8 Minuten Lesezeit Mit Insights von Neelesh Parekh Innovation & Growth Director, Financial Services & Insurance at Zühlke neelesh.parekh@zuhlke.com Saki Thethy Head of Data, UK & Bermuda at Ascot Stefan Buxton Head of Data Quality at HSBC Raffaele De Piano Principal Data Architect at Zühlke Was wir in diesem Leitfaden untersuchen In diesem Artikel gehen wir darauf ein: Das Datendilemma, das KI-basierte Innovation bremst Data Contracts: Regeldefinition für die Zusammenarbeit Data Lineage: Rückverfolgung der Datenreise Das Power-Duo: Data Contracts & Data Lineage kombinieren Wie Organisationen das Erfolgsduo nutzen können Das Datendilemma, das AI-basierte Innovation bremst Funktionale AI-Proof-of-Concepts zu entwickeln ist eine Sache, sie in nutzenbringende, marktreife Lösungen zu skalieren, eine ganz andere. Genau an dieser Stelle scheitern viele AI-Projekte. Und Daten sind oft der Ursprung des Problems. Spezifische Unternehmensdaten sind der Schlüssel, um komplexere AI-Anwendungsfälle zu erschließen (wie wir in unserem Blogpost rund um RAG GenAI Systeme darlegen). Aber sie sind oft unübersichtlich, siloartig, inkonsistent und es fehlt ihnen an Kontext, Transparenz und Nachvollziehbarkeit. Und sind diese Voraussetzungen doch gegeben, haben Unternehmen oft Schwierigkeiten, systematisch den Wert ihrer Daten zu erfassen und die Datengrundlage für AI-basierte Innovation zu schaffen. Und es ist nicht nur AI, die unter schlechten Daten leidet. Datenineffizienzen wirken sich auf das gesamte Unternehmen aus und behindern die Entscheidungsfindung, Problemlösung, Compliance und Ihre Fähigkeit, neue Wachstums- und Innovationspotenziale zu ergreifen. „Viele Unternehmen kämpfen noch immer mit grundlegenden Datenproblemen, die eine smarte Transformation ihrer Organisation verhindern – von Datensilos und -bereitstellung bis hin zur Verwaltung des exponentiellen Wachstums ihrer Daten“. - Neelesh Parekh, Innovation & Growth Director, Financial Services & Insurance at Zühlke. Um ein effizientes und widerstandsfähigeres Unternehmen zu werden und das transformative Potenzial von KI zu erschließen, müssen Organisationen diese Herausforderungen meistern. In einem separaten Blogpost untersuchen wir die wesentliche Rolle der Datenqualität auf dem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen (Data-driven Organisation). In diesem Artikel befassen wir uns mit Data Contracts und Data Lineage: das Power-Duo, das Sie heute implementieren können, um das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen und Ihre KI-Initiativen zum Erfolg zu führen. Data Contracts: Regeldefinition für die Zusammenarbeit Im Kern ist ein Data Contract (wörtlich übersetzt: Datenvertrag) eine maschinenlesbare Vereinbarung zwischen Datenerzeugenden und -verarbeitenden, die die Struktur, die Qualität und den organisatorischen Kontext der Daten definiert. Stellen Sie sich das als einen formalisierten Handschlag vor, der sicherstellt, dass die Daten gut dokumentiert sind, den Anforderungen der Stakeholder entsprechen und eine effektive Governance unterstützen. Die Vereinbarung dient als Blaupause für die Pflege hochwertiger Daten, die problemlos verwaltet werden können und denen das gesamte Unternehmen vertraut. Data Contracts erleichtern die Überwindung der gängigsten Datenprobleme: Unternehmenskontext: Data Contracts betten den entscheidenden organisatorischen Kontext ein und stellen sicher, dass jeder Datenpunkt für die übergeordneten Unternehmensziele relevant ist. Zusammenarbeit: Durch die Abstimmung der Erwartungen zwischen Datenproduzierenden (z. B. Softwareentwickelnden und Dateningenieur:innen) und Datenkonsumierenden (z. B. Daten- und Business-Analyst:innen) verbessern Data Contracts die Zusammenarbeit und verringern die Abhängigkeit von IT-Eingriffen. Governance: Die automatisierte Dokumentation durch Data Contracts erleichtert die Einhaltung interner und externer Vorschriften und verringert gleichzeitig die mit der manuellen Datenverwaltung verbundenen Fehler. Für Unternehmen, die in hoch-komplexen Bereichen tätig sind, sind die Governance-Vorteile von Data Contracts besonders attraktiv, wie Saki Thethy, Head of Data, UK & Bermuda bei Ascot, erklärt: „Bei Ascot konzentrieren wir uns zunehmend auf den Aufbau solider Data-Governance-Grundlagen, und wir sehen Datenverträge als zentralen Bestandteil dieses Ziels. „Wir haben zwar noch keine Datenverträge implementiert, aber wir erkennen ihr Potenzial als transformative Werkzeuge für das Management datenbezogener Risiken und untersuchen aktiv, wie sie unsere Governance-Entwicklung unterstützen könnten“. Bei Versicherungen gehe es im Wesentlichen um Risikomanagement und fundierte Entscheidungen, so Saki Thethy weiter. Durch die Einführung strukturierter Datenvereinbarungen wie Datenverträge könne Ascot die Qualität kontrollieren und sicherstellen, dass alle Daten sowohl vertrauenswürdig als auch zuverlässig für ihren Betrieb sind. Bewährte Verfahren für die Umsetzung von Data Contracts Die erfolgreiche Umsetzung von Data Contracts erfordert mehr als nur eine technische Lösung. Eine durchdachte Planung und funktionsübergreifende Zusammenarbeit sind unerlässlich. Ihre Implementierungsstrategie sollte die folgenden Schlüsselbereiche berücksichtigen: Ownership und Ziele Legen Sie klar fest, wer der Owner des Datenvertrags ist und welche Ziele der Vertrag erfüllen soll. Stellen Sie sicher, dass diese sowohl mit den Unternehmensanforderungen als auch mit den gesetzlichen Standards übereinstimmen. Standardisierung Entwickeln Sie Vorlagen für Data Contracts, um die Konsistenz in Ihrem Unternehmen zu gewährleisten. Dies strafft die Prozesse und erleichtert die Skalierung. Stakeholder-Einbindung Binden Sie sowohl Technik- als auch Business-Stakeholder in die Erstellung und Überprüfung von Data Contracts ein. So stellen Sie sicher, dass alle Anforderungen erfüllt werden. Schulung Sorgen Sie für Schulung und Unterstützung von Teams bei der effektiven Erstellung und Verwaltung von Datenverträgen und Verankerung dieser Praxis in der Unternehmenskultur. Data Lineage: Rückverfolgung der Datenreise Data Lineage (Datenabstammung/Datenherkunft) verfolgt den Weg der Daten von der Quelle bis zum Ziel – über alle Änderungen und Transformationen während ihres Lebenszyklus hinweg. Diese Transparenz ist für eine effektive Data Governance, Qualitätssicherung und Compliance unerlässlich. Sie beantwortet wichtige Fragen wie: Woher stammen diese Daten? Wie wurden sie verarbeitet? Wo werden sie genutzt? Die Datenabstammung ist in der heutigen Welt, in der Fehlinformationen weit verbreitet sind und Betrug zunimmt, zunehmend wichtig. So ist beispielsweise die Fähigkeit, die Quelle „zusammengeführter Daten“ für einzelne Kundenansichten zu identifizieren, entscheidend für Betrugsanalysen und die Darstellung sensibler Daten. Diese Datenquellen werden zu einem Eckpfeiler des Vertrauens und der Zuverlässigkeit bei der Entwicklung von KI und fortschrittlicher Datenanalyse. Wie Data Lineage die Entscheidungsfindung und Compliance unterstützt Das Verständnis für den Weg der Daten ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen und die Gewährleistung von Compliance. Hier sind die wichtigsten Vorteile für Ihr Unternehmen: Einhaltung von Regularien und Gesetzen Mit einem klaren Prüfpfad ist es einfacher, die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR, HIPPA oder CCPA nachzuweisen. Vertrauen in Daten Die Transparenz der Datenherkunft stärkt das Vertrauen in die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten und ermöglicht es den Teams, fundiertere und risikofreiere Entscheidungen zu treffen. Impact-Analyse Das Wissen über den Ursprung und die Verarbeitung der Daten beschleunigt Change-Management-Prozesse und verringert die betrieblichen Risiken. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Einzelhandelsversicherer implementiert Tools zur Datenabgrenzung, was zu erheblichen Verbesserungen bei der Einhaltung der Vorschriften und beim Vertrauen führt. Dank der Transparenz in Bezug auf den Ursprung und die Bewegung der Daten ist das Unternehmen in der Lage, klare Prüfpfade zu erstellen, was den Nachweis der Einhaltung der DSGVO bei Audits vereinfacht. Diese Klarheit steigert auch das Vertrauen in die Korrektheit der Daten und führt zu einer direkten Senkung der Servicekosten durch Fehlerminimierung. Das Power-Duo: Data Contracts und Data Lineage kombinieren In der Vergangenheit hat die Datenabfolge technische Erkenntnisse darüber geliefert, wie sich Daten durch Systeme bewegen und im Laufe der Zeit verändern. Wenn Sie also Datenverträge in die Gleichung einbeziehen, können Sie diese technischen Einblicke mit Ihrem Unternehmenskontext und Ihrer Governance erweitern – mit Aspekten wie Eigentum, Klassifizierung und Regeln. Gemeinsam ermöglichen Data Contracts und Data Lineage ein umfassenderes Verständnis sowohl des technischen als auch des betrieblichen Kontextes. Das Ergebnis: verbesserte Entscheidungsfindung und Compliance. „Datenverträge und Datenabstammung bieten einen robusten Rahmen für Datenqualität und Governance. Durch die Integration dieser beiden Elemente können Unternehmen ihre Datenpraktiken verbessern und eine weitaus solidere Grundlage für ihre AI-Initiativen schaffen“. - Raffaele De Piano, Principal Data Architect at Zühlke Durch die Einbindung von Data Contracts und Data Lineage können Sie wesentliche Vorteile für Ihr Business erschließen: Verbesserte Compliance: Contracts und Lineage gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften mit einem transparenten Prüfpfad. Optimiertes Qualitätsmanagement: Durch die Verknüpfung von Datenkontext und Datenherkunft können Unternehmen die Datenqualität über den gesamten Lebenszyklus hinweg effektiv verwalten. Betriebliche Effizienz: In Verbindung mit formalisierten Verträgen verringert die klare Sichtbarkeit des Datenverlaufs den Bedarf an Ad-hoc-Fehlerbehebung und beschleunigt die betrieblichen Abläufe. Disziplinübergreifende Zusammenarbeit: Das Power-Duo stellt sowohl den technischen als auch den operativen Teams den benötigten Kontext zur Verfügung. Das erleichtert eine optimale Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen. Wie Unternehmen dieses Power-Duo nutzen können „Data Contracts sind nicht nur technische Initiativen. In Kombination mit der Datenherkunft sind sie ‚strategische Aktivposten‘, die die Art und Weise verändern, wie Sie Kunden bedienen und auf einem sich schnell entwickelnden Markt konkurrieren“, sagt Saki Thethy von Ascot. Seine Vision ist es, Data Contracts zu einem Teil der zukünftigen Data Governance-Strategie des Unternehmens zu machen: „Unser Ziel ist es, Data Contracts zu nutzen, um kristallklare Richtlinien für Data Ownership, Datenzweck und -qualität von Anfang bis Ende zu erstellen. In Verbindung mit der Data Lineage würde dieses Maß an Transparenz es uns ermöglichen, die Herkunft und den Fluss von Daten in unseren Systemen genau zu verfolgen und einen klaren, überprüfbaren Weg zu schaffen, der unsere Risikobewertung und Preisgestaltung unterstützt“. „Datenverträge sind nicht nur technische Initiativen, sondern ein strategischer Vorteil, der uns helfen kann, unsere Kunden besser zu bedienen und auf einem sich schnell entwickelnden Markt wettbewerbsfähig zu sein“. - Saki Thethy, Leiter der Datenabteilung, UK & Bermuda bei Ascot. Durch die Einführung einer klaren Governance werde das Unternehmen in der Lage sein, noch mehr Wert aus den eigenen Daten zu schöpfen und das Ziel intelligenter, datenbasierter Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu unterstützen, ergänzt Thethy. Diese Meinung vertritt auch Stefan Buxton von HSBC, der die Kombination von Verträgen und Traditionen als wesentliche Grundlage für Innovation ansieht. „Bei HSBC haben wir Datenverträge und die Datenherkunft als dynamisches Duo erkannt, das unsere KI-Ambitionen vorantreibt. Indem wir den Weg jedes einzelnen Datenpunkts abbilden und klare Regeln für die Zusammenarbeit festlegen, erfüllen wir nicht nur die Compliance, sondern treiben auch Innovationen voran“. - Stefan Buxton, Head of Data Quality bei HSBC Möchten Sie die Vorteile von Data Contracts und Data Lineage in Ihrer eigenen Organisation nutzbar machen? Hier finden Sie einige praktische Schritte, die Sie unternehmen können, um erfolgreich zu sein: Erstellung einer Heatmap Templates und Governance Erfolgskriterien Tooling und Qualifikationsdefizite Erstellung einer Heatmap Entwickeln Sie eine Heatmap, um die Bereiche zu identifizieren, in denen Verträge und Lineage den größten Nutzen für Ihre Datensysteme bringen können. Diese sollte den aktuellen Zustand und die Ziele des Unternehmens in den Bereichen Operations, Technologie, Governance und Change-Effekte abbilden. Templates und Governance Erstellen Sie einfache, standardisierte Vorlagen für die Bereitstellung Ihrer Data-Contracts- und Lineage-Frameworks, unterstützt durch eine Governance-Struktur, die die Skalierbarkeit unterstützt. Für die Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit der Lösung ist es entscheidend, dass diese automatisiert und gut beschrieben sind. Erfolgskriterien Definieren Sie Erfolgsmetriken - sei es der geschäftliche ROI, KPIs oder projektspezifische Ergebnisse – um die Auswirkungen Ihrer Initiativen zu messen. Tooling und Qualifikationsdefizite Bewerten Sie Ihr aktuelles Technologiepaket und die Fähigkeiten Ihres Teams, um die Defizite zu ermitteln, die für eine effektive Implementierung behoben werden müssen. Wir unterstützen unsere Kunden häufig bei der Auswahl von Tools und dem Proof-of-Value in der Anfangsphase der Umsetzung. Die richtigen Grundlagen für den Erfolg von AI schaffen Data Contracts und Data Lineage sind nicht nur Werkzeuge zur Verbesserung der Datenverwaltung, sondern auch strategische Hilfsmittel, um das volle Potenzial von AI zu erschließen. Durch die systematische Erfassung des Werts Ihrer Daten verbessern diese Frameworks die Entscheidungsfindung, unterstützen die Compliance und beschleunigen die Ihre Unternehmenstransformation. Das „Contracts/Lineage-Power-Duo“ wird entscheidend dazu beitragen, dass Ihre KI-Initiativen einen frühzeitigen und dauerhaften Nutzen bringen. Kurz gesagt: Um Ihr Unternehmen zu stärken, müssen Sie Ihre Daten stärken. Legen Sie den Grundstein für den KI-Erfolg mit einer Datenbewertung Datenqualität ist eine wesentliche Voraussetzung für die Nutzung von AI in großem Umfang. Unsere Datenexperten können Ihre KI-Initiativen mit einem kostenlosen Gesundheitscheck Ihrer Daten auf den Erfolg vorbereiten. Füllen Sie das kurze Formular unten aus, um Ihr Interesse zu bekunden. Ein Mitglied unseres Datenteams wird sich in Kürze mit Ihnen in Verbindung setzen. Registrieren Sie sich für Ihre kostenlose Datenanalyse You must have JavaScript enabled to use this form. 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