Hub & Spoke Model und Data Roll Out

Herausforderung

• Ein in Teilen politisches Umfeld erforderte für die Bündelung und Zentralisierung von Ressourcen und Prozessen ein hohes Maß an Kommunikation und Planung
• Eine historisch gewachsene Struktur und Prozesslandschaft erschwerte bisher eine einheitliche Durchführung von Datenprojekten und -initiativen

Situation

• Data ist eine strategisch wichtige Säule für das Unternehmen und eine zentrale Data Unit wurde etabliert
• Experten und Interessenten von Data-Themen sind über mehrere Organisationsteile verteilt und Verantwortlichkeiten und Fähigkeiten nicht ausreichend klar
• Kein einheitliches Zielbild, Methodik und Infrastruktur für Data-Themen

Lösung

• Entscheidung für Hub & Spoke Organisationsform, damit Förderung einer effizienten Datenverwaltung durch die zentrale Steuerung (Hub) und die optimierte Vernetzung mit verschiedenen Unternehmensbereichen (Spokes), gewachsene Struktur bleibt damit zu großen Teilen erhalten, womit Interessenskonflikten entgegen gesteuert werden kann.  
• Optimierte Vernetzung durch zentralisiertes Reporting, gezielte Steuerung der Initiativen sowie die Schaffung eines regelmäßigen Austauschformates
• Zentrale Steuerung und Stärkung der Fachabteilungen (Spokes) durch Entsendung von Experten, regelmäßigem Wissenstransfer und Unterstützung bei Recruiting
• Zentrale Steuerung durch gezielte Abstimmungen von Hub zu Spoke, kurz- & mittelfristige Handlungsempfehlungen und Themenschwerpunkte für die Spokes

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• Programm mit den Fokusthemen Organisation, Architektur und Kultur wurde individuell für das Unternehmen entwickel
• Alles Stakeholder und Data-Interessierte wurden im Kick-Off und in den jeweiligen Themenpakete involviert und informiert
• Danach entwickelten sie auf den Kunden zugeschnittene Mission & Vision Statements für eine künftige Datenorganisation
• Der Umbau der Datenorganisation zu einem Hub & Spoke Modell wurde angestoßen und wird kontinuierlich begleitet inkl. Hiring-Support

Mehrwert

• Gemeinsames Verständnis und Ziele für Data
• Zentralisierung der Ressourcen und Wissen ermöglicht zielführende und effiziente Zusammen

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