Data Governance

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Data Governance

Ganzheitlicher Ansatz entlang der Dimensionen "Recht, "Technologien" und "Sicherheit"

Einführung: Was ist Data Governance?

Data Governance ist ein wichtiger Aspekt des Datenmanagements. Er bezieht sich auf die Gesamtheit der Regeln, Verfahren und Verantwortlichkeiten zur Verwaltung und zum Schutz von Unternehmensdaten. Es geht im Wesentlichen darum sicherzustellen, dass Daten korrekt, konsistent, sicher und leicht zugänglich sind, damit Unternehmen zuverlässig datengetriebene Entscheidungen treffen können.

Zu den Hauptfunktionen von Data Governance gehören die Definition von Datenstandards und -richtlinien, die Überwachung der Datenqualität, die Gewährleistung der Datensicherheit und -privatsphäre, die Verwaltung von Datenressourcen und die Förderung einer datenorientierten Unternehmenskultur.

Hauptvorteile: Was bedeutet Data Governance für Unternehmen?

Die Implementierung von Data Governance bringt zahlreiche Vorteile für Unternehmen mit sich: Zum einen verbessert sie die Datenqualität, indem sie sicherstellt, dass Daten korrekt, vollständig und aktuell sind. Zum anderen erhöht sie die Effizienz, indem sie redundante Datenprozesse eliminiert und die Datenverwaltung vereinfacht. Darüber hinaus unterstützt sie die Compliance, indem sie sicherstellt, dass Daten in Übereinstimmung mit gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen verwaltet werden.

Data Governance stellt klare Rahmenbedingungen durch schnelle Prozesse, flexible Technologien und zuverlässige IT-Sicherheit bereit. Damit schafft sie wichtige Voraussetzungen, um beispielsweise auf sich ständig ändernde Marktanforderungen reagieren zu können und der mit Big Data einhergehenden Komplexität in der Datenverarbeitung gerecht zu werden. Schließlich müssen Daten korrekt, vollständig und vertrauenswürdig sein, um sie effektiv auswerten zu können. Wesentliche Skalierbarkeitsfaktoren sind dabei das steigende Datenvolumen, vielfältige Datenquellen, wachsende Anwenderzahlen sowie die zunehmende Komplexität von Datenmodellen.

Zusammenfassend lassen sich als Vorteile von Data Governance festhalten, dass sie…:

eine zuverlässige Datengrundlage für Entscheidungen schafft,
eine Kostenreduktion in der Datenverwaltung bewirkt,
eine hohe Skalierbarkeit der IT-Landschaft sicherstellt,
die Erfüllung von Compliance-Richtlinien gewährleistet und
Effizienzsteigerung durch Synergieeffekte ermöglicht.

Allgemeine Herausforderungen: Worauf müssen Unternehmen bei Data Governance achten?

Im Wesentlichen geht das Thema „Data Governance“ für Unternehmen mit den folgenden drei Herausforderungen einher:

Organisationskultur: Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von Data Governance ist oftmals die Anpassung der Unternehmenskultur. Die Förderung einer datenorientierten Kultur, in der Daten als wertvolles Gut betrachtet werden, kann schwierig sein, insbesondere in Unternehmen, die traditionell nicht datengetrieben sind.
Rollen und Verantwortlichkeiten: Die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten im Rahmen der Data Governance kann komplex sein. Es ist wichtig, dass alle Beteiligten, von der Geschäftsführung bis zum operativen Personal, ihre Rolle im Datenmanagement verstehen und die Bedeutung von Data Governance erkennen.
Compliance: Mit der zunehmenden Regulierung von Daten, wie z.B. durch die DSGVO in Europa, kann die Einhaltung aller gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen eine erhebliche Herausforderung darstellen.

Technologische Herausforderungen: Wie können Unternehmen Data Governance umsetzen?

Data Governance lässt sich nur mit geeigneten Technologien effizient und zuverlässig umsetzen. Hierbei geht es im Wesentlichen um die Sicherstellung folgender Aspekte:

Integration von Datenquellen: Unternehmen sammeln Daten aus einer Vielzahl von Quellen, die oft in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Die Integration dieser Daten in ein konsistentes und nutzbares Format kann eine erhebliche technologische Herausforderung darstellen.
Datenqualität: Die Gewährleistung der Qualität der Daten, insbesondere bei großen Datenmengen, kann technisch schwierig sein. Dies erfordert den Einsatz von Technologien zur Datenbereinigung und -validierung.
Sicherheit und Datenschutz: Mit der zunehmenden Menge an gesammelten Daten steigt auch das Risiko vor Missbrauch. Die Implementierung von Technologien zur Gewährleistung der Datensicherheit und des Datenschutzes ist eine zentrale Herausforderung.

Hauptaufgaben: Was machen Data-Governance-ManagerInnen?

Data-Governance-ManagerInnen spielen eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung und dem Schutz der Daten eines Unternehmens. Zu einigen der typischen Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Data-Governance-ManagerInnen gehören:

Entwicklung und Implementierung von Data Governance Strategien und Richtlinien: Data-Governance-ManagerInnen sind verantwortlich für die Entwicklung von Strategien und Richtlinien, die gewährleisten, dass Daten korrekt, konsistent, sicher und leicht zugänglich sind.
Überwachung der Datenqualität: Data-Governance-ManagerInnen überwachen die Datenqualität und implementieren Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität, wie z.B. Datenbereinigung und Datenvalidierung.
Compliance und Datenschutz: Data-Governance-ManagerInnen stellen sicher, dass alle Daten in Übereinstimmung mit gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen verwaltet werden. Dies kann die Durchführung von Datenschutzprüfungen und die Implementierung von Datenschutzmaßnahmen beinhalten.
Zusammenarbeit und Kommunikation: Data-Governance-ManagerInnen arbeiteten eng mit anderen Abteilungen zusammen, um sicherzustellen, dass die Data-Governance-Strategien und Richtlinien des Unternehmens effektiv umgesetzt werden. Sie kommunizieren auch regelmäßig mit der Geschäftsführung und anderen Stakeholdern über den Status der Data-Governance-Initiativen und -Maßnahmen des Unternehmens.
Schulung und Unterstützung: Data-Governance-ManagerInnen sorgen für Schulungen und die Unterstützung anderer MitarbeiterInnen in Bezug auf Data Governance und Datenmanagement. Dies kann das Anbieten oder die Durchführung von Trainings, die Bereitstellung von Ressourcen und die Beantwortung von Data-Governance-spezifischen Fragen beinhalten.
Überwachung und Berichterstattung: Data-Governance-ManagerInnen überwachen die Leistung der Data-Governance-Initiativen des Unternehmens und berichten regelmäßig über den Fortschritt und die Ergebnisse. Dies kann die Entwicklung von KPIs und die Erstellung von Berichten beinhalten.

Zielgruppen: Für wen ist Data Governance relevant?

Das Thema Data Governance betrifft vor allem Datenverantwortliche, IT-ManagerInnen, Compliance-Beauftragte und GeschäftsführerInnen. Darüber hinaus profitieren alle MitarbeiterInnen eines Unternehmens von einer effektiven Data Governance, da sie den Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten erleichtert und datengetriebene Entscheidungsfindung fördert.

Implementierung: Wie implementiere ich Data Governance und was ist ein Data Governance Framework?

Die Implementierung von Data Governance erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung und erfolgt in mehreren Schritten, darunter die Analyse des Ist-Zustands, die Definition von Zielen, die Entwicklung eines individuellen Data-Governance-Programms und dessen Umsetzung.

Zunächst wird in der Regel ein Data Governance-Team gebildet, das aus Vertretern verschiedener Abteilungen besteht. Anschließend müssen Datenstandards und -richtlinien definiert und kommuniziert werden. Schließlich müssen Mechanismen und Technologien zur Überwachung der Datenqualität und zur Durchsetzung der Datenrichtlinien implementiert werden. Dabei sind auch ein erfolgreiches Steuern, eine flexible Anwendung und eine zukunftsfähige Weiterentwicklung zu berücksichtigen. Vor allem ist es wichtig, die Implementierung von Data Governance als kontinuierlichen Prozess zu betrachten und nicht als einmaliges Projekt.

Zu einer strukturierten Data Governance gehören oftmals Data Governance Frameworks. Dabei handelt es sich um strukturierte Ansätze oder Modelle, die Unternehmen dabei helfen, ihre Data-Governance-Initiativen zu planen, zu implementieren und zu verwalten. Sie bieten Richtlinien und Best Practices für die Organisation, Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten, Technologien und Metriken, die für eine effektive Data Governance notwendig sind. Neben allgemeinen Frameworks gibt es auch anwendungsspezifische Modelle für Datenqualität oder Stammdatenmanagement (Master Data Management), die entweder mit den entsprechenden Software-Werkzeugen geliefert oder in diese integriert sind.

Zu den typischsten Data-Governance-Frameworks, die derzeit verwendet werden zählen beispielsweise DAMA (Data Management Association), DMBOK (Data Management Body of Knowledge) sowie COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies).