{"id":5867,"date":"2022-09-10T05:49:05","date_gmt":"2022-09-10T13:49:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5867"},"modified":"2022-09-17T13:56:22","modified_gmt":"2022-09-17T21:56:22","slug":"critical-components-of-successful-data-governance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/kritische-komponenten-einer-erfolgreichen-datenverwaltung\/","title":{"rendered":"6 kritische Komponenten erfolgreicher Datenverwaltung"},"content":{"rendered":"

6 kritische Komponenten erfolgreicher Datenverwaltung<\/h2>\n

Eine gute Daten- und Analyse-Governance erm\u00f6glicht schnellere und intelligentere Entscheidungen. Verantwortliche f\u00fcr Daten und Analysen, einschlie\u00dflich Chief Data Officers, m\u00fcssen sicherstellen, dass ihre Daten und Analyseressourcen gut verwaltet werden, um die Gesch\u00e4ftsstrategie und die Unternehmenspriorit\u00e4ten zu erreichen. Gut gehandhabte Datenverwaltung<\/strong><\/a> bietet die notwendigen Einblicke, um die besten Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu treffen. Alle diese Faktoren sind entscheidend f\u00fcr den Erfolg der Datenverwaltung. In diesem Artikel behandeln wir 6 kritische Komponenten einer erfolgreichen Datenverwaltung<\/strong>.<\/p>\n

\"Kritische

Kritische Komponenten einer erfolgreichen Datenverwaltung<\/p><\/div>\n

Kritische Komponenten erfolgreicher Datenverwaltung \u2013 1. Entwicklung strategischer Ziele<\/strong><\/h3>\n

A Datenstrategie<\/strong><\/a> ist ein wichtiger Teil der Entwicklungsstrategie eines Unternehmens. Es ist ein Plan zur Aufrechterhaltung und Verbesserung der Datenqualit\u00e4t<\/a><\/strong>, integrity, security, and access, and it is the highest principle that guides data governance. Whether data governance is consistent with enterprise development strategy is also an important criterion to measure whether the implementation of data governance system is mature and successful. It is necessary to establish a strategic culture of data governance under the framework of informatization development strategy, including the leadership’s emphasis on data governance, the resources that can be provided, the coordination ability of major issues, as well as a series of measures such as publicity and promotion of data governance, training and education.<\/p>\n

Kritische Komponenten erfolgreicher Datenverwaltung \u2013 2. Datenverwaltungsorganisation<\/strong><\/h3>\n

Die Organisation der Datenverwaltung umfasst institutionelle und Serviceorganisationen. Institutionelle Organisationen sind haupts\u00e4chlich f\u00fcr die Datenverwaltung und die Datenmanagementsysteme verantwortlich. Diese Organisationen sind funktions\u00fcbergreifend und bilden Datenverwaltungsaussch\u00fcsse, die f\u00fcr Fragen der Datenverwaltungsdisziplin wie allgemeine Datenstrategie, Datenrichtlinien und Datenmanagementmetriken zust\u00e4ndig sind. Ein Datenverwaltungsausschuss aus F\u00fchrungskr\u00e4ften sollte eingerichtet werden, die abteilungs\u00fcbergreifende Koordination organisiert, die Gesamtausrichtung der Datenverwaltung geplant und eine ihm untergeordnete F\u00fchrungsgruppe eingerichtet werden, die Datenverwaltungspl\u00e4ne umsetzt und die Datenmanagementarbeit \u00fcberwacht. Verschiedene Organisationsebenen sollten unterschiedliche Verantwortlichkeiten und Funktionen \u00fcbernehmen. Die Festlegung einer angemessenen Organisationsebene f\u00f6rdert die schnelle Entwicklung der Datenverwaltung.<\/p>\n

Kritische Komponenten erfolgreicher Datenverwaltung \u2013 3. Institutionelle Charta<\/strong><\/h3>\n

Eine Charta ist ein System der Rechenschaftspflicht, das die wirksame Umsetzung der Datenverwaltung gew\u00e4hrleistet. Einige dieser Aufgaben fallen in die Verantwortung der Datenverwaltungsfunktion, aber auch anderer Datenverwaltungsfunktionen.<\/p>\n

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  1. Regeln und Vorschriften.<\/strong> Regeln und Vorschriften zur Datenverwaltung kl\u00e4ren die Hauptziele der Datenverwaltung, das relevante Personal, die Verantwortlichkeiten, Entscheidungsrechte und Messgr\u00f6\u00dfen.<\/li>\n
  2. Management- und Kontrollmethode.<\/strong> Die Management- und Kontrollmethode basiert auf der Kombination von Regeln, Vorschriften und Werkzeugen und ist eine praktische und umsetzbare Methode.<\/li>\n
  3. Bewertungsmechanismus.<\/strong> Die Bewertung bildet die Grundlage f\u00fcr die Umsetzung des Garantiesystems. Richten Sie ein klares Bewertungssystem ein. Im praktischen Einsatz sollten Sie entsprechend den spezifischen Bedingungen der verschiedenen Banken entsprechende Bewertungsmethoden f\u00fcr die Datenverwaltung etablieren und diese mit der individuellen Leistung verkn\u00fcpfen.<\/li>\n
  4. Standardspezifikation.<\/strong> Technische Spezifikationen bilden die Grundlage f\u00fcr die nachhaltige Verwaltung der Data-Governance-Plattform. Mit dem Wachstum des Datenvolumens und der Entwicklung technischer Ebenen ist es notwendig, klare technische Spezifikationen f\u00fcr eine bessere und nachhaltige Verwaltung und Nutzung von Datenbest\u00e4nden festzulegen.<\/li>\n<\/ol>\n

    Kritische Komponenten erfolgreicher Datenverwaltung \u2013 4. Prozessmanagement<\/strong><\/h3>\n

    Das Prozessmanagement umfasst Prozessziele, Prozessaufgaben und Prozessklassifizierung. Richten Sie entsprechende Prozesse entsprechend den Inhalten der Datenverwaltung und den Regeln und Vorschriften der Einheitsdatenverwaltung ein.<\/p>\n

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    1. Treffen Sie im Vorfeld Vorkehrungen.<\/strong> Die Umsetzung der oben genannten strategischen Ziele, Regeln und Vorschriften ist die beste Pr\u00e4ventivma\u00dfnahme.<\/li>\n
    2. Verst\u00e4rken Sie die \u00dcberwachung vor Ort.<\/strong> Es sollte Datenqualit\u00e4tsprobleme organisieren und analysieren, \u00c4nderungen der Datenstruktur, Datenverteilung, Datenzufriedenheit mit Gesch\u00e4ftsdiensten, Online-Datenwachstum, Datenleerst\u00e4nde und Qualit\u00e4tsverschlechterungen \u00fcberwachen und melden. Neben der Einhaltung von Regeln und Vorschriften erfordern diese prozessbegleitenden \u00dcberwachungsprozesse auch zuverl\u00e4ssige Tools oder Plattformen zur Analyse und Vermeidung von Managementfehlern.<\/li>\n
    3. Qualit\u00e4tsbewertung und -behebung.<\/strong> F\u00fchren Sie regelm\u00e4\u00dfig umfassende Statusbewertungen der Datenverwaltung im System durch, legen Sie Bewertungsindikatoren hinsichtlich Problemrate, L\u00f6sungsrate und L\u00f6sungsaktualit\u00e4t fest, erfassen und verfolgen Sie Datenprobleme, die \u00fcber das System behoben werden m\u00fcssen und die termingerecht behoben und optimiert werden m\u00fcssen.<\/li>\n
    4. Es ist notwendig, verschiedene Methoden zur Datenverwaltung zu integrieren.<\/strong> Bei der Datenverwaltung werden Probleme grunds\u00e4tzlich \u00fcber Systeme oder Tools erkannt, woraufhin Techniker stapelweise Korrekturen vornehmen oder Gesch\u00e4ftsleute Korrekturen oder Erg\u00e4nzungen vornehmen. Wir sollten umfassend von der Praxis der Internetinformatisierung lernen und fehlende und falsche Informationen durch die \u00dcberpr\u00fcfung wichtiger Informationen best\u00e4tigen und erg\u00e4nzen.<\/li>\n<\/ol>\n

      Kritische Komponenten erfolgreicher Datenverwaltung \u2013 5. Technologieanwendung<\/strong><\/h3>\n

      Zu den Technologieanwendungen geh\u00f6ren Tools und Plattformen, die Kernbereiche unterst\u00fctzen, wie etwa Datenqualit\u00e4tsmanagementsysteme, Metadatenverwaltung<\/strong><\/a> Systeme usw. Sie sind die technische Garantie daf\u00fcr, dass Data Governance reibungslos durchgef\u00fchrt werden kann. Nur durch die Etablierung einer F\u00fclle von Tools zur Datenverwaltung<\/strong><\/a> und Plattformen k\u00f6nnen wir Daten aus verschiedenen Bereichen effektiv verwalten und managen und den Wert der Daten wirksam steigern.<\/p>\n

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      1. Datenbestandsverwaltung. Einheitliche Verwaltung von Datenbest\u00e4nden, einschlie\u00dflich Metadaten<\/strong><\/a>, Datenmodelle, Datenstandards und andere wichtige Datenbest\u00e4nde und bieten visuelle Datenabfrage- und Anzeigefunktionen, um schnelle und bequeme Abfragen zu unterst\u00fctzen.<\/li>\n
      2. Datenqualit\u00e4tsmanagement. Implementieren Sie die Governance von Datenqualit\u00e4tsproblemen und realisieren Sie ein umfassendes Closed-Loop-Management f\u00fcr die Erkennung, Verfolgung, Governance und Auswertung von Datenqualit\u00e4tsproblemen.<\/li>\n
      3. Basisdaten kontinuierlich anreichern. Breite und Tiefe der Datenakkumulation und -integration weiter ausbauen, ein einheitliches Rechenzentrum aufbauen, um verschiedene Anforderungen zu erf\u00fcllen, und kontinuierlich verbessern Datengewinnung<\/a><\/strong>, Analyse- und umfassende Anwendungsfunktionen.<\/li>\n
      4. Vernetzung. Auf der Grundlage der oben genannten unterst\u00fctzenden Systeme ist es auch notwendig, die Vernetzung, gegenseitige Koordination und \u00dcberpr\u00fcfung der verschiedenen Systeme zu realisieren und Datendienste mit einheitlichen Daten und verschiedenen Formen bereitzustellen.<\/li>\n<\/ol>\n

        Kritische Komponenten erfolgreicher Datenverwaltung \u2013 6. Datensicherheit<\/strong><\/h3>\n

        Durch die Einf\u00fchrung verschiedener technischer und Managementma\u00dfnahmen kann das Netzwerksystem normal funktionieren und so die Verf\u00fcgbarkeit, Integrit\u00e4t und Vertraulichkeit der Netzwerkdaten gew\u00e4hrleisten. Der Zweck der Einrichtung von Netzwerksicherheitsschutzma\u00dfnahmen besteht daher darin, sicherzustellen, dass die \u00fcber das Netzwerk \u00fcbertragenen und ausgetauschten Daten nicht hinzugef\u00fcgt, ge\u00e4ndert, verloren oder weitergegeben werden.<\/p>\n

        Abschluss<\/h3>\n

        Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, dass er Ihnen dabei hilft, die 6 kritische Komponenten einer erfolgreichen Datenverwaltung<\/strong>Wenn Sie mehr \u00fcber die Datenverwaltung erfahren m\u00f6chten, empfehlen wir Ihnen, Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

        Als einer der\u00a0am besten\u00a0<\/strong><\/a>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. (Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 10. September 2022<\/strong>)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>