Was bedeutet Datenqualität im Lizenzmanagement und für SAM Tools?

Sind Sie zufrieden damit, wenn Ihre Asset- und Lizenz-Daten im Tool „ungefähr“ stimmen? Unternehmen weltweit investieren erhebliche Mittel in die Beschaffung und den Betrieb ihrer SAM und ITAM Tools. Die Erstellung von Lizenzbilanzen und die Ermittlung der Lizenz-Compliance bauen grundlegend auf den Daten im SAM Tool auf, sie sind also maßgebend für das Ergebnis.

Gibt Ihnen Ihr SAM Tool wirklich Feedback über den Zustand der Daten?

Die Qualität der Daten im Tool, ihre Nutzbarkeit und Aussagekraft wird häufig als gegeben angenommen. Dafür ist das Tool doch da, oder?

Effektives Risiko Management im Lizenzmanagement ist aber ohne hohe Datenqualität eines SAM Tools nicht möglich. Also sollte man sich fragen: stimmen die Daten im Tool wirklich? Sind sie aktuell und vollständig? Was kennzeichnet den Begriff Vollständig überhaupt, wann ist Vollständigkeit gegeben?

Gibt es Verfahren, um den Status und den Reifegrad der SAM Tool Daten festzustellen und wie kann an der Verbesserung der Datenqualität gearbeitet werden?

Spielt Datenqualität überhaupt eine Rolle im SAM Entwicklungs-Plan und der SAM Organisation?

Die meisten SAM Organisationen werden auf diese Fragen antworten: das „SAM Tool“ wird die notwendige Qualität der Daten schon sicherstellen, das ist ja seine Aufgabe, oder?

Aber so einfach ist das leider nicht.

Kein Tool, auch kein KI-basiertes Tool, kann systemische und/oder konzeptionelle Fehler im Datenmodell und den die Daten liefernden Datenquellen kompensieren.

Ja, es lebt sich gut im Glauben die Daten aus den angeschlossenen Master Datenquellen könnten nicht fehlerhaft sein. Selbst wenn, das Lizenzmanagement hat ja keine Verantwortung für Mängel in vorgelagerten Master Datenquellen.

Nein, Verantwortung trägt das Lizenzmanagement für die Fehler der IT Datenquellen nicht, aber für das Ignorieren von mangelnder Datenqualität und den daraus entstehenden Folgen.

Einschätzungen und Entscheidungen, die auf nicht validen Daten aufbauen, sind nicht nur schlecht. Sie sind den Aufwand nicht wert, der für ihre Ermittlung betrieben werden muss und sie führen im schlechtesten Fall zu falschen Entscheidungen

Mehr noch: Schwächen und Fehler zu ignorieren führt zu keinem Ergebnis, außer dass die begrenzten Mittel und Ressourcen des Unternehmens sinnlos verwendet werden.

Die Schwachstellen in den Master Datenquellen zu erkennen und die Gründe für fehlerhafte Verarbeitung im Tool zu identifizieren und diese zu beheben, hilft dagegen dem Unternehmen und auch dem Lizenzmanagement dabei, insgesamt besser und effektiver zu werden.

Eine SAM Organisation und das SAM Tool Management muss sich daher ständig fragen:

• Sind die im SAM Tool verarbeiteten Daten vollständig?
• Sind am Tool überhaupt alle Master Datenquellen angeschlossen?
• Werden Daten der Master Datenquellen überhaupt richtig und zeitnah verarbeitet?
• Wenn neue Datenquellen im Unternehmen hinzukommen, wodurch erkennen wir das?
• Geschieht die Verarbeitung der Datenquellen standardisiert und automatisiert?
• Liefern die angeschlossenen Datenquellen überhaupt plausible Daten?
• Ist sichergestellt, dass sich die Daten aus unterschiedlichem Quellen nicht negativ überlagern?
• Stimmen meine Mengengerüste, ist der gelieferte Datenumfang so wie erwartet?
• Sind die gelieferten Daten überhaupt aktuell, können sie sinnvoll genutzt werden?
• usw. usf.

Etablieren Sie eine SAM Governance.

Die Aufgaben und Verantwortlichkeiten zur Feststellung der Datenqualität und für das Managen der SAM Tool Daten sollte als Teil der SAM Governance in den Themenbereichen Risiko Management und Daten Qualitätsmanagement beschrieben und festgelegt sein.

Die Antworten auf diese Fragen sollten sich möglichst automatisiert ermitteln lassen, aus KPI Reports und Prüfverfahren, aus regelmäßigen Daten Validierungen, durchgeführt durch das SAM Risk Management als Ergebnis eines standardisierten Qualitätsmanagement Prozesses.

Datenmängel in vorgelagerten Datenquellen und Verfahren, die durch diese Prüfmethoden gefunden werden, sind zu beheben, nicht zu ignorieren. Das erhöht insgesamt die Qualität der Daten der IT und verbessert den Business Value von Daten und Prozessen.

Aktives Prüfen und Managen der Tool Datenqualität, mit dem Ziel, Business Value für das Unternehmen zu generieren und mögliche Risiken frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden, sollte Aufgabe und Ziel für jede SAM Organisation sein.

Die Evaluierung des Reifegrades eines SAM Tool und der in ihm abgelegten SAM Tool Daten ist dabei kein Hexenwerk, man muss es nur wollen und tun.

Jede SAM Organisation sollte sich des Wertes ihrer gepflegten SAM Tool Daten bewusstwerden und diese aktiv managen. Diese Daten vor allem als Produktionsmittel verstehen und sich viel stärker um die „Vermarktung und Nutzung dieser Daten“ im Unternehmen bemühen.

Haben Sie noch Fragen? Dann lassen Sie uns sprechen und kontaktieren Sie uns für ein kostenloses Beratungsgespräch.

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