Data Governance: Definitionen, Komponenten und Best Practices

Die Welt wird durch Datenanalyse und KI immer abhängiger von Daten. Mangelnde Datenqualität kann dazu führen, dass Angestelle 74 % mehr Zeit mit Aufgaben verbringen, die keinen Mehrwert schaffen.

Dies macht eine angemessene Data Governance wichtiger denn je.

Da Unternehmen zunehmend datengesteuert arbeiten und mit mehr Informationen denn je interagieren, spielt das Verständnis für Data-Governance-Feinheiten eine entscheidende Rolle. Nur das gewährleistet Datenqualität, Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften.

In diesem umfassenden Leitfaden erläutern wir die verschiedenen Aspekte von Data Governance. Wir definieren sie und untersuchen wichtige Komponenten, Vorteile, Implementierungen, Best Practices sowie ihre Beziehung zu Datenmanagement und Master Data Management (MDM).

Weiterlesen für eine ausführlichere Erklärung.

Was ist Data Governance?

Data Governance bezeichnet die Gesamtheit der Prozesse, Richtlinien und Praktiken, die die Qualität, Sicherheit und Verfügbarkeit der Daten eines Unternehmens während ihres gesamten Lebenszyklus gewährleisten. Dadurch ermöglichen sie bessere Entscheidungen und die Einhaltung von Vorschriften.

Data Governance dürft ihr nicht mit Datenmanagement verwechseln. Data Governance konzentriert sich auf die Richtlinien, Standards und Rollen, die die Datennutzung steuern. Datenmanagement umfasst die Umsetzung dieser Richtlinien und die Verwaltung von Datenbeständen. Sowohl Data Governance als auch Datenmanagement sind entscheidend Faktoren, die die Sicherheit und Genauigkeit der Daten eines Unternehmens gewährleisten. Sie tragen zur Entwicklung einer umfassenden Datenstrategie bei.

Zur Verwaltung von Daten gehört die Sicherstellung, dass die Daten folgende Eigenschaften aufweisen:

• Nutzbar
• Verständlich
• Sicher
• Hohe Qualität
• Integriert
• Konserviert
• Standardisiert

Um all diese Ziele zu erreichen, stützen sich Data-Governance-Frameworks auf eine Reihe wichtiger Komponenten. Lasst uns einige davon hier untersuchen.

Schlüsselkomponenten eines Data-Governance-Rahmens

Ein Data-Governance-Framework besteht aus drei Schlüsselkomponenten: Richtlinien und Standards, Rollen und Verantwortlichkeiten sowie Tools.

Richtlinien und Standards

Richtlinien und Standards definieren die Vorschriften und Protokolle für Datennutzung, -qualität, -sicherheit und -vertraulichkeit innerhalb einer Organisation. Diese Leitlinien spielen entscheidende Rollen bei der Genauigkeit und Integrität der Daten sowie bei der Einhaltung branchenspezifischer regulatorischer Anforderungen.

• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)
• Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)

Die Einhaltung etablierter Datenstandards kann auch Geschäftsprozesse optimieren, Fehler reduzieren und die Gesamtqualität der Daten verbessern. Zum Beispiel:

• Erstellung eines Standardformats für die Dateneingabe.
• Einrichtung eines automatisierten Systems zur Erkennung von Duplikaten.
• Aktualisierung vorhandener Daten mit neuen Informationen.

Durch die Festlegung und Durchsetzung von Datenrichtlinien und -standards kann euer Unternehmen eine solide Grundlage für Data-Governance-Initiativen schaffen. Dies gewährleistet, dass eure Datenbestände konsistent, zuverlässig und sicher sind.

Rollen und Zuständigkeiten

Eine effektive Data Governance erfordert eine klare Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten bei der Verwaltung und Pflege der Datenbestände innerhalb der Organisation. Es folgen einige häufige Beispiele:

• Datenbesitzer: Verantwortlich für die Gewährleistung, dass Informationen innerhalb eines bestimmten Datenbereichs über Systeme und Geschäftsbereiche hinweg effektiv verwaltet werden.
• Datenverwalter: Verantwortlich für die tägliche Verwaltung der Daten und die Sicherstellung von Datenqualität, Compliance und Sicherheit.

Unternehmen richten in der Regel ein Data-Governance-Komitee zur Unterstützung dieser Aufgaben ein, das sich aus Vertretern verschiedener Abteilungen und Interessengruppen zusammensetzt. Dieses Komitee überwacht das Data-Governance-Programm und trifft wichtige Entscheidungen beim Datenzugriff, der Datennutzung und beim Datenmanagement. Zu den Führungskräften im Komitee zählen:

• Der Chief Data Officer (CDO) stellt den Erfolg eines Data-Governance-Programms sicher, indem er Genehmigungen, Finanzmittel und Personal beschafft. Außerdem überwacht er den Fortschritt und wirbt intern für das Programm.
• Ein Data-Governance-Manager setzt Data-Governance-Praktiken durch und sorgt für die Abstimmung mit den Stakeholdern.

Neben menschlichem Personal setzen Teams eine Reihe von Tools zur Verwaltung der Data Governance ein. Hier sind einige leistungsstarke Tools, die es zu beachten gilt.

Data-Governance-Tools

Data-Governance-Tools zählen zu den wesentlichen Bestandteilen der Automatisierung der Verwaltung und Umsetzung eines Governance-Programms. Zu den beliebten Werkzeugen gehören:

• Oracle Metadata Management: Ein cloudbasiertes Metadaten-Managementsystem, das die Dataverwaltung vereinfacht und Unternehmen hilft, ihre Daten zu verstehen.
• Microsoft Azure Data Catalog: Eine KI-gestützte Lösung, die die Entdeckung, Katalogisierung und Nutzung von Unternehmensdaten ermöglicht.
• Collibra Data Governance Center: Eine einheitliche Plattform für die Verwaltung von Unternehmensinformationen – von der Erfassung und dem Verständnis von Daten bis hin zur Automatisierung des Governance-Prozesses.

Sie bieten einige hilfreiche Funktionen wie:

• Programm- und Workflow-Management
• Zusammenarbeit
• Richtlinienentwicklung
• Prozessdokumentation
• Erstellung von Datenkatalogen

Bei der Auswahl von Data-Governance-Tools sollten skalierbare Open-Source-Lösungen im Fokus stehen, die sich schnell und kostengünstig in die bestehende Umgebung integrieren lassen. Eine cloudbasierte Plattform könnte beispielsweise einen kostengünstigen und einfach zu nutzenden Zugang zu leistungsstarken Funktionen bieten.

Best Practices für die Data-Governance- Implementierung

Um den Erfolg von Data-Governance-Initiativen sicherzustellen, sollten Unternehmen folgende Best Practices berücksichtigen:

• Mit einem Pilotprojekt beginnen: Dies ermöglicht es Unternehmen, das Framework zu evaluieren und eventuell notwendige Anpassungen vorzunehmen, bevor die unternehmensweite Implementierung erfolgt.
• Stakeholder einbeziehen: Für den Erfolg ist es entscheidend, dass alle Beteiligten das Data-Governance-Framework kennen und ihre jeweiligen Rollen und Verantwortlichkeiten verstehen.
• Klare Ziele setzen: Die Ziele und erwarteten Ergebnisse der Data-Governance-Initiativen sollten eindeutig definiert werden.
• Data Governance in alle Abteilungen integrieren: Data Governance sollte eine abteilungsübergreifende Aufgabe sein, die alle Bereiche und Teams innerhalb des Unternehmens einbezieht.
• Das Framework kontinuierlich verbessern: Es sollte regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um sich an veränderte Geschäftsanforderungen und neue Datenmanagementpraktiken anzupassen.

Unter Berücksichtigung dieser Best Practices sollten Firmen beim Data-Governance-Einstieg folgende Schritte befolgen:

1. Bewertung des Datenreifegrads des Unternehmens, um Stärken und Schwächen zu identifizieren.
2. Festlegung klarer Ziele und Vorgaben für die Data-Governance-Strategie.
3. Einrichtung eines Governance-Frameworks, das die Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für das Datenmanagement definiert.
4. Überwachung von Fortschritt und Erfolg durch die Messung von Schlüsselkennzahlen und regelmäßige Überprüfungen der Wirksamkeit der Strategie.
5. Aufbau eines engagierten Data-Governance-Teams, einschließlich eines entsprechenden Büros, um den Erfolg der Strategie sicherzustellen.

Vorteile von Data Governance

Data Governance bietet eine Reihe von Vorteilen, etwa:

• Verbesserte Datenqualität
• Reduziertes Risiko
• Gesteigerte Effizienz
• Bessere Compliance
• Größere Möglichkeiten bei der Entscheidungsfindung

Durch die Implementierung von Data-Governance-Best-Practices erhalten Firmen genaue, zuverlässige und sichere Daten. Das führt zu besseren Geschäftsergebnissen.

Data Governance kann auch dazu beitragen, die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu verbessern, weil Führungskräften über präzisere Daten verfügen.

Eine Bewertung der Data-Governance-Reife ist ein wertvolles Instrument zur Bewertung des Datenreifegrads eines Unternehmens.

Data Governance im KI-Zeitalter

Data Governance spielt im KI-Zeitalter eine entscheidende Rolle, da sie die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten sicherstellt, die in Machine-Learning-Algorithmen und KI-Tools zum Einsatz kommen. Das führt zu genaueren und vertrauenswürdigeren Ergebnissen.

Zu den Data-Governance-Herausforderungen in der aktuellen KI-Ära zählen die Sicherstellung der Datenqualität, der Schutz der Datensicherheit und die Einhaltung geltender Vorschriften.

Diesen kann durch die Implementierung geeigneter Data-Governance-Best-Practices begegnet werden, etwa durch die Einrichtung eines sicheren und zuverlässigen Systems für die Datenerfassung, -speicherung und den Datenzugriff. Auch regelmäßige Tests der Algorithmen zur Gewährleistung der Genauigkeit sowie kontinuierliche Audits des KI-Systems zur Identifizierung potenzieller Compliance- oder Sicherheitsprobleme helfen hier.

Data Governance vs. Master Data Management

Data Governance liefert den übergeordneten Rahmen und die Richtlinien, während sich Master Data Management (MDM) auf die taktische Umsetzung und Verwaltung der wichtigsten Datenbestände eines Unternehmens konzentriert.

Master Data Management (MDM) ist eine Disziplin innerhalb der Data Governance, die sich auf die Verwaltung und Pflege der kritischen Datenbestände eines Unternehmens konzentriert, die als Stammdaten bezeichnet werden.

Sowohl Data Governance als auch MDM spielen eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung von Qualität, Sicherheit und Compliance der Unternehmensdaten. Ihre gemeinsame Implementierung kann zu noch größeren Vorteilen führen.

Abschließende Bemerkungen

Data Governance gilt als wesentlicher Bestandteil der Strategie jedes datengesteuerten Unternehmens. Sie stellt den notwendigen Rahmen, Richtlinien und Leitlinien bereit, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance sicherzustellen.

Unternehmen erschließen das volle Potenzial ihrer Datenbestände, indem sie die Schlüsselkomponenten eines Data-Governance-Frameworks verstehen, eine Data-Governance-Strategie implementieren und Best Practices befolgen. Im Zeitalter von KI und Big Data ist eine effektive Data Governance von größter Bedeutung, um genauere und vertrauenswürdigere Ergebnisse zu erzielen, die den Geschäftserfolg und Innovationen unterstützen.