Der ROI der Data Governance und wie Sie den Business Case aufbauen

Bitten Sie eine Finanzverantwortliche, ein Programm für Data Governance freizugeben, und Sie laufen gegen eine bekannte Wand. Die Kosten sind greifbar, eine Plattform und die Menschen, die sie betreiben, und sie landen in einer Budgetzeile. Der Nutzen ist überall und nirgends: eine Analystin, die die richtige Tabelle in Minuten statt in Tagen findet, ein Bericht, den niemand neu bauen muss, weil sich zwei Teams endlich einig sind, was ein Begriff bedeutet, eine Prüfung, die ohne Hektik abgeschlossen wird. Nutzen, der sich über jedes Team verteilt, ist leicht zu spüren und schwer auf einer Folie zu verteidigen.

Also wird Governance als Kostenstelle gerahmt, und Kostenstellen werden zuerst gekürzt. Das ist nicht nur ein Risiko für die Finanzierung. Gartner sagt voraus, dass 80 Prozent der Vorhaben zur Governance von Daten und Auswertungen bis 2027 scheitern werden, vor allem weil sie nie an ein fachliches Ergebnis gebunden waren, auf das jemand zeigen kann. Das tiefere Problem: Der Rückfluss ist wirklich schwer zu berechnen. Der Nutzen ist echt und meist groß, doch er kommt nie als eine saubere Zahl daher, wie Kosten es tun, und so verliert er jedes Budgetgespräch gegen ein Vorhaben mit einer Zahl daran. Sie bekommen hier keine perfekte Zahl, und Sie brauchen auch keine. Sie brauchen eine belastbare Schätzung, und die beginnt damit, beide Seiten zu beziffern.

Die erste Zahl ist die, die bereits aus dem Haus geht, nur eben nicht auf einer Rechnung. Gartner beziffert die durchschnittlichen Kosten schlechter Datenqualität seit Langem auf rund 12,9 Millionen US-Dollar pro Jahr und Unternehmen, und eine im MIT Sloan Management Review veröffentlichte Untersuchung schätzt, dass Unternehmen 15 bis 25 Prozent ihres Umsatzes an schlechte Daten verlieren. Diese Zahlen sind der Hintergrund, die stille Abgabe auf Entscheidungen, die aus Daten getroffen werden, denen niemand ganz traut.

Der Teil, den Governance am unmittelbarsten berührt, ist die Zeit. Menschen verbringen einen großen Teil der Arbeitswoche damit, den richtigen Datensatz zu suchen und noch einmal zu prüfen, ob einer Zahl zu trauen ist, bevor sie sie verwenden. IDC beziffert die Produktivität, die eine geregelte Plattform durch weniger Suchen und Nachprüfen zurückholt, auf etwa 1.572 Euro je betroffenem Nutzer und Jahr. Diese Zahl gilt pro Person, sie vervielfacht sich also rasch über alle, die mit Daten zu tun haben, und das sind in den meisten Unternehmen weit mehr als das Datenteam.

Der Rückfluss teilt sich in drei Ströme, und jeder entspricht etwas, das Governance tatsächlich leistet.

Produktivität. Ein Datenkatalog macht vertrauenswürdige Daten auffindbar statt vergraben, und ein Business Glossary sorgt dafür, dass ein Begriff eine Bedeutung hat, sodass Teams nicht mehr vor jeder Besprechung drei Fassungen von „Umsatz“ abgleichen. Hier landet die zurückgewonnene Zeit aus Suche und Nachprüfung, über die gesamte mit Daten arbeitende Belegschaft hinweg statt über eine Handvoll Fachleute.

Risiko senken. Lineage auf Spaltenebene macht aus dem Nachweis für die Compliance eine Abfrage statt eines Quartalsvorhabens, denn Sie können jede Zahl jederzeit auf ihre Quelle zurückführen. Klare Verantwortung und Klassifizierung senken die Angriffsfläche, und da ein Datenvorfall im Schnitt inzwischen 4,44 Millionen US-Dollar je Fall kostet, ist diese Senkung kein abstrakter Nutzen. Für alle unter BCBS 239, DORA, DSGVO oder GxP kann allein dieser Strom das Programm rechtfertigen, denn die Alternative ist in jedem Prüfzyklus ein Kraftakt von Hand.

KI ermöglichen. Geregelter Kontext ist das, was KI aus Ihren Daten antworten lässt statt zu raten, sodass Vorhaben in Betrieb gehen statt im Pilotstadium zu versanden. Angesichts dessen, wie viele KI-Vorhaben im Unternehmen an den Daten scheitern und nicht an den Modellen, ist der Wert der Vorhaben, die es in den Betrieb schaffen, ein echter und wachsender Teil der Rechnung.

Eine ehrliche Grenze hält das glaubwürdig. Governance ist keine Maschine für Datenqualität, und dieser Rückfluss entsteht nicht daraus, die Werte in Ihren Daten zu bereinigen. Ein geregelter Katalog macht Qualitätsprobleme sichtbar, weist ihnen eine Verantwortung zu und speist die spezialisierten Werkzeuge für Datenqualität, die Sie ohnehin betreiben, sodass sie wirksamer werden, statt sie zu ersetzen. Der Rückfluss aus Governance heißt finden, vertrauen, nachverfolgen und verantworten, und das ist eine andere, klarere Linie des Nutzens als das Bereinigen von Zellen.

Weil eine genaue Zahl außer Reichweite liegt, ist das Ziel eine belastbare, und dafür brauchen Sie keine Beratung. Die Schätzung passt in eine Zeile.

Netto-Rückfluss pro Jahr = (betroffene Nutzer × zurückgewinnbarer Wert je Nutzer) + vermiedenes Risiko − Plattformkosten.

Betroffene Nutzer sind alle, die mit Daten zu tun haben, nicht nur das Datenteam, denn Analystinnen, Controller, Betrieb und Produkt verlieren alle Zeit an schlechte Auffindbarkeit. Zurückgewinnbarer Wert je Nutzer darf deutlich unter dem Richtwert von IDC beginnen; selbst ein vorsichtiger Bruchteil davon ergibt, mit einer echten Mitarbeiterzahl multipliziert, eine große Zahl. Vermiedenes Risiko ist der Erwartungswert eines Vorfalls oder einer Strafe, die Sie nun verhindern können, oder schlicht ein schnellerer Nachweis, wenn sich die Prüfer melden. Und die Plattformkosten sind bei Preisen pro Nutzer eine saubere, planbare Größe, weshalb Modelle pro Nutzer die Rechnung leichter aufstellbar machen als Preise pro Konnektor oder pro Objekt, bei denen sich die Kostenseite mit jedem Wachstum Ihrer Landschaft verschiebt.

Auch die Bezahlbarkeit der Plattform gehört zur Rechnung. Dawiso liefert denselben Nutzen aus Katalog, Glossar und Lineage wie weit teurere Suiten für Unternehmen, zu einem transparenten Preis pro Nutzer, sodass die Kostenseite klein genug bleibt und der Rückfluss nicht heldenhaft ausfallen muss, um sie zu übertreffen. Niedrigere, planbare Kosten sind das, was erlaubt, Governance allen zugänglich zu machen, statt Lizenzen zu rationieren, und erst eine breite Einführung macht den Strom der Produktivität real.

Drei Gewohnheiten machen aus einer einmaligen Schätzung eine Rechnung, die die nächste Budgetrunde übersteht.

Erstens: Zeigen Sie eine Spanne, keine einzelne Zahl. Bauen Sie aus derselben Formel ein vorsichtiges, ein realistisches und ein optimistisches Szenario, sodass das Gespräch darum geht, welche Annahmen tragen, und nicht darum, ob Sie sich eine schmeichelhafte Zahl ausgesucht haben. Ein vorsichtiger Fall, der die Hürde trotzdem nimmt, überzeugt weit mehr als ein optimistischer, den niemand glaubt.

Zweitens: Messen Sie Frühindikatoren vom ersten Tag an. Verfolgen Sie die Akzeptanz, also ob Menschen den Katalog tatsächlich öffnen, dazu die Zeit bis zu vertrauenswürdigen Daten und den Anteil kritischer Bestände mit benannter Verantwortung. Diese Größen bewegen sich lange, bevor der finanzielle Rückfluss sichtbar wird, und sie sagen Ihnen, ob das Programm auf Kurs ist. Sie legen außerdem die eine Größe offen, die jedes ROI-Modell verbirgt: Die Akzeptanz ist der Multiplikator für alles. Governance liefert nur dann Nutzen, wenn sie genutzt wird, eine Plattform, die niemand öffnet, liefert also nichts, so vollständig ihre Funktionen auch sein mögen. Deshalb sind leichte Bedienbarkeit und ein Preismodell, das die Einführung für alle erlaubt statt Lizenzen zu rationieren, keine weichen Faktoren. Sie sind das, was aus dem erwarteten Rückfluss einen echten macht.

Drittens: Fangen Sie klein an. Statt einer programmweiten Einführung, die Sie auf einen Schlag verteidigen müssen, belegen Sie die Zahl zuerst in einer einzigen Geschäftseinheit und weiten die Rechnung dann mit einem Ergebnis aus, das Menschen bereits sehen können. Ein bescheidener, aber echter Erfolg schlägt eine großartige Prognose ohne Substanz, und macht aus der Schätzung einen Nachweis.

Legen Sie beide Zahlen auf den Tisch, die Kosten, die Sie bereits tragen, und den Rückfluss, den Sie zurückholen können, und Data Governance hört auf, eine Kostenstelle zu sein, die man verteidigt, und wird zu einer Investition mit einer Amortisation, die Sie benennen können.