{"id":5369,"date":"2022-08-06T02:31:32","date_gmt":"2022-08-06T10:31:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5369"},"modified":"2022-09-17T14:15:46","modified_gmt":"2022-09-17T22:15:46","slug":"frequently-asked-questions-in-data-governance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/haufig-gestellte-fragen-zur-datenverwaltung\/","title":{"rendered":"20 h\u00e4ufig gestellte Fragen zur Datenverwaltung | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

20 h\u00e4ufig gestellte Fragen zur Datenverwaltung<\/h2>\n

Die Bedeutung von Datenverwaltung<\/strong><\/a> soll uns dabei helfen, Datenprobleme fr\u00fcher, zeitgerechter und effizienter zu erkennen und die Qualit\u00e4t, Verf\u00fcgbarkeit, Integration, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit von Unternehmensdaten sicherzustellen.
\nHeute werfen wir in diesem Artikel einen Blick auf 20 h\u00e4ufig gestellte Fragen zur Datenverwaltung<\/strong>.<\/p>\n

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H\u00e4ufig gestellte Fragen zur Datenverwaltung<\/p><\/div>\n

20 h\u00e4ufig gestellte Fragen zur Datenverwaltung:<\/h3>\n

1. Was ist Datenverwaltung?<\/h4>\n

Data Governance ist eine strategische Initiative zur Optimierung des Datenmanagements in Unternehmen. Sie dient der Organisation und Verbesserung der Richtlinien und Verfahren, die Unternehmen zur Definition, Erfassung, Speicherung, Sicherung, Verwaltung und Monetarisierung von Gesch\u00e4ftsdaten verwenden. Gute Data Governance bedeutet nicht nur, Haftungsrisiken zu vermeiden, sondern auch neue Wege zur Wertsch\u00f6pfung f\u00fcr das Unternehmen zu finden.<\/p>\n

2. Was beinhaltet Data Governance?<\/h4>\n

Data Governance umfasst Organisationen, Systeme, Prozesse und Informationstechnologie. Sie bewertet und definiert Rollen und Verantwortlichkeiten neu, verbessert Richtlinien zur Verbesserung der Kommunikation und des Datenaustauschs zwischen Abteilungen, definiert und erweitert den Zugriff auf gesch\u00e4ftskritische Daten und standardisiert die Datenerfassungs- und -verarbeitungspraktiken, um die Qualit\u00e4t und Konsistenz der Unternehmensdaten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

3. Welchen gesch\u00e4ftlichen Wert hat Data Governance?<\/h4>\n

Data Governance hilft Unternehmen, Haftungsrisiken zu vermeiden, Zeit und Geld bei fehlerhaften Daten zu sparen, Kundenbeziehungen zu verbessern und aktiv Umsatz zu generieren. Mit zug\u00e4nglichen, klar definierten und qualit\u00e4tskontrollierten Daten ist die Wahrscheinlichkeit, Kunden zu gewinnen, 23-mal h\u00f6her, die Kundenbindung 6-mal h\u00f6her und die Rentabilit\u00e4t 19-mal h\u00f6her.<\/p>\n

4. Ist Datenverwaltung ein Programm oder ein Projekt?<\/span><\/h4>\n

Datenverwaltung ist eine langfristige strategische Gesch\u00e4ftsinitiative, kein kurzfristiges Projekt. Die Implementierung von Datenverwaltung erfordert strukturelle \u00c4nderungen der bestehenden Datenrichtlinien und -praktiken eines Unternehmens sowie eine Neudefinition der Rollen und Verantwortlichkeiten der Datenverarbeiter.<\/p>\n

5. Wie k\u00f6nnen Sie Gesch\u00e4ftsf\u00fchrern dabei helfen, die Bedeutung eines Data-Governance-Programms zu verstehen?<\/h4>\n

Der beste Weg, dem Management die Bedeutung von Data Governance zu erkl\u00e4ren, besteht darin, sich auf die Vorteile f\u00fcr das Gesch\u00e4ftsergebnis zu konzentrieren. Betonen Sie, wie Data Governance die Unternehmensstrategie voranbringt und zum Erreichen spezifischer Gesch\u00e4ftsziele beitr\u00e4gt. Es ist wichtig zu vermitteln, dass es bei Data Governance sowohl um Wertsch\u00f6pfung als auch um Haftungsvermeidung geht.<\/p>\n

6. Wie l\u00e4sst sich Data Governance implementieren?<\/h4>\n

Der erste Schritt bei der Implementierung von Data Governance besteht darin, die Unternehmensstrategie Ihres Unternehmens klar zu verstehen. Identifizieren Sie konkrete Gesch\u00e4ftsziele, die mit Daten erreicht werden k\u00f6nnen, und definieren Sie die daf\u00fcr erforderlichen Datenelemente. Identifizieren Sie vor diesem Hintergrund Verbesserungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr bestehende Daten und Verfahren und entwickeln Sie entsprechende neue Richtlinien.<\/p>\n

7. Wie l\u00e4sst sich der Erfolg der Datenverwaltung messen?<\/h4>\n

Messen Sie die Erfolg Ihres Data-Governance-Programms<\/a><\/strong> Durch die fr\u00fchzeitige Festlegung von Key Performance Indicators (KPIs). Verkn\u00fcpfen Sie die KPIs unbedingt mit der spezifischen Unternehmensstrategie und den Gesch\u00e4ftszielen Ihres Unternehmens. So stellen Sie sicher, dass der Erfolg anhand von Kennzahlen gemessen wird, die f\u00fcr das Management relevant und f\u00fcr das gesamte Unternehmen aussagekr\u00e4ftig sind.<\/p>\n

Ein KPI kann eine Verbesserung der Datenqualit\u00e4t eines Unternehmens, eine Erh\u00f6hung der Anzahl der in einem Wirtschaftsglossar<\/a><\/strong>oder eine Verringerung des Zeitaufwands f\u00fcr die Suche, Organisation und Bereinigung von Daten. Eine weitere M\u00f6glichkeit, Erfolge nachzuweisen, ist die Dokumentation der Verbesserung der Datenmanagement<\/a><\/strong> Reifegrad im Laufe der Zeit.<\/p>\n

8. Warum scheitert die Datenverwaltung?<\/strong><\/h4>\n

Data-Governance-Programme scheitern oft, wenn sie die Unterst\u00fctzung des Unternehmens nicht gew\u00e4hrleisten. Ein Sponsor ist wichtig, der die aktive Einbindung von Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung und IT in das Programm sicherstellt. Data-Governance-Programme sind zudem anf\u00e4llig f\u00fcr \u00fcberm\u00e4\u00dfige Einflussnahme. Es ist wichtig, sinnvolle kurzfristige Ziele festzulegen, die eng mit der Unternehmensstrategie \u00fcbereinstimmen.<\/p>\n

9. Was ist der Unterschied zwischen Data Governance und Datenmanagement?<\/h4>\n

Data Governance umfasst im Wesentlichen organisatorische Strategien, Richtlinien und Verfahren. Sie bietet der Gesch\u00e4ftsleitung die Kontrolle und gibt vor, wie Daten verarbeitet werden sollen, um Gesch\u00e4ftsziele zu erreichen. Im Gegensatz dazu befasst sich das Datenmanagement mit den Tools und Praktiken zur Datenverarbeitung und zur Umsetzung der in der Data Governance beschriebenen Strategien.<\/p>\n

10. Was ist ein Dateneigent\u00fcmer?<\/h4>\n

Data owners are individuals who are ultimately responsible for the quality of one or more datasets. They are usually senior employees with the authority, budget, and resources to define, cleanse, and maintain the data they “own”. The data owner is usually not the same person responsible for the day-to-day management of the data.<\/p>\n

11. Was ist ein Datenverwalter?<\/h4>\n

A Datenverwalter<\/strong><\/a> ist eine Person, die f\u00fcr die t\u00e4gliche Verwaltung eines oder mehrerer Datens\u00e4tze verantwortlich ist. Sie berichtet dem Dateneigent\u00fcmer und arbeitet daran, die Sicherheit und Qualit\u00e4t der Daten<\/a><\/strong>. Datenverwalter k\u00f6nnen Entscheidungsbefugnis \u00fcber ihre Daten haben, m\u00fcssen es aber nicht.<\/p>\n

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H\u00e4ufig gestellte Fragen zur Datenverwaltung<\/p><\/div>\n

12. Was ist der Unterschied zwischen einem Dateneigent\u00fcmer und einem Datenverwalter?<\/h4>\n

Dateneigent\u00fcmer sind formal f\u00fcr die Qualit\u00e4t eines oder mehrerer Datens\u00e4tze verantwortlich, w\u00e4hrend Datenverwalter f\u00fcr die t\u00e4gliche Verwaltung der Datens\u00e4tze selbst zust\u00e4ndig sind. In manchen Organisationen werden beide Rollen von derselben Person wahrgenommen. Gr\u00f6\u00dfere Organisationen weisen diese Rollen mehreren Personen zu, um die Aufsicht und Rechenschaftspflicht zu erleichtern, die Arbeitsbelastung der leitenden Mitarbeiter zu reduzieren und die Beteiligung von IT und Fachabteilungen an der Datenverwaltung zu f\u00f6rdern.<\/p>\n

13. Was ist Datenqualit\u00e4t und wie wird sie gemessen?<\/h4>\n

Datenqualit\u00e4t gibt an, ob ein bestimmter Datensatz f\u00fcr den jeweiligen Zweck geeignet ist. Anders ausgedr\u00fcckt: Daten, die zum Erreichen bestimmter Gesch\u00e4ftsziele genutzt werden k\u00f6nnen, gelten als qualitativ hochwertig. DAMA misst die Datenqualit\u00e4t anhand von sechs Schl\u00fcsseldimensionen: Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit, Konsistenz, Aktualit\u00e4t, G\u00fcltigkeit und Eindeutigkeit.<\/p>\n

14. Was ist Datenmanagement-Reife und wie wird sie gemessen?<\/h4>\n

Die Reife des Datenmanagements beschreibt die F\u00e4higkeit eines Unternehmens, Daten zu erfassen, zu verwalten und zu monetarisieren. Sie konzentriert sich auf die F\u00e4higkeit eines Unternehmens, Daten zu nutzen und zu verwalten, nicht auf die Qualit\u00e4t der Daten selbst. Die Messung der Reife des Datenmanagements muss kein komplexer Prozess sein. Sie erfordert die Betrachtung vieler verschiedener organisatorischer Praktiken und Datenkontaktpunkte.<\/p>\n

15. Was ist Datenherkunft?<\/h4>\n

Datenherkunft<\/a><\/strong> Die Datenverarbeitung verfolgt den gesamten Lebenszyklus eines bestimmten Datensatzes oder Elements: woher es stammt, wo es konvertiert oder gespeichert wird und wie es letztendlich verwendet wird. Die Datenherkunft ist besonders n\u00fctzlich, um die Zuverl\u00e4ssigkeit von Daten zu bestimmen und die Auswirkungen und Ursachen von Datenfehlern zu analysieren.<\/p>\n

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H\u00e4ufig gestellte Fragen zur Datenverwaltung<\/p><\/div>\n

16. Was ist ein Wirtschaftsglossar?<\/h4>\n

Ein Gesch\u00e4ftsglossar definiert Bedeutung, Format und Zweck der wichtigsten Datenelemente eines Unternehmens. Ein Gesch\u00e4ftsglossar ist entscheidend, damit alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind. Durch die Kontextualisierung und Definition einzelner Datenelemente verbessern sie das Gesch\u00e4ftsverst\u00e4ndnis, sparen Zeit bei der Berichtssuche und verhindern Missbrauch. Gesch\u00e4ftsglossare f\u00f6rdern eine bessere datenbasierte Entscheidungsfindung und sind ein wichtiger Bestandteil der Datenverwaltung.<\/p>\n

17. Was ist der Unterschied zwischen einem Gesch\u00e4ftsglossar und einem Datenw\u00f6rterbuch?<\/h4>\n

Ein Unternehmensglossar definiert und kontextualisiert wichtige Daten und Berichtselemente f\u00fcr die gesamte Organisation. Es ist in leicht verst\u00e4ndlichem Klartext verfasst, und Begriffe werden zur besseren \u00dcbersicht oft mit Querverweisen versehen. Im Gegensatz dazu ist ein Datenw\u00f6rterbuch eine Tabelle oder ein Satz von Tabellen, die als zentrales Repository f\u00fcr technische Metadaten<\/a><\/strong>. Datenw\u00f6rterb\u00fccher werden au\u00dferhalb der IT selten verwendet.<\/p>\n

18. Wie erstellt man ein Gesch\u00e4ftsglossar?<\/h4>\n

Der erste Schritt beim Aufbau eines Gesch\u00e4ftsvokabulars besteht darin, wichtige Gesch\u00e4ftsprozesse abzubilden. Dokumentieren und definieren Sie alle im Prozess verwendeten Datenelemente, Gesch\u00e4ftsbegriffe, KPIs und Kennzahlen. Definieren Sie, wie Datenelemente formatiert werden, wer sie verwaltet und wo sie gespeichert werden.<\/p>\n

19. Wie priorisiert man wichtige Datenelemente?<\/h4>\n

Kritische Datenelemente (CDEs) sind Daten, die die Unternehmensstrategie und spezifische Gesch\u00e4ftsziele direkt voranbringen. Eine gute M\u00f6glichkeit zum Aufbau eines CDE besteht darin, wichtige Gesch\u00e4ftsprozesse abzubilden und die beteiligten Datenelemente zu identifizieren. Priorit\u00e4t sollte auch Datenelementen einger\u00e4umt werden, die in wichtigen Berichten innerhalb oder au\u00dferhalb der Aufsichtsbeh\u00f6rde verwendet werden.<\/p>\n

20. Wann sollten Sie Tools zur Verwaltung Ihrer Daten kaufen?<\/h4>\n

Die Personen und Prozesse f\u00fcr die Entwicklung eines Data-Governance-Programms sollten priorisiert werden, bevor in Tools investiert wird. Bevor Sie mit dem Kauf von Software beginnen, ist es wichtig, Data-Governance-Richtlinien mit der Unternehmensstrategie abzustimmen, spezifische Gesch\u00e4ftsziele zu identifizieren und Rollen und Verantwortlichkeiten festzulegen. Tools sollten lediglich als Mittel betrachtet werden, um Mitarbeitern das effektivere Erreichen ihrer Ziele zu erm\u00f6glichen, nicht als Mittel, um Ihre Teilnahme an einem Data-Governance-Programm sicherzustellen.<\/p>\n

Abschluss<\/h3>\n

Das ist alles f\u00fcr 20 h\u00e4ufig gestellte Fragen zur Datenverwaltung<\/strong>Wenn Sie Fragen zur Datenverwaltung haben, hinterlassen Sie uns bitte eine Nachricht. Wenn Sie mehr \u00fcber Datenverwaltung erfahren m\u00f6chten, besuchen Sie bitte Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

Als einer der\u00a0die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong>\u00a0Gudu SQLFlow ist ab 2022 auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, die Datenherkunft ermitteln und eine visuelle Anzeige durchf\u00fchren, sondern erm\u00f6glicht Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuf\u00fchren.\u00a0(Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 6. August 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>