Heutzutage erfassen Unternehmen enorme Datenmengen aus diversen Quellen, einschließlich Kundeninteraktionen, Webseitenbesuchen, Social-Media-Aktivitäten, IoT-Geräten und vielem mehr. Je umfangreicher der Datenbestand, desto notwendiger wird die Investition in ein solides Data-Governance-Framework.
Eine Umfrage von Forbes zeigt, dass 71 % der Unternehmen erwarten, ihre Investitionen in Data Governance deutlich zu erhöhen, um die Datenqualität, -konsistenz und -zuverlässigkeit zu optimieren. Data Governance trägt maßgeblich zur Verbesserung des gesamten Datenlebenszyklus in einem Unternehmen bei. Gleichzeitig definiert das Data-Governance-Framework die praktischen und umsetzbaren Strukturen für die Data Governance.
Was versteht man unter Data Governance?
Data Governance beschreibt die Richtlinien, Prozesse und Standards, die Organisationen einsetzen, um ihre Datenressourcen zu verwalten. Dies umfasst eine Vielzahl von Aktivitäten wie das Management der Datenqualität, Datenschutz und Datensicherheit.
Ein konkretes Beispiel für Data Governance ist die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union. Die DSGVO regelt, wie Unternehmen personenbezogene Daten von EU-Bürgern erheben, verarbeiten und speichern dürfen, und setzt strenge Vorgaben für Datenschutz und Privatsphäre durch.
Warum ist Data Governance so wichtig?
Globale Branchenführer wie Amazon, Microsoft, Facebook und Google sammeln gewaltige Mengen an Kundendaten. Sie nutzen diese Daten, um ihre Dienstleistungen zu personalisieren und jedes Unternehmenssegment mit einem datengestützten Ansatz zu verbessern.
Die erfolgreiche Handhabung, Verwaltung und Implementierung von Big-Data-Ressourcen ist nur mit einem durchdachten Data-Governance-Plan realisierbar. Die in der Data Governance verankerten Maßnahmen sind im Enterprise Data Management von enormer Tragweite.
Facebook und Google verwalten Berichten zufolge Datenbanken mit über Hunderten von Petabyte. Diese immense Größe erhöht die Komplexität im Datenlebenszyklus, und hier kommen Data-Governance-Frameworks ins Spiel. Alle Aspekte eines Data-Governance-Programms werden mit Hilfe eines solchen Frameworks in der Praxis umgesetzt.
Ein Data-Governance-Framework ist ein strukturierter Ansatz zur Verwaltung der Datenressourcen eines Unternehmens. Es liefert eine Reihe von Richtlinien, Strategien, Prozessen und Best Practices, die eine effektive Data Governance ermöglichen.
Wie funktioniert ein Data-Governance-Framework?
Ein Data-Governance-Framework umfasst im Allgemeinen eine Governance-Struktur, Richtlinien, Qualitätsmanagement, Architektur und Sicherheit. Es ist wesentlich, den Unterschied zwischen Data Governance und dem Framework zu verstehen, da Data Governance ein umfassenderes Konzept darstellt.
An der Data Governance sind mehrere Interessengruppen beteiligt, einschließlich Führungskräften, IT-Experten, Datenverwaltern und Compliance-Beauftragten. Die Verantwortung für die Einrichtung und Pflege eines Frameworks obliegt üblicherweise einem spezifischen Data-Governance-Team oder -Komitee, das sich aus Vertretern verschiedener Bereiche des Unternehmens zusammensetzt.
Letztlich trägt jeder Mitarbeiter im Unternehmen eine Rolle zur Sicherstellung einer effektiven Data Governance bei. Dies erfordert eine Kultur der gemeinsamen Verantwortung, Rechenschaftspflicht und Kooperation.
Ziele eines Data-Governance-Frameworks
Datenqualität: Das Data-Governance-Framework gewährleistet die Datenqualität durch die Festlegung von Standards und Prozessen, die die Präzision, Vollständigkeit, Konsistenz und Validität der Daten sicherstellen.
Datenschutz und Sicherheit: Data Governance unterstützt Datenschutz und Sicherheit, indem sie Richtlinien und Verfahren zum Schutz sensibler Daten vor unberechtigtem Zugriff, Offenlegung und Missbrauch definiert.
Zugänglichkeit: Es verbessert die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Daten, indem es ein System schafft, das autorisierten Benutzern Zugriff auf zuverlässige und korrekte Daten ermöglicht und Datensilos und Duplikate reduziert.
Optimierte Nutzung: Data-Governance-Frameworks ermöglichen Unternehmen, die Datennutzung zu optimieren, indem sie die effektive Nutzung von Daten bei der Entscheidungsfindung fördern, die Datenanalysefähigkeiten verbessern und Möglichkeiten zur Datenmonetarisierung erschließen.
Compliance sicherstellen: Frameworks sorgen dafür, dass Datenverwaltungspraktiken mit gesetzlichen, behördlichen und vertraglichen Verpflichtungen innerhalb und außerhalb des Unternehmens übereinstimmen.
Zusammenarbeit: Ein Framework erleichtert die Teamarbeit, indem es die Kommunikation und Kooperation zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten, Stakeholdern und IT-Teams fördert und ein gemeinsames Verständnis von Daten und deren Nutzung entwickelt.
Reduzierte Risiken: Ein Framework mindert Risiken, indem es potenzielle datenbezogene Gefahren identifiziert und beseitigt und die Geschäftskontinuität im Falle einer Datenpanne, eines Ausfalls oder einer Katastrophe gewährleistet.
Schritte zur Erstellung eines Data-Governance-Frameworks
Schritt 1: Umfang und Ziele definieren
Ermitteln Sie die Geschäftseinheiten, Datenbereiche und datenbezogenen Risiken, die das Framework abdecken soll, und definieren Sie die Ziele und Vorgaben der Data Governance.
Schritt 2: Stakeholder identifizieren
Bestimmen Sie die wichtigsten Stakeholder, die in die Data Governance eingebunden werden müssen, wie z. B. Unternehmensleiter, Dateneigentümer, Datenverwalter, IT-Experten und Compliance-Beauftragte.
Schritt 3: Struktur etablieren
Richten Sie ein Governance-Team oder -Komitee ein, das für die Festlegung von Datenrichtlinien, -prozessen und -standards sowie für die Überwachung der Datenqualität, -sicherheit und -konformität zuständig ist.
Schritt 4: Dateninventar erstellen
Identifizieren Sie alle Datenressourcen innerhalb des Anwendungsbereichs des Frameworks und erstellen Sie ein Dateninventar, das Metadaten wie Datenherkunft, Eigentum und Verwendung beinhaltet.
Schritt 5: Datenrichtlinien und Standards festlegen
Entwickeln Sie Richtlinien und Standards, die definieren, wie Daten erhoben, gespeichert, verarbeitet und weitergegeben werden sollen und wie Datenqualität, Sicherheit und Datenschutz gewährleistet werden.
Schritt 6: Data-Governance-Prozesse implementieren
Definieren Sie die Prozesse für Datenqualitätsmanagement, Datensicherheit und Datenschutz und legen Sie Rollen und Zuständigkeiten für die verschiedenen Stakeholder fest.
Schritt 7: Data-Governance-Tools implementieren
Implementieren Sie Data-Governance-Tools, die Data-Governance-Prozesse automatisieren und optimieren können, z. B. Datenkatalog, Datenherkunft, Datenprofiling und Datensicherheitstools.
Schritt 8: Überwachen und messen
Überwachen und messen Sie die Wirksamkeit des Data-Governance-Frameworks anhand von Metriken und KPIs und nutzen Sie das Feedback, um das Framework im Laufe der Zeit zu verbessern.
Warum ist ein Data-Governance-Framework für Ihr Unternehmen notwendig?
Ein Data-Governance-Framework unterstützt Unternehmen bei der Erreichung ambitionierter Ziele unter Einsatz riesiger Datenmengen und mit kosteneffizienten Methoden. Laut einer Fallstudie der Harvard Business Review (HBR) implementierten Unternehmen wie Procter & Gamble (P&G) ein Data-Governance-Programm zur Verbesserung der Datenqualität und -konsistenz.
Dies führte zu einer Reduzierung der Lagerkosten um 30 % und einer Erhöhung des Kundenserviceniveaus um 10 %. Mit einem Data-Governance-Framework kann ein Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen und gleichzeitig Datenschutzverletzungen und die Nichteinhaltung gesetzlicher Anforderungen vermeiden.
Vorteile von Data Governance
Es gibt zahlreiche Vorteile, die Data-Governance-Systeme in einem Unternehmen bieten. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die Sie erzielen können:
Datengestützte Entscheidungen
Durch die Etablierung eines formalen Data-Governance-Frameworks können Unternehmen sicherstellen, dass Daten konsistent, präzise und zuverlässig sind, was zu einer fundierteren und sichereren Entscheidungsfindung führt.
Verbesserte Kostenkontrolle
Data Governance kann Organisationen dabei unterstützen, redundante oder unnötige Daten zu identifizieren und zu beseitigen, die Kosten für die Datenspeicherung zu senken und die betriebliche Effizienz zu verbessern, was zu einer besseren Kostenkontrolle und Ressourcennutzung führt.
Optimierte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Data Governance stellt sicher, dass die Datenverwaltungspraktiken eines Unternehmens den relevanten Vorschriften entsprechen, was dazu beitragen kann, kostspielige Bußgelder und Reputationsschäden zu vermeiden.
Transparente und vertrauenswürdige Beziehungen
Durch die Festlegung klarer Richtlinien und Verfahren rund um das Datenmanagement können Unternehmen Vertrauen und Transparenz gegenüber ihren Stakeholdern aufbauen, insbesondere gegenüber Kunden, die sich zunehmend um Datenschutz und -sicherheit sorgen.
Kalibrierte Risiken
Data Governance bietet einen strukturierten Ansatz zur Identifizierung, Bewertung und Minderung von Risiken im Zusammenhang mit Daten, der Organisationen dabei helfen kann, fundierte Entscheidungen über das Risikomanagement zu treffen und die allgemeine Risikosituation zu verbessern.
Flexibler Zugriff
Durch die Implementierung geeigneter Zugriffskontrollen und Datenschutzmaßnahmen können Unternehmen Mitarbeitern und Stakeholdern einen flexiblen und sicheren Zugriff auf Daten ermöglichen, ohne Datenschutzverletzungen oder Datenmissbrauch zu riskieren.
Data Governance vs. Datenmanagement
Dies sind zwei unterschiedliche Konzepte, die oft synonym verwendet werden. Data Governance gibt die strategische Richtung für das Datenmanagement vor, während das Datenmanagement die taktischen Aspekte der Data Governance umsetzt.
Gemeinsam stellen sie sicher, dass Daten effektiv und effizient genutzt werden, um die Geschäftsziele zu unterstützen.
Bücher und Kurse zu Data Governance
Es gibt eine große Nachfrage nach Fachleuten mit Expertise im Bereich Data Governance, und diejenigen, die ihr Wissen in diesem Bereich vertiefen möchten, können auf eine Fülle von Ressourcen zurückgreifen. Im Folgenden finden Sie einige der besten Bücher und Kurse zum Thema Data Governance, die Ihnen helfen, über die neuesten Branchentrends und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben.
#1. Data Governance-Grundlagen – Udemy
Der Udemy-Kurs „Data Governance Fundamentals“ soll Führungskräften beibringen, wie sie ein Data-Governance-Programm implementieren, das die Datenkonsistenz gewährleistet und die Branchenvorschriften einhält. Dieser Kurs behandelt Themen wie die Implementierung, die Entwicklung einer Charta, die Identifizierung von Rollen und die Messung des Return on Investment.
Dieser Kurs ist ideal für Führungskräfte, die die Datenkonsistenz verbessern oder die Einhaltung von Datenvorschriften wie der DSGVO gewährleisten möchten.
#2. Data-Governance-Schulung – Udemy
Der Kurs „Data Governance – The Complete Course for Beginners“ auf Udemy ist darauf ausgelegt, ein umfassendes Verständnis von Data Governance und ihrer Implementierung in einem Unternehmen zu vermitteln. Zusätzlich behandelt dieser Kurs Themen wie die Bedeutung von Data Governance, Rollen und Zuständigkeiten in einem Data-Governance-Programm, Herausforderungen, Best Practices und mehr.
Der Kurs bietet drei Stunden hochwertige, aktuelle Videovorträge und gibt praktische Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Implementierung von Data Governance in einem Unternehmen.
Dieser Kurs ist ideal für Datenexperten, die ihr Wissen über Data Governance vertiefen möchten, für Manager, die sie ihrem Team vorstellen möchten, und für Fachleute, die sie verstehen möchten, um darüber Diskussionen zu führen.
#3. Data Governance Framework – Buch
Das Data Governance Framework: A Complete Guide ist kein Lehrbuch, sondern ein Leitfaden zur Selbsteinschätzung für Unternehmer, Manager, Berater und Führungskräfte, die Best Practices in der Data Governance diagnostizieren, implementieren und integrieren möchten. Der Leitfaden umfasst diagnostische Standards und Praktiken, evidenzbasierte Strategien und aktuelle Fortschritte in der Datenverwaltung und im Prozessdesign.
Käufer erhalten Zugang zu digitalen Komponenten, die es ihnen ermöglichen, Projekte zu priorisieren und ihre Unternehmen effektiv zu führen.
Dieses Buch ist ideal für alle, die ihre Data-Governance-Initiativen, Unternehmen und Prozesse verbessern möchten.
#4. Data Governance Guidebook & Playbook – Buch
Das Data Governance Guidebook & Playbook By a Practitioner for Practitioners ist ein umfassendes Framework zur Implementierung von Data Governance, das auf jahrzehntelanger Erfahrung und Trial-and-Error basiert.
Das Buch bietet Anleitungen für das erfolgreiche Management der Datenerstellung, -transformation und -nutzung in verschiedenen Branchen und Unternehmensgrößen. Sie können das flexible Framework so gestalten, dass Sie Ihr Data-Governance-Programm starten und Fragen zur Data Governance beantworten können.
Jeder, der mit Data Governance zu tun hat, einschließlich Dateneigentümern, Datenverwaltern, Administratoren, Analysten, Entwicklern, Produzenten und Konsumenten, kann dieses Referenzhandbuch verwenden.
#4. Effektive Data Governance – Buch
„Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program“ ist ein Leitfaden für Manager und Teamleiter, die ein erfolgreiches Data-Governance-Programm implementieren möchten. Das Buch erörtert die Bedeutung von Data Governance bei der Bewältigung von Herausforderungen in Bezug auf Kosten, Wachstum, Verwaltung, Management und Sicherheitsbedenken.
Es bietet einen Rahmen und Fallstudien, die den Lesern helfen sollen, ein nachhaltiges Data-Governance-Programm zu entwerfen, zu initiieren und auszuführen, das Kosten sparen und bessere Benutzerdienste bereitstellen kann.
Dieses Buch ist ideal für alle, die einen Überblick über Data Governance benötigen und ein erfolgreiches Programm starten möchten.
#5. Stammdatenmanagement und Data Governance – Buch
Master Data Management and Data Governance ist ein umfassendes Handbuch zum Aufbau einer kundenorientierten Unternehmensumgebung. Es behandelt aktuelle Techniken zur Pflege eines Master-Entity-zentrierten Unternehmensdaten-Frameworks, zur Erstellung eines MDM-Business Cases und eines Fahrplans sowie zur Implementierung mehrschichtiger Sicherheitsrichtlinien.
Andererseits befasst sich dieser Leitfaden auch mit branchenübergreifenden Herausforderungen, der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, der Integration von Legacy-Systemen sowie SOA- und Webdiensten. Das Buch ist eine wertvolle Ressource zur Verbesserung der Effizienz, Gewährleistung der Compliance und Abwehr von Sicherheitsbedrohungen.
Dieses Buch ist für alle geeignet, die an der Planung und Implementierung von MDM- und Data-Governance-Lösungen im Unternehmensmaßstab beteiligt sind, z. B. Datenarchitekten, Datenanalysten, IT-Manager und Systementwickler.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Unternehmen ein robustes Data-Governance-Framework benötigen, um Informationen effektiv zu verwalten, Qualität aufrechtzuerhalten, Compliance sicherzustellen und datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von Daten im heutigen Geschäftsumfeld müssen Unternehmen der Data Governance Priorität einräumen und ihre Data-Governance-Frameworks kontinuierlich optimieren.