Data Governance oder Datenverwaltung ist in Unternehmen ein Muss, um von Daten zu profitieren und gleichzeitig ihre Sicherheit und Konformität zu gewährleisten. Hier erfährst du alles, was du wissen musst: Definition, Bedeutung, Rollen, Tipps, Weiterbildungen...
Für Unternehmen aller Branchen sind Daten heute von entscheidender Bedeutung. Um jedoch den vollen Nutzen daraus zu ziehen, ist es entscheidend, zu planen, wie Data genutzt wird, damit es im gesamten Unternehmen einheitlich unterstützt werden kann .
Diese Planung ist unerlässlich, um die Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO zu gewährleisten, aber auch, um den vollen Wert aus den vom Unternehmen gesammelten und gespeicherten Daten herauszuholen.
Dies ist umso wichtiger, da Technologien wie KI und Machine Learning vollständig von der Qualität der Daten abhängen. Data Governance ist heute eine der wichtigsten strategischen Initiativen für Organisationen in allen Branchen.
Was genau ist Data Governance?
Einfach ausgedrückt ist Data Governance eine Reihe von Prinzipien und Praktiken, mit denen die hohe Qualität von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg sichergestellt werden kann.
Laut dem Data Governance Institute handelt es sich dabei um ein „Framework“, das den verschiedenen Datenverantwortlichen in einem Unternehmen dabei helfen soll, ihren Informationsbedarf zu erkennen und darauf zu reagieren.
Diese Organisation stellt klar, dass Datenverwaltungssysteme allein nicht ausreichen. Data Governance basiert auf einem umfangreichen Satz von Regeln, Prozessen und Verfahren, die sicherstellen, dass diese Regeln im Alltag konsequent befolgt werden.
Warum ist das so wichtig?
Daten sind das wichtigste Kapital eines Unternehmens. Es ist diese Quelle, die nun über Erfolg oder Misserfolg eines Projekts entscheidet.
Alle Organisationen haben mit der digitalen Transformation begonnen, und diejenigen, die dies nicht tun, laufen Gefahr, in der Vergangenheit zu verharren. Um Daten zu nutzen und die Transformation erfolgreich zu gestalten, ist es jedoch unerlässlich, die Daten zu regieren.
Es ist daher unerlässlich, ein Data-Governance-Framework einzusetzen, das mit der Organisation, ihren Zielen und ihrem Geschäftsmodell kompatibel ist. Dieses Rahmenwerk sollte die für die Transformation notwendigen Datenstandards festlegen und die Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des Unternehmens und seines Ökosystems zuweisen.
Ein Data Governance-Framework muss der digitalen Transformation in den verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens dienen. Auf Managementebene sollte es zunächst einen Überblick über die Daten, ihren Wert und ihre Auswirkungen auf das Geschäft bieten.
Im Finanzbereich sorgt die Data Governance für eine einheitliche und genaue Berichterstattung. Die Verkaufs- und Marketingabteilungen profitieren von zuverlässigen Informationen über die Vorlieben und das Verhalten der Kunden.
In Bezug auf die Logistik kann Data Governance Kosten senken und Initiativen zur betrieblichen Effizienz verbessern, die auf der Nutzung von Daten und der Zusammenarbeit innerhalb des Ökosystems basieren.
Data Governance wirkt sich auch direkt auf die Produktion aus, indem sie den Einsatz von Automatisierung ermöglicht. Aus rechtlicher Sicht ist Data Governance die einzige Möglichkeit, die immer anspruchsvolleren Vorschriften einzuhalten.
Vorteile und Nutzung von Data Governance
Die Vorteile der Data Governance sind vielseitig. Sie sorgt für bessere, sauberere Daten und damit für bessere Analysen.
Im weiteren Sinne führt diese Art der Unternehmensführung dazu, dass bessere Entscheidungen getroffen und bessere Ergebnisse erzielt werden. Das Unternehmen kann sich auch besser auf dem Markt positionieren, einen besseren Ruf genießen und mehr Gewinn erzielen.
Was ist der Zweck von Data Governance?
Data Governance bietet viele Möglichkeiten. Zunächst einmal ermöglicht sie es, konsistente Entscheidungen zu treffen, die auf zuverlässigen Daten basieren und mit den Zielen des Unternehmens abgestimmt sind.
Diese Data Governance hilft auch dabei, Vorschriften wie die DSGVO einzuhalten und so hohe Geldstrafen zu vermeiden. Dazu gehört es, die Herkunft der Daten zu dokumentieren und den Zugang zu ihnen zu kontrollieren.
Sie kann auch die Datensicherheit verbessern, indem sie das Eigentum an den Daten festlegt und jedem Verantwortlichkeiten zuweist. Die Regeln für die Verteilung der Daten können festgelegt und überprüft werden, einschließlich der Rollen interner und externer Stellen.
Darüber hinaus ermöglicht eine Data Governance, den Gewinn durch Daten zu steigern. Denn Daten müssen optimal gespeichert, gepflegt, klassifiziert und zugänglich gemacht werden, damit sie gewinnbringend genutzt werden können.
Die mit der Datenqualität verbundenen Key Performance Indicators (KPIs) können im Vergleich zu den allgemeineren KPIs innerhalb des Unternehmens gemessen werden.
Die Tatsache, dass die Daten nicht systematisch bereinigt und strukturiert werden müssen, ermöglicht darüber hinaus eine bessere Planung der Abläufe. Zuverlässige und standardisierte Daten können auch wiederverwendet werden, so dass zeitraubende Aufgaben nicht unnötig wiederholt werden müssen.
Wenn sie von qualitativ hochwertigen Daten profitieren, können die Teams auch effizienter arbeiten. Dies sind nur einige Beispiele für die Möglichkeiten, die Data Governance bietet.
Was sind die Rollen der Data Governance?
Data Governance bezieht das gesamte Unternehmen in unterschiedlichem Maße ein. Einige spielen jedoch eine Schlüsselrolle.
„Data Owners“ sind die Personen, die in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen und diese innerhalb der Organisation umzusetzen. Sie sind die Verantwortlichen für die Qualität und Integrität der Daten.
„Data Stewards“ sind dafür verantwortlich, dass die Datenregeln und -standards im Alltag der Organisation eingehalten werden. Sie können damit beauftragt werden, sich um die Daten zu kümmern, oder beraten, wie dies zu tun ist.
Eine weitere Rolle ist die der Data Custodians, der Datenhüter. Sie sind für das technische Onboarding, die Wartung und die Aktualisierung der Daten verantwortlich.
Das Data Governance Committee hat die Aufgabe, Datenregeln und -standards zu genehmigen und mögliche Probleme zu lösen. Je nach Größe und Struktur der Organisation kann es ein anderes Komitee für die Daten aus verschiedenen Bereichen geben: Kunde, Verkäufer, Produkt, Mitarbeiter…
Diese verschiedenen Rollen können durch ein Data Governance Office oder ein vollständig dediziertes Data Governance-Team unterstützt werden. Dieses Team besteht in der Regel aus mehreren Mitgliedern, die alle ihre eigenen Verantwortlichkeiten haben.
Der Manager ist dafür verantwortlich, Master Data Control und Governance im gesamten Unternehmen zu entwerfen, zu implementieren und weiter zu pflegen. Der Architekt überwacht das Design und die Implementierung.
Zu diesem Team gehört auch ein Data Analyst, der die Datenanalyse nutzt, um Trends zu erkennen und Informationen zu überprüfen. Der Data Strategist entwickelt und führt die Analysepläne aus.
Schließlich sorgt der Compliance-Spezialist dafür, dass die verschiedenen gesetzlichen Standards für die verschiedenen Arten von Daten eingehalten werden. Im Allgemeinen werden diese verschiedenen Rollen der Data Governance dokumentiert, um ihre Verantwortlichkeiten und Interaktionen zu verdeutlichen.
Was ist ein Data Governance Framework?
Ein Data-Governance-Framework ist eine Sammlung von Regeln und Prozessen, um die verschiedenen Data-Governance-Rollen in einem Unternehmen klar zu definieren. Es gibt viele verschiedene Frameworks, wie z. B. das des Data Governance Institute.
Dieses Framework stützt sich auf Fragen. Zunächst einmal: „Warum“? Denn Master Data können durch die Art und Weise beschrieben werden, wie sie mit anderen Daten interagieren.
Es geht darum, eine Mission und eine Vision zu entwickeln, aus der hervorgeht, warum Data Governance in deinem Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist. Im Idealfall sollte die Antwort mit den Geschäftszielen verknüpft sein.
Die zweite Frage, die das Framework stellt, ist das „Was?“. Es geht um die kurz- und langfristigen Ziele des Data Governance-Programms, die Erfolgskriterien und deren Messung.
Wie soll das geschehen? Datenregeln und -standards und die Art und Weise, wie Unternehmensregeln in Datenregeln umgewandelt werden. Diese Regeln werden vom Data Governance-Team aufgestellt.
Wer. Welche verschiedenen Rollen gibt es in der Data Governance und was sind ihre Verantwortlichkeiten, an wen kannst du dich wenden, wenn du Fragen oder Probleme mit den Daten hast?
Ich meine, wann? Wie sieht die Zeitachse für die Einführung von Data Governance-Prozessen aus? Was sind die einzelnen Schritte und in welcher Reihenfolge sollten sie durchgeführt werden?
Schutz und Vertraulichkeit von Daten
Der Schutz und die Vertraulichkeit von Daten gewinnen in den Köpfen der Menschen immer mehr an Bedeutung. Das sieht man zum Beispiel an der Verabschiedung der GDPR (General Data Protection Regulation) in der Europäischen Union.
Dieser Mentalitätswandel wirkt sich stark auf die Data Governance aus. Von nun an müssen Privatsphäre und Datenschutz „standardmäßig“ in die Datenstandards und -richtlinien integriert werden.
Dies betrifft sowohl die Daten von Angestellten als auch die von Kunden und Dritten. Der Data Controller muss einen Überblick darüber haben, wie die Daten gespeichert werden, wer darauf Zugriff hat und aus welchen Gründen.
Es ist unerlässlich zu wissen, wann man mit persönlichen Daten umgeht, und dies nur aus legitimen Gründen und in Übereinstimmung mit den lokalen Gesetzen zu tun. Dies gilt sowohl für die Produktions- als auch für die Entwicklungsumgebung.
Was sind die besten Praktiken für Data Governance?
Jedes Unternehmen ist anders, und die Praktiken der Unternehmensführung müssen an seine Bedürfnisse und Einschränkungen angepasst werden. Einige Schlüsselpraktiken können jedoch universell übernommen werden.
Zunächst einmal ist es wichtig, langsam zu beginnen. Die Data-Governance-Strategie sollte schrittweise eingeführt werden, wie bei allen Aspekten eines Unternehmens.
Darüber hinaus sollten klare und messbare Ziele festgelegt werden. Die Messung ist für die Kontrolle unerlässlich.
Die Rollen der Data Governance und die Verantwortlichkeiten müssen genau festgelegt werden. Ebenso müssen die Verantwortlichen im Unternehmen über Data Governance aufgeklärt und geschult werden.
Das Data-Governance-Framework muss sich in das Geschäftsmodell des Unternehmens einfügen. Die erforderliche Infrastruktur, Architektur und Werkzeuge sollten ebenso aufgelistet werden wie die verschiedenen Datendomänen und -elemente.
Richte Key Performance Indicators (KPIs) für die Datenqualität ein, die mit den KPIs für die Gesamtleistung deines Unternehmens verknüpft werden können. Identifiziere auch die Vorteile von Data Governance in Bezug auf Wachstum, Einsparungen und Einhaltung von Vorschriften.
Achte schließlich darauf, dass du häufig kommunizierst. Kommunikation ist für die Data Governance von entscheidender Bedeutung.
Wie man sich in Data Governance ausbilden lassen kann?
Um die besten Methoden der Data Governance zu erlernen, kannst du dich für eine der verschiedenen DataScientest-Weiterbildungen entscheiden. Unsere Data Scientist-, Data Engineer-, Data Analyst- und Data Management-Kurse bringen dir alle Tricks der Data Governance bei.
Unsere verschiedenen Kurse basieren auf einem Blended-Learning-Ansatz, der Präsenzunterricht und Fernunterricht miteinander verbindet. Sie können als Weiterbildung oder als BootCamp absolviert werden.
Die Lernenden erhalten ein von der Sorbonne-Universität zertifiziertes Diplom, und 93 % der Alumni haben sofort einen Job gefunden. Unsere Programme werden von Fachleuten konzipiert und sind direkt auf die Bedürfnisse der Unternehmen ausgerichtet.
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