Heutige Unternehmen sammeln riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter Kundeninteraktionen, Website-Besuche, Social-Media-Aktivitäten, IoT-Geräte und mehr. Je mehr Daten vorhanden sind, desto mehr müssen diese Unternehmen in ein Data-Governance-Framework investieren.
Laut einer Forbes-Umfrage sagten 71 % der Unternehmen voraus, dass ihre Investitionen in Data Governance drastisch steigen würden, um die Datenqualität, -konsistenz und -zuverlässigkeit zu verbessern. Data Governance stellt die Verbesserung des gesamten Datenlebenszyklus einer Organisation sicher. Gleichzeitig definiert das Data-Governance-Framework die praktischen und umsetzbaren Umrisse für die Data-Governance.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Data-Governance?
Data Governance bezieht sich auf die Richtlinien, Verfahren und Standards, die Organisationen verwenden, um ihre Datenbestände zu verwalten. Es umfasst verschiedene Aktivitäten wie Datenqualitätsmanagement, Datenschutz und Datensicherheit.
Ein praktisches Beispiel für Data Governance ist die von der Europäischen Union umgesetzte Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Die DSGVO regelt, wie Organisationen personenbezogene Daten von Personen innerhalb der EU erheben, verarbeiten und speichern, und legt strenge Regeln für Datenschutz und Privatsphäre fest.
Warum ist Data Governance wichtig?
Die weltweit größten Unternehmen wie Amazon, Microsoft, Facebook und Google sammeln riesige Mengen an Kundendaten. Sie verwenden diese Daten, um ihre Dienstleistungen mit einem verbesserten personalisierten Erlebnis zu verbessern und jedes Segment des Unternehmens mit einem datengesteuerten Ansatz zu verbessern.
Die erfolgreiche Handhabung, Verwaltung und Implementierung von Big-Data-Assets ist nur mit einem geeigneten Data-Governance-Plan möglich. Die Maßnahmen, die in Data Governance enthalten sind, sind im Enterprise Data Management so umfangreich.
Berichten zufolge verwalten Facebook und Google Datenbanken von mehr als Hunderten von Petabyte. Die Weitläufigkeit bringt Komplexität in den Datenlebenszyklus, sodass Data-Governance-Frameworks ins Bild kommen. Alles, was innerhalb des Data-Governance-Programms einer Organisation definiert wird, wird mit Hilfe eines Frameworks praktisch umgesetzt.
Ein Data-Governance-Framework ist ein strukturierter Ansatz zur Verwaltung der Datenbestände einer Organisation. Es bietet eine Reihe von Richtlinien, Richtlinien, Verfahren und Best Practices, die eine effektive Data Governance ermöglichen.
Wie funktioniert das Data Governance Framework?
Ein Data-Governance-Framework umfasst in der Regel eine Governance-Struktur, Richtlinien, Qualitätsmanagement, Architektur und Sicherheit. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen Data Governance und Framework zu verstehen, da Data Governance ein umfassenderes Konzept ist.
An Data Governance sind mehrere Interessengruppen beteiligt, darunter Führungskräfte, IT-Experten, Datenverwalter und Compliance-Beauftragte. Die Verantwortung für die Einrichtung und Pflege eines Frameworks liegt in der Regel bei einem designierten Data-Governance-Team oder -Komitee, das sich aus Vertretern aus verschiedenen Bereichen der Organisation zusammensetzt.
Letztendlich hat jeder in der Organisation eine Rolle bei der Gewährleistung einer effektiven Data Governance zu spielen, und dies erfordert eine Kultur der gemeinsamen Verantwortung, Rechenschaftspflicht und Zusammenarbeit.
Ziele des Data Governance Framework
Datenqualität: Das Data-Governance-Framework stellt die Datenqualität sicher, indem Standards und Prozesse festgelegt werden, um die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Gültigkeit der Daten sicherzustellen.
Datenschutz und Sicherheit: Data Governance unterstützt den Datenschutz und die Sicherheit durch die Definition von Richtlinien und Verfahren zum Schutz vertraulicher Daten vor unbefugtem Zugriff, Offenlegung und Missbrauch.
Zugänglichkeit: Es erhöht die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Daten, indem es ein System schafft, das autorisierten Benutzern Zugriff auf zuverlässige und genaue Daten bietet und Datensilos und Duplikate reduziert.
Optimierte Nutzung: Data-Governance-Frameworks ermöglichen es Unternehmen, die Datennutzung zu optimieren, indem sie die effektive Nutzung von Daten bei der Entscheidungsfindung fördern, die Datenanalysefähigkeiten verbessern und Möglichkeiten zur Datenmonetarisierung identifizieren.
Compliance sicherstellen: Frameworks stellen sicher, dass Datenverwaltungspraktiken mit gesetzlichen, behördlichen und vertraglichen Verpflichtungen innerhalb und außerhalb der Organisation übereinstimmen.
Zusammenarbeit: Mit einem Framework wird die kollektive Teamarbeit einfacher, indem die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten, Stakeholdern und IT-Teams gefördert wird, um ein gemeinsames Verständnis von Daten und ihrer Nutzung zu fördern.
Reduzierte Risiken: Ein Framework reduziert die Risiken, indem es potenzielle datenbezogene Risiken identifiziert und mindert und die Geschäftskontinuität im Falle einer Datenpanne, eines Ausfalls oder einer Katastrophe gewährleistet.
Schritte zum Erstellen eines Data-Governance-Frameworks
Schritt 1: Definition des Umfangs und der Ziele
Identifizieren Sie die Geschäftseinheiten, Datendomänen und datenbezogenen Risiken, die durch das Framework abgedeckt werden müssen, und definieren Sie die Ziele und Ziele der Data Governance.
Schritt 2: Stakeholder identifizieren
Identifizieren Sie die wichtigsten Stakeholder, die an der Data Governance beteiligt sein werden, z. B. Unternehmensleiter, Dateneigentümer, Datenverwalter, IT-Experten und Compliance-Beauftragte.
Schritt 3: Schaffen Sie eine Struktur
Erstellen Sie ein Governance-Team oder -Komitee, das für die Definition von Datenrichtlinien, -verfahren und -standards sowie für die Überwachung der Datenqualität, -sicherheit und -konformität verantwortlich ist.
Schritt 4: Erstellen Sie ein Dateninventar
Identifizieren Sie alle Datenbestände innerhalb des Geltungsbereichs des Frameworks und erstellen Sie ein Dateninventar, das Metadaten wie Datenherkunft, Eigentum und Nutzung enthält.
Schritt 5: Definieren Sie Datenrichtlinien und Standards
Erstellen Sie Richtlinien und Standards, die definieren, wie Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und weitergegeben werden sollen und wie Datenqualität, Sicherheit und Datenschutz gewährleistet werden.
Schritt 6: Implementieren Sie Data-Governance-Prozesse
Definieren Sie die Prozesse für Datenqualitätsmanagement, Datensicherheit und Datenschutz und legen Sie Rollen und Verantwortlichkeiten für verschiedene Stakeholder fest.
Schritt 7: Implementieren Sie Data-Governance-Tools
Implementieren Sie Data-Governance-Tools, die Data-Governance-Prozesse automatisieren und rationalisieren können, z. B. Datenkatalog, Datenherkunft, Datenprofilerstellung und Datensicherheitstools.
Schritt 8: Überwachen und messen
Überwachen und messen Sie die Effektivität des Data-Governance-Frameworks, indem Sie Metriken und KPIs definieren, 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 hilft Unternehmen, mit riesigen Datenmengen größere Ziele zu erreichen, und das auch noch mit kostengünstigen Methoden. Laut einer HBR-Fallstudie haben Unternehmen wie Procter & Gamble (P&G) ein Data-Governance-Programm implementiert, um die Datenqualität und -konsistenz zu verbessern.
Dies führte zu einer Reduzierung der Bestandskosten um 30 % und einer Steigerung des Kundendienstniveaus um 10 %. Mit einem Data-Governance-Framework kann ein Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, während es zu Datenschutzverletzungen kommt und gesetzliche Anforderungen nicht erfüllt.
Vorteile von Data Governance
Es gibt so viele Vorteile, die Data-Governance-Systeme in einem Unternehmen bieten. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt, die Sie erhalten:
Datengesteuerte Entscheidungen
Durch die Einrichtung eines formalen Data-Governance-Frameworks können Organisationen sicherstellen, dass Daten konsistent, genau und zuverlässig sind, was zu einer fundierteren und sichereren Entscheidungsfindung führt.
Verbesserte Kostenkontrolle
Data Governance kann Organisationen helfen, redundante oder unnötige Daten zu identifizieren und zu eliminieren, Datenspeicherkosten 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 einschlägigen Vorschriften entsprechen, was dazu beitragen kann, kostspielige Bußgelder und Reputationsschäden zu vermeiden.
Transparente und vertrauenswürdige Beziehung
Durch die Festlegung klarer Richtlinien und Verfahren rund um das Datenmanagement können Unternehmen Vertrauen und Transparenz gegenüber ihren Stakeholdern aufbauen, insbesondere bei Kunden, die sich zunehmend Sorgen um Datenschutz und -sicherheit machen.
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 Risikolage 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
Beides sind zwei unterschiedliche Konzepte, die oft synonym verwendet werden. Data Governance gibt die strategische Richtung für das Datenmanagement vor, während Data Management 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 besteht eine große Nachfrage nach Fachleuten mit Fachkenntnissen in Data Governance, und diejenigen, die ihr Wissen in diesem Bereich erweitern möchten, können auf eine Fülle von Ressourcen zugreifen. Im Folgenden finden Sie einige der besten Bücher und Kurse zum Thema Data Governance, die Ihnen dabei 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 den Branchenvorschriften entspricht. Dieser Kurs behandelt Themen wie Implementierung, Charta-Entwicklung, Identifizierung von Rollen und Messung der Kapitalrendite.
Dieser Kurs ist perfekt für Führungskräfte, die die Datenkonsistenz verbessern oder die Einhaltung von Datenvorschriften wie der DSGVO sicherstellen möchten.
#2. Data-Governance-Schulung – Udemy
Der Kurs „Data Governance – The Complete Course for Beginners“ auf Udemy wurde entwickelt, um ein umfassendes Verständnis der Data Governance und ihrer Implementierung in einem Unternehmen zu vermitteln. Darüber hinaus behandelt dieser Kurs Themen wie die Bedeutung von Data Governance, Rollen und Verantwortlichkeiten in einem Data Governance-Programm, Herausforderungen, Best Practices und mehr.
Der Kurs bietet drei Stunden hochwertige, aktuelle Videovorträge und bietet praktische Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Implementierung von Data Governance in einer Organisation.
Dieser Kurs ist ideal für Datenfachleute, die ihr Wissen über Data Governance vertiefen möchten, für Manager, die sie ihrem Team vorstellen möchten, und für Fachleute, die sie verstehen möchten, um Gespräche darüber 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 enthält diagnostische Standards und Praktiken, evidenzbasierte Strategien und aktuelle Fortschritte in der Datenverwaltung und im Prozessdesign.
Einkäufer erhalten Zugang zu digitalen Komponenten, die es ihnen ermöglichen, Projekte zu priorisieren und ihre Organisationen effektiv zu führen.
Dieses Buch ist perfekt für diejenigen, die ihre Data-Governance-Initiativen, Organisationen, 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 zum erfolgreichen 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 Dateneigentümer, Datenverwalter, Verwalter, Analysten, Entwickler, Administratoren, Produzenten und Verbraucher, 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 Problemen in Bezug auf Kosten, Wachstum, Verwaltung, Management und Sicherheitsbedenken.
Es bietet einen Rahmen und Fallstudien, um den Lesern zu helfen, ein nachhaltiges Data-Governance-Programm zu entwerfen, zu initiieren und auszuführen, das Geld sparen und bessere Benutzerdienste bieten kann.
Dieses Buch ist perfekt 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-Geschäftsszenarios und einer Roadmap sowie zur Implementierung mehrschichtiger Sicherheitsrichtlinien.
Andererseits behandelt dieser Leitfaden auch branchenübergreifende Herausforderungen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Integration von Legacy-Systemen sowie SOA- und Webservices. 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.
Abschluss
Zusammenfassend müssen Unternehmen über ein solides Data-Governance-Framework verfügen, um Informationen effektiv zu verwalten, die Qualität aufrechtzuerhalten, Compliance sicherzustellen und datengesteuerte 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 verbessern.