Data Governance: Zentrale Kontrolle über Datenbestände etablieren

In Unternehmen fallen täglich Unmengen interner und externer Daten an. Aus diesen Daten einen Mehrwert ziehen zu können, ist dabei gar nicht so einfach. Wie es trotzdem gelingt? Mit Data Governance! Organisationen können so die Qualität ihrer Daten sicherstellen, regulatorische Compliance gewährleisten und wertvolle Einblicke gewinnen, die zu besseren Geschäftsentscheidungen führen.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Data Governance?
• Warum ist Data Governance heutzutage relevant?
• Was sind die Ziele von Data Governance?
• Wofür wird Data Governance verwendet?
• Unterschiede zwischen Data Governance und Data Management
• Welche Herausforderungen entstehen bei Data Governance?
• Wie sieht das Data Governance Framework aus?
• Welche Rollen gibt es im Bereich Data Governance?
• Welche Data Governance Tools gibt es?
• Data Governance: Wichtige Prinzipien für die Nutzung in Unternehmen
• Data Governance mit CONET

Was ist Data Governance?

Data Governance bezeichnet den umfassenden Prozess der Verwaltung, Sicherung und Optimierung der Datenqualität innerhalb einer Organisation. Es umfasst Richtlinien, Verfahren und Standards zur Datenverwaltung und zielt darauf ab, die Datenintegrität, -sicherheit und -verfügbarkeit zu gewährleisten. Data Governance ermöglicht effektive Entscheidungsfindung und verbessert die Datenverwaltung über ihren gesamten Lebenszyklus.

Abgrenzung zu Data Stewardship

Im Zusammenhang mit Data Governance wird oft der Begriff Data Stewardship genannt. Der Unterschied zwischen beiden Begriffen liegt in deren Fokus und Zuständigkeiten. Data Governance gibt den gesamten Rahmen und die Strategie inklusive Richtlinien für die Datenverwaltung in einer Organisation vor. Data Stewarship konzentriert sich auf die tägliche Verwaltung und Pflege der Datenqualität. Data Stewards sind verantwortlich für die Implementierung der Data-Governance-Richtlinien und -Praktiken auf operativer Ebene, einschließlich der Überwachung der Datenqualität und der Durchführung spezifischer Datenmanagementaufgaben.

Warum ist Data Governance heutzutage relevant?

In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt spielt Data Governance eine entscheidende Rolle, insbesondere in großen Unternehmen mit stark wachsender Datenmenge und -vielfalt. Mitarbeitende erhalten zur Förderung effizienterer Arbeitsabläufe zunehmend Zugang zu Unternehmensdaten. Damit steigt zugleich die Notwendigkeit, diese Daten sicher und verantwortungsvoll zu verwalten. Data Governance stellt durch Vorgaben sicher, dass Daten im gesamten Unternehmen konsistent, zuverlässig und nach höchsten Standards der Datenqualität und -sicherheit behandelt werden.

Die Implementierung einer effektiven Data-Governance-Strategie ermöglicht es Unternehmen, eine zentrale Kontrolle über ihre Datenbestände zu etablieren. Dies beinhaltet die Festlegung klarer Richtlinien und Verfahren für den Zugriff, die Nutzung und die Verwaltung von Daten, was wiederum eine sichere und effiziente Datenverarbeitung gewährleistet. Durch die Gewährleistung, dass der Datenzugriff von allen Mitarbeitenden gemäß festgelegter Standards und Richtlinien erfolgt, minimiert Data Governance das Risiko von Datenmissbrauch und -verlust und trägt zur Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen bei.

Darüber hinaus erhalten Organisationen dank Data Governance die Möglichkeit, den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen. Indem es klare Verantwortlichkeiten und Prozesse für die Datenqualitätsverbesserung vorgibt, unterstützt es Unternehmen dabei, verlässliche Daten für die Entscheidungsfindung bereitzustellen.

Zusammenfassend ist Data Governance in großen Unternehmen unerlässlich, um den sicheren, effizienten und effektiven Einsatz von Daten zu gewährleisten. Es bildet die Basis für eine datengesteuerte Kultur, in der datenbasierte Entscheidungen die Norm sind.

Was sind die Ziele von Data Governance?

Data Governance ist ein wesentlicher Bestandteil einer erfolgreichen Datenmanagementstrategie. Datenschutz und Datensicherheit spielen heutzutage eine wichtige Rolle. Eine effektive Data Governance ermöglicht Unternehmen, gesetzliche und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Dies verringert das Risiko von Datenschutzverletzungen und den damit verbundenen finanziellen und reputativen Schäden. Die Ziele und Vorteile von Data Governance lassen sich wie folgt zusammenfassen:

Datenqualität sicherstellen: Gewährleistung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten.
Compliance und Risikomanagement: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Reduzierung von Datenmissbrauch- und Verlustrisiken.
Effizienzsteigerung: Optimierung von Datenprozessen für schnellere und effizientere Arbeitsabläufe.
Datenzugriff und -teilung: Klare Regelung des Zugriffs und der Nutzung von Daten, um eine sichere Datenfreigabe zu ermöglichen.
effizientere Prozesse: Führen zu einer effizienteren Datennutzung und -verwaltung und somit zu einer Zeit- und Ressourcenersparnis.
Wettbewerbsvorteil: Ermöglicht datengetriebene Entscheidungen, die zu Innovationen und einem verbesserten Marktstand führen.

Durch die Umsetzung von Data Governance können Unternehmen also nicht nur ihre Daten besser verwalten, sondern auch einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erzielen und ihre Geschäftsziele effektiver verfolgen.

Wofür wird Data Governance verwendet?

Im Zentrum einer effektiven Datenstrategie steht die Optimierung der Datenadministration, -qualität und -verwaltung.

1. Datenadministration

• Zentralisierte Steuerung: Vereinfacht die Überwachung und Kontrolle von Datenzugriff und -nutzung.
• Verbesserte Datenintegration: Erleichtert die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen für eine konsistente Datenansicht.
• Klare Verantwortlichkeiten: Definiert klare Rollen und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten, was die Effizienz steigert und das Risiko von Datenmissbrauch minimiert.

2. Datenqualität

• Vertrauenswürdige Entscheidungsgrundlage: Hochwertige Daten führen zu fundierteren Entscheidungen.
• Kundenzufriedenheit: Verbessert die Qualität von Kundeninteraktionen und -dienstleistungen.
• Compliance: Unterstützt die Einhaltung gesetzlicher und interner Standards.

3. Datenverwaltung

• Zugänglichkeit und Verfügbarkeit: Gewährleistet, dass Daten für autorisierte Nutzer leicht und sicher zugänglich sind.
• Datensicherheit: Schützt vor Datenverlust und -diebstahl durch umfassende Sicherheitsmaßnahmen.
• Langfristige Datenbewahrung: Sichert die Integrität und Verfügbarkeit von Daten über die Zeit.

Die effektive Umsetzung dieser drei Bereiche ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten als wertvolle Ressource zu nutzen. Durch die Optimierung dieser Schlüsselaspekte können Unternehmen nicht nur ihre operative Effizienz steigern, sondern auch eine solide Grundlage für datengetriebene Entscheidungsfindung schaffen.

Unterschiede zwischen Data Governance und Data Management

Data Governance und Data Management sind zwei fundamentale Konzepte im Datenmanagement, die oft miteinander verwechselt werden, obwohl sie unterschiedliche Rollen und Ziele verfolgen.

Data Governance fokussiert sich auf die Überwachung, Steuerung und Richtliniendefinition für die Datenverwaltung innerhalb einer Organisation. Es legt den Rahmen für Datenqualität, Datenschutz, Datenzugriff und Compliance fest und sorgt dafür, dass Daten im Einklang mit internen und externen Vorschriften genutzt werden. Data Governance ist strategisch ausgerichtet und zielt darauf ab, eine Kultur der Datenverantwortlichkeit zu schaffen, indem es klare Verantwortlichkeiten und Prozesse etabliert.

Data Management hingegen umfasst die technischen Aspekte der Datenverarbeitung und -speicherung. Es beinhaltet die Implementierung von Systemen und Technologien für die Datenerfassung, -speicherung, -sicherung und -analyse. Data Management konzentriert sich auf die praktische Umsetzung der durch Data Governance vorgegebenen Richtlinien und Rahmenbedingungen. Es geht darum, Daten zugänglich, zuverlässig und nutzbar zu machen, um die täglichen Geschäftsabläufe zu unterstützen und datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen.

Abschließend lässt sich zusammenfassen, dass Data Governance das “Was” und “Warum” hinter den Datenstrategien definiert, wohingegen sich Data Management mit dem “Wie” der Datenverarbeitung und -nutzung befasst. Beide Bereiche ergänzen einander und sind essenziell für eine umfassende und effektive Datenstrategie.

Welche Herausforderungen entstehen bei Data Governance?

Die Implementierung von Data Governance in Unternehmen ist mit verschiedenen Herausforderungen verbunden. Diese gilt es zu bewältigen, um die Effizienz und Wirksamkeit der Datenverwaltung zu maximieren.

Komplexität der Datenlandschaft: Moderne Unternehmen verfügen über eine immer komplexer werdende Datenlandschaft mit einer Vielzahl von Datenquellen, Formaten und Systemen. Die Integration und Konsolidierung dieser Daten in einem kohärenten Governance-Modell ist eine bedeutende Herausforderung.

Einhaltung von Compliance- und Datenschutzvorschriften: Mit der zunehmenden Menge an Datenschutzgesetzen müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Data-Governance-Strategien die gesetzlichen Anforderungen erfüllen. Die ständige Anpassung an neue Vorschriften erfordert Ressourcen und kontinuierliche Aufmerksamkeit.

Widerstand gegen Veränderungen: Die Einführung einer Data-Governance-Initiative kann auf Widerstand bei den Mitarbeitenden stoßen, die an bestehende Prozesse und Systeme gewöhnt sind. Die Förderung einer Kultur, die den Wert von Daten anerkennt und Governance-Praktiken unterstützt, ist eine wesentliche Herausforderung.

Sicherstellung der Datenqualität: Die Gewährleistung hoher Datenqualität über verschiedene Datenquellen und Systeme hinweg muss sichergestellt werden. Unvollständige, inkonsistente oder veraltete Daten können die Effektivität von Data Governance untergraben.

Messung des Erfolgs: Die Definition und Messung von KPIs, die den Erfolg von Data-Governance-Initiativen darstellen, ist komplex. Unternehmen müssen klare, messbare Ziele festlegen, um den Fortschritt zu verfolgen und den Wert von Data Governance zu demonstrieren.

Durch die Überwindung dieser Hindernisse können Unternehmen eine robuste Data-Governance-Struktur aufbauen.

Wie sieht das Data Governance Framework aus?

Ein Data Governance Framework ist ein entscheidendes Instrument für Unternehmen, um ihre Daten effektiv zu verwalten und zu nutzen. Es bietet einen strukturierten Ansatz, um Datenqualität, Zugänglichkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Gleichzeitig unterstützt es die Einhaltung von Datenschutzvorschriften. Ein solches Framework schafft die Grundlage für eine konsistente Datenverwaltungspolitik und -praxis im gesamten Unternehmen. Bei der Entwicklung eines Data Governance Frameworks sollten diese Schlüsselkomponenten berücksichtigt werden:

Datenumfang
Definiert die Art, den Umfang und die Kategorien der Daten, die unter das Governance-Programm fallen. Dies umfasst sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten und legt fest, welche Daten für das Unternehmen von Bedeutung sind.

Organisationsstruktur
Etabliert die Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des Unternehmens für die Datenverwaltung. Dazu gehören Data Stewards, Data Owners und das Data-Governance-Komitee, die gemeinsam die Einhaltung der Governance-Richtlinien sicherstellen und die Datenstrategie steuern.

Datenrichtlinien
Umfassen Richtlinien, Standards und Verfahren, die festlegen, wie Daten gehandhabt, geschützt und genutzt werden sollen. Sie beinhalten Datenschutzrichtlinien, Datenqualitätsstandards und Richtlinien zur Datennutzung, die darauf abzielen, die Integrität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Kennzahlen
Werden eingesetzt, um die Effektivität des Data-Governance-Programms zu messen und zu überwachen. Dazu gehören Indikatoren für Datenqualität, Compliance-Raten und die Effizienz von Datenmanagementprozessen. Kennzahlen ermöglichen es Unternehmen, Fortschritte zu verfolgen, Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren und den Wert ihrer Data-Governance-Initiativen zu demonstrieren.

Durch die Integration dieser Schlüsselkomponenten in ihr Data Governance Framework können Unternehmen eine solide Grundlage für die Verwaltung ihrer wertvollsten Ressource schaffen: ihre Daten. Dies fördert nicht nur eine Kultur der Datenexzellenz und -verantwortung, sondern unterstützt auch strategische Geschäftsentscheidungen und trägt zur langfristigen Erfolgssicherung bei.

Welche Rollen gibt es im Bereich Data Governance?

Innerhalb der Data Governance sind definierte Rollen und die klare Zuordnung von Verantwortlichkeiten und Aufgaben ein Schlüsselkriterium. Insbesondere das Steering Committee, der Data Owner und der Data Steward spielen eine wichtige Rolle bei jeder Data-Governance-Initiative.

Durch die Betrachtung ihrer spezifischen Aufgabenbereiche lässt sich ihre Bedeutung im Rahmen der Datenstrategie eines Unternehmens verdeutlichen.

Das Steering Committee:

• setzt die strategische Richtung und Prioritäten für das Data-Governance-Programm
• überwacht die Einhaltung der Data-Governance-Richtlinien und die Leistung der Datenverwaltung
• stellt Ressourcen und Budget für Data-Governance-Initiativen bereit

Der Data Owner:

• trägt die Gesamtverantwortung für Datenbestände und entscheidet über die Datennutzung
• stellt sicher, dass die Daten den Qualitätsanforderungen entsprechen und aktuell gehalten werden
• legt fest, wer Zugriff auf die Daten hat und unter welchen Bedingungen

Der Data Steward:

• implementiert und überwacht die Richtlinien und Prozesse zur Datenqualität und -sicherheit
• identifiziert und löst Datenqualitätsprobleme
• dient als Bindeglied zwischen dem operativen Geschäft und der IT, um die Datennutzung und -verwaltung zu erleichtern

Zusammenfassung der Unterschiede:
Das Steering Committee agiert auf einer strategischen Ebene, indem es die Leitlinien und Ziele der Data Governance festlegt und deren Einhaltung überwacht. Der Data Owner ist direkt verantwortlich für die Daten und deren Qualität, Sicherheit sowie für die Entscheidungen über die Nutzung dieser Daten. Der Data Steward hingegen kümmert sich um die operativen Aspekte der Datenverwaltung, einschließlich der Einhaltung von Datenrichtlinien, der Datenqualität und der Unterstützung der Nutzer bei datenbezogenen Anfragen. Zusammen bilden diese Rollen ein starkes Fundament für eine effektive Data Governance, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten als strategische Ressource zu nutzen und zu schützen.

Welche Data Governance Tools gibt es?

Es gibt verschiedene Tools, die Organisationen dabei unterstützen, ihre Daten zu organisieren, zu sichern, zu analysieren und den Wert aus ihren Datenbeständen zu maximieren:

Apache Atlas ist ein Open Source Tool und bietet eine skalierbare und robuste Grundlage zur Verwaltung von Metadaten in Hadoop Clustern. Es ermöglicht Data Governance und Compliance durch die Katalogisierung von Daten-Assets und die Verwaltung von Metadaten.

Collibra ist eine umfassende Data-Governance-Plattform, die aktive Metadaten verwendet und Unternehmen dabei unterstützt, ihre Datenwerte zu finden, zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Sie bietet Funktionen wie Datenkatalogisierung, Datenqualitätsmessung und Datenschutz.

Axon Data Governance von Informatica ist speziell für Data Governance konzipiert und unterstützt Data Stewards unter anderem durch KI-gestützte Automatisierung. Es ermöglicht Unternehmen außerdem, ihre Daten-Governance-Initiativen durch Visualisierung von Datenflüssen, Qualitätsmanagement und Compliance-Überwachung zu unterstützen.

IBM Cloud Pak for Data ist eine Cloud-Plattform, die Initiativen für Data Governance, Datenqualität und Datenschutz sowie Datenintegration, Kundendatenmanagement und KI-Governance unterstützt. Die Software basiert auf der Data-Fabric-Technologie und umfasst KI-gesteuerte Funktionen zur Datenerkennung, Profilerstellung und Katalogisierung.

Talend Data Fabric kombiniert Technologien zur Datenintegration, Datenqualität und Data Governance in einer Plattform. Mit automatisierten Qualitätsprüfungen unterstützt es Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass ihre Daten bereinigt und vertrauenswürdig sind.

Alation Data Catalog fördert die Data Governance durch die Bereitstellung eines Datenkatalogs, der das Auffinden, Verstehen und Vertrauen in Daten erleichtert. Er unterstützt auch die Zusammenarbeit und das Compliance-Management.

SAP Master Data Governance ist ein zentrales Werkzeug von SAP zur Harmonisierung und Verwaltung von Stammdaten. Der Einstieg gelingt SAP-erfahrenen Anwendern schnell und einfach. Vordefinierte Domänen ermöglichen die schnelle Integration der Out-of-the-Box-Lösung in die IT-Infrastruktur.

SAP Data Intelligence hilft Organisationen bei der Verwaltung ihrer Daten über verschiedene Systeme hinweg. Mithilfe des Metadata Explorer lassen sich Informationen über den Speicherort, die Attribute, die Qualität und die Empfindlichkeit der Daten sammeln.

Ataccama ONE ist eine integrierte Datenmanagement- und Governance-Lösung, die Datenqualität, Datenkatalog, Stammdatenmanagement und Datenprofiling in einem Tool vereint.

DataRobot bietet eine per künstlicher Intelligenz (KI) gesteuerte Datenplattform, die neben fortschrittlichen Analysefunktionen auch Data-Governance-Funktionen umfasst, um die Modellentwicklung und -implementierung zu unterstützen.

Diese Tools decken ein breites Spektrum von Funktionen ab – von der Metadatenverwaltung und Datenkatalogisierung bis hin zu Datenqualitätsmanagement und Compliance-Überwachung – und sind entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung von Data-Governance-Strategien in Unternehmen.

Data Governance: Wichtige Prinzipien für die Nutzung in Unternehmen

Bei der Implementierung von Data Governance in Unternehmensabläufe sind bestimmte Prinzipien von Bedeutung. Diese Prinzipien bilden die Grundlage für eine effektive Steuerung und Nutzung von Daten, um die Unternehmensziele zu unterstützen und den Wert der Daten voll auszuschöpfen. Hier sind acht wichtige Prinzipien für Unternehmen:

1. Daten als strategische Ressource betrachten:
   Daten sollten als wertvolles Unternehmens-Asset betrachtet werden, das strategisch verwaltet und geschützt werden muss. Dies erfordert eine unternehmensweite Anerkennung des Werts von Daten und eine entsprechende Priorisierung in der Unternehmensstrategie.
2. Datentransparenz fördern:
   Gewährleistung der Nachvollziehbarkeit und Zugänglichkeit von Daten für autorisierte Nutzer. Dies schließt ein, dass Metadaten, Datenherkunft und -verwendung klar dokumentiert und kommuniziert werden, um das Vertrauen in Daten zu stärken.
3. Datenqualität sichern:
   Die Implementierung von Prozessen und Technologien zur kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung der Datenqualität ist essenziell. Dies umfasst die Definition von Datenqualitätsstandards und die Etablierung von Verfahren zur Datenbereinigung und -validierung.
4. Compliance und Datenschutz gewährleisten:
   Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Datenpraktiken mit lokalen und internationalen Datenschutzgesetzen und Branchenstandards übereinstimmen. Dies beinhaltet die Entwicklung und Durchsetzung von Richtlinien zum Datenschutz und zur Datensicherheit.
5. Stakeholder-Einbindung:
   Die aktive Einbindung aller Stakeholder – einschließlich der Geschäftsleitung, IT, Datenanalysten und Endnutzer – ist für den Erfolg von Data Governance unerlässlich. Ihre Bedürfnisse und Perspektiven sollten bei der Entwicklung von Governance-Richtlinien berücksichtigt werden.
6. Verantwortlichkeiten klar definieren:
   Die klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten für Datenqualität und – sicherheit sowie für Compliance ist grundlegend. Rollen wie Data Stewards, Data Owners und das Data-Governance-Komitee sollten definiert und mit entsprechenden Befugnissen ausgestattet werden.
7. Skalierbare und flexible Governance-Strukturen:
   Data Governance sollte so gestaltet sein, dass sie mit dem Unternehmen wachsen und sich anpassen kann. Dies erfordert flexible Rahmenbedingungen und Prozesse, die sich mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen und Technologielandschaften entwickeln.
8. Kontinuierliche Verbesserung und Anpassung:
   Data Governance ist ein fortlaufender Prozess, der regelmäßige Überprüfungen und Anpassungen erfordert, um Effektivität und Effizienz zu gewährleisten. Unternehmen sollten Mechanismen für Feedback und Iterationen etablieren, um ihre Governance-Praktiken kontinuierlich zu verbessern.

Diese Prinzipien bilden das Fundament für eine starke Data-Governance-Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten verantwortungsvoll und strategisch zu nutzen und gleichzeitig Risiken zu minimieren und den Unternehmenswert zu steigern.

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