Data Governance: Der Schlüssel zur effektiven Nutzung von Daten als strategische Ressource
In unserer zunehmend datengetriebenen Welt sind Informationen eine zentrale strategische Ressource, die Unternehmen entscheidende Wettbewerbsvorteile verschaffen kann. Doch Daten allein bieten wenig Wert, wenn sie nicht effektiv verwaltet und genutzt werden. Hier kommt Data Governance ins Spiel: Ein umfassendes Konzept, das darauf abzielt, durch die Etablierung von Prinzipien, Standards und Richtlinien eine ordnungsgemäße Datenverwaltung sicherzustellen.
Dieser Beitrag erklärt die heutige Bedeutung von Data Governance im Unternehmen und zeigt auf, wie eine gut umgesetzte Data-Governance-Strategie Ihr Unternehmen dabei unterstützen kann, die eigenen Daten effizient und sicher zu nutzen sowie die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen zu gewährleisten und letztlich fundierte Entscheidungen zu treffen.
Fünf Kernbereiche der Data Governance
Implementieren Sie Data Governance mit Bedacht
Ist Data Governance ein Konzept oder auch ein Prozess?
Herausforderungen und Best Practices
Rollen und Verantwortungsbereiche
Das Top-Management unterstützt die Entwicklung der Data Governance und stellt Ressourcen bereit. Fachanwender übernehmen die tägliche Datenverwaltung, während die IT-Abteilung technische Rahmenbedingungen bereitstellt. Schlüsselrollen wie CDO, Data Steward, Data Owner, Data Architect und DPO sind für Datenschutz, Datenqualität und effektive Datenstrategien wichtig und sollten entsprechend besetzt sein.
Rollen und Verantwortungsbereiche
Das Top-Management muss bei der Entwicklung und Umsetzung der Data Governance unterstützen und notwendige Ressourcen bereitstellen. Data Governance sollte idealerweise in den Händen der Fachanwendenden liegen, da diese täglich mit den Daten arbeiten und ihre Feinheiten am besten verstehen. Häufig sind informell schon Anfänge einer Datenverantwortlichkeit in Geschäftsbereichen vorhanden, die im non-invasiven Ansatz ausgebaut werden können um Data-Governance-Rollen mit einer möglichst niedrigen Transformationsschwelle einzuführen. Die IT-Abteilung sollte eine unterstützende Rolle einnehmen, indem sie technische Rahmenbedingungen entwickelt, die notwendig sind, um Data Governance effektiv zu unterstützen.
Folgende Schlüsselrollen gilt es im Rahmen der Data Governance zu beschreiben und auf konkrete Personen zu referenzieren.
- Der Chief Data Officer (CDO) fokussiert sich auf die strategische Leitung der Dateninitiativen, entwickelt und implementiert Datenstrategien und -richtlinien und führt die Organisation in der effektiven Nutzung von Daten.
- Der Data Steward fokussiert sich auf die operative Datenverwaltung, überwacht und sichert die Datenqualität und stellt die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicher.
- Der Data Owner fokussiert sich auf die Verantwortung für bestimmte Datendomänen, setzt Richtlinien und Verfahren für seine Datenbereiche durch und gewährleistet die Integrität und Sicherheit der Daten innerhalb seiner Domäne.
- Der Data Architect fokussiert sich auf die Gestaltung der Dateninfrastruktur, entwickelt Datenmodelle und definiert Datenstrukturen, und stellt sicher, dass die Datenarchitektur effizient und skalierbar ist.
- Der Data Privacy Officer (DPO) fokussiert sich auf Datenschutz und Compliance, überwacht die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und gewährleistet, dass die Organisation alle relevanten Datenschutzvorschriften einhält.
Je nach Unternehmensgröße und Geschäftsbereich kommen weitere Rollen hinzu bzw. können gewisse Rollen zusammengefasst werden. Im Wesentlichen sollten, die beschrieben Aufgaben und Funktionen allerdings besetzt sein, um erfolgreich eine Data Governance zu etablieren. Wir helfen Ihnen die nötigen Rollen passendend zu definieren, abzubilden und ggf. nötige Schulungen zu empfehlen, selbst durchzuführen oder zu vermitteln.
Prozesse und Kontinuierliche Verbesserung
Im Betrieb spielt die Implementierung und Aufrechterhaltung von Data Governance eine entscheidende Rolle für den Erfolg und die Effizienz der Geschäftsprozesse. Nach der Etablierung einer Data Governance ist es entscheidend, diese kontinuierlich in allen relevanten Facetten und Ebenen zu optimieren und zu pflegen. Dies stellt sicher, dass Ihr Unternehmen eine nachhaltige und langfristig effektive Datensteuerung beibehält.
Prozesse und Kontinuierliche Verbesserung
Die dynamische Natur der Geschäftswelt erfordert eine kontinuierliche Verbesserung der Data-Governance-Prozesse. Neue Technologien und Marktanforderungen verändern die Art und Weise, wie Daten generiert, gespeichert und genutzt werden. Regelmäßige Reviews und Anpassungen der Governance-Strategien sind notwendig, um sicherzustellen, dass sie mit den aktuellen Anforderungen und Best Practices Schritt halten. Dies beinhaltet die Implementierung neuer Technologien zur Datenintegration, -bereinigung und -sicherheit sowie die Anpassung an sich ändernde regulatorische Anforderungen. Kontinuierliche Verbesserung fördert nicht nur die Compliance, sondern ermöglicht auch eine flexible und agile Datenverwaltung, die schnell auf neue Herausforderungen reagieren kann.
Häufig auftretende Probleme im Datenmanagement, wie inkorrekte Datenzusammenführungen, inkonsistente Kundenakten über verschiedene Systeme hinweg und ineffiziente Implementierungen neuer Systeme, beeinträchtigen Geschäftsprozesse erheblich und erschweren die täglichen Aufgaben. Solche Herausforderungen verdeutlichen die allgemeine Notwendigkeit einer gut strukturierten Data Governance und klar definierter Betriebsprozesse. Insbesondere wird deutlich, dass eine Data-Governance-Strategie nicht nur effektiv sein muss, sondern auch den spezifischen Bedürfnissen und Herausforderungen der Organisation gerecht werden muss, um die etablierten Prozesse erfolgreich zu leben.
Durch die Definition und Standardisierung von Datenprozessen wird sichergestellt, dass alle Mitarbeiter einheitliche Vorgehensweisen einhalten. Klare Zuständigkeiten und die Benennung von Datenverantwortlichen gewährleisten die Integrität und Sicherheit der Daten. Die Integration von Data Governance in die täglichen Abläufe, einschließlich der Automatisierung von Governance-Prozessen und regelmäßiger Schulungen, hilft, diese Prinzipien kontinuierlich und ohne zusätzlichen Aufwand umzusetzen. Kontinuierliche Überwachung und Feedback-Schleifen ermöglichen die fortlaufende Anpassung und Verbesserung der Prozesse.
Mit der zunehmenden Verlagerung von Daten in die Cloud und dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz (KI) wird Data Governance noch wichtiger. Cloud-Technologien bieten flexible und skalierbare Datenlösungen, erfordern jedoch auch strenge Governance-Praktiken, um Datenschutz und -sicherheit zu gewährleisten. KI kann enorme Mengen an Daten verarbeiten und analysieren, was neue Chancen, aber auch Risiken in Bezug auf Datenqualität und ethische Nutzung mit sich bringt. Unternehmen müssen ihre Data Governance-Frameworks kontinuierlich weiterentwickeln, um diese Technologien sicher und effektiv zu integrieren. Dies bedeutet, dass sie nicht nur bestehende Prozesse verbessern, sondern auch neue Standards und Richtlinien für den Umgang mit Cloud-Daten und KI-generierten Erkenntnissen entwickeln müssen.
Unterstützende Technologien und Tools
Data Governance-Tools gewährleisten Qualität, Sicherheit und Nutzbarkeit von Daten, indem sie komplexe Datenlandschaften strukturieren. Sie umfassen Master Data Management, Datenkataloge, Datenqualitätsmanagement, Zugriffssteuerung und Datenschutz, die alle dazu beitragen, die organisatorische Datenstrategie zu stärken.
Unterstützende Technologien und Tools
Data Governance-Tools sind essenziell für die Umsetzung effektiver Datenmanagementstrategien, indem sie Qualität, Sicherheit und Nutzbarkeit der Daten gewährleisten. Sie strukturieren komplexe Datenlandschaften und sind in Kategorien unterteilt, die spezifische Verwaltungsbereiche abdecken:
- Die Einführung eines Master Data Management (MDM) zielt darauf ab, Stammdaten effektiv zu verwalten und so eine konsistente und präzise Sicht auf die Daten über verschiedene Systeme hinweg sicherzustellen.
- Datenkataloge ermöglichen es Unternehmen, Datenquellen zu organisieren, zu verwalten und zugänglich zu machen. Zusätzlich unterstützen Metadatenmanagement-Tools das Sammeln und Organisieren von Metadaten, die für das Verständnis und die Steuerung von Datenflüssen wichtig sind.
- Datenqualitätsmanagement-Tools zielen darauf ab, die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten zu gewährleisten. Ergänzend dazu erleichtern Werkzeuge zur Datenintegration und -interoperabilität das Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Quellen.
- Die Datenzugriffssteuerungstools regulieren den Zugriff auf spezifische Daten, um Sicherheit und Compliance zu gewährleisten, während Datenschutz- und Compliance-Tools die Einhaltung relevanter Gesetze sicherstellen und sensible Informationen schützen.
- Tools für Data Governance Management und Risikomanagement sind unverzichtbar für die Implementierung und Überwachung von Data-Governance-Richtlinien sowie für das Management datenbezogener Risiken und tragen damit zur Stärkung der organisatorischen Datenstrategie bei.
