Was ist Daten-Governance und wie implementiert man sie?

„Daten sind das neue Öl.“ 

Aufgrund von Initiativen zur digitalen Transformation und der Zunahme von Big Data sehen sich Unternehmen gezwungen, Richtlinien zur Datenverwaltung einzuführen. Das schiere Datenvolumen, das durch die Nutzung von IoT-Technologien generiert wird, ist enorm.

Laut Cisco beläuft sich die tägliche Datenproduktion auf rund 402.74 Millionen Terabyte. Unternehmen sind gezwungen, ihre Datenmanagement-Strategien zu überdenken, da sie Gefahr laufen, aus dieser Datenflut keinen Nutzen zu ziehen und ihr Geschäft nicht skalieren zu können. 

Deshalb reichen traditionelle Ansätze nicht mehr aus, und Unternehmen müssen Data Governance einführen. Data-Governance-Richtlinien sind unerlässlich, damit Unternehmen ihre Datenbestände während des gesamten Geschäftslebenszyklus formal und proaktiv verwalten können. 

Was ist Data Governance? 

Data Governance ist ein strategischer Ansatz zur Verwaltung von Datenbeständen während ihres gesamten Lebenszyklus. Software zur Automatisierung der Einhaltung von Vorschriften Es unterstützt die Integration von Governance-Richtlinien in den täglichen Betrieb durch die Automatisierung von Datenqualitätsprüfungen, Zugriffskontrollen und der Überwachung der Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen. Es umfasst Prüfungen der Datenqualität, -integrität und -verfügbarkeit unter Einhaltung der geltenden Vorschriften. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Geschäftsanforderungen. 

Im Wesentlichen geht es um die Festlegung interner Standards – Datenrichtlinien –, die regeln, wie Daten erfasst, gespeichert, verarbeitet und gelöscht werden. Sie legen fest, wer auf welche Daten zugreifen darf und welche Daten der Datenverwaltung unterliegen. 

Angesichts der stetig wachsenden Datenmenge kann die Bedeutung einer funktionierenden Governance-Architektur nicht genug betont werden. 

Bedeutung und Vorteile der Daten-Governance

 Data Governance ist wichtig, da sie dazu beiträgt, Datensilos aufzubrechen. Sie benötigen eine effektive Governance-Architektur, um die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Einheiten zu koordinieren.

Weitere Vorteile sind, 

1. Datenqualität: Mangelhafte Datenqualität führt zu ungenauen Berichten und betrieblichen Ineffizienzen. Die Governance-Praktiken müssen an den geltenden Richtlinien ausgerichtet werden. Datenschutzbestimmungen Es wird sichergestellt, dass Probleme mit der Datenqualität nicht zu Compliance-Verstößen führen. Werden diese Ungenauigkeiten nicht behoben, können sie die Datenanalyse beeinträchtigen. Laut einem Gartner-Bericht belaufen sich die finanziellen Auswirkungen mangelhafter Datenqualität auf Unternehmen auf schätzungsweise 12.9 Millionen US-Dollar pro Jahr.
2. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Organisationen müssen verschiedene datenschutzbezogene Vorschriften einhalten, wie beispielsweise HIPAA, DSGVO und PCI-DSS. Diese Rahmenwerke definieren Richtlinien und Verfahren für den Umgang mit, die Speicherung und die Aufbewahrung dieser Daten. Daten unter gleichzeitiger Gewährleistung der EinhaltungSprinto unterstützt mehr als 30. Compliance-Rahmenwerke, um Organisationen dabei zu helfen, ihre Daten-Governance-Praktiken den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Verordnung zuzuordnen.
3. Datenmonetarisierung: Daten sind von unschätzbarem Wert. Data Governance ermöglicht es Ihnen, Monetarisierungspotenziale Ihrer Daten zu erkennen und zu nutzen. Laut einer Forrester-Studie können Unternehmen, die ihre Datenbestände effektiv einsetzen, ihren Umsatz um bis zu 20 % steigern.
4. Datenanalyse: Data Governance bildet die Grundlage für effektive Datenanalysen. Sie liefert saubere Daten, minimiert Compliance-Risiken und vereinfacht den Zugriff.

Jedes Unternehmen benötigt eine maßgeschneiderte Governance-Strategie. Richtlinienmanagementplattform Unterstützt Organisationen bei der Erstellung rollenspezifischer Daten-Governance-Richtlinien, deren Verteilung über verschiedene Abteilungen hinweg und die Überwachung der Einhaltung mithilfe versionskontrollierter Dokumentation.

Wie lässt sich Daten-Governance implementieren? 

Eine klare, prägnante und präzise Daten-Governance-Strategie ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre Datenbestände effektiv zu verwalten und daraus Wert zu schöpfen.

1. Definieren Sie Ihre Ziele und Zielsetzungen

Ganz gleich, welches Ziel Sie verfolgen, ob die Verbesserung der Datenqualität oder deren Monetarisierung – die Definition Ihres Ziels legt den Grundstein dafür. Governance-RahmenLegen Sie Ihren Geltungsbereich fest, indem Sie die kritischen Bereiche, Systeme und Prozesse identifizieren, die geregelt werden sollen.

2. Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihren aktuellen Zustand.

Haben Sie bereits ein System im Einsatz? Falls ja, überprüfen Sie Ihr bestehendes System und die Datenherkunft, um Lücken zu beseitigen. 

Beantworten Sie die folgenden Fragen, um Ihren aktuellen Zustand zu beurteilen. 

1. Wie sieht Ihre aktuelle Infrastruktur aus? Nutzen Sie Verfahren oder Governance-Tools, die Ihnen dabei helfen?
2. Dokumentieren Sie alle aktuellen Geschäftsprozesse, die die Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung und -analyse umfassen. 
3. Erstellen Sie ein Verzeichnis der Datenquellen, Systeme und Repositories Ihrer Organisation. 
4. Überprüfen Sie, ob Sie derzeit die einschlägigen Datenschutzgesetze, -vorschriften und Branchenstandards einhalten. 
5. Fassen Sie alle Ergebnisse Ihrer Bewertung zusammen. 
6. Falls Sie Lücken feststellen, priorisieren Sie diese anhand ihrer Auswirkungen, des Risikos und ihrer Übereinstimmung mit Ihren Geschäftszielen.
7. Entwickeln Sie einen Fahrplan zur Schließung dieser Lücken, basierend auf Ihren Prioritäten. 

3. Die Führungskräfte einbeziehen

Data Governance erfordert die volle Unterstützung der Führungsebene. Aber wie überzeugt man sie davon?
 
1. Nutzen quantifizieren: Heben Sie konkrete Anwendungsfälle hervor, in denen mangelhafte Datenqualität zu finanziellen Verlusten geführt hat. Laut einer Gartner-Studie kostet mangelhafte Datenqualität Unternehmen beispielsweise durchschnittlich … 12.09 Millionen US-Dollar pro Jahr.  
2. Wettbewerbsvorteil: Unternehmen wie Walmart und Target haben sich durch Supply-Chain-Management und Kundenanalysen einen Wettbewerbsvorteil verschafft, und zwar dank Data Governance. 
3. Benchmarks: Nutzen Sie branchenspezifische Benchmarks, um die Bedeutung von Data Governance zu verdeutlichen. 

4. Etablieren Sie eine Governance-Struktur

Sobald Sie die Zustimmung der Führungsebene erhalten haben, bauen Sie eine Struktur auf. 

1. Ernennen Sie einen CDO oder einen Chief Data Officer, der das Governance-Team leitet.
2. Benennen Sie Datenverantwortliche und -eigentümer für jeden Funktionsbereich. 
3. Alle Personen, die Zugriff auf die Daten haben oder diese nutzen werden, müssen identifiziert werden.  
4. Weisen Sie den ernannten Personen klare Rollen und Verantwortlichkeiten zu.

5. Richtlinien, Standards und Prozesse definieren

1. Sobald Sie Ihr Dateninventar fertiggestellt haben, klassifizieren Sie die Daten nach Sensibilität (z. B. personenbezogene Daten (PII), Finanzdaten) und Wichtigkeit.
2. Definieren Sie klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten für Datenverantwortliche. Datenverantwortliche fungieren als Bindeglied zwischen Dateneigentümern und Endnutzern. Sie stellen sicher, dass Daten gemäß den Qualitätsstandards verarbeitet und bereinigt werden. 
3. Führen Sie ein rollenbasiertes Zugriffssystem ein. „Verantwortung geht mit Rechenschaftspflicht ein“ gewährleistet den Aufbau einer Kultur der Transparenz. 
Legen Sie Qualitätskennzahlen und -standards fest, an die Sie sich halten möchten. Dazu gehören beispielsweise Fehlerraten, Datenvalidierungsprüfungen, der Anteil fehlender Daten, das Datenalter usw.

6. Nutzen Sie Automatisierungstools 

Automatisieren Sie die Registrierung und Klassifizierung von Datenbeständen im Datenkatalog. Nutzen Sie Crawler, um neue Datenquellen zu finden. Idealerweise verwenden Sie ein Tool, das sich in Ihre bestehende Dateninfrastruktur integrieren lässt. 

7. Schulung und Kommunikation 

Ihre Strategie ist nur so gut wie ihre Akzeptanz, und der Erfolg einer Datenstrategie hängt maßgeblich von ihr ab. 

1. Beginnen Sie mit einer grundlegenden Schulung, die alle Mitarbeitenden Ihres Unternehmens einbezieht. Machen Sie sie mit der Daten-Governance, ihren Grundlagen und den für Ihr Unternehmen geltenden Datenschutzbestimmungen vertraut. Sie können eine Online-Schulung durchführen oder den Mitarbeitenden eine Präsentation zukommen lassen. 
2. Fahren Sie mit rollenspezifischen Schulungen fort. Statten Sie Ihre Datenverantwortlichen und -verwalter mit Managementkompetenzen aus. Schulen Sie sie in Datenzugriffsverfahren, Datenherkunft, Lebenszyklusmanagement und den von Ihnen verwendeten Data-Governance-Tools. Machen Sie sie mit dem gesamten Prozess vertraut. 3. Dies erreichen Sie durch Schulungen oder Mentoring am Arbeitsplatz. Kommunizieren Sie regelmäßig mit allen Mitarbeitern über Best Practices, Verfahren und Aktualisierungen von Richtlinien.

8. Überwachen und verbessern 

Nutzen Sie die Fortschrittsanalysen, um sich einen Überblick über Ihre Governance-Initiativen zu verschaffen. Optimieren Sie diesen Prozess, um kontinuierliche Verbesserungen zu erzielen. 

Data Governance ist ein fortlaufender Prozess, der regelmäßige Anpassungen zur Optimierung erfordert. Die im Laufe der Zeit auftretenden Herausforderungen im Bereich Data Governance – von Datensilos bis hin zu sich ändernden regulatorischen Anforderungen – bestimmen, welche Bereiche des Programms die größten strukturellen Investitionen sowie neue Systeme oder Datenquellen benötigen. Dieses Framework dient lediglich als Ausgangspunkt. Passen Sie es an die Größe Ihres Unternehmens, Ihre Branche und die regulatorischen Rahmenbedingungen an. 

Obwohl jedes Unternehmen einzigartig ist, gibt es einige bewährte Prinzipien, die als Leitlinien dienen können.

Grundsätze der Daten-Governance: Wie stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen diese einhält? 

Transparenz

Wenn Ihre Mitarbeiter von Anfang an eine offene Denkweise verinnerlichen, wird Transparenz im Umgang mit Daten und deren Nutzung fest in der Unternehmenskultur verankert und potenzielle Hindernisse werden beseitigt. Hier sind einige Tipps und Hinweise, wie Sie Transparenz in Ihrem Unternehmen fördern können:

1. Erstellen Sie einen Datenkatalog, der Berechtigungssteuerung und Eigentumsverhältnisse explizit festlegt.
2. Vor der Umsetzung neuer Dateninitiativen sollten DIPAs (Data Information Protection Assessments) und Datenschutz-Folgenabschätzungen durchgeführt werden.
3. Es sollte eine klare Richtlinie für Hinweisgeber geben, damit keine Angst vor Repressalien bestehen muss. 
4. Die Weigerung, Informationen zu kategorisieren, schränkt das Wissen über die Nutzung von Daten ein.
5. Vermeiden Sie es, den Zugang zu Ressourcen für die Datenverwaltung einzuschränken.

Integrität 

Datenintegrität ist die Grundlage guter Entscheidungsfindung. Sie ist eine Kombination aus technischen Kontrollen, Richtlinien und kulturellen Praktiken. 

Um die Integrität zu gewährleisten, sollten Sie folgende Schritte beachten:

1. Führen Sie Kontrollmechanismen ein, die die Richtigkeit der eingegebenen Daten bestätigen.
2. Unbefugten Zugriff reduzieren, indem beim Umgang mit Daten das Prinzip der minimalen Berechtigungen angewendet wird.
3. Legen Sie klare Erwartungen für datenbezogene Verfahren fest.
4. Hilft dabei Buchungsprotokolle aus Gründen der Rückverfolgbarkeit und Verantwortlichkeit.
5. Schaffen Sie eine Atmosphäre, in der Fragen der Informationsqualität offen diskutiert werden.

Verantwortlichkeit

Alle, von den Führungskräften der obersten Ebene bis hin zu den Mitarbeitern der niedrigsten Dienstgrade, müssen ihre Verantwortlichkeiten kennen und verstehen. Folgen der Nichteinhaltung. 

Datenbesitz und -verwaltung werden durch Verantwortlichkeit erleichtert. Dies ermöglicht eine klare Überwachung und Kontrolle der Datenprozesse. Sie können Vertrauen bei den Stakeholdern aufbauen und sicherstellen, dass… Einhaltung der einschlägigen BranchenstandardsDies kann den Ruf Ihres Unternehmens stärken und zu erfolgreichen Geschäftsabläufen beitragen. 

Zusammenarbeit 

Hier sind drei Möglichkeiten, die Zusammenarbeit zu verbessern: 

1. Es sollte einen zentralen Ort geben, an dem Daten gespeichert werden, damit die Zuständigkeitsgrenzen zwischen den Abteilungen überwunden werden können.
2. Die Kluft zwischen Dateneigentümern und Nutzern durch offene Kommunikationskanäle überbrücken.
3. Bieten Sie benutzerfreundliche Tools zur Datenexploration und -analyse an und ermutigen Sie gleichzeitig die Teammitglieder zur Zusammenarbeit bei der Auswertung der gewonnenen Erkenntnisse.

Es gibt verschiedene Daten Governance-Modelle Diese Prinzipien werden in konkrete Handlungsrahmen umgesetzt. Die Art des Governance-Modells, das Sie wählen, bestimmt Ihren Grad an Autonomie.

Was ist ein Daten-Governance-Modell? 

A Daten-Governance-Modell Es handelt sich um ein strukturiertes System, das Arbeitsabläufe und Verantwortlichkeiten festlegt. Es gewährleistet die Datenherkunft, indem es den Datenfluss durch verschiedene Systeme verfolgt und dokumentiert. Es liefert Erkenntnisse über Datenreife, Qualitätsprobleme, Compliance-Risiken und die Datenherkunft. 

Es berücksichtigt auch die Datenintegration und Interoperabilität, indem es den Datenaustausch und die Datenintegration über verschiedene Systeme und Plattformen hinweg ermöglicht. 

Arten von Daten-Governance-Modellen

Es gibt drei Arten von Daten-Governance-Modellen.

Das zentralisierte Modell

Dieser Ansatz sieht ein zentrales Team vor, das die Datenrichtlinien, -standards und -verfahren im gesamten Unternehmen überwacht und durchsetzt. Er stützt sich auf ein erfahrenes und qualifiziertes Team, das in der Regel von der Unternehmensleitung ausgewählt wird. 

Dies gewährleistet zwar Konsistenz, doch Geschäftsbereiche zögern möglicherweise, die Kontrolle über ihre Datenbestände abzugeben, da sie einen Machtverlust oder den Verlust von Entscheidungsautonomie befürchten. Sie können betonen, dass Data Governance den Geschäftsbereichen nicht das Eigentum an ihren Daten entzieht, sondern vielmehr einen Rahmen für verantwortungsvolles Datenmanagement und fundierte Entscheidungen schafft.

Damit dieses Modell für Sie funktioniert, empfiehlt es sich, gemeinsam mit Fachexperten ein standardisiertes Geschäftsglossar für alle kritischen Datenelemente zu erstellen. Dadurch lassen sich etwaige Probleme aufgrund von Inkonsistenzen bei Datendefinitionen und -standards vermeiden. 

Das dezentrale Modell

In einem dezentralen Modell legt jede Einheit ihre eigenen Prozesse, Richtlinien und Verantwortlichkeiten fest, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten sind. Geschäftsbereiche können die Daten-Governance-Praktiken schnell an die sich ändernden Geschäftsanforderungen anpassen. Für eine schnelllebige und dynamische Branche ist ein dezentrales Datenmodell bestens geeignet. 

Ein dezentrales Modell kann zwar potenziell zu fragmentierten Datenlandschaften führen und es erschweren, einen ganzheitlichen Überblick über Datenbestände und deren Herkunft im Unternehmen zu erhalten. Um dem entgegenzuwirken, empfiehlt sich die Einrichtung eines zentralen Datenkatalogs, der Daten aus allen Geschäftsbereichen integriert. 

Und um Metadaten zu verwalten, können Sie unternehmensweite Standards erstellen.  

Das Hybridmodell 

Das Hybridmodell vereint die Vorteile beider Welten: Eine Organisation richtet einen Governance-Ausschuss ein, der die übergeordneten Strategien und Richtlinien entwirft, während die Umsetzung von den Geschäftseinheiten durchgeführt wird. 

Dieses Modell kann aufgrund unklarer Verantwortlichkeiten zu mangelnder Rechenschaftspflicht führen. Um dies zu verhindern, muss ein geeigneter Rahmen mit klar definierten Rollen, Verantwortlichkeiten und Rechenschaftsmaßnahmen sowohl für den Zentralausschuss als auch für die Abteilungen geschaffen werden. 

Dieses Modell kann aufgrund der notwendigen Kommunikation mit dem zentralen Gremium auch bürokratische Hürden verursachen. Daher wird empfohlen, agile Methoden einzuführen und den Geschäftsbereichen die entsprechende Entscheidungsbefugnis zu übertragen. 

Unabhängig vom gewählten Modell sollte ein Daten-Governance-Modell bestimmte Elemente enthalten. Diese helfen Organisationen dabei, einen effektiven Rahmen zu schaffen. 

Merkmale eines guten Daten-Governance-Modells

Ein gutes Daten-Governance-Modell sollte Folgendes beinhalten:

Genaue Analysen

Ein gutes Modell beinhaltet Funktionen zur Nachverfolgung der Datenherkunft, mit denen Sie den Datenfluss von seinem Ursprung her nachvollziehen können. Das Verständnis der Datenherkunft ist entscheidend für präzise Analysen. Indem Sie feststellen, wo Ihre Daten manipuliert wurden, können Sie potenzielle Probleme aufspüren, die Ihre Erkenntnisse verfälschen könnten. 

Geschäftsglossar/Nomenklatur 

Ein klar definiertes Fachglossar innerhalb des Modells stellt sicher, dass alle Beteiligten dieselbe Terminologie verwenden, wenn sie auf Datenelemente verweisen. Das Fachglossar sollte sich zudem nahtlos in den Datenkatalog, das zentrale Repository für Anlageninformationen, integrieren lassen. 

Governance-Software 

Eine Governance-Software kann bei der Automatisierung helfen, insbesondere bei wiederkehrenden Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenverwaltung. Die Software kann auch Funktionen wie Datenbereinigung und Profilerstellung bieten. 

Für ein effektives Funktionieren des Daten-Governance-Programms ist es unerlässlich, über die richtigen Funktionen zu verfügen, doch selbst mit diesen entscheidenden Funktionen können Organisationen vor Herausforderungen stehen. 

Herausforderungen in der Daten-Governance (und Lösungen) 

Hier sind einige häufige Herausforderungen im Bereich Data Governance und wie man sie bewältigen kann. 

Datenqualität 

Laut IBM verlieren Unternehmen allein in den USA rund 3.1 Billionen Dollar aufgrund mangelhafter Datenqualität. Diese Zahl ist alarmierend genug, damit Unternehmen sicherstellen, dass sie über Daten höchster Qualität verfügen. 

Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, können Sie Regeln, Kennzahlen und Prozesse für die Datenbereinigung, das Profiling und die Überwachung implementieren, um Probleme mit der Datenqualität anzugehen. 

Herausforderungen bei der Skalierbarkeit 

Datenmengen wachsen exponentiell. 90 % aller weltweiten Daten wurden allein in den letzten zwei Jahren erzeugt. Deshalb benötigen Sie Tools, um effektiv zu skalieren. Cloudbasierte Data-Governance-Lösungen bieten Skalierbarkeit und bedarfsgerechte Ressourcenbereitstellung und eignen sich daher ideal, um dieser Herausforderung zu begegnen.

Um die Effizienz im großen Maßstab weiter zu steigern, können Sie Arbeitsabläufe automatisieren. 

Regulatorischen Anforderungen

Aufrecht erhalten Einhaltung von Vorschriften wie HIPAAGemäß DSGVO und CCPA müssen Sicherheitsmaßnahmen wie Datenmaskierung, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen implementiert werden.

Die Einhaltung dieser Vorschriften kann schwierig sein, daher benötigen Sie eine klare und umfassende Dokumentation sowie Prüfprotokolle, um die Einhaltung nachzuweisen. 

Widerstand zur Aenderung 

Sie könnten auf Widerstand vonseiten der Mitarbeitenden stoßen, da die Governance-Prozesse einen Kulturwandel und Änderungen an bestehenden Abläufen erfordern. Kommunizieren Sie den Nutzen der Lösung und ermutigen Sie die Mitarbeitenden zur aktiven Teilnahme, um deren Feedback einzuholen.

Schulungen, Unterstützung und Transparenz können Mitarbeitern helfen, die mentale Hürde der Akzeptanz zu überwinden. 

Begrenzte Ressourcen 

Ihre Organisation verfügt möglicherweise nicht über die erforderlichen Ressourcen. Um die benötigten Kompetenzen und Werkzeuge zu ergänzen, können Sie mit Beratern oder Dienstleistern zusammenarbeiten. 

Organisationen können das Programm erfolgreich umsetzen, indem sie diese Herausforderungen proaktiv durch eine ganzheitliche und gut geplante Daten-Governance-Lösung angehen.  

Fazit 

Wir produzieren, speichern und verarbeiten Daten in einem nie dagewesenen Tempo. Das macht Sie anfällig für Bedrohungen, Betrug und andere datenbezogene Probleme. Deshalb sind Lösungen für ein effektives Datenmanagement unerlässlich. Neben der Gewährleistung von Sicherheit ermöglichen Datenmanagementprogramme langfristigen Erfolg. 

Daten-Governance ist eine Verpflichtung, da sie ein fortlaufender Prozess ist. Sie ist nicht einfach, aber offene Kommunikation und Engagement können den Erfolg Ihres Programms deutlich steigern. Setzen Sie daher auf einen ganzheitlichen Ansatz für Daten-Governance.

Häufig gestellte Fragen