Der ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung

Was ist Data Governance? Was ist der Zweck von Data Governance? Welche Methoden der Data Governance gibt es? Was ist der Umfang eines Data-Governance-Projekts? Wenn Sie Antworten auf diese Fragen suchen, sind Sie hier richtig. Dieser Beitrag bietet Ihnen eine Der ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung.

Der ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung

Der ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung – 1. Definition von Datenverwaltung

Data Governance ist eine Reihe von Management-Verhaltensweisen, die die Nutzung von Daten in einer Organisation betreffen. Initiiert und implementiert von der Unternehmensdatenverwaltung Abteilung, eine Reihe von Richtlinien und Prozessen zur Entwicklung und Implementierung von Geschäftsanwendungen und zur technischen Verwaltung von Daten im gesamten Unternehmen.

Die Qualität der Daten wirkt sich direkt auf den Wert der Daten aus und beeinflusst direkt die Ergebnisse der Datenanalyse und die Qualität der Entscheidungen, die wir auf dieser Grundlage treffen. Wir sagen oft, dass wir Daten zum Sprechen und zur Unterstützung des Entscheidungsmanagements verwenden, aber minderwertige oder sogar fehlerhafte Daten werden unweigerlich „Lügen erzählen“! Daten-Governance ist Verbesserung der Datenqualität und schöpfen Sie den Wert Ihrer Datenbestände voll aus.

Der ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung – 2. Zweck der Datenverwaltung

1. Legen Sie interne Regeln für die Datennutzung fest;
2. Risiko reduzieren;
3. Verbessern Sie die interne und externe Kommunikation;
4. Implementieren Sie Compliance-Anforderungen;
5. Bequeme Datenverwaltung;
6. Erhöhen Sie den Wert der Daten;
7. Durch Risikomanagement und -optimierung dazu beitragen, das weitere Überleben des Unternehmens zu sichern;
8. Kosten senken;

Der ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung – 3. Treiber der Datenverwaltung

1. Verbessern Sie den Prozess

• Verbessern Sie die Datenqualität. Die Fähigkeit, die Geschäftsleistung mit authentischen und vertrauenswürdigen Daten zu verbessern.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Die Fähigkeit, effektiv und konsequent auf gesetzliche Anforderungen zu reagieren.
• Effizienz der Projektentwicklung. Verbesserungen im Systemlebenszyklus (SDLC) adressieren Datenverwaltungsprobleme im gesamten Unternehmen, einschließlich der Nutzung des Datenlebenszyklus zur Verwaltung spezifischer technischer Datenschulden.
• Lieferantenmanagement. Verträge zur Regelung der Datenverarbeitung, einschließlich Cloud-Speicherung. Externe Datenbeschaffung, Verkauf von Datenprodukten sowie ausgelagerter Datenbetrieb und -wartung.
• Metadatenverwaltung. Erstellen Sie Geschäftsglossare, definieren und lokalisieren Sie Daten in Ihrer Organisation und stellen Sie sicher, dass datenreiche Metadaten verwaltet und angewendet werden.

2. Risiko reduzieren

• Datensicherheit. Schützen Sie Datenbestände durch Kontrollmaßnahmen, einschließlich Verfügbarkeit, Integrität, Kontinuität, Überprüfbarkeit und Datensicherheit.
• Datenschutz. Kontrollieren Sie private Informationen, vertrauliche Informationen, persönlich identifizierbare Informationen usw. durch institutionelles und Compliance-Monitoring.
• Allgemeines Risikomanagement. Erhalten Sie Einblick in die finanziellen oder geschäftlichen Auswirkungen von Risikodaten, einschließlich der Reaktion auf rechtliche und regulatorische Fragen.

Der ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung – 4. Umfang des Datenverwaltungsprojekts

1. Strategie. Definieren, kommunizieren und fördern Sie die Umsetzung von Datenstrategien und Data-Governance-Strategien.
2. System. Richten Sie Richtlinien für Daten, Metadatenverwaltung, Zugriff, Verwendung, Sicherheit und Qualität ein.
3. Standard und Qualität. Legen Sie Standards für Datenqualität und Datenarchitektur fest und setzen Sie diese durch.
4. Aufsicht. Bietet Beobachtung, Prüfung und Korrekturmaßnahmen in Schlüsselbereichen des Qualitäts-, Institutions- und Datenmanagements (Verantwortungsmanagement).
5. Compliance. Stellen Sie sicher, dass die Organisation die datenbezogenen gesetzlichen Compliance-Anforderungen erfüllen kann.
6. Problemmanagement. Probleme identifizieren, definieren, eskalieren und beheben. Für Bereiche wie Datensicherheit, Zugriff, Qualität, Compliance, Eigentum, Systeme, Standards, Terminologie oder Data-Governance-Verfahren.
7. Datenmanagementprojekte. Verstärken Sie Ihre Bemühungen zur Verbesserung der Datenmanagementpraktiken.
8. Bewertung von Datenbeständen. Legen Sie Standards und Prozesse fest, um den Geschäftswert von Datenbeständen einheitlich zu definieren.

Der ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung – 5. Der Weg der Datenverwaltung

1. Data Governance braucht ein solides Fundament: Data Governance muss schrittweise umgesetzt werden, wobei bereits in der frühen Phase mindestens drei Aspekte beachtet werden müssen: Datenspezifikation, Datenqualität und Datensicherheit. Standardisiertes Modellmanagement ist Voraussetzung für die Datenverwaltung, qualitativ hochwertige Daten sind Voraussetzung für die Datenverfügbarkeit und Datensicherheitsmanagement und -kontrolle sind Voraussetzung für die gemeinsame Nutzung und den Austausch von Daten.
2. Daten-Governance erfordert einen Systemaufbau: Um den Wert von Daten voll auszuschöpfen, müssen drei Elemente erfüllt sein: eine sinnvolle Plattformarchitektur, optimale Governance-Dienste und systematische Betriebsmittel. Wählen Sie die passende Plattformarchitektur entsprechend der Unternehmensgröße, Branche und dem Datenvolumen. Governance-Dienste sollten den gesamten Lebenszyklus der Daten durchlaufen, um die Integrität, Genauigkeit, Konsistenz und Effektivität der Datenerfassung, -verarbeitung, -freigabe, -speicherung und -anwendung zu gewährleisten. Die Betriebsmittel sollten die Optimierung von Normen, Organisation, Plattform und Prozessen usw. umfassen.
3. Data Governance muss sich auf Daten konzentrieren: Der Kern von Data Governance besteht darin, Daten zu verwalten. Daher ist es notwendig, das Metadatenmanagement zu stärken und Stammdatenverwaltung, verwalten Sie Daten aus der Quelle und vervollständigen Sie die zugehörigen Attribute und Informationen der Daten, wie z. B. Metadaten, Qualität, Sicherheit, Geschäftslogik und Herkunft, um die Datenproduktion, -verarbeitung und -nutzung auf metadatengesteuerte Weise zu verwalten.
4. Datenverwaltung erfordert die Integration von Konstruktion und Verwaltung: Die Konsistenz der Datenmodellherkunft und der Aufgabenplanung ist der Schlüssel zur Integration von Konstruktion und Verwaltung, was dazu beiträgt, das Problem inkonsistenter Datenverwaltungs- und Datenproduktionskaliber zu lösen.
5. Datenverwaltung erfordert IT-Kompetenz: Datenverwaltung ist nicht nur eine Ansammlung normativer Dokumente, sondern muss im Governance-Prozess der Normen, Prozesse und Standards für die IT-Plattform generiert werden. Im Prozess der Datenproduktion wird die Datenverwaltung „vom Ende her“ durchgeführt, um den Anstieg verschiedener Passivitäts- und Betriebs- und Wartungskosten durch Nachprüfungen zu vermeiden.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, dass dieser ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung Ihnen hilft, das Thema besser zu verstehen. Wenn Sie mehr über Datenverwaltung erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, Folgendes zu besuchen: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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