Data Governance

In einem dynamischen und stark umkämpften Umfeld ist Data Governance für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Durch die Möglichkeit, enorme Mengen interner und externer Daten zu erfassen, ist es unerlässlich, ein Konzept zu haben, um den Wert dieser Daten zu maximieren, Risiken effektiv zu kontrollieren und Kosten zu reduzieren.

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Was ist Data Governance?

Data Governance ist essenziell für die Sicherstellung von Datenqualität, Datensicherheit und die Einhaltung rechtlicher Bestimmungen in Unternehmen. Sie umfasst Prozesse, Rollen, Richtlinien und Standards, die den korrekten Einsatz und Schutz von Unternehmensdaten gewährleisten. Zu den Hauptaufgaben gehören die Bereitstellung der notwendigen Infrastruktur und Technologie, das Etablieren von Prozessen und Richtlinien sowie die Zuweisung von Verantwortlichkeiten für bestimmte Datentypen.

Insbesondere mit Blick auf die sich verbreitende künstliche Intelligenz, bei deren Nutzung unter anderem auch Datenmanagement entscheidend für die Sicherheit ist, spielt Data Governance eine zentrale Rolle in der Compliance durch klare Richtlinien und zuverlässige Verfahren. Besonders in datenintensiven Branchen ist fortschrittliche Data Governance unerlässlich, um Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten und effektive Entscheidungsprozesse zu fördern.

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Was ist der Unterschied zu Datenmanagement?

Data Governance ist ein Teilbereich des umfassenderen Datenmanagements, das die Aufnahme, Verarbeitung, Sicherung und Speicherung von Unternehmensdaten umfasst, welche strategische Entscheidungen unterstützen. Obwohl Data Governance in diesen Prozess integriert ist, beinhaltet Datenmanagement zusätzlich Aspekte wie Datenverarbeitung, -speicherung und -sicherheit. Diese Bereiche beeinflussen die Data Governance, weshalb eine enge Zusammenarbeit der Teams erforderlich ist.

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Vorteile und Herausforderungen

Data Governance bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, gleichzeitig stellt die Umsetzung allerdings auch Herausforderungen dar.

Vorteile:

• Verbesserte Datenqualität: Zuverlässigere Daten ermöglichen es den Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe und Kunden besser zu verstehen und ihre allgemeine Unternehmensleistung zu optimieren.
• Einheitliche Datenbasis: Eine konsistente Informationsgrundlage im gesamten Unternehmen verhindert Zeitverlust durch Meinungsverschiedenheiten über Datenquellen und sorgt für abgestimmte Entscheidungsprozesse.
• Gewährleistung regulatorischer, rechtlicher und branchenspezifischer Vorschriften
• Kostensenkung: Effizientere Prozesse und die Reduzierung von Fehlern durch genaue Daten verringert die Kosten, was sich in beschleunigten Prüfungsprozesse und verbessertem Kundenservice sichtbar macht.

Herausforderungen:

• Betriebliche Vorbereitung: Zur Einführung müssen sich die Stakeholder im gesamten Unternehmen darauf vorbereiten, was die wichtigsten Datenbestände sind und wie ihre jeweiligen Definitionen und Formate aussehen sollten.
• Klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten: Im Rahmen der Implementierung werden Data-Governance-Rollen und Verantwortlichkeiten zugewiesen, die spezifizieren, wer für die verschiedenen Aspekte des Prozesses zuständig ist. Zu diesen Rollen zählen beispielsweise der „Chief Data Officer“ oder der „Data Steward“. Jedes Unternehmen gestaltet sein Data-Governance-Team individuell, angepasst an die spezifischen Bedürfnisse und verfügbaren Ressourcen.
• Relevante Datenarchitektur und Prozesse: Effektive Data Governance erfordert außerdem passende Tools und eine solide Datenarchitektur. Datenarchitekten haben zum Ziel, Modelle und Architekturen für die Integration von Daten über verschiedene Speichersysteme hinweg entwickeln. Zusätzlich kann die Einführung eines Datenkatalogs helfen, ein Unternehmensinventar der Datenbestände zu erstellen und zu verwalten. Dieser hilft dabei, sicherzustellen, dass die zugrunde liegenden Daten relevant und aktuell bleiben.

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Wie kann Data Governance im Unternehmen umgesetzt werden?

Folgende Schritte sind notwendig, um Data Governance im Unternehmen zu etablieren:

1. Ernennung eines leitenden Datenverantwortlichen: Für eine erfolgreiche Implementierung von Data Governance ist es unerlässlich, eine Führungsposition zu etablieren. Diese Person repräsentiert das System und koordiniert dessen Einsatz im ganzen Unternehmen.
2. Entwicklung eines Business-Cases: An dieser Stelle müssen Ziele definiert und der Nutzen des Data-Governance-Systems für das eigene Unternehmen erarbeitet werden, um den benötigten Zeitaufwand und die erforderlichen Ressourcen klar zu bestimmen.
3. Groß denken, klein beginnen: Die Formulierung von Meilensteinen hilft dabei, detaillierte Projektschritte zu planen, um die Ziele zu erreichen.
4. Festlegung von Metriken: Die verfügbaren Datenmengen unterstützen bei der Bestimmung relevanter Kennzahlen, damit die Ressourcen des Unternehmens optimal eingesetzt werden.
5. Kontinuierliche Kommunikation: Ein Data-Governance-System entwickelt sich mit der Zeit und durch Nutzung weiter. Die Implementierung eines Feedbacksystems ermöglicht Anpassungen des Systems an die Unternehmensziele, basierend auf Rückmeldungen aus dem Datenteam.

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Wie können Tools dabei helfen?

Data Governance Tools erleichtern Unternehmen die Automatisierung verschiedener Bereiche der Verwaltung. Verschiedene Arten von Softwaretypen bieten Funktionen zur Erstellung von Datenkatalogen zur Datenzuordnung und -klassifizierung sowie zum Workflow-Management. Sie unterstützen auch die Zusammenarbeit, die Prozessdokumentation und die Entwicklung von Richtlinien für Data Governance.

Zudem können Data-Governance-Tools effektiv mit Lösungen für Datenqualität, Stammdatenmanagement und Metadatenmanagement kombiniert werden, um eine umfassende Datensteuerung und -optimierung zu ermöglichen.

Data Governance ist ein kontinuierlicher Prozess und kein einmaliges Projekt. Die Einrichtung des Systems erfordert einen gewissen initialen Aufwand, doch die Abläufe werden schnell zum festen Bestandteil des Unternehmensalltags. Dabei ist es unerlässlich, dass die Prozesse selbst angesichts der sich ständig ändernden Menge, Art und Merkmale der im Unternehmen verarbeiteten Daten kontinuierlich überwacht und neu bewertet werden.

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Effizientere Prozesse und die Reduzierung von Fehlern durch genaue Daten verringert die Kosten, was sich in beschleunigten Prüfungsprozessen und verbessertem Kundenservice sichtbar macht.

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Quellen und weiterführende Informationen:

Data Governance: Was ist das und worauf kommt es an | eggheads.net

Was ist Data Governance? | IBM

Was ist Daten-Governance? | Definition, Bedeutung, Arten | SAP

Die wichtigsten Anwendungen für Data Governance | Computer Weekly

Was ist Data Governance für Unternehmen? | Microsoft Security

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