In den heutigen datengesteuerten Landschaften stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ein empfindliches Gleichgewicht zwischen Datenzugriff und Governance zu finden.
Der traditionelle Ansatz, den Datenzugriff einzuschränken, sofern er nicht ausdrücklich gerechtfertigt ist, steht einer anderen Perspektive gegenüber: „Daten müssen geteilt werden, es sei denn…“, was u. a. von Branchenführern wie Gartner befürwortet wird.
Die Evolution bleibt auch vor der Data Governance nicht stehen. Es geht um die Ermöglichung des Datenzugriffs bei gleichzeitiger Gewährleistung von Sicherheit, Datenschutz und strategischer Ausrichtung.
Kollaborative Data Governance:
Ein Mentalitätswandel muss her
Es muss einen Mentalitätswandel hin zu kollaborativer Data Governance geben. Wenn Unternehmen mit datengesteuerten Transformationen beginnen, wird die Bedeutung einer effektiven Data Governance immer wichtiger. Dennoch kämpfen viele Unternehmen mit dem Spannungsfeld zwischen dem Schutz von Daten und der Ermöglichung des Zugangs für Innovation und Entscheidungsfindung.
Zentralisierte Data Governance ist zwar für die Standardisierung und Kontrolle unerlässlich, stellt aber oft eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, einen umfassenden Datenzugriff zu ermöglichen. In dem Maße, in dem Unternehmen auf ihrem Weg zur Datenverarbeitung reifen, wächst die Erkenntnis, dass ein stärker föderierter Ansatz erforderlich ist.
Von zentralisiert zu demokratisiert:
Die Evolution der Data Governance
Die Data Governance entwickelt sich als Reaktion auf die sich verändernde Technologielandschaft, die regulatorischen Anforderungen und die organisatorischen Anforderungen erheblich weiter.
Ursprünglich konzentrierte sich Data Governance in erster Linie auf die Einrichtung einer zentralen Kontrolle und die Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften. Als Unternehmen jedoch begannen, den strategischen Wert von Daten zu erkennen, verlagerte sich der Fokus darauf, den Datenzugriff zu ermöglichen und gleichzeitig Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
Hier ist ein genauerer Blick auf die wichtigsten Phasen dieser Entwicklung:
- Zentralisierte Data Governance: In den frühen Phasen des Datenmanagements verfolgten Unternehmen einen zentralisierten Governance-Ansatz. Dies beinhaltete die Einrichtung einer zentralen Stelle, nicht selten als CDO, die für die Festlegung von Richtlinien, Standards und Prozessen für die Verwaltung von Datenbeständen verantwortlich ist. Die zentralisierte Governance sorgte zwar für Klarheit und Konsistenz, führte aber oft zu Engpässen und eingeschränkter Agilität, da Entscheidungen von einer einzigen Stelle geleitet werden mussten.
- Dezentralisierung: Da das Volumen und die Vielfalt der Daten exponentiell wuchsen, standen Unternehmen vor Problemen, Daten innerhalb eines zentralisierten Modells effektiv zu verwalten. Dies führte zur Entstehung dezentraler Governance-Modelle, bei denen das Eigentum an Daten und die Entscheidungsfindung über Geschäftsbereiche und Abteilungen verteilt waren. Gleichzeitig ermöglichten Self-Service-Analysetools den Geschäftsanwendern, selbstständig auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, wodurch die Abhängigkeit von der IT bei der Datenbereitstellung verringert wurde.
- Federated Data Governance: Viele Unternehmen haben die Grenzen sowohl zentraler als auch dezentraler Ansätze erkannt und sind zu einem föderierten Governance-Modell übergegangen. In einem föderierten Modell werden die Governance-Verantwortlichkeiten zwischen zentralisierten Governance-Gremien und verteilten Geschäftseinheiten aufgeteilt. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität und Agilität und gewährleistet gleichzeitig die Ausrichtung auf die Unternehmensziele und regulatorischen Anforderungen. Federated Governance fördert auch die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch zwischen den Abteilungen sowie eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung.
- Adaptive Governance: Mit der steigenden Zahl von Datenquellen und dem Aufkommen fortschrittlicher Analysetechnologien und KI stehen selbst föderierte Governance-Modelle vor der Herausforderung, sich anzupassen, um mit dem Bedarf an Veränderung mithalten zu können. Adaptive Governance legt den Schwerpunkt auf Flexibilität, Reaktionsfähigkeit und kontinuierliche Verbesserung bei der Verwaltung von Datenbeständen. Dazu gehört die Nutzung von Automatisierung, maschinellem Lernen und KI-gesteuerten Technologien, um Governance-Prozesse zu rationalisieren, die Datenqualität zu verbessern und Risiken in Echtzeit zu mindern. Adaptive Governance fördert auch Experimente und Innovationen, die es Unternehmen ermöglichen, neue Chancen schnell zu nutzen und sich in der sich entwickelnden regulatorischen Landschaft zurechtzufinden. Sie ist damit die Grundvoraussetzung für eine Forderung, die schon lange existiert, aber zu oft an zu langsamen Prozessen scheiterte: Datendemokratisierung.
- Demokratisierung von Daten: An der Spitze der Entwicklung der Data Governance steht das Konzept der Datendemokratisierung. Die Datendemokratisierung zielt darauf ab, Daten für ein breiteres Publikum innerhalb des Unternehmens zugänglich und nutzbar zu machen, Silos aufzubrechen und Einzelpersonen auf allen Ebenen in die Lage zu versetzen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Dies erfordert nicht nur die technologische Infrastruktur, sondern auch kulturelle und organisatorische Veränderungen, um Transparenz, Zusammenarbeit und Vertrauen in Daten zu fördern. Sie fordert aber auch mit den internen und externen Herausforderungen Schritt zu halten.
Die richtige Balance finden: Kontrolle und Agilität in der Datenverwaltung
Durch das Verständnis und die Einordnung der Entwicklung von Data Governance können Unternehmen die Komplexität der Datenverwaltung besser bewältigen und Probleme verstehen, vor denen sie aktuell stehen.
Es gilt die richtige Balance zwischen Kontrolle und Agilität zu finden, um das volle Potenzial von Datenbeständen auszuschöpfen. Die Erfahrung zeigt, dass eine externe Sicht auf gewachsene Strukturen häufig hilft, diese Balance zwischen den unterschiedlichen Beteiligten zu finden. Mit geeigneten Reifegradmodellen aus vielen Projekten werden so weder bestehende Strukturen überfordert noch unnötige Doppelarbeit vermieden. Unabhängig vom gewählten Modell gibt es eine Gemeinsamkeit: Das kontinuierliche Monitoring über Scorecards vereint alle Ansätze.
Fazit: Eine durchdachte Data Governance bildet die Basis für eine datengesteuerte Organisation
Letztendlich ermöglicht eine durchdachte Data Governance nicht nur die Bewältigung aktueller Herausforderungen, sondern legt auch den Grundstein für eine zukunftsorientierte und datengesteuerte Organisation. Eine solche Organisation muss mit den Menschen und ihren neuen Aufgaben wachsen. Es ist ein kontinuierlicher Prozess der Anpassung und Optimierung, mit den sich ständig ändernden Anforderungen und Chancen Schritt zu halten und so einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
