen.

Für die optimale Nutzung generierter Daten sind die klassischen organisatorischen Strukturen in den Entwicklungsbereichen allerdings selten richtig ausgelegt. Um das gesamte Potenzial auszuschöpfen, müssen

  • die richtigen Daten generiert,
  • Datenanalysen in der Breite verfügbar,
  • die Analysekompetenzen gesteigert und
  • die Daten miteinander verknüpft werden.

Hierbei ist es wichtig zwischen Aktivitäten, welche zentral gesteuert und ausgeführt werden sollen und solchen, denen durch Flexibilität und ein crossfunktionales Zusammenarbeiten mehr Effizienz verliehen wird, zu differenzieren. Eine Analytics Zentralfunktion kann sinnvoll sein, um die Analyselandschaft zu steuern, eine Vernetzung zwischen den Analysestellen zu schaffen und Kompetenzen übergreifend auszubauen. Darüber hinaus bedarf es einer Data Governance Funktion, welche für die Datentransparenz und Compliance, die Datenqualität, die Datenbeschaffung und letzten Endes für die Datennutzung verantwortlich ist.

Konkrete Aufgabenstellung

Erstellung und Aufbau eines Organisationskonzepts für Data Governance und Data Analytics Funktionen innerhalb des Entwicklungsbereichs sowie Begleitung der Umsetzung.

KBC-Lösungsansatz

Voraussetzung für eine flexible, aber geregelte Organisationsstruktur zur Erhebung und Verarbeitung von Daten ist die ganzheitliche Transparenz über die einzelnen Analyseinseln und deren praktische Funktionsweise. Im Rahmen des Projekts haben wir gemeinsam mit den Fachstellen Themengebiete identifiziert, welche eine einheitliche Regelung verlangen, um Doppelarbeiten zu vermeiden und Synergien zu generieren.

Anschließend wurden gemeinsam mit den Analyseinseln relevante Anwendungsfälle zur Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und Analysegüte erarbeitet. Im Zuge dessen haben wir drei Organisationsszenarien inkl. notwendiger Aufgaben und Kompetenzen zur Entscheidung ausgearbeitet, die Organisationsgestaltung detailliert, das Zusammenarbeitsmodell definiert und den Personalbedarf ermittelt. Die Etablierung einer Data Governance und Data Analytics Funktion war Bestandteil der Szenarien.

Im Zuge dessen haben wir die notwendigen Aufgaben und Kompetenzen der Data Governance und Data Analytics Funktionen abgeleitet, beschrieben, Verantwortungskonzepte erstellt und die jeweiligen Schnittstellen definiert.

Zur Ausrichtung der Organisation haben wir darauf aufbauend drei Organisationsszenarien zur Entscheidung ausgearbeitet, die Organisationsgestaltung detailliert, das Zusammenarbeitsmodell definiert und den Personalbedarf ermittelt.

Abschließend haben wir, nachdem die Vorlage und Entscheidung im Vorstand für ein Organisationszenario getroffen wurde, den Ausbau des Bereichs „Data Analytics“ bei unserem Kunden begleitet.

Tobias Budde
Partner

Erzielte Wirkung

Eine zentrale Organisationsstruktur mit dezentralen Analysespezialisten und Data Ownership ist erarbeitet.

Die Organisationsstruktur sowie notwendige Ressourcenbedarfe sind zur Umsetzung durch den Vorstand genehmigt und verabschiedet.

Die Abläufe und Kommunikation zur Pilotierung der neuen Data Analytics Funktion sind ausgestaltet.

Die Schnittstellenvereinbarungen von dezentralen Analysespezialisten zur Anbindung an die Data Analytics Funktion sind getroffen und pilotiert.