Interim-CIO: Dr. Claus Michael Sattler
Data Analytics ist Steuerung
Nicht Reporting.
Datenanalyse ist dann wertvoll, wenn sie Entscheidungen messbar verbessert: schneller, sicherer, nachvollziehbar. Ich positioniere Data Analytics als Management-System: von retrospektiver Analyse bis Echtzeit-Steuerung – mit einer Architektur, die Datenqualität, Verantwortlichkeiten und Betrieb beherrscht.
„Ohne Daten keine KI. Ohne Governance keine Daten.“
Gib hier deine Überschrift ein
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Transparenz
Tempo
Von Batch bis Echtzeit
Qualität
Nachweisbarkeit & Ownership
Wirkung
Entscheidungen, nicht Berichte
NDA-Hinweis
Projektnamen und Mandantennamen werden in der Regel nicht genannt, da ich in der Regel unter NDA / Geheimhaltungsklauseln arbeite. Meine unterschiedlichen Kompetenzen werden über strukturierte Case-Architekturen und Ergebnisse beschrieben.
Leistungsbild: Data Analytics / Datenanalyse
Retrospektive Datenanalyse (Batch)
Vergangenheit verstehen, Muster erkennen, Ursachen isolieren – mit konsistenter KPI-Logik.
- Monats-/Wochensteuerung mit belastbaren Kennzahlen
- Ursachenanalysen (Abweichungen, Treiber, Korrelationen)
- Plan/Ist-Logik und Szenarien, auch standortübergreifend
- Management-Readouts: klar, kurz, entscheidungsfähig
Datenanalyse in Echtzeit (Operational Analytics)
Wenn Zeit der Engpass ist: Signale erkennen, reagieren, Eskalation steuern – in Minuten statt Wochen.
- Near-Real-Time-Dashboards und Alarmierung
- Operational KPIs: Verfügbarkeit, Durchsatz, Qualität, Risiko
- Event-basierte Datenströme und verlässliches Monitoring
- Verantwortlichkeiten im Betrieb (Runbooks, Eskalation)
Analytics entlang der Wertschöpfung
Analyse ist nur dann relevant, wenn sie an Prozessentscheidungen hängt – nicht an Dateninseln.
- End-to-end Datenkette: Quelle → Bedeutung → KPI → Entscheidung
- Standardisierte Definitionen (Glossar, Semantik, Ownership)
- Skalierbarkeit über Standorte, Business Units, Länder
- KI-Readiness: Datenqualität als Grundlage
Data Analytics als Betriebsmodell
Die beste Plattform nützt nichts ohne Betrieb: Rollen, Prozesse, Qualitätssicherung, Lifecycle.
- Data Product Ownership, Data Stewardship, Data Ops
- SLAs, Monitoring, Incident- und Change-Prozesse
- Provider-Steuerung und Kosten-/Nutzen-Transparenz
- Roadmap: Quick Wins + Architekturdisziplin
Architektur-Bausteine
Die folgenden Begriffe sind keine Modewörter. Es sind Architekturentscheidungen – und jede Entscheidung hat Konsequenzen für Steuerungsfähigkeit, Kosten, Sicherheit und Time-to-Value.
Data Warehouse
Für standardisierte, stabile Management-Reports und harmonisierte Kennzahlen (Single Source of Truth).
- Starke Governance, stabile Datenmodelle
- Ideal für Controlling und KPI-Standardisierung
- Grenzen: Agilität bei neuen Datenarten
Data Lake
Für vielfältige Datenquellen, explorative Analysen, schnelle Aufnahme neuer Daten – mit Disziplin betrieben.
- Flexibel bei Formaten und Volumen
- Risiko ohne Governance: „Data Swamp“
- Erfordert klare Qualitäts- und Zugriffsregeln
Data Virtualization
Schnelle Integration ohne harte Kopien – wenn Geschwindigkeit wichtiger ist als maximale Performance.
- Federation von Datenquellen
- Time-to-Insight durch geringere Datenbewegung
- Grenzen: Latenz, Quellsystem-Last, Governance
Data Mesh
Dezentrale Verantwortung: Data Products in Domains – mit zentralen Standards und Plattform-Disziplin.
- Ownership im Fachbereich (Domain)
- Plattform als Enabler, nicht als Flaschenhals
- Erfordert starke Governance und Produktdenken
Enterprise Data Fabric
Architekturprinzip für konsistente Daten- und Integrationsschichten: Metadaten, Katalog, Lineage, Policy.
- Durchgängigkeit: Discovery bis Consumption
- Policies, Zugriff, Lineage, Katalogisierung
- Geeignet für heterogene Systemlandschaften
Smart Data Fabric
Data Fabric plus Automatisierung: Qualität, Klassifizierung, Governance und Observability werden „smart“.
- Automatisierte Regeln und Monitoring
- Verbessert Data Quality und Betrieb
- Hilft beim Skalieren über viele Datenprodukte
Wie die Bausteine zusammenpassen
Wenn Management-Reporting Priorität hat
Data Warehouse + klare KPI-Logik + Governance (Pflicht)
Wenn Vielfalt und Geschwindigkeit dominieren
Data Lake + Qualitätsregeln + Observability (sonst „Data Swamp“)
Wenn Ownership in Domains erforderlich ist
Data Mesh + Plattform + Standards + Auditierbarkeit
Wenn Heterogenität die Realität ist
Enterprise Data Fabric / Smart Data Fabric als verbindender Rahmen
„Merksatz: Architektur ersetzt keine Verantwortung. Governance ersetzt keine Führung. Beides zusammen liefert Steuerung.“
Governance, die wirkt
Begriffe, KPI-Logik, Ownership
Ohne gemeinsame Definitionen ist jede Analyse beliebig.
- Data Glossar und KPI-Katalog
- Data Owners und Data Stewards
- Lineage und Nachweisfähigkeit
- Regeln für „Single Version of the Truth“
Data Ops und Observability
Analytics-Plattformen sind produktionskritisch, sobald Entscheidungen daran hängen.
- Monitoring, Datenqualitäts-Metriken, Alarme
- Incident- und Change-Prozesse
- SLAs für Datenprodukte und Schnittstellen
- Kosten- und Nutzen-Transparenz
„Ohne Governance keine Daten. Ohne Daten keine KI.“
Kontrollfragen für Geschäftsführer, Vorstand, Beirat, Aufsichtsrat
Ist Data Analytics wirklich entscheidungsrelevant?
- Welche Top-Entscheidungen werden durch Datenanalyse messbar verbessert?
- Gibt es eine einheitliche KPI-Logik über alle Einheiten?
- Ist die Datenkette von Quelle bis KPI nachvollziehbar?
- Wer haftet fachlich für die Bedeutung der Daten?
Ist das System beherrschbar und auditierbar?
- Wie wird Datenqualität gemessen und berichtet?
- Wie werden Zugriffe, Policies und Ausnahmen gesteuert?
- Gibt es ein Betriebsmodell inkl. Eskalation?
- Welche Abhängigkeiten bestehen zu Quellsystemen?
Kontakt
Strategiegespräch
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„Ich bin der Flügelmann an der Seite des Vorstands, Geschäftsführers, Beirats oder Aufsichtsrats mit Fokus auf Steuerungsfähigkeit, Resilienz und Wirkung.“