{"id":5554,"date":"2022-08-21T02:16:11","date_gmt":"2022-08-21T10:16:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5554"},"modified":"2022-09-17T14:02:51","modified_gmt":"2022-09-17T22:02:51","slug":"key-steps-to-data-governance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/schlusselschritte-zur-datenverwaltung\/","title":{"rendered":"10 wichtige Schritte zur Datenverwaltung | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

10 wichtige Schritte zur Datenverwaltung<\/h2>\n

F\u00fcr Unternehmen, die sich mit der digitalen Transformation befassen, kann die R\u00fcckverfolgung von Datenquellen, die Vereinheitlichung von Datendefinitionen, die Klassifizierung von Datenspeichern und die Beseitigung ung\u00fcltiger Daten die Datenmanagement<\/a><\/strong> Kosten, vermeiden rechtliche Risiken bei der Datenanwendung und reduzieren die Kosten f\u00fcr Produktwartung und -entwicklung. Wie erhalten Sie Datenverwaltung<\/a><\/strong> richtig? In diesem Artikel haben wir gekl\u00e4rt 10 wichtige Schritte zur Datenverwaltung<\/strong>.<\/p>\n

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10 wichtige Schritte zur Datenverwaltung<\/p><\/div>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 1. Gesch\u00e4ftsregeln organisieren und Datendefinitionen vereinheitlichen<\/h3>\n

Im Prozess der digitalen Transformation von Unternehmen ist das gemeinsame Verst\u00e4ndnis und die Interpretation von Daten von entscheidender Bedeutung. Datenqualit\u00e4t<\/strong><\/a> Probleme beziehen sich in der Regel darauf, dass derselbe Datensatz als unterschiedlich interpretiert wird oder dass verschiedene Datens\u00e4tze als dasselbe interpretiert werden. Ob gesch\u00e4ftlich oder technisch Metadaten<\/a><\/strong>Eine klare Datendefinition basierend auf Gesch\u00e4ftsattributen ist f\u00fcr die Verbesserung der Datenqualit\u00e4t von entscheidender Bedeutung. Unternehmen k\u00f6nnen Data-Governance-Teams bestimmte Datenmanagement-Anwendungen nutzen lassen, um Gesch\u00e4ftsregeln zu kl\u00e4ren und Datendefinitionen zu vereinheitlichen.<\/p>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 2. Verfolgen externer Datenquellen<\/span><\/h3>\n

In the face of the fiercely competitive market environment, the direction of enterprise data application is no longer limited to internal data, but more focused on third-party data, which has become one of the elements that constitute an analysis solution. Whether it is partner data, supplier data or Internet open data, it can enhance the resources of enterprises to obtain new business value.<\/p>\n

Traditionelle Data-Governance-Methoden k\u00f6nnen jedoch die Richtigkeit der Daten nicht nachvollziehen. Selbst wenn die Datenqualit\u00e4t ermittelt werden kann, gibt es keine Garantie f\u00fcr deren Herkunft. Daher muss das Data-Governance-Team ein praktikables Modell entwickeln, um die Richtigkeit externer Daten sicherzustellen.<\/p>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 3. Identifizieren Sie wichtige Datenmetriken, die sich auf Ihr Unternehmen auswirken<\/h3>\n

In Gesch\u00e4ftsszenarien sind Gesch\u00e4ftsanforderungen, Gesch\u00e4ftsprozesse und Gesch\u00e4ftsleistung wichtige Datenindikatoren. Um zu messen, ob ein Produkt oder eine Dienstleistung die Marktnachfrage erf\u00fcllen kann, m\u00fcssen bestimmte Unternehmensleistungsindikatoren ber\u00fccksichtigt werden. Unvollst\u00e4ndige, ungenaue Daten k\u00f6nnen zu Kundenbeschwerden f\u00fchren. Daher ist es sehr wichtig, Datenindikatoren wie die Kundenabwanderungsrate und KPIs zu ermitteln und zu bestimmen.<\/p>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 4. Analyse der gesch\u00e4ftskritischen Datenqualit\u00e4t<\/h3>\n

Nach der Identifizierung der wichtigsten Datenindikatoren, die sich auf das Gesch\u00e4ft innerhalb des Unternehmens auswirken, muss das Data-Governance-Team auch die Datenqualit\u00e4t der Systeme und Verfahren innerhalb des Unternehmens verstehen, die wichtige Gesch\u00e4ftsprozesse unterst\u00fctzen.<\/p>\n

W\u00e4hrend des Sortierprozesses kann das Data-Governance-Team Datenanalysetools nutzen, um das Datenanalysemodell vorherzusagen und die Datenqualit\u00e4t in relativ kurzer Zeit zu verstehen. Sie k\u00f6nnen auch Skripte erstellen, die mit Datenrepositorys ausgef\u00fchrt werden, um anwendungs\u00fcbergreifende Probleme auf hoher Ebene zu l\u00f6sen. Datenanalyse<\/strong><\/a> Bed\u00fcrfnisse.<\/p>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 5. Erstellen Sie ein Datenautomatisierungs-, Verwaltungs- und Kontrollsystem<\/h3>\n

Im Zeitalter der digitalen Wirtschaft haben viele Unternehmen die digitale Transformation ins Leben gerufen, doch die Datensysteme der meisten Unternehmen k\u00f6nnen ihnen bei der Umsetzung der digitalen Transformation nicht helfen.<\/p>\n

Das Data-Governance-Team sollte ein automatisiertes Managementsystem einrichten, um den gesamten Prozess von der Data Governance bis zur Datenanwendung zu \u00fcberpr\u00fcfen, und einen klaren automatisierten Feedback-Mechanismus zwischen Leistungsbewertung, Analyse und Entscheidungsfindung sowie grundlegender Datenqualit\u00e4t einrichten, um die Wirkung der Data Governance basierend auf den Gesch\u00e4ftsergebnissen r\u00fcckzumelden.<\/p>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 6. Erkennen Sie die Auswirkungen der Datenqualit\u00e4t auf das Gesch\u00e4ft<\/h3>\n

With professional data quality analysis tools, data governance teams can test data quality and identify abnormal data for targeted data processing. Measuring data quality through the degree of business impact can help companies effectively screen worthless data and improve data quality.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus sollte die Datenqualit\u00e4t im Datenanwendungsprozess langfristig ber\u00fccksichtigt werden. Sobald sich ein Unternehmen f\u00fcr eine digitale Transformation entscheidet, ist es unerl\u00e4sslich, die Auswirkungen der Datenqualit\u00e4t auf die Gesch\u00e4ftsergebnisse regelm\u00e4\u00dfig zu bewerten und den Fokus und die Methodik der Datenqualit\u00e4tsbewertung entsprechend anzupassen, wenn sich neue Gesch\u00e4ftsszenarien ergeben.<\/p>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 7. H\u00f6ren Sie auf Gesch\u00e4ftsanforderungen, kommunizieren Sie diese und verwalten Sie Daten zielgerichtet<\/h3>\n

Bei der Datenbereinigung und -verwaltung sollte das Data-Governance-Team zun\u00e4chst nicht versuchen, alle Probleme sofort durch Data Governance zu l\u00f6sen, sondern den Datenbedarf der Fachabteilung genau ber\u00fccksichtigen. Durch effektive Kommunikation wird ein Aktionsplan erstellt, potenzielle Probleme in den Daten untersucht und Unterst\u00fctzung bei der Analyse und Entscheidungsfindung bereitgestellt.<\/p>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 8. Erstellen Sie eine dynamische Plattform zur Datenqualit\u00e4ts\u00fcberwachung, um den Datenverwaltungsprozess zu \u00fcberwachen<\/h3>\n

Data-Governance-Teams synchronisieren ihren Datenverarbeitungsfortschritt in der Regel durch regelm\u00e4\u00dfige Meetings oder Gruppendiskussionen. Regelm\u00e4\u00dfige Besprechungsnachbesprechungen k\u00f6nnen jedoch nicht mit dem Data-Governance-Prozess Schritt halten.<\/p>\n

Dadurch k\u00f6nnen Data-Governance-Teams dynamische Plattformen zur Datenqualit\u00e4tserkennung erstellen. Die Data Quality Dynamic Awareness Platform kann die Leistung der Datenqualit\u00e4t anhand von KPIs und wichtigen Gesch\u00e4ftsprozessen ermitteln. Bei Bedarf an \u00c4nderungen kann der Data Business Analyst mit dem CDO kommunizieren, um Governance-Strategien und -Priorit\u00e4ten anzupassen.<\/p>\n

Erfahrene Datenanalysten unterst\u00fctzen Unternehmen bei der Datenverwaltung, der aktiven \u00dcberwachung und Verbesserung der Datenqualit\u00e4t. Die Data Quality Dynamic Awareness Station unterst\u00fctzt Unternehmen beim Management von Datenrisiken und schafft mehr M\u00f6glichkeiten zur Senkung der Betriebskosten.<\/p>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 9. Etablieren Sie einen Mechanismus zum Lernen, Teilen und Trainieren<\/h3>\n

Jedes Mitglied des Data-Governance-Teams hat unterschiedliche Arbeitsteilungen und unterschiedliche Datenmodule. Jeder st\u00f6\u00dft auf unterschiedliche Datenqualit\u00e4tsprobleme, und es ist f\u00fcr den Einzelnen schwierig, diese zu l\u00f6sen.<\/p>\n

Daher muss der Teamleiter einen Mechanismus zum Lernen, Teilen und Trainieren einrichten. Teammitglieder k\u00f6nnen die erkannten Datenprobleme zeitnah mit anderen Teammitgliedern teilen, gemeinsam L\u00f6sungen zur Datenverwaltung diskutieren und Teammitgliedern helfen, ihre eigenen F\u00e4higkeiten zu verbessern.<\/p>\n

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung \u2013 10. Vermeiden Sie den IT-Teufelskreis<\/h3>\n

Wenn das Data-Governance-Team die internen und externen Daten des Unternehmens nicht vollst\u00e4ndig zug\u00e4nglich macht, k\u00f6nnen die Anforderungen der Gesch\u00e4ftsabteilung zu keinem Zeitpunkt erf\u00fcllt werden und das Data-Governance-Team ger\u00e4t in einen IT-Teufelskreis.<\/p>\n

Erstens \u00e4ndern sich die Front-End-Gesch\u00e4ftsszenarien st\u00e4ndig, und die Fachabteilungen m\u00fcssen jederzeit reagieren. W\u00e4hrend dieser Zeit stellt die Fachabteilung der technischen Abteilung weiterhin verschiedene Arbeitsanforderungen. Auch wenn einige Gesch\u00e4ftsanforderungen so einfach sind, dass kein technisches Personal f\u00fcr die Umsetzung erforderlich ist, m\u00fcssen sie lediglich die Prozesse oder Schritte der Datenverwaltung vereinfachen. Aufgrund der unvollst\u00e4ndigen Datenverwaltung m\u00fcssen die technischen Abteilungen jedoch jederzeit auf Anforderungen im unteren Bereich reagieren.<\/p>\n

Gesch\u00e4ftsszenarien \u00e4ndern sich rasant. Benutzeranforderungen m\u00fcssen jederzeit erf\u00fcllt werden. Technische Abteilungen haben M\u00fche, die Low-End-Anforderungen der Front-End-Abteilungen zu erf\u00fcllen. Dies f\u00fchrt zu langsamen Reaktionen auf Gesch\u00e4ftsanforderungen, unbefriedigenden Ergebnissen und sogar zu Verz\u00f6gerungen bei Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten. H\u00e4lt dieser Kreislauf an, ger\u00e4t die technische Abteilung in einen IT-Teufelskreis, aus dem sie nicht mehr herauskommt.<\/p>\n

Abschluss<\/h3>\n

Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, die 10 wichtigsten Schritte zur Datenverwaltung besser zu verstehen. Wenn Sie mehr \u00fcber Datenverwaltung erfahren m\u00f6chten, besuchen Sie bitte: Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

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