15 Best Practices für Data Governance

In diesem Beitrag stellen wir 15 Best Practices für Datenverwaltung. Bevor wir in unseren Artikel eintauchen, wollen wir herausfinden Was ist Datenverwaltung?. Data Governance ist eine Reihe von Prinzipien und Praktiken, um sicherzustellen, dass Qualität der Daten während des gesamten Lebenszyklus. Das Data Governance Institute (DGI) sieht darin eine Reihe praktischer Rahmenbedingungen, die den verschiedenen Datenbeteiligten einer Organisation helfen, ihren Informationsbedarf zu identifizieren und zu decken. Das DGI ist überzeugt, dass Unternehmen nicht nur Systeme zur Datenverwaltung, sondern auch ein umfassendes Regelwerk mit Prozessen und Verfahren benötigen, um deren Einhaltung sicherzustellen. Dies ist eine gewaltige Aufgabe für jedes Governance-System.

Best Practices für Data Governance

Daten werden zu einem zentralen Unternehmenswert, der den Geschäftserfolg bestimmt. Die digitale Transformation steht weltweit auf der Agenda. Wer seine Daten verwaltet, kann die Datenbestände nutzen und die digitale Transformation erfolgreich durchführen. Das bedeutet: Rahmen für die Datenverwaltung Das Framework muss zum Wachstum des Unternehmens, den zukünftigen Geschäftszielen und dem Geschäftsmodell passen. Das Framework muss die in diesem Prozess erforderlichen Datenstandards steuern und die erforderlichen Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des Unternehmens und innerhalb des Geschäftsumfelds, in dem das Unternehmen tätig ist, delegieren.

15 Best Practices für Data Governance

Einerseits können Sie von anderen Prozessen der Datenverwaltung lernen. Allerdings ist jede Organisation anders, und Sie müssen Ihre Datenverwaltungspraktiken auf dem Weg von der unbewussten Reifephase zur effektiven Reifephase anpassen. Hier sind 15 Best Practices für Datenverwaltung:

1.  Fangen Sie klein an. Seien Sie in allen Geschäftsbereichen nicht arrogant. Streben Sie nach schnellem Erfolg und entwickeln Sie mit der Zeit Ihren Ehrgeiz.
2. Setzen Sie sich klare, messbare und konkrete Ziele. Was Sie nicht messen können, können Sie nicht beeinflussen. Feiern Sie, wenn Sie Ihr Ziel erreichen, und nutzen Sie es, um das nächste zu erreichen.
3. Definieren Sie die Eigentumsverhältnisse. Ohne die Eigentumsverhältnisse des Unternehmens kann ein Data-Governance-Framework nicht erfolgreich sein.
4. Identifizieren Sie relevante Rollen und Verantwortlichkeiten. Datenverwaltung ist eine Teamleistung, die Leistungen aus allen Geschäftsbereichen umfasst.
5. Informieren Sie die Stakeholder. Verwenden Sie nach Möglichkeit Fachbegriffe aus der Wirtschaft und übersetzen Sie die akademischen Aspekte der Data-Governance-Disziplin in einen für den Geschäftskontext sinnvollen Kontext.
6. Konzentrieren Sie sich auf das Geschäftsmodell. Ein Data-Governance-Framework muss in die Geschäftsabläufe eines Unternehmens integriert werden.
7. Planen Sie Infrastruktur, Architektur und Tools. Ihr Data-Governance-Framework muss ein logischer Bestandteil der Unternehmensarchitektur, der IT-Umgebung und der erforderlichen Tools sein.
8. Entwickeln Sie standardisierte Datendefinitionen. Es ist notwendig, zu unterscheiden, was zentral und was agil und lokal verwaltet werden muss, und ein Gleichgewicht zwischen beiden zu finden.
9. Identifizieren Sie Datenfelder. Beginnen Sie mit der Datendomäne, um das optimale Verhältnis zwischen Wirkung und Aktion zu erreichen und so die Reife der Datenverwaltung.
10. Identifizieren Sie die wichtigsten Datenelemente. Konzentrieren Sie sich auf die kritischsten Datenelemente.
11. Definieren Sie Kontrollmetriken. Setzen Sie diese in den aussagekräftigsten Geschäftsprozessen, IT-Anwendungen und/oder Berichten ein.
12. Erstellen Sie einen Business Case. Identifizieren Sie die Vorteile einer höheren Data-Governance-Reife in Bezug auf Wachstum, Kosteneinsparungen, Risiko und Compliance.
13. Verwenden Sie Kennzahlen. Konzentrieren Sie sich auf begrenzte KPIs zur Datenqualität, die sich auf die allgemeine Unternehmensleistung beziehen.
14. Kommunizieren Sie häufig. Data-Governance-Experten sind davon überzeugt, dass die Kommunikation der wichtigste Aspekt dieser Disziplin ist.
15. Dies ist eine Übung, kein Projekt.

Wie wird Data Governance umgesetzt?

Der Bereich Data Governance umfasst unter anderem Datenstandards, Datenqualität, Metadaten, Datenmodelle, Datenverteilung, Datenspeicherung, Datenaustausch, Datenlebenszyklus, Datensicherheit usw. Der Bereich der Datenverwaltung ändert sich mit der Entwicklung des Bankgeschäfts, und die Beziehung zwischen den Bereichen muss ebenfalls kontinuierlich untersucht und analysiert werden. Schließlich wird ein Netzwerk für die gegenseitige Koordination und Überprüfung gebildet, um die Wirksamkeit der Datenverwaltung umfassend zu verbessern.

1.  Datenarchitekturmanagement: Planung und Verwaltung des logischen Rahmens für die Verteilung, Übertragung und Speicherung von Daten vom Erzeuger zum Verbraucher;
2. Datenmodellverwaltung: Das Informationsmodell eines Unternehmens ist eine grafische Darstellung von Unternehmensdatenstandards.
3. Datenstandardverwaltung: Standardisieren Sie das Datensatzformat wichtiger Aktivitäten und Objekte des Unternehmens.
4. Datenqualitätsmanagement: kontinuierliche Überwachung und Bewertung der Standardisierung, Genauigkeit, Konsistenz, Integrität und Aktualität der Daten;
5. Metadatenverwaltung: Registrierung von Unternehmensdatenbeständen und Aufzeichnung ihrer Relevanz;
6. Datensicherheitsmanagement: Festlegen von Sicherheitsstufen für Daten, um deren angemessene Verwendung sicherzustellen;
7. Stammdatenverwaltung: der Prozess der einheitlichen Definition, zentralen Speicherung, Veröffentlichung, Aktualisierung und Löschung unternehmenskritischer und systemübergreifender Geschäftsdaten;
8. Datenlebenszyklusmanagement: verwaltet den gesamten Prozess der Datengenerierung, -speicherung, -übertragung, -nutzung und -vernichtung.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, die Best Practices für Data Governance besser zu verstehen. Wenn Sie mehr über Data Governance erfahren möchten, besuchen Sie bitte: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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