Data Governance Framework: Der Grundstein eines datengesteuerten Unternehmens

In einem Datenverwaltung Projekt, Formulierung einer Datenverwaltungsstruktur ist die Kernaufgabe. Eine gute Data-Governance-Struktur kann die Integrität der Data Governance sicherstellen, eine gründliche und vollständige Data Governance erreichen und die erwarteten Ergebnisse der Data Governance besser erreichen. Bevor wir in unseren Artikel eintauchen, wollen wir herausfinden Was ist ein Data Governance Framework?.

Rahmen für die Datenverwaltung

Was ist ein Data-Governance-Framework?

Um das Data-Governance-Framework zu erklären, müssen wir zunächst Data Governance definieren.

• Unter Datenverwaltung versteht man die Art und Weise, wie eine Organisation ihre Mitarbeiter, Prozesse und Technologien nutzt, um ihre internen Daten zu verwalten.
• Ein Data-Governance-Framework ist ein spezifischer Satz von Prinzipien und Prozessen, die definieren, wie Daten innerhalb einer Organisation erfasst, gespeichert und verwendet werden.

Mit dem richtigen Rahmen können Unternehmen ihre Daten in wertvolle, leistungsstarke Assets verwandeln, mit denen sie ihre Geschäftsziele erreichen oder übertreffen können.

Ein Data-Governance-Framework sollte mindestens die folgenden Richtlinien für jeden Datenbestand in der Organisation festlegen:

• Schema: definiert, wie Daten organisiert, abgerufen und gespeichert werden.
• Verwendung: Legen Sie fest, welche Mitarbeiter und Drittparteien Zugriff auf die Daten haben.
• Datenschutz: Legen Sie Nutzungsparameter und -grenzen fest, um das rechtliche Risiko zu minimieren und den Datenschutz der Verbraucher sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.
• Kategorisieren: Kategorisieren Sie Daten in Vertraulichkeitsstufen, z. B. „Intern“ vs. „Öffentlich“ oder „Vertraulich“ vs. „Eingeschränkt“.
• Standards: Legen Sie Standards fest, um Genauigkeit, Gültigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen, sodass die Daten für die Entscheidungsfindung verwendet werden können.

10 Kernelemente eines Data Governance Frameworks

Für den Erfolg eines Data-Governance-Programms müssen Mitarbeiter, Prozesse und Technologie aufeinander abgestimmt sein. Die Schaffung eines geeigneten Rahmens für die Umsetzung des Plans ist ebenfalls wichtig und erfordert die Zusammenarbeit zwischen engagierten IT-Experten, Geschäftsbereichsleitern und Datenbeteiligten. Hier erfahren Sie, was ein Data-Governance-Rahmenwerk beinhalten sollte.

1. Datenstrategie: Die Entwicklung einer Datenstrategie ist ein wichtiger erster Schritt zur Etablierung eines Data-Governance-Frameworks. Eine Datenstrategie beschreibt die übergeordneten betrieblichen Standards und Anforderungen eines Unternehmens im Hinblick auf Daten und spiegelt oft die Unternehmenskultur wider.
2. Datenmanagement: Die Etablierung zentraler Prozesse für die Datenverwaltung ist für jedes Data-Governance-Framework von entscheidender Bedeutung. Typische Verfahren umfassen den Datenaustausch, Datenqualität Überwachung und Tests, Datenproblemverfolgung usw.
3. Datensystem: Das Framework etabliert außerdem ein Data-Governance-System für Unternehmensdaten. Beispiele für Datenregime sind der interne und externe Datenaustausch, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Anforderungen an die Datenspeicherung, Datenqualität usw.
4. Datenstandard: Datenstandards definieren einen Gesamtansatz zur Sicherstellung der Einhaltung von Datenrichtlinien. Beispiele für Datenstandards sind Datenmodellierungsstandards, Benennungs- und Abkürzungsstandards, Metadatenverwaltungund dergleichen. Das häufigste Szenario für Datenstandards sind Marketingtaxonomien – die Erstellung einer gemeinsamen Blaupause von Marketingdaten (Kampagnen, Assets, Tags), auf die alle Beteiligten zugreifen können.
5. Datensicherheit: Datensicherheit bezieht sich auf den Schutz von Unternehmensdaten während ihres gesamten Lebenszyklus. Das Rahmenwerk sollte die Prozesse zum Schutz der Daten vor Cyberangriffen, unbefugtem Zugriff, Datenlecks und Diebstahl detailliert beschreiben. Es sollte außerdem einen klaren Aktionsplan für den Umgang mit allen potenziellen Bedrohungen enthalten.
6. Datenqualität: Was ist falsch an minderwertigen Daten? Die Datenqualität entscheidet darüber, ob ein Datensatz für seinen Geschäftszweck geeignet ist. Daher sollte die Gewährleistung einer hohen Datenqualität bei der Entwicklung eines Data-Governance-Frameworks oberste Priorität haben. Die Festlegung von Richtlinien, die manuelle Eingaben verbieten, offene Standards vorschreiben und den Datenzugriff einschränken, ist ein guter Ansatzpunkt. Dies ist wahrscheinlich die wichtigste Komponente eines Data-Governance-Frameworks, da eine schlechte Datenqualität den Erfolg beeinträchtigen kann.
7. Kommunikation und Zusammenarbeit: Data Governance ist eine strategische Initiative, die unternehmensweite Anstrengungen erfordert. Daher ist es wichtig, einen Plan zur Kommunikation der Maßnahmen und Erfolge des Data-Governance-Teams zu entwickeln. Definieren Sie Ziele, Vorgaben und Tools klar, um die begeisterte Unterstützung und breite Akzeptanz von Data-Governance-Frameworks zu fördern. Genau wie die Datenqualität kann eine interne Kultur des Datenaustauschs, der Kommunikation und der Zusammenarbeit über Erfolg oder Misserfolg datengetriebener Initiativen und der Datenstrategie selbst entscheiden! Dies unterstreicht die Bedeutung von Datenkompetenz.
8. Datenkompetenz: Manchmal ist ein grundlegender kultureller Wandel erforderlich, damit Data Governance erfolgreich ist. Dies kann durch die Schulung oder Förderung von Datenkompetenz erreicht werden. Die Priorisierung der Datendemokratisierung oder die Gewährleistung, dass alle Benutzer auf Daten zugreifen, sie verstehen und nutzen können, ist Teil des Schulungsprozesses. Geschulte Benutzer können bessere Entscheidungen treffen und den Wert von Unternehmensdaten maximieren.
9. Wichtige Leistungsindikatoren: Ein Data-Governance-Programm erfordert gemeinschaftliche Investitionen in Personal und Geld. Daher ist die Festlegung von KPIs zur Messung der geschäftlichen Auswirkungen von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus sollten KPIs messbar sein und im Laufe der Zeit kontinuierlich verfolgt werden, um den Beteiligten einen genauen Return on Investment (ROI) zu bieten.
10. Technologie: Auswählen Tools zur Datenverwaltung für einzigartige Bedürfnisse ist entscheidend für die Daten-Governance-StrategieLösungen und integrierte Datenplattformen auf dem Markt bieten eine breite Palette an Funktionen, daher müssen die Bedürfnisse des Unternehmens identifiziert werden. Die meisten Data-Governance-Softwareplattformen bieten grundlegende Funktionen wie die Erstellung Wirtschaftsglossare, regelbasierte Workflows und Automatisierung. Darüber hinaus bieten viele eine Vielzahl von Datenfunktionen, darunter Datenermittlung, -verwaltung, -bereinigung und -integration.

Warum benötigen Sie ein Data-Governance-Framework?

Die Fähigkeit, Daten zu nutzen, zu speichern und zu interpretieren, hat Informationen zu einem wertvollen Gut gemacht und ermöglicht es Unternehmen, in einem globalen Geschäftsumfeld agiler und wettbewerbsfähiger zu werden. Diese Fähigkeit bringt jedoch auch eine große Verantwortung mit sich: den Schutz gespeicherter Daten.

Obwohl Gesetze und Vorschriften die allgemeine Datensicherheit und Compliance verbessert haben, sind Verstöße, die persönliche Daten von Verbrauchern offenlegen, weiterhin täglich in den Nachrichten. Dies hat Unternehmen dazu veranlasst, zusätzliche strategische Maßnahmen zum Schutz ihrer Daten zu ergreifen. Durch die Implementierung eines Data-Governance-Programms können Unternehmen die Sicherheit verbessern und weitere wertvolle Geschäftsvorteile erzielen.

Hier sind die wichtigsten Vorteile einer effektiven Datenverwaltung:

• Bessere Entscheidungsunterstützung: Stellen Sie sicher, dass die Daten im gesamten Unternehmen konsistent und qualitativ hochwertig sind. So schaffen Sie Vertrauen und gewinnen bessere Erkenntnisse zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
• Risiko reduzieren: Fördern Sie die Einhaltung von Vorschriften und reduzieren Sie Risiken, die die Langlebigkeit Ihres Unternehmens und die Datensicherheit gefährden können.
• Verbesserte Skalierbarkeit: Nahtloses Wachstum ist möglich, egal wie exponentiell die Datenmenge wächst.
• Verbesserte Effizienz:Etablieren Sie transparente Prozesse und Richtlinien für Datenstrategie und -verwaltung, um Unternehmen und ihre IT-Abteilungen agiler und skalierbarer zu machen.
• Kosten senken: Steuern Sie Ihre Daten zentral und senken Sie die Kosten, die mit einer fragmentierten oder isolierten Datenverwaltung verbunden sind.
• Verbessern Sie die Zusammenarbeit: Fördern Sie eine Kultur der Zusammenarbeit, indem Sie unternehmensweit konsistente und genaue Daten bereitstellen.

Welche Unternehmen profitieren am meisten von Data Governance?

Eine gut umgesetzte, umfassende Daten-Governance-Richtlinie kommt natürlich dem gesamten Unternehmen zugute. Sie bietet aber auch spezifische Vorteile für die einzelnen Funktionsbereiche des Unternehmens.

• Finanzen: Hochwertige, aktuelle Daten liefern den Aktionären genaue Finanzberichte.
• Marketingaktivitäten: Kundendaten, Engagement-Raten, Lead-Metriken und andere wichtige Kennzahlen zur Marketingdatenverwaltung unterstützen und informieren über Vertriebs- und Marketingstrategien.
• Gesetze und Vorschriften: Richtlinien und Verfahren gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften und die Privatsphäre der Verbraucher, reduzieren Risiken und schützen das Unternehmen.
• Effizienz: Governance-Tools und -Prozesse können die Betriebseffizienz automatisieren und verbessern.
• Führung: Konsistente, genaue und qualitativ hochwertige Daten bieten Übersicht, bilden die Grundlage für Strategien und identifizieren potenzielle Marktchancen.
• Kundendienst: Genaue, vollständige und zentralisierte Daten ermöglichen es Kundendienstmitarbeitern, Probleme und Anliegen mit weniger Kontaktpunkten schnell zu lösen.

Drei Data-Governance-Betriebsmodelle

Bei der Entwicklung eines Data-Governance-Programms müssen Sie berücksichtigen, welches Betriebsmodell für die Größe und Architektur Ihres Unternehmens am besten geeignet ist. Modelle sollten detaillierte Betriebsrichtlinien enthalten, die Aufsicht gewährleisten und die Infrastruktur für Dateneigentum und Entscheidungsfindung bereitstellen. Unternehmen müssen drei grundlegende Modelle bewerten: zentralisiert, dezentralisiert und hybrid.

1. Zentralisiert

In einem zentralisierten Data-Governance-Modell wird häufig eine Person als Data-Governance-Leiter benannt, die für Entscheidungen und die Ausrichtung des Projekts verantwortlich ist. In manchen Organisationen ist diese Person möglicherweise auch für die Verwaltung der Stammdaten und deren Verteilung an Benutzer nach Bedarf oder auf Anfrage zuständig. Andere Organisationen verteilen Komponenten möglicherweise dezentral und beauftragen Teamleiter mit der Entwicklung von Datensätzen und der Verteilung von Informationen an ihre Benutzer.

Vorteile:

• Besserer Fokus: Anstatt Daten zu sammeln, zu verwalten und zu verteilen, können sich Teams auf wesentliche Aufgaben konzentrieren.
• Qualitätskontrolle: Wenn die Daten im gesamten Unternehmen konsistent sind, können die Teams bessere Entscheidungen für das Unternehmen treffen.
• Erhöhte Sicherheit: Daten lassen sich leichter verfolgen und schützen, wodurch die mit Datenmissbrauch verbundenen Risiken verringert werden.
• Kostenkontrolle: Die Zentralisierung von Daten erfordert weniger Ressourcen und vereinfacht Prozesse.

Nachteile:

• Als Top-down-Ansatz fördert ein zentralisiertes Modell die Bürokratie und wird den individuellen Anforderungen der einzelnen Geschäftsbereiche nicht gerecht.

2. Dezentralisiert

In einem dezentralen Data-Governance-Modell entwerfen und verwalten üblicherweise Ausschüsse die Data-Governance-Richtlinien des Unternehmens. Die funktionalen Unternehmensbereiche erstellen und verwalten jedoch ihre eigenen Datensätze und kümmern sich um die Verteilung der Informationen an die Benutzer.

Vorteile:

• Verbesserte Darstellung: Berücksichtigen Sie alle Geschäftsbereiche und ihre individuellen Herausforderungen.
• Bessere Daten: Daten werden von den Menschen erstellt, die sie zur Erledigung ihrer Arbeit nutzen.
• Erhöhte Effizienz: Relativ einfach einzurichten und besser an sich ändernde Geschäftsbedürfnisse und -anforderungen anpassbar.
• Gemeinsame Wartung: Mehrere Dateneigentümer teilen sich die Verantwortung für die Verwaltung und Durchsetzung von Datenverwaltungsrichtlinien.

Nachteile: 

• Dezentrale Modelle können zu Inkonsistenzen und Duplizierung von Stammdaten führen, was sich auf Konsens, Berichterstattung und Entscheidungsfindung auswirken kann.

3. Föderiert

In einem föderierten Modell bietet eine zentralisierte Data-Governance-Struktur des Unternehmens den Rahmen, die Technologie und die Best Practices, die zu befolgen sind. Die Anwendungseigentümer agieren jedoch autonom. Anders ausgedrückt: Jeder Geschäftsbereich verfügt über seine eigenen Daten und Metadaten und kann frei Standards, Richtlinien und Verfahren entwickeln, die seinen Geschäftsanforderungen am besten entsprechen.

Vorteile:

• Mehr Autonomie: Teams können ihre eigenen Daten verwalten und skalieren, ohne andere Teams zu beeinträchtigen;
• Schnellere Problemlösung: Probleme werden gelöst, wann und wo sie auftreten;
• Erhöhte Beweglichkeit: Teams können experimentieren und Daten anpassen, sobald Geschäftsanforderungen entstehen

Nachteile:

• Um autonom agieren zu können, ist fundiertes Fachwissen in jedem Geschäftsbereich erforderlich. Darüber hinaus müssen zusätzliche Schritte unternommen werden, um die Datenkonsistenz und die Koordination zwischen den Teams im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

Abschluss

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

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