{"id":5245,"date":"2022-07-23T08:07:17","date_gmt":"2022-07-23T16:07:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5245"},"modified":"2022-09-17T14:18:03","modified_gmt":"2022-09-17T22:18:03","slug":"how-to-succeed-in-data-governance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/so-gelingt-die-datenverwaltung\/","title":{"rendered":"Wie gelingt die Datenverwaltung? | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Wie gelingt die Datenverwaltung?<\/strong><\/h2>\n

In diesem Artikel untersuchen wir So gelingt die Datenverwaltung<\/strong>. Wenn Sie mit gro\u00dfen Datenmengen gearbeitet haben, haben Sie wahrscheinlich den Begriff \u201eDatenverwaltung<\/strong><\/a>Und Sie fragen sich wahrscheinlich: Was ist das? Ist es das Richtige f\u00fcr Sie? Wie l\u00e4sst es sich umsetzen? Kurz gesagt: Data Governance ist die Strategie f\u00fcr den Umgang mit Daten \u2013 wie sie gespeichert, abgerufen, \u00fcberpr\u00fcft, gesichert und genutzt werden. Data Governance umfasst die Entwicklung von Zugriffsregelungen: Wer kann auf Ihre Daten zugreifen, sie nutzen und weitergeben?<\/p>\n

Diese Probleme gewinnen zunehmend an Bedeutung, da Unternehmen zur Erreichung ihrer Gesch\u00e4ftsziele auf die Erfassung, Speicherung und Analyse gro\u00dfer Datenmengen angewiesen sind. Daten sind f\u00fcr Unternehmen zu einem Gewinninstrument, einem Gesch\u00e4ftsmedium und einem Gesch\u00e4ftsgeheimnis geworden. Datenschutzverletzungen k\u00f6nnen zu Rechtsstreitigkeiten f\u00fchren und dazu f\u00fchren, dass Verbraucher das Vertrauen in das Kerngesch\u00e4ft eines Unternehmens verlieren.<\/p>\n

\"Wie

Wie gelingt die Datenverwaltung?<\/p><\/div>\n

Wenn Sie die Datenverarbeitung den einzelnen Abteilungen \u00fcberlassen, fehlt eine einheitliche Strategie f\u00fcr das Datenmanagement. Die einzelnen Abteilungen entwickeln dann m\u00f6glicherweise eigene Strategien. Dies ist ebenso undenkbar wie das Fehlen einer Strategie f\u00fcr die Verwaltung physischer Best\u00e4nde, die es einzelnen Einheiten erm\u00f6glicht, Produkte nach Belieben zu produzieren, zu lagern und zu verkaufen. Datenmissbrauch, wie auch der Missbrauch von Best\u00e4nden, kann Unternehmen Millionen kosten. Daher m\u00fcssen Strategien vorhanden sein, um Daten konsistent, sicher und jederzeit verf\u00fcgbar zu halten. Diese auf den Datenbereich angewendeten Richtlinien bilden die Grundlage f\u00fcr Data Governance.<\/p>\n

Merkmale der Datenverwaltung<\/h3>\n

A Daten-Governance-Strategie<\/a><\/strong> muss den gesamten Lebenszyklus der Daten abdecken, von der Datenerfassung bis zur Datenverwaltung. W\u00e4hrend dieses Lebenszyklus muss die Datenverwaltung die folgenden Aspekte ber\u00fccksichtigen:<\/p>\n

1. Woher und wie die Daten stammen, ist der Ausgangspunkt des Datenlebenszyklus. Die Datenherkunft bildet die Grundlage einer Data-Governance-Strategie. Ein wichtiger Faktor bei der Bestimmung der Datenquelle ist beispielsweise die Gr\u00f6\u00dfe des Datensatzes. Werden Daten aus Zielm\u00e4rkten, von Bestandskunden und aus sozialen Medien erhoben? Oder wird ein externer Anbieter mit der Datenerhebung oder -analyse beauftragt? Was ist der Eingabedatenstrom? Data Governance muss diese Fragen ber\u00fccksichtigen, Strategien zur Verwaltung der Datenerhebung entwickeln, externe Anbieter bei der Verarbeitung der von ihnen erhobenen Daten oder der Analyse der von Ihnen erhobenen Daten anleiten und den Pfad und Lebenszyklus der Daten kontrollieren.<\/p>\n

2. Die Validierung von Daten, insbesondere von Daten aus mehreren Quellen, bereitet Kopfschmerzen f\u00fcr Datenverwalter<\/a><\/strong>Die Unterscheidung wichtiger Daten von verrauschten Daten ist nur der Anfang des Problems. Wenn Sie Daten von einem verbundenen Unternehmen erfassen, m\u00fcssen Sie deren Zuverl\u00e4ssigkeit sicherstellen. Wenn Sie Daten von Social-Media-Websites erfassen, muss Ihre Strategie eine M\u00f6glichkeit zur \u00dcberpr\u00fcfung wichtiger Daten vorsehen. In jedem Fall m\u00fcssen Sie sicherstellen, dass die erfassten Daten legitim sind und nicht manipuliert wurden \u2013 dieses Problem ist besonders in Parallel-Computing-Umgebungen besorgniserregend, da Parallel Computing h\u00e4ufig zum Erfassen gro\u00dfer Datenmengen und h\u00e4ufig unter Verwendung von Cloud-Diensten eingesetzt wird, was das Sicherheitsrisiko erh\u00f6ht.<\/p>\n

3. Data-Governance-Richtlinien m\u00fcssen Speicherprobleme ber\u00fccksichtigen, und Speicherl\u00f6sungen h\u00e4ngen stark von der Gr\u00f6\u00dfe der Datens\u00e4tze ab. Petabyte an Big Data m\u00fcssen in sicheren, redundanten Systemen gespeichert werden, oft in Hierarchien, die die Daten nach Nutzungsh\u00e4ufigkeit bereitstellen. So stellen teure Online-Systeme h\u00e4ufig angeforderte Daten bereit, w\u00e4hrend weniger h\u00e4ufig angeforderte Daten auf weniger teuren und weniger verf\u00fcgbaren Systemen gespeichert werden. Leider sind diese Systeme mit niedrigerer Priorit\u00e4t oft auch weniger sicher und erm\u00f6glichen den Zugriff auf sensible, aber selten angeforderte Daten. Daher muss eine gute Data-Governance-Richtlinie bei der Formulierung einer Datenspeicherl\u00f6sung alle Aspekte ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n

4. Die Datenverwaltung muss eine Zugriffskontrollstrategie entwickeln, die ein Gleichgewicht zwischen Bedarf und Sicherheit schafft. Stellen Sie Daten bei Bedarf denjenigen zur Verf\u00fcgung, die sie f\u00fcr ihre Arbeit ben\u00f6tigen. Aus Sicherheitsgr\u00fcnden sollten sie keinen Zugriff auf Daten haben, die \u00fcber ihre Befugnisse hinausgehen. Der Zugriff auf Daten sollte nur bei legitimen Anfragen erfolgen. Aus Sicherheitsgr\u00fcnden sollte der Zugriff auf sensible Daten jedoch erschwert und nur Nutzern mit einem bestimmten Sicherheitsniveau zug\u00e4nglich gemacht werden.<\/p>\n

F\u00fcr Benutzer und Daten selbst sollten Zugriffsebenen festgelegt werden. Bei der Verwaltung von Konten ist eine enge Zusammenarbeit mit der Personalabteilung und dem Einkauf wichtig, da ausscheidende Mitarbeiter und nicht mehr zusammenarbeitende Lieferanten dadurch zeitnah keinen Zugriff mehr erhalten. Die Handhabung dieser Details sowie die Sicherstellung des Dateneigentums und der Datenverantwortung sind Teil einer umfassenden Data-Governance-Strategie.<\/p>\n

5. Nutzen\/Teilen\/Analysieren. Die Art und Weise der Datennutzung ist ein entscheidender Bestandteil einer Data-Governance-Strategie. M\u00f6gliche Verwendungszwecke sind die Verwaltung von Konten, die Verbesserung des Kundenerlebnisses, gezielte Werbung, Marktanalysen und der Datenaustausch mit verbundenen Unternehmen. Welche Daten weitergegeben oder f\u00fcr Marketingzwecke verwendet werden d\u00fcrfen, muss sorgf\u00e4ltig definiert und vor Angriffen und Datenlecks gesch\u00fctzt werden, da die Daten ausschlie\u00dflich f\u00fcr interne Zwecke bestimmt sind. Informieren Sie Ihre Kunden dar\u00fcber, dass alle Unternehmen, die Daten erfassen, die Vorschriften zur Datennutzung und -weitergabe einhalten m\u00fcssen. Die Gew\u00e4hrleistung einer konformen Datennutzung ist ein weiterer wichtiger Vorteil einer Data-Governance-Richtlinie.<\/p>\n

6. Erfassung, \u00dcberpr\u00fcfung, Speicherung, Zugriff und Nutzung sind notwendige Bestandteile eines Sicherheitsplans. Es bedarf einer umfassenden Strategie, um diese und andere Sicherheitsbedenken zu adressieren. Ein Sicherheitsprogramm muss funktionieren, ohne Nutzer zu behindern. Allerdings k\u00f6nnen Daten im Lebenszyklus unbeabsichtigt angegriffen und kompromittiert werden. Das Streben nach Sicherheit muss die notwendige Nutzung unterst\u00fctzen, nicht behindern. Eine Data-Governance-Strategie muss Datensicherheitsl\u00f6sungen entwickeln, darunter Zugriffsprotokolle, Verschl\u00fcsselung von Daten im Ruhezustand und w\u00e4hrend der \u00dcbertragung und vieles mehr.<\/p>\n

7. Datenverwaltung\/Metadaten. Der Datenlebenszyklus ist ohne Datenverwaltung unvollst\u00e4ndig. Ein Beispiel f\u00fcr Datenverwaltung ist die Anwendung von Metadaten auf Daten, um deren Abruf zu identifizieren. Metadaten umfassen die Datenquelle, das Datum ihrer Erstellung und\/oder Erfassung, Informationen zur Zugriffsebene, semantische Klassifizierung und weitere vom Unternehmen ben\u00f6tigte Attribute. Data Governance legt ein Metadatenvokabular fest, das die G\u00fcltigkeitsdauer von Daten definiert. Bedenken Sie, dass Daten ebenfalls ablaufen und irgendwann nur noch f\u00fcr die Analyse historischer Daten verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Organisatorische Aspekte der Datenverwaltung<\/h3>\n

Die Einf\u00fchrung einer Datenverwaltung st\u00f6\u00dft h\u00e4ufig auf Widerstand. Die Unternehmen bef\u00fcrchten, nicht mehr auf die ben\u00f6tigten Daten zugreifen zu k\u00f6nnen, und die Unternehmen scheuen sich aus Wettbewerbsgr\u00fcnden, ihre Daten zu teilen. Eine Datenverwaltungsstrategie muss diese Bedenken ber\u00fccksichtigen und f\u00fcr alle Beteiligten akzeptabel sein. Unternehmen, die an eine Datensiloumgebung gew\u00f6hnt sind, passen sich m\u00f6glicherweise nicht so leicht an neue Datenverwaltungsstrategien an. Die heutige Abh\u00e4ngigkeit von gro\u00dfen Datens\u00e4tzen und die damit verbundenen zahlreichen Sicherheitsrisiken machen die Erstellung und Implementierung unternehmensweiter Datenrichtlinien jedoch unabdingbar.<\/p>\n

Daten sind zunehmend Teil der Unternehmensinfrastruktur, und Entscheidungen werden getroffen, w\u00e4hrend das Unternehmen spezifische Situationen Schritt f\u00fcr Schritt verarbeitet. Dies geschieht einmalig, oft als Reaktion auf ein bestimmtes Problem. Daher kann sich die Art und Weise, wie ein Unternehmen mit Daten umgeht, von Abteilung zu Abteilung oder sogar von Abteilung zu Abteilung unterscheiden.<\/p>\n

Selbst wenn jede Abteilung bereits \u00fcber einen sinnvollen Plan zur Datenverarbeitung verf\u00fcgt, k\u00f6nnen diese Pl\u00e4ne miteinander in Konflikt geraten. Das Unternehmen muss daher einen Weg finden, zu vermitteln. Die Anforderungen und Bed\u00fcrfnisse der Datenspeicherung zu ermitteln, kann schwierig sein. Wer es nicht richtig macht, kann das Potenzial der Daten f\u00fcr Marketing und Kundenbindung nicht aussch\u00f6pfen und tr\u00e4gt zudem die rechtliche Verantwortung im Falle eines Datenversto\u00dfes.<\/p>\n

Another problem is that in a large company, departments compete for resources and compete to have their needs heard. Departments only need to ensure their own viability, whether it is a profitable business or a support centre, so they have a narrow vision and focus on their own needs, making it difficult to reach a compromise without mediation.<\/p>\n

Das Data Governance Board erstellt Data-Governance-Richtlinien auf Grundlage bestehender Datenrichtlinien, unerf\u00fcllter Anforderungen und potenzieller Sicherheitsprobleme. Es standardisiert Richtlinien f\u00fcr Datenerfassung, -verwaltung, -speicherung, -zugriff und -nutzung und ber\u00fccksichtigt dabei die unterschiedlichen Bed\u00fcrfnisse verschiedener Abteilungen und Positionen. Das Data Governance Board fungiert zudem als Vermittler, der widerspr\u00fcchliche Anforderungen ausgleicht, Sicherheitsbedenken mit Zugriffsanforderungen in Einklang bringt und die effizientesten und sichersten Datenverwaltungsrichtlinien gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n

Wie gelingt die Datenverwaltung?<\/h3>\n

So gelingt die Datenverwaltung \u2013 1. Richten Sie eine Datenverwaltungsorganisation ein. <\/strong><\/p>\n

Das Data Governance Institute empfiehlt die Einrichtung eines Data Governance Boards, das die Eingaben einzelner Datennutzer auswertet und eine unternehmensweite Datenmanagementstrategie entwickelt, die die Bed\u00fcrfnisse interner, externer und auch juristischer Nutzer ber\u00fccksichtigt. Das Gremium sollte Stakeholder aus allen Gesch\u00e4ftsbereichen umfassen, um sicherzustellen, dass alle Bed\u00fcrfnisse erf\u00fcllt und alle Arten von Dateneigentum vertreten sind. Auch Sicherheitsexperten sollten dem Gremium angeh\u00f6ren. Es ist wichtig, die Ziele des Data Governance Boards zu kennen. \u00dcberlegen Sie daher, warum Ihr Unternehmen eine Data-Governance-Strategie ben\u00f6tigt, und erl\u00e4utern Sie diese klar.<\/p>\n

So gelingt die Datenverwaltung \u2013 2. Entwickeln Sie ein Framework, das ein breites Spektrum an Datenanforderungen ber\u00fccksichtigt. <\/strong><\/p>\n

Das Framework muss sicherstellen, dass die einzelnen Komponenten zu einem Ganzen integriert sind, das die Anforderungen an Erfassung, Speicherung, Abruf und Sicherheit erf\u00fcllt. Dazu muss ein Unternehmen seine End-to-End-Datenstrategie klar formulieren, um ein Framework zu entwickeln, das alle Anforderungen und notwendigen Vorg\u00e4nge abdeckt. Die Komponenten m\u00fcssen so geplant werden, dass sie sich gegenseitig unterst\u00fctzen. Dies bietet viele Vorteile, beispielsweise die Durchf\u00fchrung von Abrufanforderungen in einer hochsicheren Umgebung.<\/p>\n

Compliance muss ebenfalls als Teil des Rahmenwerks speziell konzipiert werden, damit regulatorische Probleme verfolgt und gemeldet werden k\u00f6nnen. Das Rahmenwerk umfasst au\u00dferdem t\u00e4gliche Aufzeichnungen und andere Sicherheitsma\u00dfnahmen, die fr\u00fchzeitig vor Angriffen warnen. Die Validierung von Daten vor ihrer Verwendung ist ebenfalls Teil des Rahmenwerks. Das Data Governance Board sollte jeden Teil des Rahmenwerks verstehen, seinen Zweck und seine Funktionsweise w\u00e4hrend des gesamten Datenlebenszyklus kl\u00e4ren.<\/p>\n

So gelingt die Datenverwaltung \u2013 3. Pilotieren Sie eine Datenstrategie. <\/strong><\/p>\n

Normalerweise sollte eine Strategie zun\u00e4chst in kleinem Ma\u00dfstab eingef\u00fchrt werden, um Schwachstellen in Planung, Rahmen und Infrastruktur aufzudecken, bevor sie im gesamten Unternehmen umgesetzt wird.<\/p>\n

So gelingt die Datenverwaltung \u2013 4. Sorgen Sie f\u00fcr eine aktuelle Datenverwaltungsorganisation. <\/strong><\/p>\n

Das Data Governance Board sollte mit der Zeit gehen, da die Data-Governance-Richtlinien mit der Ausweitung auf neue Gesch\u00e4ftsbereiche sicherlich angepasst werden m\u00fcssen. Mit der technologischen Weiterentwicklung sollten auch die Datenrichtlinien mit der Sicherheitslage, den Datenanalysemethoden und den Datenmanagement-Tools Schritt halten.<\/p>\n

So gelingt die Datenverwaltung \u2013 5. Wissen, was eine erfolgreiche Datenstrategie ist. <\/strong><\/p>\n

Legen Sie Erfolgsmetriken fest, um den Fortschritt messbar zu machen. Durch die Festlegung von Datenmanagementzielen identifizieren Sie wichtige Erfolgsindikatoren und stellen so sicher, dass Ihre Data-Governance-Strategie in die gew\u00fcnschte und erforderliche Richtung geht.<\/p>\n

Abschluss<\/h3>\n

Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, besser zu verstehen, wie Sie Data Governance erfolgreich umsetzen k\u00f6nnen. Wenn Sie mehr \u00fcber Data Governance erfahren m\u00f6chten, besuchen Sie bitte: Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

Als einer der\u00a0die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong>\u00a0Gudu SQLFlow ist heute auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, Datenherkunft<\/a><\/strong>und f\u00fchren visuelle Anzeige durch, erm\u00f6glichen es Benutzern aber auch,\u00a0Datenherkunft<\/strong>\u00a0im CSV-Format und f\u00fchren Sie eine visuelle Anzeige durch.\u00a0(Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 24. Juli 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>