Reifegradmodelle für Data Governance: Welches ist das richtige?

Einer aktuellen Studie zufolge werden rund 60 % der Chief Development Officers (CDOs) der Daten-Governance im Jahr 2024 aufgrund des damit verbundenen Return on Investment (ROI) höchste Priorität einräumen. Zu den Vorteilen zählen erhöhte Finanzmittel, die Generierung neuer Geschäftsmöglichkeiten und verbesserte Datensicherheit. Tatsächlich verlagern viele Unternehmen ihre Daten-Governance bereits jetzt auf die frühe Phase des Entwicklungsprozesses (Data Left), was die frühzeitige Prüfung von Daten und die Sicherstellung ihrer Qualität von Beginn an beinhaltet.

Effiziente Daten-Governance hilft Unternehmen letztendlich, einen höheren Reifegrad ihrer Daten zu erreichen – eine Grundvoraussetzung für fundiertere Entscheidungen und strategische Ausrichtung. Dies ist jedoch ein langwieriger Prozess, der schrittweise Fortschritte erfordert. Genau dies verdeutlicht das Reifegradmodell für Daten-Governance.

In diesem Blogbeitrag beleuchten wir das Reifegradmodell für Daten-Governance und einige seiner wichtigsten Interpretationen genauer. Wir erörtern außerdem, wie die Wahl der richtigen Interpretation Ihrem Unternehmen zugutekommen kann.

Was ist das Reifegradmodell für Daten-Governance?

Das Reifegradmodell für Daten-Governance ist ein Rahmenwerk, das die Reifegrade des Daten-Governance-Programms einer Organisation erläutert und sie bei der Weiterentwicklung unterstützt. Die Modellvorlage hilft Ihnen, Ihren aktuellen Stand zu bewerten und bietet eine Grundlage, um den gewünschten Reifegrad Ihrer Daten zu erreichen.

Jede Vorlage für ein Reifegradmodell der Daten-Governance enthält Stufen oder Meilensteine, die den Reifegrad der Daten angeben. Hier ist ein Beispiel für die gängigen Reifegradstufen der Daten-Governance:

• Nicht bewusst: Die Organisation ist mit dem Konzept der Daten-Governance nicht vertraut.
• Bewusst: Die Organisation versteht das Konzept der Daten-Governance, während die Führungsebene die Governance-Vision befürwortet.
• Erste Implementierung: Die Organisation beginnt klein mit Initiativen zur Datenverwaltung, und eine Abteilung beginnt mit der Erfassung wichtiger Kennzahlen.
• Breiterer Einsatz: Die Implementierung von Data Governance wird auf andere Abteilungen ausgeweitet und die Datenverwaltung erfolgt durch Dashboards besser.
• Skalierung und Optimierung: Initiativen zur Daten-Governance weiten sich aus, sobald Unternehmen deren geschäftlichen Wert anhand von KPIs erkennen.
• Vollständige Integration der Governance: Governance ist als zentrale Geschäftsfunktion integriert und zentralisierte Daten stehen den richtigen Personen zur Verfügung.

Arten von Reifegradmodellen für Daten-Governance: Branchenrahmen

Es gibt verschiedene Interpretationen der Reifegradmodelle für Daten-Governance, die von Unternehmen wie IBM, Gartner, Oracle, Stanford usw. sowie von Standards wie CMMI und DAMA-DMBOK entwickelt wurden. Im Folgenden werden die drei bekanntesten Interpretationen des Modells vorgestellt.

IBM-Reifegradmodell für Daten-Governance

IBM gründete im Jahr 2004 einen IBM Data Governance Council, der sich aus einigen der besten Data-Governance-Experten führender Unternehmen zusammensetzte. Nach der Diskussion der wichtigsten Herausforderungen und der Zusammenstellung von Best Practices im Bereich Data Governance wurde 2007 das IBM Data Governance Maturity Model veröffentlicht.

Das Modell basiert auf dem Capability Maturity Model (CMM) des Software Engineering Institute (SEI).

Wir haben jede dieser 11 Disziplinen im Folgenden aufgeschlüsselt:

1. Organisatorisches Bewusstsein:  Ein Verständnis für die gemeinsame Verantwortung für das Datenmanagement zwischen Fachabteilungen und IT ist erforderlich. Auch andere Managementebenen müssen in ihrem eigenen Interesse handeln, um sensible Informationen zu schützen.
2. Verwaltung: Eine Disziplin, die die Qualität der Daten sicherstellt, um deren Wert zu steigern, Risiken zu minimieren und die organisatorische Kontrolle zu gewährleisten.
3. Politik: Ein schriftliches Dokument, das die Verhaltensregeln für die Organisationsmitglieder festlegt.
4. Wertschöpfung: Eine Disziplin, die Daten misst und ihre Qualität bewertet, um Datenbestände optimal zu nutzen und den Geschäftswert zu maximieren.
5. Datenrisikomanagement: Eine Komponente zur Identifizierung und Bewertung von Risiken, um diese zu minimieren, abzuschwächen oder zu übertragen.
6. Sicherheit/Datenschutz/Compliance: Die Richtlinien oder Kontrollmechanismen zur Minimierung von Risiken.
7. Datenarchitektur: Die Systemdesigns, die strukturierte und unstrukturierte Daten verwalten, um deren Verfügbarkeit und Verteilung sicherzustellen.
8. Datenqualität: Maßnahmen zur Beurteilung und Verbesserung der Qualität und Integrität von Daten in verschiedenen Phasen ihres Lebenszyklus.
9. Geschäftsglossar/Metadaten: Eine Liste standardisierter Definitionen für Geschäfts- und IT-Begriffe sowie Schlüsselkonzepte. Metadaten liefern relevante Informationen über diese Daten zur Verwaltung von Datenbeständen.
10. Verwaltung des Informationslebenszyklus: Ein richtlinienorientierter Ansatz für das Management von Informationen während ihres gesamten Lebenszyklus.
11. Prüfung und Berichterstattung: Eine Bewertungsdokumentation der Daten-Governance und eine dokumentierte Aussage über deren Wirksamkeit.

Diese Disziplinen sind alle miteinander verknüpft. Die Geschäftsergebnisse, d. h. Datenrisikomanagement, Compliance und Wertschöpfung, erfordern Rahmenbedingungen wie Organisationsstruktur und -bewusstsein, Richtlinien und Datenverantwortliche. Diese Rahmenbedingungen werden durch Kern- und unterstützende Disziplinen weiter gestärkt.

Die 5 Reifegrade der Daten-Governance gemäß dem IBM Data Governance Maturity Model umfassen:

Stufe 1: Anfänglich

• Organisationen mit einem Datenreifegrad von Stufe 1 verfügen über unstrukturierte oder gar keine soliden Datenpraktiken. 
• Sie verfolgen einen reaktiven oder ad-hoc-Ansatz im Datenmanagement, bei dem Aufgaben erst dann angegangen werden, wenn Probleme auftreten. Dies führt zu Ressourcenineffizienz, und Organisationen der Stufe 1 überschreiten die Budgets und Zeitpläne für Projekte.

Stufe 2: Verwaltet

• Organisationen mit einem Datenreifegrad von Stufe 2 sind etwas besser gestellt, weil sie die strategische Bedeutung von Daten erkennen.
• Diese Organisationen verfügen zwar über strukturierte Prozesse, die Standardisierung erstreckt sich jedoch nicht auf alle Projekte. Obwohl diese Unternehmen für einige Projekte schriftliche Pläne befolgen, besteht aufgrund uneinheitlicher Vorgehensweisen weiterhin das Risiko von Ressourcenineffizienz.

Level 3: Definiert

• Datenreife der Stufe 3 bedeutet, dass die Organisation über klar definierte und konsistente Prozesse verfügt.
• Projekte verfügen über Standardarbeitsanweisungen und Dokumentationen, die an die Anforderungen der Geschäftsbereiche angepasst werden können. Das Unternehmen führt zunehmend ein Datenmanagement ein, bei dem die Datenqualität sichergestellt wird, um den Geschäftswert zu maximieren.

Level 4: Quantitativ gemanagt

• Auf dieser Ebene ist die Daten-Governance in alle Geschäftsbereiche integriert. 
• Quantitative Kennzahlen bewerten, ob die gewünschte Datenqualität erreicht wird. Statistische Verfahren werden angewendet, um die Leistung im Hinblick auf die festgelegten Ziele zu messen, und es wird eine bessere organisatorische Kontrolle erreicht.

Level 5: Optimieren 

• Stufe 5 ist die höchste Stufe der Datenreife, auf der Verbesserungsprozesse für quantitativ verwaltete Daten etabliert sind.
• Alles wird genau nachverfolgt und die Prozesse werden fortlaufend an die sich ändernden Geschäftsziele angepasst.

Gartner-Reifegradmodell für Daten-Governance

Das Gartner-Reifegradmodell für Daten-Governance, auch bekannt als Gartner-Reifegradmodell für Enterprise Information Management, wurde 2008 eingeführt. Es dient Unternehmen als Leitfaden zum Schutz ihrer Informationswerte und verfolgt fünf Hauptziele:

• Einheitlicher Inhalt
• Integrierte Stammdatendomänen
• Nahtlose Informationsflüsse
• Metadatenmanagement und semantischer Abgleich
• Datenintegration im gesamten IT-Portfolio

Gemäß dem Gartner-Reifegradmodell für Daten-Governance gibt es 6 Reifegrade für Daten-Governance sowie für jeden Reifegrad festgelegte Maßnahmen.

Stufe 0: Unwissend

In dieser Phase fehlt es an Bewusstsein für Daten-Governance, sodass die strategischen Entscheidungen nicht gut informiert sind.

• Es gibt kaum oder gar keine formale Struktur für Informationsgovernance, -austausch und -sicherheit.
• Es mangelt an Datenhoheit und Verantwortlichkeit, da vielen Menschen die Bedeutung von Data Governance nicht bewusst ist.
• Die Mitarbeiter verstehen Metadaten und andere Begriffe der Datenverwaltung nicht.

Maßnahmenvorschlag: Eine Schulung organisieren, um Führungskräfte und Architekturmitarbeiter über die Bedeutung von Data Governance und die Risiken von Nichteinhaltung und unzureichenden Maßnahmen aufzuklären.

Stufe 1: Aufmerksam

Auf Stufe 1 besteht zwar ein Bewusstsein für die Bedeutung von Data Governance, es mangelt jedoch an Prozessen zur Unterstützung des unternehmensweiten Informationsmanagements.

• Der Mangel an Datenhoheit und Verantwortlichkeit besteht weiterhin.
• Qualitätsfragen werden verstanden, und die Notwendigkeit standardisierter Prozesse zur Datenverwaltung wird anerkannt.
• Den Mitarbeitern sind die Risiken bewusst, die mit dem unsachgemäßen Umgang mit Informationsressourcen verbunden sind.

Handlungsvorschlag: Eine effektive EIM-Strategie entwickeln und kommunizieren, die mit den Geschäftszielen und der Informationsarchitektur übereinstimmt.

Level 2: Reaktiv

Organisationen der Stufe 2 verstehen den Wert von Daten, und der abteilungsübergreifende Datenaustausch befindet sich noch in den Anfängen.

• Etwaige Probleme mit der Datenqualität werden umgehend behoben (reaktive Vorgehensweise).
• Die Integrationslandschaft ist komplex und es gibt kein zentralisiertes Datenmanagement.
• Die Organisation beginnt mit der Erfassung von Kennzahlen, um die aktuelle Datenqualität und die Datenmanagementpraktiken zu verstehen.

Maßnahmenvorschlag: Die funktionsübergreifende Anwendung von EIM-Strategien fördern und ein besseres Verständnis für den Geschäftsvorteil einer effektiven Daten-Governance ermöglichen, um die bestehenden Lücken zu schließen.

Stufe 3: Proaktiv

Organisationen der Stufe 3 betrachten Information Governance als Schlüssel zu fundierten Entscheidungen und zur Leistungssteigerung.

• Die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zur Unterstützung übergeordneter Unternehmensziele wurde verbessert, mit klaren Zuständigkeiten und Datenverantwortung.
• Eine solide Unternehmensinformationsarchitektur dient als Leitfaden für das Daten-Governance-Programm.
• Datensicherheit und Compliance-Aspekte werden von Anfang an in jede Systementwicklung einbezogen.

Maßnahmenpunkt: Dem Management und wichtigen Stakeholdern einen Business Case für EIM präsentieren, um mehr Möglichkeiten für Data Governance innerhalb der Abteilungen zu nutzen.

Stufe 4: Verwaltet

Auf Stufe 4 wird die kritische Bedeutung von Daten im gesamten Unternehmen allgemein anerkannt.

• Es gibt Richtlinien und Standardarbeitsanweisungen (SOPs) für die einheitliche Datenverwaltung, die unternehmensweit verbreitet und anerkannt werden.
• Zur Verbesserung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit im Bereich Informationsmanagement wird ein Gremium für Datengovernance geschaffen.
• Es werden Datenkennzahlen entwickelt, die sich auf Produktivität und Geschäftswert beziehen. 

Maßnahme: Beginnen Sie mit der Dokumentation der Informationsmanagementaktivitäten und deren Ausrichtung an der übergeordneten EIM-Strategie. Messen Sie die Leistung regelmäßig mithilfe einer Balanced Scorecard, einem Instrument zur Fortschrittsmessung aus verschiedenen Perspektiven.

Stufe 5: Effektiv

Organisationen der Stufe 5 nutzen Informationsressourcen effektiv, um den Geschäftswert zu maximieren und strategische Entscheidungen zu unterstützen.

• Informationsressourcen werden als Wettbewerbsvorteil angesehen, und die Organisation macht die Erstellung von Service Level Agreements (SLAs) zu einem festen Bestandteil ihres Prozesses.
• Es konzentriert sich auf zwei zentrale Ziele im Zusammenhang mit Daten-Governance: Produktivität und Risikomanagement.
• Es gibt eine formalisierte EIM-Funktion, die die Daten-Governance-Aktivitäten im gesamten Unternehmen koordiniert.

Maßnahme: Sicherstellen, dass technische Maßnahmen umgesetzt werden, um ein effektives Informationsmanagement aufrechtzuerhalten, das unabhängig von wesentlichen Veränderungen Bestand hat.

Oracle-Reifegradmodell für Daten-Governance

Das von Oracle entwickelte Reifegradmodell für Daten-Governance befürwortet einen iterativen Ansatz zur Verbesserung von Daten-Governance-Praktiken. Jede Iteration beinhaltet inkrementelle Verbesserungen, die es dem Unternehmen ermöglichen, sich der Datenreife anzunähern. Das Modell beschreibt sechs Stufen oder Meilensteine ​​für Unternehmen:

Meilenstein Eins: Keiner

• Auf dieser Ebene existiert kein formelles Daten-Governance-Programm. 
• Daten werden nur als Ergebnis von Anwendungsaktivitäten wie Transaktionen, Benutzerinteraktionen usw. generiert.

Meilenstein Zwei: Anfang

• Die IT-Abteilung hat auf dieser Ebene eine gewisse Kontrolle über die Daten. Geschäftsprozesse messen der Bedeutung der Daten jedoch keine große Bedeutung bei, weshalb der Einfluss der IT auf Geschäftsentscheidungen begrenzt ist.
• Die Zusammenarbeit zwischen IT- und Geschäftsfunktionen ist uneinheitlich und projektbezogen.
• In jedem Geschäftsbereich gibt es Mitarbeiter mit einem ausgeprägten Datenverständnis, die dazu beitragen, die Kluft zwischen IT und Geschäftsprozessen zu überbrücken.

Meilenstein Drei: Geschafft

• Organisationen der Stufe 3 haben Datenverantwortliche definiert und es gibt ein gewisses Maß an Datenverwaltung, d. h. die Durchsetzung von Datenrichtlinien.
• Es gibt zwar Prozesse im Bereich des Datenmanagements, aber diese sind unklar und uneinheitlich.
• Datenprobleme werden ad hoc behandelt, da reaktive Maßnahmen erforderlich sind.
• Die Organisation befindet sich in der frühen Phase der Standardisierung.

Meilenstein Vier: Standardisiert

• Auf Stufe 4 sind funktionsübergreifende Teams aktiv an der Überwachung der Daten-Governance-Aktivitäten beteiligt.
• Die Verantwortlichkeiten der Datenverantwortlichen, die die Datenrichtlinien umsetzen, sind klar definiert.
• Es gibt standardisierte Prozesse in allen Geschäftsbereichen.
• Die Organisation verfügt über eine gut etablierte und zentrale Anlaufstelle für Datenrichtlinien.
• Die Aktivitäten zur Datenqualität werden regelmäßig überwacht und verbessert.

Meilenstein Fünf: Fortgeschritten

• Auf Stufe 5 wird die Daten-Governance zu einer kritischen Funktion der Organisation und ist funktionsübergreifend gut integriert.
• Das Unternehmen pflegt und implementiert aktiv Datenrichtlinien 
• Zur Messung der Datenqualitätsprozesse und der damit verbundenen Wartungsbemühungen werden quantitative Ziele festgelegt.

Meilenstein Sechs: Optimiert

Auf dieser Ebene wird die Daten-Governance zu einem grundlegenden Bestandteil von Geschäftsprozessen und Projekten.

Wichtige Geschäftsentscheidungen werden nach Abwägung von Kosten, Nutzen und Risiken getroffen.

Es gibt quantitative Ziele für die Prozessverbesserung und regelmäßige Prozessaktualisierungen, um die Übereinstimmung mit den Geschäftszielen sicherzustellen.

Das Oracle-Modell beschreibt außerdem einen dreiphasigen Ansatz zur Steigerung der Datenreife im Laufe der Zeit. Die drei Phasen sind:

Entdecken

Ziel: Eine Grundlage für die Daten-Governance schaffen und die Rollen und Verantwortlichkeiten der Verantwortlichen für die Daten-Governance festlegen.

Hauptaufgaben:

• Ermitteln und priorisieren Sie den Bedarf an Daten-Governance. Wählen Sie für die Implementierung einen zielgerichteten Ansatz und beginnen Sie mit den kritischen Assets, die am meisten von Daten-Governance-Maßnahmen profitieren würden.
• Wählen Sie ein Daten-Governance-Framework, das den Bedürfnissen und Zielen Ihres Unternehmens entspricht, und erstellen Sie einen Implementierungsplan. Dieser sollte Vision, Mission, Strategien, Aufgaben und wichtige Kennzahlen zur Erfolgsmessung enthalten.
• Einen Datengovernance-Rat mit wichtigen Interessengruppen und der Führungsebene einsetzen
• Erstellen Sie einen Kommunikationsplan, um das organisationsweite Verständnis für die Bedeutung von Data Governance zu fördern.

Erweitern Sie die Funktionalität der

Ziel: Die Umsetzung von Daten-Governance-Initiativen von der lokalen Ebene auf die Abteilungsebene auszuweiten und die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu fördern.

Hauptaufgaben:

• Es soll eine zentrale Datenplattform eingerichtet werden, um den abteilungsübergreifenden Informationsaustausch und eine bessere Koordination zu ermöglichen.
• Nutzen Sie Automatisierung, wo immer möglich, im gesamten Daten-Governance-Lebenszyklus, insbesondere in den SDLC-Aktivitäten (Softwareentwicklungslebenszyklus).
• Kennzahlen und Verfahren zur Bewertung der Datenqualität festlegen
• Ergreifen Sie Maßnahmen bezüglich Anfragen zur Datenmodellierung oder Architekturänderung.

Transformieren

Ziel: Etablierung einer unternehmensweiten Daten-Governance, bei der die Organisation „global denkt“.

Hauptaufgaben:

• Richten Sie automatisierte und zentrale Dashboards ein, um wichtige Kennzahlen zu verfolgen.
• Gewährleisten Sie die nachhaltige Umsetzung von Daten-Governance-Aktivitäten und arbeiten Sie auf Prozessoptimierung hin.
• Führen Sie eine Bewertung der Datenbestände durch und dokumentieren Sie die Ergebnisse, um sie unternehmensweit zu kommunizieren.
• Service-Level-Agreements (SLAs) erstellen und diese fortlaufend überwachen

Wie wählt man das richtige Reifegradmodell für Daten-Governance für sein Unternehmen aus?

Falls Sie Schwierigkeiten haben, das richtige Reifegradmodell für Daten-Governance für Ihr Unternehmen auszuwählen, finden Sie hier eine kurze Anleitung:

1. Aktuellen Zustand bewerten

Beginnen Sie mit einer Reifegradanalyse Ihrer Daten-Governance, um den aktuellen Stand Ihres Unternehmens zu ermitteln. Die Analyse muss Ihre aktuellen Datenmanagementprozesse, die Infrastruktur, die Datenverantwortung, die Nutzung von Tools usw. umfassen. Hier sind einige Beispielfragen, die Ihnen den Einstieg in die Analyse erleichtern:

Data Governance Framework

• Haben wir ein formales Rahmenwerk für die Datenverwaltung?
• Haben wir Datenverantwortliche oder klar definierte Schlüsselrollen und -aufgaben?

Qualität der Daten

• Wie wird die Datenqualität sichergestellt?
• Haben wir Kennzahlen und KPIs zur Messung der Datenqualität?

Datenrichtlinien

• Sind die Richtlinien zum Datenmanagement dokumentiert und werden sie der Organisation mitgeteilt?
• Stimmen die Richtlinien mit den regulatorischen Anforderungen der Organisation überein?

Datenintegration

• Wie werden Daten systemübergreifend integriert?
• Gibt es eine zentrale Stelle zur Datenverwaltung?

Schulung und Bewusstsein

• Gibt es laufende Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme zum Thema Datenmanagement?

2. Übergeordnete Ziele definieren

Die Bewertung gibt Ihnen einen guten Überblick über Ihren aktuellen Reifegrad. Berücksichtigen Sie nun Ihre übergeordneten Ziele, wie z. B. die Verbesserung der Datenqualität, die Einhaltung regulatorischer Vorgaben, die Steigerung der betrieblichen Effizienz usw. Diese Ziele sind ausschlaggebend für die Modellauswahl.

3. Kosten und Modellflexibilität berücksichtigen

In den meisten Fällen benötigen Sie für die Implementierung nicht nur die Modelldokumentation, sondern auch externe Unterstützung, um Wissenslücken zu schließen und gut strukturierte Arbeitsabläufe zu erstellen. Diese Unterstützung kann von externen Beratern oder automatisierten Tools wie beispielsweise Sprinto.

Berater berechnen üblicherweise einen Stundensatz zwischen 50 und 250 US-Dollar, abhängig von ihrer Erfahrung und Expertise. Je nach aktuellem Reifegrad kann die Implementierung einige Wochen bis Monate dauern.

Tools wie Sprinto kann Ihnen bei der Implementierung von Datenschutzrahmenwerken helfen wie Datenschutz, HIPAA und ISO 27001 und steigern Sie die Reife Ihres Unternehmens. Sicherheit und Compliance sind eng miteinander verknüpft – ein Gewinn für alle Beteiligten. Darüber hinaus ermöglicht Ihnen die integrationsfähige und automatisierungsgestützte Plattform, all dies mit 80 % weniger Kosten und Zeitaufwand zu erreichen.

Berücksichtigen Sie außerdem die Flexibilität des Modells. Ein Modell, das sich leicht in Ihre Organisation integrieren lässt, an Ihre Bedürfnisse anpassbar und skalierbar ist, ist die richtige Wahl. Unterliegt Ihre Organisation Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO, müssen Sie zudem die Einhaltung dieser Bestimmungen sicherstellen, um den Geschäftswert zu maximieren. 

4. Favoriten der Forschungsbranche

Sie müssen außerdem recherchieren, welche Modelle vergleichbare Unternehmen in der Branche verwenden. Lesen Sie Fallstudien darüber, wie Ihre Mitbewerber eine hohe Daten-Governance-Reife erreicht haben, welche Implementierungsstrategie sie verfolgten und wie lange es dauerte, dasselbe zu erreichen.

5. Implementieren und kontinuierlich verbessern

Beginnen Sie basierend auf der Recherche und Auswahl mit der Implementierung eines Pilotprogramms. Sie können mit einem Geschäftsbereich starten und die Zusammenarbeit schrittweise auf bereichsübergreifende Projekte ausweiten, indem Sie den Wert der erzielten Ergebnisse kommunizieren. Da es sich um einen iterativen Prozess handelt, stellen Sie sicher, dass die gewonnenen Erkenntnisse zu kontinuierlichen Verbesserungen führen.

Wie Sprinto Gewährleistet eine effektive Datenverwaltung und Compliance?

Automatisierung ist ein effizienter und schneller Weg, um Daten-Governance zu erreichen und Prozesse zu optimieren. Compliance wiederum erhöht die Zuverlässigkeit Ihrer Informationssysteme. Daher geht sie Hand in Hand mit Daten-Governance.

Tools wie Sprinto kann Ihnen auf folgende Weise dabei helfen, Daten-Governance zu erreichen:

1. Zentralisierte Datenverwaltung: Sprinto verfügt über ein zentrales Dokumentenportal, mit dem Sie Datenrichtlinien und Dokumente einfach und schnell verwalten können.
2. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Die Plattform hilft Ihnen dabei, die Anforderungen von Rahmenwerken wie DSGVO, ISO 27001, HIPAA, PCI DSS usw. zu erfüllen.
3. Richtliniendurchsetzung: Es verfügt über integrierte Richtlinienvorlagen, die die Notwendigkeit der Erstellung von Grund auf überflüssig machen und eine organisationsweite Verteilung und Bestätigung ermöglichen. 
4. Echtzeitüberwachung: Sprinto Es verfügt über automatisierte Prüfungen und Echtzeitüberwachung der Kontrollen. Sie können den aktuellen Compliance-Status im Dashboard einsehen und bei Abweichungen Benachrichtigungen erhalten, um proaktiv Maßnahmen zu ergreifen.
5. Risikomanagement: Die Plattform integriert Risikomanagement mit quantitativen Bewertungen und Unterstützung bei der Entwicklung von Risikominderungsstrategien.
6. Schulung und Sensibilisierung: Es verfügt über integrierte Schulungsmodule zur Schulung der Mitarbeiter im Bereich Datensicherheit.

Lesen Sie, wie NOOSA in nur 14 Sitzungen DSGVO-konform wurde. Sprinto wurde für das Unternehmen zu einem Wendepunkt, indem es seine Compliance-Situation kontinuierlich überwachte und lückenlose Kontrollmechanismen implementierte.

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Häufig gestellte Fragen