Was ist Daten-Governance?

Daten-Governance bezieht sich auf die Erfassung von Praktiken, Richtlinien und Rollen im Zusammenhang mit der effektiven Erfassung, Verwaltung und Nutzung von Daten, um sicherzustellen, dass die Daten innerhalb eines Unternehmens so viel Wert wie möglich bieten. Daten-Governance bestätigt die Qualität und Sicherheit der Daten eines Unternehmens im gesamten Unternehmen und bestimmt, wer welche Daten und wann verwenden kann. Datenmanagement und Daten-Governance werden häufig als Synonyme verwendet. Das ist jedoch falsch. Datenmanagement bezieht sich eher auf die technische Verwaltung von Daten, während sich Daten-Governance auf die Richtlinien zum Datenmanagement in einer Organisation bezieht, also bspw. wer welche Daten und wann verwenden kann.

Das wichtigste Kapital eines Unternehmens sind Daten. Diese berühmte Aussage ist ein klarer Hinweis auf den Wert von Daten. Mit zunehmender Digitalisierung hat jedes Unternehmen Zugriff auf riesige Datenmengen. Die rationale Verwendung dieser Daten könnte ein entscheidender Faktor für den Erfolg einer Organisation sein. Dafür müssen Unternehmen ihre Daten bereinigen und zuverlässig machen. Genau das macht die Daten-Governance.

Eine Strategie der Daten-Governance ist eine Notwendigkeit für jedes Unternehmen, das mit Big Data arbeitet, denn sie legt fest, wie Ihr Unternehmen von konsistenten, gemeinsamen Prozessen und Verantwortlichkeiten profitiert. Außerdem zeigt sie die Daten auf, die in Ihrer Umgebung sorgfältig kontrolliert werden müssen. Die Daten-Governance stellt automatisch sicher, dass die Aufbewahrungspflichten (z. B. die Historie, wer welche Informationen wann geändert hat) erfüllt werden und Compliance-Vorschriften eingehalten werden.

Ein erfolgreiches Framework der Daten-Governance führt zu qualitativ hochwertigen Daten, die Unternehmen dabei unterstützen, intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Kurz gesagt: Die Implementierung von der Daten-Governance in einem Unternehmen umfasst viele Aufgaben:

• Definition der Art der nützlichen Daten und ihrer Qualitätsstandards
• Definition von Methoden zum Erfassen, Bereinigen, Speichern und Abrufen von Daten
• Definition und Zuweisung der Rollen und Zuständigkeiten für das Datenmanagement
• Erstellen von Richtlinien und Workflows für die Nutzung der Daten
• Kontinuierliche Überwachung der Datenpraktiken und Erfassung von Feedback

Daten-Governance kann von vielen Unternehmen genutzt werden. Zum Beispiel kann ein E-Commerce-Unternehmen riesige Mengen an Kundendaten besitzen. Zu diesen Daten gehören Kaufhistorie, Kundenpräferenzen und Bewertungen. Mit einem effizienten Daten-Governance-System kann das E-Commerce-Unternehmen die Erfassung, Speicherung und den Abruf dieser wertvollen Informationen standardisieren. Dann können verschiedene Abteilungen im gesamten Unternehmen diese Daten zur intelligenteren Entscheidungsfindung nutzen. Die Marketingabteilung kann diese Daten beispielsweise verwenden, um stark personalisierte Anzeigen und Produktempfehlungen für Kunden zu erstellen. Mit der Daten-Governance kann das E-Commerce-Unternehmen die Verantwortung für die Daten sicherstellen. Das verbessert den Datenschutz und reduziert Datenschutzverletzungen.

Warum benötigen Unternehmen Daten-Governance?

Obwohl die meisten Unternehmen digital oder physisch gespeichert Datenmengen besitzen, liegen die meisten Daten in einem nicht standardisierten Format vor. Darüber hinaus können Unternehmen nicht immer sicher sein, dass Daten aufgrund des Alters, der Quelle usw. zuverlässig sind. Mitarbeiter oder Unternehmensleiter zögern oft, sich bei der Entscheidungsfindung auf diese Daten zu verlassen, da sie sich Sorgen um die Data Quality machen. Die Daten-Governance ist ein Prozess, mit dem die Daten eines Unternehmens an Zuverlässigkeit gewinnen. Er stellt auch sicher, dass qualitativ hochwertige Informationen im gesamten Unternehmen verfügbar sind. Der Prozess ermöglicht jeder Abteilung, auf der Grundlage dieser Daten Entscheidungen zu treffen. Daten-Governance treibt auch die digitale Transformation eines Unternehmens voran.

Wie können Unternehmen Daten-Governance implementieren?

Die Implementierung der Daten-Governance für ein großes Unternehmen scheint eine komplizierte Aufgabe zu sein. Die riesige Datenmenge, die unterschiedlichen Systeme, zahlreiche Personen, die an der Erstellung und dem Verbrauch von Daten beteiligt sind – all diese Faktoren machen Daten-Governance zu einer herausfordernden Aufgabe. Es ist am besten, die Daten-Governance Schritt für Schritt anzugehen.

Phase 1: Bilden Sie die Grundlagen für Daten-Governance

Als Grundlage für Daten-Governance ist es unerlässlich, bei der Beantwortung der folgenden Fragen mit den Grundlagen zu beginnen:

Warum

Ein Unternehmen sollte zunächst die Vision und Mission seines Plans für die Daten-Governance festlegen. Ein Unternehmen muss auch die Ziele des Programms der Daten-Governance definieren – Steigerung des Umsatzes, bessere Entscheidungsfindung oder Transparenz. Außerdem sollte festgelegt werden, wie der Erfolg des Programms gemessen werden kann. Eine klare Vision hilft Mitarbeitern und anderen Interessengruppen dabei, zu erkennen, wie sich diese Initiative der Daten-Governance auf ihren Arbeitsalltag auswirken und wie sie ihnen helfen wird.

Wer

Die Zuweisung von Rollen und Zuständigkeiten ist ein entscheidender Schritt. In diesem Schritt wird festgelegt, wer in erster Linie für verschiedene Aufgaben verantwortlich ist, die mit der Implementierung des Frameworks für die Daten-Governance verbunden sind. Oft verfolgen Unternehmen einen dreistufigen Ansatz, um die Daten-Governance-Teams einzurichten. Der Lenkungsausschuss, das Data Governance Office und die Daten-Governance-Arbeitsgruppe sind drei Hauptelemente dieses Ansatzes. Gemeinsam entscheiden diese Gruppen über die nächsten Schritte bei der Umsetzung des Frameworks für die Daten-Governance.

Wie

Die Daten-Governance-Teams beginnen mit einer Analyse der aktuellen Datenbestände der Organisation. Enorme Datenmengen fließen täglich in das Unternehmen hinein und hinaus. Der Versuch, all diese Daten in den Anwendungsbereich des Daten-Governane-Frameworks zu bringen, ist möglicherweise keine gute Idee. Daher müssen die Daten-Governance-Teams einige spezifische Datenbestände auswählen, die in das Framework aufgenommen werden sollen. Beispielsweise kann ein E-Commerce-Unternehmen zunächst nur die Kaufhistorie in den Daten-Governance-Plan aufnehmen. Der nächste Schritt besteht darin, akzeptable Datenformate zu definieren und Daten-Workflows und Richtlinien für die gesamte Organisation zu erstellen. Dies ist ein Konzept für eine schrittweise Implementierung der Daten-Governance.

Phase 2: Umsetzung des Daten-Governance-Plans

Schritt 1: Sicherstellung der Verfügbarkeit von Daten

Die Teams der Daten-Governance sollten die Verfügbarkeit bestimmter Datenbestände sicherstellen, die sie standardisieren und kontrollieren möchten. In großen Organisationen werden die Daten über verschiedene Informationssilos wie Kundenbetreuungssysteme, Unternehmensmanagement-Anwendungen, Verkaufsunterlagen und sogar Partnersysteme verteilt. All diese Daten sollten leicht an einem Ort verfügbar sein. Unternehmen müssen möglicherweise einen Integrationsmechanismus für diese verteilten Datenbestände entwickeln.

Schritt 2: Datenintegrität für die Implementierung von Daten-Governance sicherstellen

Bereinigte, standardisierte und zuverlässige Datenbestände sind die entscheidende Komponente des Daten-Governance-Frameworks. Bei der Bestimmung der Definition für bereinigte und zuverlässige Date fragen Sie zunächst die Teams, die die Daten täglich konsumieren. Fragen Sie sie, welches Datenformat für sie am sinnvollsten ist. Beginnen Sie auf der Grundlage ihrer Eingaben mit einem mehrstufigen Datenverbesserungs-Workflow wie nachfolgend beschrieben.

• Profilierung: Nur einige Teile eines Datenbestands sind für Geschäftsentscheidungen nützlich. Beispielsweise kann der Standort eines Kunden relevant sein, das Geschlecht des Ansprechpartners jedoch nicht. Beginnen Sie mit der Definition der entscheidenden Komponenten in einer Datenressource. Dann entfernen Sie alle unwichtigen.
• Daten analysieren und standardisieren: Eine der größten Herausforderungen der Daten-Governance ist die Vielfalt der Datenformate. Ausgehend von den Benennungskonventionen bis hin zu den Attributen der Daten kann es mehrere Unterschiede geben. Das Framework der Daten-Governance sollte Technologie zum Analysieren und Standardisieren der Daten enthalten. Dazu könnte das Hinzufügen von Daten-Tags, Normalisierung von Attributen und Standardisierung der Benennungskonventionen gehören.
• Daten anreichern: Die Daten-Governance-Teams sollten auf eine Anreicherung der Datenbestände hinarbeiten. Dazu könnte die Kombination von zwei oder mehr Teilen der Daten an einem einzigen Ort gehören und außerdem auch die Erweiterung der Daten mit ergänzenden Informationen und Metadaten.

Schritt 3: Durchsetzung der Rechenschaftspflicht und Einhaltung von Datenrichtlinien

Die Bemühungen zur Daten-Governance beschränken sich nicht nur auf die Mitglieder der Daten-Governance-Teams. Zum Erfolg des Daten-Governance-Plans muss die gesamte Organisation dazu beitragen. Jeder einzelne Datenbestand sollte einen Eigentümer haben, der für die Integrität dieser bestimmten Daten verantwortlich ist. Diese Eigentümer müssen mithilfe von Richtlinien und Workflows sicherstellen, dass ihr Datenbestand jederzeit qualitativ hochwertig ist. Dieser Schritt erfordert auch eine Änderung der Datenkultur des Unternehmens, die die Daten-Governance berücksichtigen muss. Daten-Governance ist nicht nur ein einmaliges Projekt. Es ist ein fortlaufender Prozess.

Schritt 4: Kontinuierliches Feedback und Überwachung

Die Systeme und Workflows für die Daten-Governance benötigen eine kontinuierliche Überwachung und Rückmeldung. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da das Daten-Governance-Framework ein hybrides System ist, das Menschen und Technologie einbezieht. Während die Technologie Upgrades und Fehlerkorrekturen benötigt, benötigen die Menschen ständige Motivation und Erinnerungen. Das Feedback-System ist wichtig, um zu beurteilen, ob die Bemühungen zur Daten-Governance die Erfolgskriterien und Ziele erfüllen. Wenn nicht, bedeutet dies, dass bestimmte Anpassungen der Daten-Governance erforderlich sind.

Die Implementierung eines Daten-Governance-Frameworks ist ein iterativer Prozess. Es kann nur durch kontinuierliche Überwachung und Feedback verbessert werden.

Die Teams der Daten-Governance und ihre Rollen

Die Daten-Governance ist ein stark auf Menschen ausgerichtetes Konzept. Für die Implementierung eines Daten-Governance-Frameworks sind mehrere Teams im gesamten Unternehmen unerlässlich. Zu den Teams gehören:

• Lenkungsausschuss: Dies ist ein hochrangiges Team, das die Bemühungen zur Daten-Governance vorantreibt und überwacht. Der Lenkungsausschuss setzt sich häufig aus leitenden Angestellten aus den Bereichen Finanzen, Marketing, Vertrieb oder Produktion zusammen. Der Ausschuss muss mindestens einen Stakeholder aus allen hochrangigen Organisationen innerhalb eines Unternehmens umfassen. Der Ausschuss umfasst Führungskräfte, die befugt sind, Budgets zuzuweisen, Richtlinien festzulegen und Projekte in die Prioritätenliste zu verschieben.
• Data Governance Office: Dieser Ausschuss auf der mittleren Managementebene gibt Orientierungshilfen für die Bemühungen zur Daten-Governance. Die Hauptrollen in diesem Team sind der Leiter der digitalen Daten-Governance, ein Koordinator und Technologieexperten. Dieses Team arbeitet zusammen, um die Richtlinien für die Datenstandardisierung, den Workflow der Daten-Governance und die Prozesse zu erarbeiten. Sie arbeiten auch mit der IT zusammen, um technologische Herausforderungen im Zusammenhang mit der Implementierung der Daten-Governance zu bewältigen.
• Daten-Governance-Arbeitsgruppe: Diese Gruppe arbeitet gemäß den Empfehlungen des Data Governance Office. Zu dieser Gruppe gehören normalerweise Dateneigentümer, einen Leiter für Data Quality, Data Stewards, Datenarchitekten und Analysten. Die Daten-Governance ist in der Tat ein riesiges Unterfangen, das die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Einzelpersonen erfordert.

Was sind die Vorteile eines Daten-Governance-Systems?

Die Implementierung eines Daten-Governance-Systems verfügt über viele Vorteile:

• Bessere Geschäftsentscheidungen: Die Daten-Governance ermöglicht Entscheidungsträgern Zugriff auf bereinigte und zuverlässige Daten. Sie ermöglicht ihnen, konsistente und sichere Entscheidungen zu treffen.
• Steigerung der Effizienz des Personals: Mit standardisierten Daten, die im gesamten Unternehmen verfügbar sind, können Teams Doppelarbeit vermeiden. Jeder profitiert vom Datenrahmen und das erhöht die Gesamteffizienz.
• Datensicherheit: Die Daten-Governance sorgt für ein höheres Maß an Rechenschaftspflicht für die Daten. Jeder Datenbestand hat einen Eigentümer und einen bestimmten Lebenszyklus. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit einer Datenschutzverletzung oder eines Datenmissbrauchs.
• Datenmonetarisierung: Mit der Daten-Governance können Unternehmen das Potenzial wertvoller Daten nutzen, die sie sammeln und generieren. Zuverlässige, standardisierte und klassifizierte Daten können für neue Einnahmequellen verwendet werden.
• Vermeiden Sie datenschutzrechtliche Verstöße: Aufgrund strenger Datenschutzbestimmungen fällt es vielen Unternehmen schwer, ihren Datenfluss zu kontrollieren, und verstoßen häufig gegen Datenschutzbestimmungen. Mit einem hochgradig ausgereiften Daten-Governance-Framework wird jeder Datenbestand erfasst, verwaltet und gehört.

Was sind die Herausforderungen der Daten-Governance und wie sollten sie angegangen werden?

Herausforderung 1: Menschen und Perspektiven

In Unternehmen wird das wahre Potenzial qualitativ hochwertiger Daten häufig unterschätzt. Mitarbeiter sind oft mit den operativen Aktivitäten beschäftigt und übersehen langfristig die Vorteile des Daten-Governance-Plans.

Lösung: Eine klare Vision und Mission für die Daten-Governance.

Damit die Menschen die Notwendigkeit und die Vorteile eines Daten-Governance-Plans erkennen können, sollten sie verstehen, warum er durchgeführt wird. Die Mission und die Ziele der Daten-Governance sollten praktisch und einfach sein und nicht auf abstrakten Begriffen basieren.

Herausforderung 2: Übermäßige Abhängigkeit von Technologie-Teams

Oft treiben Unternehmen die Bemühungen zur Daten-Governance in Richtung technologieorientierte Teams wie die IT. Es stimmt zwar, dass das IT-Team an den Bemühungen zur Daten-Governance beteiligt sein kann, aber es ist nicht die einzigen Stakeholder in einer Strategie der Daten-Governance.

Lösung: Die Geschäfts- und IT-Bemühungen zur Daten-Governance kombinieren.

Entlasten Sie die Implementierung und Pflege des Daten-Governance-Plans von der IT und beziehen Sie Geschäftsteams mit ein. Während die IT die Technologieinfrastruktur bereitstellt, muss das Unternehmen Prozesse und Workflows definieren und durchsetzen, um den größtmöglichen geschäftlichen Nutzen aus den Daten herauszuholen.

Herausforderung 3: Datensilos und inkonsistente Implementierungen

Datensilos stellen eine große Herausforderung für die Daten-Governance dar. In vielen Organisationen können Daten im Besitz verschiedener Teams sein und in verschiedenen Formaten gespeichert werden. Selbst wenn ein Daten-Governance-Framework umgesetzt wird, könnten einige Teams ins Hintertreffen geraten und den Standard nicht einhalten.

Lösung: Dezentralisierung der Daten und ein kultureller Wandel.

Der entscheidende Schritt zum Erreichen der Daten-Governance besteht darin, die Daten aus Silos zu verlagern und in ein zentrales Daten-Governance-System zu bringen. Daten-Governance ist auch nicht nur ein Projekt, sondern eine fortlaufende Aktivität. Das Unternehmen sollte einen Wandel zu einer Kultur vollziehen, in der qualitativ hochwertige Daten bevorzugt werden.

Herausforderung 4: Praktiken der Daten-Governance und Datenschutz

Einer der Vorteile des Frameworks für die Daten-Governance besteht darin, dass teamübergreifend hochwertige Daten verfügbar sind. Wenn dieser universelle Zugriff auf Informationen jedoch nicht ordnungsgemäß verwaltet wird, kann dies zu Datenschutzproblemen führen.

Lösung: Strenge Verantwortung und Rechenschaftspflicht für Daten.

Daten-Governance-Systeme sollten verschiedene Datenebenen mit entsprechenden Zugriffsrechten trennen. Zum Beispiel sollten die Krankenakten der Patienten im Gesundheitswesen als vertrauliche Daten betrachtet werden. Ein Unternehmen, das die Kundendaten über ein Daten-Governance-System nutzt, sollte seinen Kunden ordnungsgemäß offenlegen, welche Art von Daten gespeichert und verwendet werden. Es sollte keine sekundäre Verwendung von Daten geben. Daten, die für einen Zweck erhoben werden, sollten nicht für einen ganz anderen Zweck verwendet werden.