Datenmanagement braucht Data Governance

Gewährleistung von Datenqualität für Advanced Analytics

Data Governance umfasst Prozesse und Technologien, die zur Verwaltung und zum Schutz von Datenkapital in Ihrem Unternehmen benötigt werden. Nur so garantieren Sie  allgemein verständliche, korrekte, vollständige, vertrauenswürdige, sichere und auffindbare Daten. Leider ist die Datenqualität nach wie vor in vielen Unternehmen und Organisationen nicht ausreichend gewährleistet. Aber nur mit zuverlässigen Daten sind Advanced Analytics und "datengetriebenes" Handeln möglich.

 

Sie wollen Ihre Daten durch Data Governance zukunftsfähig machen? Die Datenexperten der pmOne unterstützen Sie dabei, diese Herausforderung zu meistern.

Klare Rahmenbedingungen sind die Voraussetzung für ein erfolgreiches Datenmanagement. Dieses muss reaktionsfähig und zukunftssicher sein, um die sich häufig ändernden Anforderungen am Markt schnell bewältigen zu können. Für die Umsetzung von Data-Governance-Programmen existieren neben generellen Frameworks auch anwendungsspezifische Modelle, bespielsweise für Datenqualität oder Stammdatenmanagement. Diese sind zusammen mit den entsprechenden Software-Werkzeugen ausgeliefert oder in diese bereits integriert.

 

Der Aufbau einer leistungsfähigen Organisation bietet viele Vorteile:

  • zuverlässige Datengrundlage für erfolgreiche Entscheidungsfindungen
  • Erhöhung der Skalierbarkeit der IT-Landschaft
  • Kostenreduzierung in der Datenverwaltung
  • Effizienzsteigerung durch Synergieeffekte
  • Erfüllung von Compliance-Richtlinien wie Basel III oder Solvency II

Erhalten Sie hier einen ersten Einblick!

Treiber für Data Governance

  • Skalierbarkeit: Die Anforderungen an das Datenmanagement wachsen und verschärfen den Druck auf die analytische Infrastruktur durch eine zunehmende Komplexität. Wesentliche Skalierbarkeitsfaktoren sind dabei das steigende Datenvolumen, mehr Datenquellen, eine größere Anzahl an Anwendern sowie die zunehmende Komplexität von Datenmodellen.
  • Datenqualität: Daten müssen korrekt, vollständig und vertrauenswürdig sein, um sie effektiv auswerten zu können. Master Data Management benötigt Regeln, Kontrolle und eine Organisation mit klaren Prozessen und Verantwortlichkeiten.
  • Big Data: Big Data erhöht die Komplexität in der Datenverarbeitung durch die Integration weiterer polystrukturierter Datenquellen und zusätzlicher Analysemöglichkeiten. Durch Data Governance werden Rahmenbedingungen geschaffen, die die Anforderungen von Big Data gerecht werden.

Data-Governance-Vorhaben können in der Praxis sehr unterschiedlich gestaltet sein und je nach Zielen und Themen selbst von Programm zu Programm variieren. Typische Projektschritte zum Einsatz von Data Governence sind:

1

Ziele definieren und Nutzen kennen

2

Standortbestimmung und Delta-Analyse

3

Roadmap ableiten

4

Data Governance-Programm entwickeln, planen, umsetzen

5

Überwachung und Steuerung

Erste Ideen? Kontaktieren Sie uns!

Ihr Ansprechpartner

Dirk Müller
Sales Manager
pmOne AG
Im Mediapark 6A
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