Data Governance ist in der heutigen Diskussion um Daten, einschließlich Datenmanagement und Datensicherheit, in den Vordergrund gerückt. Aber um Data Governance effektiv zu betreiben, sollten Unternehmen nicht einfach loslegen. Stattdessen müssen sie zunächst ein Data-Governance-Rahmenwerk entwickeln, das als Modell für den Umgang mit Datenproblemen wie Datensicherheit und Datenschutz dient.
Was ist Data Governance?
Bevor man einen Rahmen für Data Governance entwickelt, ist es hilfreich, zunächst den Begriff zu verstehen. Laut Dataversity ist Data Governance die "Sammlung von Praktiken und Prozessen, die dazu beitragen, die formale Verwaltung von Datenbeständen innerhalb einer Organisation sicherzustellen." Anders ausgedrückt: Data Governance ist die Praxis und die Prozesse für die formelle Verwaltung der Daten eines Unternehmens.
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 Rahmenwerks bezieht sich Data Governance jedoch auf die Richtlinien und Prozesse, die die Verwaltung von 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 das Thema Data Governance ganz oben auf der Tagesordnung vieler Fachleute im Bereich der Informationstechnologie steht.
Daraus und aus der allgemeinen Sorge um den Datenschutz sind Gesetze wie GDPR und CCPA entstanden. Diese Gesetze 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 benötigt wird
Es ist zu einem Klischee geworden, aber die Unternehmen von heute leben von Daten. Und wir produzieren jeden Tag immer größere Mengen an Daten. Tatsächlich wurden allein in den letzten zwei Jahren 90 % der Daten in der Welt erzeugt worden. Mit dem Aufstieg unserer vernetzten Gesellschaft und dem Aufkommen des Internets der Dinge wird diese Datenmenge noch schneller wachsen.
Ein Data-Governance-Rahmen schafft eine Struktur, mit der ein Unternehmen alles verwalten kann. Ohne einen solchen Rahmen gehen Unternehmen eher willkürlich mit ihren Daten um und entwickeln reaktiv und zufällig Richtlinien zu Themen wie Datenschutz und Datensicherheit, anstatt proaktiv und systematisch vorzugehen. Man kann Data Governance sogar als eine Art Versicherungspolice betrachten , die Unternehmen dabei hilft, 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.
- Produktfähigkeiten: Data-Governance-Fähigkeiten 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...
- Datenkonsistenz bedeutet, dass alle Beteiligten dieselben Daten nutzen, unabhängig davon, wo sie sich im Unternehmen befinden, was eine Vielzahl von Problemen beim Betriebs- und Risikomanagement verhindert.
- Die 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 Vorstandsetage bis hinunter zu den tatsächlichen Bedingungen und betrieblichen Realitäten präzise getroffen werden können.
- Verbesserte Geschäftsplanung, da die Unternehmensleiter bei wichtigen Entscheidungen besser vorausplanen können.
- Verbesserte finanzielle Leistung, da durch Data Governance Fehler (und mögliche Strafen) vermieden werden und datengestützte Entscheidungen und Systeme so optimiert werden, 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 grundlegende Fragen stellen :
Warum brauchen wir einen Rahmen für Data Governance?
Bevor Sie überhaupt anfangen, müssen Sie sich fragen: Warum braucht mein Unternehmen ein Data-Governance-Rahmenwerk? Was motiviert Sie und Ihr Unternehmen dazu, ein solches Framework 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 Sie möchten sicherstellen, dass es nicht noch einmal passiert? Unabhängig davon sollten Sie zunächst genau formulieren , warum Sie einen Rahmen für Data Governance benötigen.
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? Darüber hinaus müssen Sie wissen, ob Ihre aktuelle Data Governance auf dem neuesten Stand ist und die aktuellen Best Practices widerspiegelt... oder ob sie vor einigen Jahren geschrieben und nicht aktualisiert wurde.
Was wollen wir mit einem Data-Governance-Rahmen erreichen?
Dies geht über die allgemeine Frage hinaus, ob Sie ein Data-Governance-Rahmenwerk brauchen oder nicht; was erhoffen Sie sich konkret von einem solchen Rahmenwerk? 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 bestimmen 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 herausfinden, wie Ihre Daten in Zukunft aussehen könnten - und wie sie sich von den heutigen unterscheiden. 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.
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 Fachleuten, Datensicherheitsexperten, IT-Mitarbeitern, Projektmanagern und dergleichen.
Aber das Team muss nicht ausschließlich aus IT-Fachleuten bestehen: Ergänzen Sie Ihr Data-Governance-Team mit Fachleuten aus den Geschäftsbereichen, die dem Team Erfahrung an der Front und funktionsübergreifend zur Verfügung stellen können.
Erstellung Ihres Data-Governance-Rahmens
Sobald Sie die obigen Fragen beantwortet und sich für Ihr Team entschieden haben, verfügen Sie über eine solide Grundlage, auf der Sie ein Data Governance Framework aufbauen können. Dabei können Sie jedoch nicht wahllos vorgehen, sondern müssen eine logische Abfolge von Schritten befolgen.
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 kontinuierlich, 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 Datenmanagemententscheidungen.
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. Die Festlegung von Risikomeilensteinen rückt potenzielle Risiken ins Rampenlicht und hilft, 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.
Kontrollieren Sie Ihre Daten und sichern Sie die Einhaltung von Vorschriften.
Genießen Sie die durchgängige Kontrolle über alle Ihre Inhalte innerhalb der Finanzdienstleistungen.
