Data Governance ist heute für Unternehmen unverzichtbar, weshalb es umso wichtiger ist, von Anfang an ein effektives Datenmanagement für sein Unternehmen zu implementieren.
Data Governance ist mehr als nur Kontrolle und Datenschutz – sie umfasst vor Allem das Enablement und die Gewinnung von Erkenntnissen. Data Governance besteht aus einem Rahmen von Prozessen, Rollen, Richtlinien, Standards und Kennzahlen, die eine effektive Nutzung von Informationen ermöglichen und Unternehmen bei der Erreichung ihrer Ziele unterstützen.
In diesem Kontext präsentieren wir Ihnen im Folgenden Dos and Don‘ts vor, die sie beachten sollten, wenn sie sich mit Data Governance in Ihrem Unternehmen auseinandersetzen.
Dos Data Governance
Wir präsentieren Ihnen hier eine Auswahl an Dos – bewährte Praktiken, welche Sie bei der Implementierung von Data Governance in Ihrem Unternehmen berücksichtigen sollten:
Daten aus dem unternehmen heraus verwalten
Geschäftsanwender sind die Ersteller, Reparateure und Nutzer der Datenbestände Ihres Unternehmens. Auch wenn es den Anschein hat, dass die IT-Abteilung am meisten an Data Governance interessiert ist, werden bei den erfolgreichsten Programmen Entscheidungen auf der Grundlage der Geschäftsanforderungen getroffen.
Sichern Sie sich die Zustimmung der Unternehmensführung
Erfolgreiche Geschäftsinitiativen werden von oben nach unten unterstützt. Für Ihr Governance-Programm sollten Sie sich die Unterstützung einer einflussreichen Führungskraft sichern, die die Bedeutung Ihres Programms versteht und in der Lage ist, dies auch den anderen Unternehmensbeteiligten zu vermitteln.
Führen Sie eine unternehmensweite Data Governance ein
Data Governance sollte ein unternehmensweites Programm sein. Die Definitionen und Prozesse im Zusammenhang mit Daten sollten im gesamten Unternehmen skalierbar und zwischen den Abteilungen konsistent sein. Es sollte ein funktionsübergreifender Governance-Rat eingerichtet werden, um sicherzustellen, dass das Programm im Laufe der Zeit seine Vision beibehält
Kommunizieren Sie die Auswirkungen einer schlechten Datenqualität und die Vorteile der Governance
Die erfolgreichsten Programme sind in der Lage, bei den Führungskräften im Gedächtnis zu bleiben. Deshalb ist es von entscheidender Bedeutung, die Vorteile Ihres Data-Governance-Programms zu kommunizieren, insbesondere im Hinblick auf die schädlichen Auswirkungen, die eine schlechte Datenqualität haben kann. Sie sollten Ihre Geschäftsinteressenten so oft wie möglich einbeziehen, um den Wert Ihrer Daten in geschäftlichen Nutzen umzuwandeln.
Sicherstellung von grundlegenden Datenkompetenzen
Erklären Sie Datenprozesse und stellen Sie sicher, dass Mitarbeiter über Datenkompetenzen (Data Literacy) verfügen. Verwenden Sie Datenkataloge und cloudbasierte Apps, um den Zugriff auf Daten zu erleichtern
Don’ts Data Governance
Um einen reibungslosen und sicheren Datenbetrieb zu gewährleisten sind die Don‘ts mindestens genauso wichtig wie die Dos um sich von Anfang an zu vergewissern, was vermieden werden muss.
Gehen Sie nicht davon aus, dass jeder den Wert von Daten versteht
Während einige Beteiligte in Ihrem Unternehmen in hohem Maße an der Behebung von Datenfehlern beteiligt sind und den Wert der Daten für das Unternehmen zu schätzen wissen, sind sich andere möglicherweise nicht bewusst. Wenn Sie nur den Output sauberer Daten sehen und nicht die Ressourcen, die verbraucht wurden, um sie in diesen vertrauenswürdigen Zustand zu bringen, kann dies dazu führen, dass andere den Wert der Daten weniger zu schätzen wissen.
Verwalten Sie Daten nicht in Silos
Unternehmen neigen dazu, Governance-Programme auf Abteilungsebene zu entwickeln und zu pflegen, weil dies einfacher ist. Daten sind jedoch selten auf Abteilungen beschränkt und können zu Problemen führen, wenn sie an andere Geschäftsgruppen gesendet werden, die möglicherweise andere Datenglossare oder Standards für die Datenqualität haben. Sie sollten bei der Datenverwaltung immer das gesamte Unternehmen im Blick haben.
Behandeln Sie Data Governance nicht als ein Projekt
Viele Unternehmen neigen dazu, in Projekten zu denken. Sie planen, was sie erreichen wollen, legen ihre Taktik fest, beschaffen Ressourcen und Finanzmittel und führen das Projekt gemäß den festgelegten Zeitplänen und Budgets durch. Das Problem bei diesem Ansatz ist, dass er die Erwartung weckt, dass es einen Endpunkt in Bezug auf Finanzierung und Beteiligung gibt. Es ist wichtig, Ihre Data-Governance-Initiative als ein fortlaufendes Programm für das Unternehmen zu betrachten.
Vernachlässigen Sie nicht die Bedeutung ihrer Datenkultur
Data Governance sollte von den Menschen für die Menschen gemacht werden. Von Anfang an sollten Sie sicherstellen, dass Ihr Data Governance-Modell zu Ihrer Unternehmenskultur passt. Sie sollten Data Governance vollständig in Ihre Arbeitsabläufe integrieren, damit es die notwendigen Ressourcen und Finanzmittel für die Zukunft erhält. Außerdem muss Ihr Programm benutzerfreundlich und einfach zu verstehen sein, um die angestrebte weitreichende Verhaltensänderung zu erreichen.
Best Practices Data Governance
Bewährte Praktiken und klare Richtlinien sind die Basis für eine erfolgreiche Data Governance. Besonders legen wir hier den Fokus auf Backups und die effiziente Datenbereitstellung mithilfe eines Data Centers. Diese Schlüsselpakete sind nicht nur entscheidend für die Datensicherheit, sondern auch für die Ermöglichung strategischer Erkenntnisse in Ihrem Unternehmen.
Backup der Daten
Beim Umgang mit Daten ist es wichtig, zunächst die verschiedenen Datenquellen zu sichten und Muster zu erkennen. Moderne Datenkatalogisierungstools wurden genau dafür entwickelt.
Die Integration geeigneter Datenqualitätskontrollen in Ihre Datenkette ist entscheidend für den Erfolg Ihrer Data-Governance-Initiative. Probleme mit Datenintegrität, wie unvollständige und inkonsistente Daten, sind in den letzten Jahren stark gestiegen und bergen Risiken wie Datenlecks und falsche Erkenntnisse. Darum ist es wichtig sich mit dem Thema Datenintegrität auseinanderzusetzen, besonders vor dem Hintergrund neuer Data-Governance-Vorschriften.
Um dieses Problem zu lösen, müssen Organisationen eine hohe Datengenauigkeit und -verfügbarkeit für alle Benutzer sicherstellen. Dies sollte nicht allein von einem kleinen IT-Team abhängen, sondern alle Benutzer sollten wertvolle Erkenntnisse aus hochwertigen Informationen gewinnen, von IT-Mitarbeitern über Data Scientist bis hin zu Geschäftsanalysten.
Verfügung Stellung der Daten mithilfe eines Data Catalogs
Erschaffung einer Zuverlässigen Datenquelle für eine hohe Datenintegrität
Nach Identifikation, Dokumentation und Prüfung aller Datenressourcen ist es entscheidend eine verlässliche Quelle zu schaffen. Dafür sollten sämtliche Datensätze an einem einzigen Kontrollpunkt zusammengeführt werden, welcher den Grundstein Ihres Data-Governance-Frameworks bildet. Das ermöglicht eine konsistente Umsetzung der Governance-Strategie von Anfang an. Die Datenkatalogisierung bündelt vertrauenswürdige Daten an einem Ort, was Zeit und Ressourcen spart.
Definition von Daten im Business-Glossar und lückenlose Data Lineage
Ein Datenkatalog ermöglicht es, Gruppen von Begriffen mithilfe eines Business-Glossars zu definieren und mit Kategorien und Unterkategorien zu verknüpfen. Sobald das Glossar veröffentlicht ist, können nahezu alle Nutzer mit entsprechender Autorisierung über eine suchbasierte Oberfläche darauf zugreifen. Zudem erhalten Sie durch Data Lineage eine Vollständige Verfolgung der Datenflüsse von der Quelle bis zum Ziel. Data Lineage ermöglicht somit eine beschleunigte Fehlerbehebung und stellt sicher, dass Ihre Daten akkurat sind.
Identifizierung von Rollen und Verantwortlichkeiten sowie Ernennung von Data-Owners
Nachdem Sie Ihre Datenkategorien und kritische Datenelemente definiert haben, haben Sie ein klares Bild Ihrer Datenumgebung. Jetzt können Sie effizient Dateneigner bestimmen, und klären wer für bestimmte Datendomänen verantwortlich ist sowie den Zugriff, Sichtung, Bearbeitung und Kuratieren von Datensätzen überwacht. Die Verwendung eines RACI-Modells spart Zeit bei der Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten. Im nächsten Schritt setzen Sie Dateninhaber für bestimmte Datenkategorien ein, die tägliche Aktivitäten und Standards für Datenerfassung, -nutzung und -maskierung managen, und ernennen bei Bedarf Data Stewards für operative datengeschützte Aufgaben.
Ermöglichen Sie es Ihren Benutzern, Daten zu kuratieren
Die Datenkuratierung beinhaltet die Organisation und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Ein RACI-Modell kann genutzt werden, um festzulegen wer die Daten in Ihrem System definieren, ändern, prüfen und anreichern kann. Die aktive Einbindung der Mitarbeiten und eine effektive Kommunikation sind entscheidend, um verlässliche Daten zu kuratieren und präzise Entscheidungen zu treffen.
Ermöglichen Sie es Ihren Benutzern, Fehler in den Daten zu beheben
Bei der Datenverwaltung macht eine Zusammenarbeit mit erfahrenen Mitarbeitern Sinn, da diese die Daten am besten kennen. Dateninhaber können wichtige Aufgaben wie Datenzertifizierung, -klassifizierung, -abgleich und Fehlerbehebung übernehmen oder diese an andere Datenexperten oder Business-Anwender delegieren. Mithilfe von Anwendungen können Ihre Mitarbeiter Stewardship-Kampagnen entwerfen, koordinieren und starten, um wichtigen Input für die dynamische Anreicherung der Daten von den Verantwortlichen anzufordern.
Die Implementierung eines Data Catalogs kann herausfordernd sein – viele Lösungen überschwemmen den Markt. Gerne helfen wir Ihnen hier mit unserem Data Catalog Assessment!
Fazit
Durch das Einhalten unserer Dos and Don‘ts und das Anwenden der beiden gezeigten Best Practice ist eine gute Grundlage geschaffen für ein effektives Datenmanagement in Ihrem Unternehmen. Eine gut etablierte Data Governance bietet somit eine solide Grundlage für den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und unterstützt Unternehmen dabei, den Wert ihrer Daten zu maximieren, Risiken zu minimieren und sich an gesetzlich Vorgaben zu halten.
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