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Data Governance (Definition)

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

Die Definition Data Governance umfasst im Kern Prozesse und Technologien, die Unternehmen zur Verwaltung und zum Schutz ihrer Daten benötigen. Das konkrete Ziel besteht in der Sicherstellung, dass Daten verständlich, korrekt, vollständig, vertrauenswürdig, sicher, zugänglich und auffindbar sind. Hinter diesen recht einfachen Begriffen steckt in Unternehmen eine (wichtige) Mammutaufgabe, die sich vor allem aus den Dimensionen „Recht“, „Technologien“ und „Sicherheit“ ergeben.

Zu den wesentlichen Zielen von Data Governance zählen eine zuverlässige Datengrundlage für Entscheidungen, hohe Skalierbarkeit, Effizienzsteigerung durch Synergien, Kostenreduktion in der Verwaltung und die Erfüllung von Compliance-Richtlinien. Vor allem in den vergangenen Jahren haben Cyber-Angriffe die Relevanz von Data Governance in Unternehmen deutlich erhöht.

Data_Governance_Beitrag

Herausforderungen

Mit zunehmender Komplexität der IT-Landschaften und Prozesse steigen die Anforderungen an das Datenmanagement. Dadurch gerät unter anderem die analytische Infrastruktur unter Druck. Zudem müssen Unternehmen angesichts steigender Datenvolumen und Datennutzer, vielfältiger Datenquellen und hoher Komplexität von Datenmodellen die Skalierbarkeit und die wesentlichen Data-Governance-Dimensionen sicherstellen.

Rechtliche Dimensionen

Für Unternehmen gilt es, im Zuge von Data Governance zunächst die relevanten rechtlichen Rahmenbedingungen zu kennen, um in der Folge ihre Einhaltung sicherzustellen. Da in den IT-Abteilungen hierzu meist das Fachwissen fehlt, wird diese Lücke in der Regel mit einem versierten Partner ausgefüllt. Dieser bringt die erforderlichen Kompetenzen mit, um die Kontrolle über Datenbestände, Methoden und Technologien zu gewinnen. So lässt sich sicherzustellen, dass Unternehmen ihren Daten und den sie umgebenden Prozessen vertrauen können. Die Aufgaben umfassen beispielsweise Dateneigentum, -herkunft und -qualität bis hin zum Thema Sicherheit und Datenkatalog. Rechtlicher Hintergrund ist dabei vor allem das BSI-Gesetz mit seiner Definition für „Kritische Infrastrukturen“ (KRITIS). Demnach sind Organisationen Betreiber kritischer Infrastruktur, wenn sie einem dieser neun Sektoren angehören:

  • Energie
  • Gesundheit
  • Informationstechnik und Telekommunikation
  • Transport und Verkehr
  • Medien und Kultur
  • Wasser
  • Finanz- und Versicherungswesen
  • Ernährung
  • Staat und Verwaltung

Technologische Dimensionen

Sind die Rahmenbedingungen geklärt, gilt es den Blick auf die erforderlichen Technologien zu richten, mit denen sich diese abbilden lassen. Im Sinne eines effizienten Vorgehens, sollte dazu zunächst die technische Ausgangslage evaluiert werden: Was ist möglicherweise bereits gut im Unternehmen gelöst und kann integriert werden? Sind Quell- und Zielsysteme ohnehin On-Premise oder wo macht eine (europäische) Cloudlösung Sinn? Zudem ist ein übergreifendes Tool einzusetzen, das als einheitlicher Data-Governance-Dienst bei der Verwaltung und Steuerung von lokalen Daten, von Daten in mehreren Clouds sowie von SaaS-Daten unterstützt. So wird eine ganzheitliche, aktuelle Übersicht über die Datenlandschaft möglich, inklusive automatisierter Datenermittlung, Klassifizierung vertraulicher Daten und End-to-End-Datenherkunft. Auf dieser Grundlage lassen sich Daten vor Ort verwalten und schützen. Zudem wird Datennutzern die Suche nach nützlichen, verlässlichen Daten vereinfacht. Damit steht Unternehmen eine zuverlässige Basis für einen erfolgreichen Data-Governance-Prozess zur Verfügung.

Sicherheitsdimensionen

Auch für die Sicherheitsdimension empfiehlt sich für die meisten Unternehmen eine maßgeschneiderte Cyber-Security-Dienstleistung, die darauf ausgerichtet ist, die optimale Lösung für Kunden zu erarbeiten und abzubilden. Hierzu gehört beispielsweise ein hoch performanter 24/7 Managed Detection and Response-Service für Unternehmen jeder Größe, Branche und Wertschöpfung.

Ganzheitlicher Ansatz

Sofern Unternehmen das Thema Data Governance ganzheitlich angehen, können sie sichergehen, eine zukunftsfähige Lösung im Einsatz zu haben. Für einen funktionierenden Data-Governance-Prozess sollten also sowohl alle rechtlichen, als auch technologischen und sicherheitsrelevanten Aspekte berücksichtigt werden.

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