{"id":5680,"date":"2022-08-28T07:55:53","date_gmt":"2022-08-28T15:55:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5680"},"modified":"2022-09-17T14:00:57","modified_gmt":"2022-09-17T22:00:57","slug":"best-practices-for-data-governance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/best-practices-fur-datenverwaltung\/","title":{"rendered":"15 Best Practices f\u00fcr Data Governance | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

15 Best Practices f\u00fcr Data Governance<\/h2>\n

In diesem Beitrag stellen wir 15 Best Practices f\u00fcr Datenverwaltung<\/strong><\/a>. Bevor wir in unseren Artikel eintauchen, wollen wir herausfinden Was ist Datenverwaltung?<\/strong>. Data Governance ist eine Reihe von Prinzipien und Praktiken, um sicherzustellen, dass Qualit\u00e4t der Daten<\/strong><\/a> w\u00e4hrend des gesamten Lebenszyklus. Das Data Governance Institute (DGI) sieht darin eine Reihe praktischer Rahmenbedingungen, die den verschiedenen Datenbeteiligten einer Organisation helfen, ihren Informationsbedarf zu identifizieren und zu decken. Das DGI ist \u00fcberzeugt, dass Unternehmen nicht nur Systeme zur Datenverwaltung, sondern auch ein umfassendes Regelwerk mit Prozessen und Verfahren ben\u00f6tigen, um deren Einhaltung sicherzustellen. Dies ist eine gewaltige Aufgabe f\u00fcr jedes Governance-System.<\/p>\n

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Best Practices f\u00fcr Data Governance<\/p><\/div>\n

Daten werden zu einem zentralen Unternehmenswert, der den Gesch\u00e4ftserfolg bestimmt. Die digitale Transformation steht weltweit auf der Agenda. Wer seine Daten verwaltet, kann die Datenbest\u00e4nde nutzen und die digitale Transformation erfolgreich durchf\u00fchren. Das bedeutet: Rahmen f\u00fcr die Datenverwaltung<\/strong><\/a> Das Framework muss zum Wachstum des Unternehmens, den zuk\u00fcnftigen Gesch\u00e4ftszielen und dem Gesch\u00e4ftsmodell passen. Das Framework muss die in diesem Prozess erforderlichen Datenstandards steuern und die erforderlichen Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des Unternehmens und innerhalb des Gesch\u00e4ftsumfelds, in dem das Unternehmen t\u00e4tig ist, delegieren.<\/p>\n

15 Best Practices f\u00fcr Data Governance<\/h3>\n

Einerseits k\u00f6nnen Sie von anderen Prozessen der Datenverwaltung lernen. Allerdings ist jede Organisation anders, und Sie m\u00fcssen Ihre Datenverwaltungspraktiken auf dem Weg von der unbewussten Reifephase zur effektiven Reifephase anpassen. Hier sind 15 Best Practices f\u00fcr Datenverwaltung:<\/p>\n

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  1. \u00a0Fangen Sie klein an. Seien Sie in allen Gesch\u00e4ftsbereichen nicht arrogant. Streben Sie nach schnellem Erfolg und entwickeln Sie mit der Zeit Ihren Ehrgeiz.<\/li>\n
  2. Setzen Sie sich klare, messbare und konkrete Ziele. Was Sie nicht messen k\u00f6nnen, k\u00f6nnen Sie nicht beeinflussen. Feiern Sie, wenn Sie Ihr Ziel erreichen, und nutzen Sie es, um das n\u00e4chste zu erreichen.<\/li>\n
  3. Definieren Sie die Eigentumsverh\u00e4ltnisse. Ohne die Eigentumsverh\u00e4ltnisse des Unternehmens kann ein Data-Governance-Framework nicht erfolgreich sein.<\/li>\n
  4. Identifizieren Sie relevante Rollen und Verantwortlichkeiten. Datenverwaltung ist eine Teamleistung, die Leistungen aus allen Gesch\u00e4ftsbereichen umfasst.<\/li>\n
  5. Informieren Sie die Stakeholder. Verwenden Sie nach M\u00f6glichkeit Fachbegriffe aus der Wirtschaft und \u00fcbersetzen Sie die akademischen Aspekte der Data-Governance-Disziplin in einen f\u00fcr den Gesch\u00e4ftskontext sinnvollen Kontext.<\/li>\n
  6. Konzentrieren Sie sich auf das Gesch\u00e4ftsmodell. Ein Data-Governance-Framework muss in die Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe eines Unternehmens integriert werden.<\/li>\n
  7. Planen Sie Infrastruktur, Architektur und Tools. Ihr Data-Governance-Framework muss ein logischer Bestandteil der Unternehmensarchitektur, der IT-Umgebung und der erforderlichen Tools sein.<\/li>\n
  8. Entwickeln Sie standardisierte Datendefinitionen. Es ist notwendig, zu unterscheiden, was zentral und was agil und lokal verwaltet werden muss, und ein Gleichgewicht zwischen beiden zu finden.<\/li>\n
  9. Identifizieren Sie Datenfelder. Beginnen Sie mit der Datendom\u00e4ne, um das optimale Verh\u00e4ltnis zwischen Wirkung und Aktion zu erreichen und so die Reife der Datenverwaltung<\/a><\/strong>.<\/li>\n
  10. Identifizieren Sie die wichtigsten Datenelemente. Konzentrieren Sie sich auf die kritischsten Datenelemente.<\/li>\n
  11. Definieren Sie Kontrollmetriken. Setzen Sie diese in den aussagekr\u00e4ftigsten Gesch\u00e4ftsprozessen, IT-Anwendungen und\/oder Berichten ein.<\/li>\n
  12. Erstellen Sie einen Business Case. Identifizieren Sie die Vorteile einer h\u00f6heren Data-Governance-Reife in Bezug auf Wachstum, Kosteneinsparungen, Risiko und Compliance.<\/li>\n
  13. Verwenden Sie Kennzahlen. Konzentrieren Sie sich auf begrenzte KPIs zur Datenqualit\u00e4t, die sich auf die allgemeine Unternehmensleistung beziehen.<\/li>\n
  14. Kommunizieren Sie h\u00e4ufig. Data-Governance-Experten sind davon \u00fcberzeugt, dass die Kommunikation der wichtigste Aspekt dieser Disziplin ist.<\/li>\n
  15. Dies ist eine \u00dcbung, kein Projekt.<\/li>\n<\/ol>\n

    Wie wird Data Governance umgesetzt?<\/h3>\n

    Der Bereich Data Governance umfasst unter anderem Datenstandards, Datenqualit\u00e4t, Metadaten<\/strong><\/a>, Datenmodelle, Datenverteilung, Datenspeicherung, Datenaustausch, Datenlebenszyklus, Datensicherheit usw. Der Bereich der Datenverwaltung \u00e4ndert sich mit der Entwicklung des Bankgesch\u00e4fts, und die Beziehung zwischen den Bereichen muss ebenfalls kontinuierlich untersucht und analysiert werden. Schlie\u00dflich wird ein Netzwerk f\u00fcr die gegenseitige Koordination und \u00dcberpr\u00fcfung gebildet, um die Wirksamkeit der Datenverwaltung umfassend zu verbessern.<\/p>\n

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    1. \u00a0Datenarchitekturmanagement: Planung und Verwaltung des logischen Rahmens f\u00fcr die Verteilung, \u00dcbertragung und Speicherung von Daten vom Erzeuger zum Verbraucher;<\/li>\n
    2. Datenmodellverwaltung: Das Informationsmodell eines Unternehmens ist eine grafische Darstellung von Unternehmensdatenstandards.<\/li>\n
    3. Datenstandardverwaltung: Standardisieren Sie das Datensatzformat wichtiger Aktivit\u00e4ten und Objekte des Unternehmens.<\/li>\n
    4. Datenqualit\u00e4tsmanagement: kontinuierliche \u00dcberwachung und Bewertung der Standardisierung, Genauigkeit, Konsistenz, Integrit\u00e4t und Aktualit\u00e4t der Daten;<\/li>\n
    5. Metadatenverwaltung<\/strong><\/a>: Registrierung von Unternehmensdatenbest\u00e4nden und Aufzeichnung ihrer Relevanz;<\/li>\n
    6. Datensicherheitsmanagement: Festlegen von Sicherheitsstufen f\u00fcr Daten, um deren angemessene Verwendung sicherzustellen;<\/li>\n
    7. Stammdatenverwaltung: der Prozess der einheitlichen Definition, zentralen Speicherung, Ver\u00f6ffentlichung, Aktualisierung und L\u00f6schung unternehmenskritischer und system\u00fcbergreifender Gesch\u00e4ftsdaten;<\/li>\n
    8. Datenlebenszyklusmanagement: verwaltet den gesamten Prozess der Datengenerierung, -speicherung, -\u00fcbertragung, -nutzung und -vernichtung.<\/li>\n<\/ol>\n

      Abschluss<\/h3>\n

      Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, die Best Practices f\u00fcr Data Governance besser zu verstehen. Wenn Sie mehr \u00fcber Data Governance 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 heute auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren,\u00a0Datenherkunft<\/strong><\/a>, und f\u00fchren Sie eine visuelle Anzeige durch, erm\u00f6glichen Sie Benutzern aber auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuf\u00fchren.\u00a0(Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 29. August 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>