Data Governance ist in der heutigen Diskussion um Daten, einschließlich Datenmanagement und Datensicherheit, in den Vordergrund gerückt. Doch um Data Governance effektiv zu betreiben, sollten Unternehmen nicht einfach loslegen. Stattdessen müssen sie zunächst ein Data-Governance-Rahmen die ein Modell für den Umgang mit Datenproblemen wie Datensicherheit und Datenschutz bieten werden.

Was ist Datenverwaltung?

Bevor man überhaupt einen Rahmen für Data Governance entwickelt, ist es hilfreich, zunächst den Begriff zu verstehen. Laut der DataversityData Governance ist die "Sammlung von Praktiken und Prozessen, die dazu beitragen, die formelle Verwaltung von Datenbeständen innerhalb einer Organisation sicherzustellen". Anders ausgedrückt: Data Governance ist die Praxis und die Prozesse für die formelle Verwaltung der Daten einer Organisation.

Um ehrlich zu sein, gibt es jedoch keine allgemeingültige Definition von Data Governance, und jede Definition hängt davon ab, wie der Begriff verwendet wird. Einige verwenden Data Governance, um sich auf die Standards und Richtlinien zu beziehen, die die Datenverwaltung regeln. Andere verwenden den Begriff "Data Governance" für die Art und Weise, wie Daten gespeichert und gepflegt werden. Für die Zwecke des Aufbaus eines Rahmens bezieht sich Data Governance jedoch auf die Richtlinien und Verfahren, die den Umgang mit Daten regeln.

Warum ist Data Governance so wichtig?

Data Governance ist erst in den letzten Jahren in den Vordergrund gerückt. Aber sie ist nicht von selbst dorthin gelangt. Sie wurde durch Ereignisse vorangetrieben. Genauer gesagt, haben eine Reihe von öffentlichkeitswirksamen Datenschutzverletzungen in den letzten Jahren dazu geführt, dass Data Governance ganz oben auf der Agenda vieler Informationstechnologieexperten steht.
Aus diesen Stränden und aus der allgemeinen Sorge um den Datenschutz sind Gesetze wie GDPR und CCPA entstanden. Diese legen strengere Maßstäbe an die Art und Weise an, wie Unternehmen die von ihnen erfassten personenbezogenen Daten verwenden, wie sie diese Daten verwalten und sogar welche Daten sie erfassen dürfen. Infolge der Zunahme von Datenschutzverletzungen und der Einführung von Datenschutzgesetzen führen viele Unternehmen Data-Governance-Rahmenwerke ein, um die Verwaltung ihrer Daten zu formalisieren.

Warum ein Rahmen für Data Governance Software wird benötigt

Es ist zu einem Klischee geworden, aber die Unternehmen von heute leben von Daten. Und wir produzieren jeden Tag immer größere Mengen an Daten. Allein in den letzten zwei Jahren, 90% der Daten in der Welt wurden erzeugt. Mit dem Aufstieg unserer vernetzten Gesellschaft und dem Aufkommen des Internets der Dinge wird diese Datenmenge immer schneller wachsen.

Ein Data-Governance-Rahmenwerk bietet einer Organisation eine Struktur für die Verwaltung aller Daten. Ohne einen solchen Rahmen, Unternehmen gehen eher wahllos mit ihren Daten umDie Entwicklung von Strategien zu Themen wie Datenschutz und Datensicherheit erfolgt eher reaktiv und zufällig als proaktiv und systematisch. Man kann sich Data Governance sogar als eine Versicherungspolice, Unternehmen dabei zu helfen, die Risiken, die sich aus ihren Daten ergeben könnten, zu mindern und ihre Haftung zu reduzieren.

Vier Säulen des Data-Governance-Rahmens

Damit Unternehmen ihre Daten zu einem erfolgreichen Vermögenswert machen können, sind vier Säulen zu berücksichtigen:

  • Eindeutige Anwendungsfälle: Es ist wichtig, die Datenverwaltung mit den Geschäftsergebnissen zu verbinden, indem Einnahmen, Kosten und Risiken berücksichtigt werden.
  • Quantifizierbarer Wert: Die Auswirkungen der Umsetzung der Data Governance müssen messbar sein.
  • Produktkapazitäten: Data-Governance-Kapazitäten sollten den individuellen Bedürfnissen bei der Datenverarbeitung gerecht werden.
  • Lieferbares Modell: Data Governance sollte ein skalierbarer Dienst sein, d. h. je mehr Fälle behandelt werden, desto größer ist der Wert für das Unternehmen.

Was sind die Vorteile von Data Governance?

Wie kann Ihr Unternehmen von der Einführung einer effektiven Data Governance profitieren? Lassen Sie uns die Möglichkeiten aufzählen...

  • Konsistenz der Daten bedeutet, dass alle Mitarbeiter dieselben Daten nutzen, unabhängig davon, wo sie sich im Unternehmen befinden, was eine Reihe von Problemen beim Betriebs- und Risikomanagement verhindert.
  • Verbesserung der Datenqualität bedeutet, dass Ihre Entscheidungen und Abläufe auf genauen und vollständigen Informationen beruhen und nicht auf irreführenden oder veralteten Daten.
  • Bessere Entscheidungsfindung dank der Verwendung optimierter Daten, so dass Entscheidungen von der Führungsebene bis hinunter zu den tatsächlichen Bedingungen und betrieblichen Realitäten präzise getroffen werden können.
  • Verbesserte Unternehmensplanung da Unternehmensleiter in der Lage sind, bei wichtigen Entscheidungen besser vorauszuplanen.
  • Verbesserte finanzielle Leistung da Data Governance Fehler (und mögliche Strafen) vermeidet und datengesteuerte Entscheidungen und Systeme so optimiert, dass sie eine bessere Leistung erbringen.

Wichtige Fragen, die vor der Entwicklung eines Modells zu stellen sind

Bevor Sie überhaupt mit der Entwicklung eines Data-Governance-Rahmens beginnen, sollten Sie sich einige Fragen stellen grundlegende Fragen:

Warum brauchen wir einen Rahmen für Data Governance?

Bevor Sie überhaupt anfangen, müssen Sie fragen: Warum braucht mein Unternehmen ein Data Governance Framework? Was motiviert Sie und Ihre Organisation dazu, ein solches System einzuführen? Liegt es daran, dass es sich um ein glänzendes neues Instrument handelt, von dem jemand gehört hat und das er nun haben möchte? Oder reagieren Sie auf ein unerwünschtes Ereignis, das sich mit Ihren Daten ereignet hat, und wollen sicherstellen, dass es sich nicht wiederholt? Wie auch immer, formulieren Sie zunächst genau warum Sie brauchen einen Rahmen für die Datenverwaltung.

Wie sieht meine aktuelle Data Governance aus?

Sie müssen verstehen, wie der aktuelle Data-Governance-Rahmen Ihres Unternehmens aussieht. Haben Sie überhaupt einen? Und wenn ja, welche Art von Kontrollen und Richtlinien gibt es? Mehr noch, Sie müssen verstehen, ob Ihre derzeitige Data Governance aktuell und reflektiert aktuell Best-Practices... oder wenn sie vor mehreren Jahren geschrieben und nicht aktualisiert wurde.

Was wollen wir mit einem Data-Governance-Rahmen erreichen?

Dies geht über die allgemeine Frage hinaus, ob Sie einen Data-Governance-Rahmen brauchen oder nicht; was brauchen Sie speziell zu verwirklichen, wenn man eine hat? Kurz gesagt, Was ist das Endziel? eines Data-Governance-Rahmens? Welche KPIs kann ich mit seiner Umsetzung verbinden? Dies ist eine grundlegende Frage, mit deren Hilfe Sie feststellen können, ob und welche Art von Data-Governance-Rahmenwerk Ihnen am besten dabei hilft, solide Geschäftsziele zu erreichen.

Wie sieht der zukünftige Zustand meiner Daten aus?

Nachdem Sie ermittelt haben, was Sie mit Data-Governance-Software erreichen wollen, müssen Sie als Nächstes ermitteln, wie Ihre Daten in Zukunft aussehen könnten - und inwiefern sich das von heute unterscheidet. Was hat Ihre Informationstechnologiegruppe für die Datenverwaltung in den nächsten drei oder fünf Jahren geplant? Welche Art von Kunden-/Verbraucherdaten werden Sie in Anbetracht der sich ausweitenden Vorschriften wie GDPR und CCPA überhaupt vorrätig haben? Dies sind die Fragen, die Ihnen helfen werden, den zukünftigen Zustand Ihrer Daten genau zu bestimmen.

Was ist Data Governance und wie können Sie einen Rahmen entwickeln?

Aufbau eines disziplinübergreifenden Data-Governance-Teams

Rahmenwerke werden nicht von einem Einzelnen, sondern von Teams entwickelt. Das ist auch beim Aufbau eines Data-Governance-Rahmens der Fall. Achten Sie bei der Zusammenstellung eines abgerundeten Data-Governance-Teams auf eine Mischung aus Fachexperten, Datensicherheitsexperten, IT-Mitarbeitern, Projektmanagern und dergleichen.

Aber das Team nicht müssen vollständig mit IT-affinen Personen besetzt sein: Ergänzen Sie Ihr Data-Governance-Team mit Fachleute des Geschäftsbereichs die dem Team Frontline- und funktionsübergreifende Erfahrung bieten können.

Erstellung Ihres Data-Governance-Rahmens

Sobald Sie die obigen Fragen beantwortet und sich auf Ihr Team geeinigt haben, verfügen Sie über eine solide Grundlage, auf der Sie ein Data Governance Framework aufbauen können. Aber beim Aufbau können Sie nicht wahllos vorgehen; es gibt eine logische Abfolge der Schritte die Sie befolgen müssen.

Bestimmen Sie Ihre Data-Governance-Strategie

Erstellen Sie eine Datenstrategie, indem Sie bestehende Prozesse, Mitarbeiter und Arbeitsabläufe zusammenführen.

Klein anfangen

Beginnen Sie mit einem Geschäftsfeld oder einem Datenproblem und erweitern Sie es von dort aus. Tipp: Es ist gut, mit einem Bereich zu beginnen, der aufgrund signifikanter Probleme oder drohender Risiken ein gutes Testfeld für Data Governance darstellt.

Wählen Sie den richtigen Rahmen

Wählen Sie ein Data-Governance-Framework, das sich am besten mit Ihrer Datenstrategie vereinbaren lässt.

Kommunizieren Sie

Erstellen Sie eine Kommunikationsstrategie, um alle Mitarbeiter im Unternehmen über Data Governance zu informieren.

Aktualisieren Sie es

Verfeinern Sie Ihren Rahmen immer wieder, wenn sich Ihre geschäftlichen Anforderungen ändern.

Bewährte Praktiken der Datenverwaltung

1. Data Governance ist keine Datenverwaltung

Datenmanagement sind die Maßnahmen, die ergriffen werden, um den Data-Governance-Software-Rahmen zu erleichtern. Data Governance ist die Funktion der Entscheidungsfindung über Datenmanagement-Entscheidungen.

2. Gemeinsam erstellte Rahmenwerke sind am effektivsten

Die Mitarbeiter im Unternehmen, die wissen, wie man die Daten am besten verwaltet, sollten eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung des Rahmens spielen, da dies eine optimale Optimierung des Prozesses gewährleistet.

3. Data Governance muss unternehmensweit integriert werden

Sobald der Rahmen funktionsfähig ist, wird sichergestellt, dass er in der gesamten Organisation umgesetzt wird, um eine einheitliche Datenerfassung zu gewährleisten, die jedem Team hilft, seine Ziele zu erreichen.

4. Risiko-Meilensteine

Daten sind wertvoll, und wenn sie innerhalb eines Unternehmens weitergegeben werden, steigt das Risiko. Durch die Festlegung von Risikomeilensteinen werden potenzielle Risiken ins Rampenlicht gerückt, um kostspielige Verstöße zu vermeiden.

5. Kontinuierliche Verfeinerung

Wenn Ihr Unternehmen wächst, sollten Sie die Data-Governance-Strategie immer wieder überprüfen, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen Ihrer Kunden und Ihres Unternehmens weiterhin gerecht wird. 

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