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Tipp KW 9 – 2023

Single Source of Truth (SSOT)

Wie sehr vertrauen Sie den Daten auf deren Basis Sie Entscheidungen treffen? Wie oft haben Sie schon Zeit und Energie damit verschwendet, in verschiedenen Dokumenten und Systemen nach Informationen zu suchen? Nicht selten endet eine solche Suche mit mehr als einem Ergebnis, mit einem nicht nachvollziehbaren Ergebnis oder gänzlich ohne Ergebnis. 

SSOT – Kurze Erklärung und wesentliche Vorteile

Die Lösung ist eine zentrale, datenkonsistente Quelle für alle relevanten Informationen. Eine Single Source of Truth (SSOT). Ziel einer SSOT ist es, die Datenintegrität und -qualität zu verbessern und die Fehleranfälligkeit bei der Verwaltung von Daten zu reduzieren. Eine SSOT ermöglicht es Unternehmen, Daten besser zu organisieren und zu pflegen, indem sie garantiert, dass nur eine einzige Quelle für jede Art von Information existiert. Doppelarbeit, redundante Informationen und Widersprüche zwischen verschiedenen Datensätzen können so vermieden werden. Eine SSOT erleichtert das Skalieren von Systemen, da es einfacher ist, neue Datenquellen hinzuzufügen und vorhandene Daten zu aktualisieren. Dadurch wird auch das Wachstum Ihres Unternehmens erleichtert und die Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen ermöglicht. Bessere Entscheidungsfindung und Problemlösung werden ebenfalls möglich, da die Informationen in Echtzeit bereitstehen und so eine genaue Basis für Analysen und Berichte bieten. Insbesondere für digitale Innovationen ist eine SSOT eine wichtige und in Teilen notwendige Voraussetzung. Durch die Eliminierung von widersprüchlichen oder veralteten Daten in verschiedenen Quellen wird die Konsistenz und Genauigkeit der Daten verbessert, der Datenfluss beschleunigt und die Häufigkeit von Fehlern oder Missverständnissen minimiert. Auch das Auffinden, Aktualisieren und Löschen von Daten wird vereinfacht und beschleunigt. Die verringerte Komplexität ermöglich zielgerichtete und schnelle Wartung der Datenbestände. Da es nur eine Quelle für die relevanten Daten gibt und diese nicht mehrfach in verschiedenen Systemen dupliziert werden müssen, können Prozesse und Workflows innerhalb des Systems effizienter gestaltet werden. Richtig umgesetzt, steigert das die Produktivität und senkt zeitgleich die Betriebskosten.

Jedoch ist ein SSOT kein Plug-and-Play-Tool. Es ist ein Datamanagement Konzept, das bei Implementierung und Pflege Expertenwissen voraussetzt. Das SSOT-Konzept wird in der Regel durch Datenmanagement-Tools und -Technologien unterstützt, die sicherstellen, dass alle Daten aus einer einzigen Quelle stammen und korrekt und konsistent sind. Eine solche Datenquelle kann beispielsweise eine zentrale Datenbank oder ein Data Warehouse sein, in dem alle relevanten Daten für Ihr Unternehmen gespeichert werden.

Implementierung einer SSOT 

Es ist wichtig zu beachten, dass die Implementierung einer SSOT ein langwieriger Prozess sein kann, der eine Zusammenarbeit und Koordination von verschiedenen Abteilungen und Teams erfordert. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert auch ein Verständnis der Geschäftsprozesse und Anforderungen, sodass die SSOT die Bedürfnisse Ihres Unternehmens erfüllt.

Ist das Projektteam zusammengestellt, starten Sie am besten mit einer Bestandsaufnahme. Identifizieren und priorisieren Sie die Datenquellen, die aus verschiedenen Systemen und Abteilungen zusammengeführt werden müssen. Sobald die Datenquellen identifiziert sind, müssen sie modelliert werden, um eine einheitliche Struktur und Terminologie zu gewährleisten. Ein Datenmodell wird dabei helfen, die Beziehungen zwischen den Datenquellen zu verstehen und zu visualisieren. Bei der Datenmodellierung sollten auch die Anforderungen der Nutzer, die Komplexität der Daten und die Art der Informationen, die gespeichert werden sollen, berücksichtigt werden. Die Daten müssen in einer Datenbank bzw. Data Warehouse abgelegt werden, um sie zentral zu verwalten. Die Datenbank sollte so strukturiert sein, dass sie die in der Datenmodellierung definierten Beziehungen widerspiegelt. 

Eine Datenzugriffsschicht ist erforderlich, um den Zugriff auf die Datenbank zu ermöglichen und zu gewährleisten, dass die Daten in allen Anwendungen konsistent sind. Diese Schicht kann APIs oder andere Technologien verwenden, um den Zugriff auf die Datenbank zu erleichtern. Wählen Sie eine geeignete Methode zur Migration der Daten aus. Dies kann je nach Datenquelle und Ziel variieren. Es gibt verschiedene Migrationsmethoden, wie z.B. manuelle Migration, ETL (Extract, Transform, Load) oder Datenintegrationstools. Testen Sie, ob die Daten korrekt migriert wurden. Überprüfen Sie die Daten auf Genauigkeit und Vollständigkeit und stellen Sie sicher, dass sie in der SSOT konsistent dargestellt werden. 

Da mit dem Start der Datenmigration erste Inhalte verfügbar werden, kann bereits während dieser Phase und der parallellaufenden Tests mit der Schulung der zukünftigen Anwender begonnen werden. 

Überwachen Sie stets die Leistung der Datenbank, um sicherzustellen, dass die Daten immer korrekt und aktuell sind. Implementieren Sie ein Verfahren zur ständigen Überprüfung der Datenquellen und der Struktur der SSOT, sodass sie immer den Anforderungen und Geschäftsprozessen gerecht wird. Anforderungen an zukünftige Systeme, Tools, Anwendungen und Schnittstellen müssen klar definiert sein, um maximale Kompatibilität zu wahren.

Mögliche Herausforderungen 

Die Implementierung einer SSOT kann sehr komplex sein. Herausforderungen sind insbesondere dann zu erwarten, wenn das Unternehmen bereits viele Datenquellen und -formate verwendet. Die Qualität der Daten ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg von SSOT. Es ist wichtig sicherzustellen, dass alle Daten korrekt, aktuell und vollständig sind, sodass das System effektiv ist. Wenn Daten inkonsistent oder unvollständig sind, kann dies zu Fehlern führen und das Vertrauen in das System nachhaltig schädigen. Der Zugriff auf die Daten muss klar definiert, protokolliert und kontrolliert werden. Nur so kann unautorisiertes Ändern, Löschen und Extrahieren verhindert werden. Grundlegend kann eine SSOT anfälliger für Cyberangriffe sein, da es nur eine Quelle gibt, auf die Hacker abzielen müssen. Es ist wichtig, geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen, um dem vorzubeugen. Sicherlich ist die Einführung einer SSOT auch mit Veränderungen in der Arbeitsweise verbunden. Es liegt in der Natur der Sache, dass das auf Widerstände stoßen kann. Wenn das bis zu einem Mangel an Zusammenarbeit und Unterstützung führt, wird die Implementierung erheblich erschwert. Das SSOT-Konzept ist in der Regel gut skalierbar, aber es muss darauf geachtet werden, dass das System auf den passenden Technologien und Werkzeuge basiert und mit der wachsenden Anzahl von Nutzern und Datenanforderungen umgehen kann. In den meisten Fällen erfordert die Implementierung der SSOT bereits zum Start die Integration zahlreicher Systeme und die Aktualisierung von bestehenden Datenbanken und Anwendungen. Ohne saubere Kommunikation und Projektmanagement dauert die Implementierung länger als nötig, wodurch die Implementierungskosten steigen. Ja, die Implementierung einer SSOT kann teuer sein. Je mehr Datenquellen vorhanden sind, desto höher sind die Kosten für die Integration und Konsolidierung dieser Daten in der SSOT. Die Art der Daten, die in der SSOT gespeichert werden sollen, kann ebenfalls die Kosten beeinflussen. Wenn es sich beispielsweise um große Datenmengen oder unstrukturierte Daten handelt, können die Kosten höher sein, da möglicherweise zusätzliche Hardware oder Software erforderlich ist. Ein weiterer Kostenfaktor ist die Integration in andere Systeme, da ein reibungsloser Ablauf möglicherweise Anpassungen an vorhandenen Systemen erfordert. 

Fazit

Insgesamt ist eine SSOT für Unternehmen, die mit vielen Datenquellen arbeiten, eine lohnende Investition und gleichzeitig eine unverzichtbare Grundlage für zeitgemäße Datenanalysen. Wenn Sie den Überblick über rasant wachsende Datenmengen behalten, datengetriebene Entscheidungen treffen und innovative Tools einsetzen möchte, sollten Sie sich besser früher als später für eine Single Source of Truth entscheiden. 

Stefan Reissing – Consultant 

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