Glossar
Data Governance: Wie gelingt der richtige Umgang mit Unternehmensdaten?
In Zeiten von Homeoffice und hybriden Arbeitsplätzen ist eine effektive Data Governance unverzichtbar. Sie regelt, wer wann und wie lange Zugriff auf welche Daten haben darf, wie Informationen im Unternehmen zu verwalten sind und wie sich deren Sicherheit und Qualität gewährleisten lassen.
Denn ohne klare Definition drohen nicht nur Datenchaos, sondern auch negative Folgen für das Unternehmen. Allein bei Verstößen gegen Datenschutzgesetze gibt es empfindliche Strafen, die sich teilweise im mehrstelligen Millionenbereich bewegen – man denke nur an die versehentliche Offenlegung sensibler Informationen wie Projekt-, Kunden- oder gar Gesundheits- und Finanzdaten. Hier wird einmal mehr klar, dass es ein immenses Risiko darstellt, auf Data Governance im Unternehmen und insbesondere in Verbindung mit Cloud-Services zu verzichten.
- Data Governance umfasst Richtlinien, Prozesse und Technologien, die eine korrekte, sichere und effiziente Verwaltung von Unternehmensdaten gewährleisten.
- Zu den Zielen der Data Governance gehören die Sicherstellung der Datenqualität, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, der Schutz sensibler Daten und die Maximierung des Geschäftswerts der Daten.
- Die passenden Tools, wie etwa virtuelle Datenräume, können die Data Governance wesentlich erleichtern, indem sie zur Einhaltung von Datenschutzvorschriften beitragen und die Datenqualität und -Transparenz verbessern.
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Zwar gibt es augenblicklich noch keine eindeutige Definition von Data Governance, da verschiedene Organisationen und Experten unterschiedliche Aspekte hervorheben. Dennoch lässt sich der Begriff grob herunterbrechen auf „Richtlinien für den Umgang mit bestimmten Daten“. Insbesondere regelt sie die Zugriffsrechte auf Daten und stellt entsprechende Tools bereit, die dem Unternehmen das Datenmanagement erleichtern und zu jeder Zeit den gesicherten Zugang zu den Informationen gestatten.
Ebenso gewährleistet eine gut umgesetzte Data Governance in der Cloud, dass alle rechtlichen Bestimmungen – etwa solche, die den Datenschutz betreffen – eingehalten werden. Dabei sind je nach Unternehmensgröße entweder bestimmte Personen oder sogar ganze Abteilungen dafür verantwortlich, Data Governance und die dazugehörigen Prozesse einzuführen, zu überwachen und stetig zu verbessern.
☝ Schon gewusst? Das ist Data Governance NICHT!
Data Governance ≠ Datenmanagement
„Datenmanagement“ ist gleichzusetzen mit der praktischen Umsetzung und Verwaltung des kompletten Lebenszyklus von Daten innerhalb eines Unternehmens. Damit verbunden sind weitere Konzepte rund um die Qualität und Sicherheit der Daten.
Data Governance ≠ Stammdatenmanagement
Stammdatenmanagement oder Master Data Management (MDM) dient der Qualitätssicherung der Daten. Dieses Konzept gewährleistet, dass das Unternehmen stets über vollständige und exakte Informationen verfügt und geht weit über die Definition von Data Governance hinaus.
Data Governance ≠ Data Stewardship
Während Data Governance die strategischen Richtlinien und Prozesse zur Verwaltung von Datenqualität, -sicherheit und -nutzung in einem Unternehmen umfasst, bezieht sich Data Stewardship auf die operativen Aufgaben der Datenverwaltung, bei denen Data Stewards für die Umsetzung der Data-Governance-Richtlinien sorgen und die Datenintegrität in ihrem Verantwortungsbereich sicherstellen.
Das Augenmerk der Data Governance liegt insbesondere darauf, Methoden, Verantwortlichkeiten und Prozesse zu etablieren, in denen festgelegt wird, wie Unternehmensdaten zu standardisieren, zu integrieren, zu schützen und zu speichern sind. Es geht in erster Linie um die Einhaltung wichtiger Standards bezüglich der Qualität, Sicherheit und Verarbeitung von Daten.
Dabei verfolgt die Data Governance mehrere wichtige Ziele und bietet zahlreiche Vorteile.
Hauptziele der Data Governance
- Risikominimierung: Durch die Implementierung von Data Governance lassen sich Risiken im Umgang mit Daten reduzieren. Dies umfasst die Sicherstellung der Datenqualität, den Schutz vor Datenverlusten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
- Etablierung unternehmensinterner Regeln: Die Definition klarer Regeln und Prozesse für die Nutzung und Verwaltung von Daten gewährleistet, dass alle Mitarbeiter Zugang zu den benötigten Daten haben und diese korrekt verwenden.
- Umsetzung von Compliance-Anforderungen: Die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Vorgaben wie die DSGVO, NIS2 oder das KRITIS-Dachgesetz hilft dabei, rechtliche Verstöße und die damit verbundenen Strafen zu vermeiden.
- Verbesserung der Kommunikation: Standardisierte Datenprozesse und -richtlinien sorgen für eine verbesserte interne und externe Kommunikation. Dies führt zu einer besseren Zusammenarbeit und einem einheitlichen Verständnis der Daten im gesamten Unternehmen.
- Steigerung des Informationswerts: Durch die Sicherstellung der Datenqualität und -integrität trägt Data Governance dazu bei, den Wert der Unternehmensinformationen zu steigern. Hochwertige Daten ermöglichen fundierte Geschäftsentscheidungen und fördern Innovationen.
- Vereinfachte Verwaltung: Die Implementierung von Data Governance führt zu einer effizienteren Verwaltung der Datenbestände. Dies umfasst die Integration und Standardisierung von Daten, was die Datenverwaltung und -nutzung vereinfacht.
- Kostensenkung: Durch optimierte Datenmanagementprozesse und eine verbesserte Datenqualität lassen sich die Kosten für die Verwaltung und Speicherung von Daten senken.
- Sicherung des Fortbestands des Unternehmens: Langfristig trägt Data Governance dazu bei, die Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit des Unternehmens zu stärken, indem sie eine solide Grundlage für datenbasierte Geschäftsstrategien schafft.
Vorteile der Data Governance
- Erhöhung der Datenqualität: Data Governance sichert die Datenintegrität, -genauigkeit und -vollständigkeit. Gute Datenqualität ermöglicht es Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe und Kunden besser zu verstehen und die Geschäftsleistung zu optimieren.
- Förderung der Datenkompetenz: Durch Data Governance werden Datenstandards und -kataloge geschaffen, die das Verständnis und die Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen verbessern. Dies fördert die Datenkompetenz und ermöglicht es Teams, fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Sicherstellung von Datensicherheit und Datenschutz: Die Implementierung von Richtlinien und Sicherheitsmaßnahmen schützt Daten vor Missbrauch und Verlust.
- Unterstützung von Datenanalysen: Hochwertige Daten bilden die Grundlage für fortgeschrittene Datenanalysen und datenwissenschaftliche Initiativen. Dies umfasst sowohl einfache Geschäftsberichte als auch komplexe maschinelle Lernprojekte.
- Förderung der Datenintegrität und -nachvollziehbarkeit: Durch die Verfolgung und Dokumentation von Datenherkunft und -veränderungen (Data Lineage) können Unternehmen die Genauigkeit und Integrität ihrer Daten besser kontrollieren und überwachen.
Hier zeigt sich, dass Data Governance keineswegs nur dazu dient, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten, sondern auch die Datenqualität verbessert, die Datenkompetenz fördert und dabei hilft, die Gesamtleistung des Unternehmens zu optimieren. Sie bietet einen strukturierten Rahmen, der sicherstellt, dass sich Daten als wertvolle Unternehmensressource effektiv nutzen lassen.
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Data Governance ist ein fortlaufender Prozess, der mehrere zentrale Schritte und Komponenten umfasst:
- Richtlinien und Standards: Der erste Schritt im Data-Governance-Prozess ist die Entwicklung und Implementierung von Richtlinien und Standards, die festlegen, wie Daten zu sammeln, zu speichern und zu verwenden sind. Diese Richtlinien müssen an die gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen angepasst sein, sodass für Compliance gesorgt ist.
- Rollen und Verantwortlichkeiten: Es ist wichtig, klare Rollen und Verantwortlichkeiten zu definieren. Vor allem gilt es, Data Stewards und Data Owners zu ernennen, die sicherstellen, dass die Richtlinien eingehalten und die Daten korrekt verwaltet werden. Dies fördert die Verantwortlichkeit und verbessert die Datenqualität.
- Prozesse und Workflows: Die Implementierung effektiver Datenmanagementprozesse und Workflows ist entscheidend. Diese Prozesse umfassen unter anderem die Datenkatalogisierung, Datenklassifizierung, Datenqualitätssicherung, und das Metadaten-Management. Sie helfen dabei, eine konsistente und transparente Datenverwaltung zu gewährleisten.
- Datenqualität, -sicherheit und -pflege: Ein zentraler Aspekt der Data Governance ist es, für Datenqualität und -sicherheit zu sorgen. Dies beinhaltet Maßnahmen zur Überwachung und Verbesserung der Datenintegrität ebenso wie Sicherheitsprotokolle, die sensible Daten vor unbefugtem Zugriff schützen. Die Datenpflege umfasst die Anreicherung, Korrektur und Verwaltung von Stammdaten, durch die die Daten stets aktuell und korrekt bleiben.
- Bereitstellung von Data-Governance-Tools: Essenziell für eine effektive Data Governance ist die Bereitstellung geeigneter Tools und Technologien. Virtuelle Datenräume etwa bieten eine sichere Umgebung für den Austausch und die Speicherung sensibler Informationen. Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz von Datenkatalogisierungs-Tools, die eine zentrale Übersicht über alle Datenbestände bieten und die Verwaltung von Metadaten erleichtern.
- Compliance und Audits: Regelmäßige Audits und Compliance-Überprüfungen sind notwendig, um die Einhaltung der Data-Governance-Richtlinien zu gewährleisten. Dies schützt das Unternehmen vor rechtlichen Konsequenzen und sorgt für eine korrekte und sichere Verwaltung der Daten.
- Schulung und Bewusstseinsbildung: Um eine erfolgreiche Data Governance zu gewährleisten, gilt es, die Mitarbeiter regelmäßig zu schulen und für die Bedeutung von Data Governance zu sensibilisieren. Dies fördert eine datenorientierte Unternehmenskultur und stellt sicher, dass alle Beteiligten die Richtlinien verstehen und einhalten.
Ein effektiver Data-Governance-Prozess umfasst also klare Richtlinien, definierte Rollen, robuste Prozesse, die Gewährleistung der Datenqualität und -sicherheit sowie regelmäßige Schulungen und Audits. Dies hilft Unternehmen, ihre Daten effizient zu verwalten und gleichzeitig die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.
Bei allen Vorteilen bringt die Implementierung von Data Governance auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die es zu bewältigen gilt:
- Technologische Komplexität: Die Auswahl und Integration der richtigen Data-Governance-Tools und -Technologien können technisch anspruchsvoll sein und erfordern eine sorgfältige Planung und Umsetzung.
- Sicherung der Datenqualität: Unvollständige oder inkonsistente Daten können die Entscheidungsfindung beeinträchtigen. Eine kontinuierliche Überwachung und Pflege der Daten ist daher unabdingbar.
- Datenschutz und -sicherheit: Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff und Cyberangriffen erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen und ständige Aktualisierung der Schutzstrategien.
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Die Gewährleistung der Compliance mit Gesetzen wie der DSGVO ist komplex und erfordert umfassende Kenntnisse der regulatorischen Anforderungen.
- Koordination zwischen Abteilungen: Die Zusammenarbeit und Abstimmung zwischen verschiedenen Abteilungen und Systemen kann schwierig sein, insbesondere in großen Organisationen mit vielfältigen Datenquellen.
- Verwaltung großer Datenmengen: Die effektive Verwaltung und Integration umfangreicher und wachsender Datenmengen erfordert skalierbare und leistungsfähige Technologien und Prozesse.
- Schulung und Bewusstseinsbildung: Regelmäßige Schulungen sind notwendig, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter die Data-Governance-Richtlinien verstehen und einhalten.
- Ressourcenaufwand: Die Implementierung und Aufrechterhaltung eines Data-Governance-Programms erfordert nicht unerhebliche finanzielle und personelle Ressourcen.
Schutz kritischer Geschäftsinformationen – So klassifizieren Sie Ihre Daten richtig
In diesem Guide erfahren Sie, was genau unter Datenklassifizierung zu verstehen ist, welche Vorteile dies für Ihr Unternehmen hat und wie sie sich am besten umsetzen lässt.
5. Bewährte Methoden: 5 Best Practices für Ihre Data Governance
So gelingt Data Governance – Für die Implementierung effektiver Data-Governance-Strategien gilt es, bewährte Methoden zu berücksichtigen. Diese 5 Best Practices helfen Ihnen dabei, die Daten in Ihrem Unternehmen qualitativ hochwertig, sicher und regelkonform zu verwalten:
- Denken Sie groß, aber starten Sie klein: Beginnen Sie mit einem kleinen, machbaren Projekt und erweitern Sie es schrittweise. Dies ermöglicht es, Erfahrungen zu sammeln und den Prozess kontinuierlich zu verbessern.
- Wählen Sie die richtigen Werkzeuge: Die Wahl der passenden Tools ist entscheidend für den Erfolg der Data Governance. Virtuelle Datenräume bieten eine sichere Umgebung für den Austausch und die Speicherung sensibler Informationen. Datenkatalogisierungs-Tools helfen, eine zentrale Übersicht über alle Datenbestände zu erhalten und die Verwaltung von Metadaten zu erleichtern.
- Nutzen Sie Metriken, Metriken und noch mehr Metriken: Messen Sie von Anfang an den Fortschritt und die Effektivität Ihrer Data-Governance-Strategien. Regelmäßige Überwachung und Bewertung helfen, den Erfolg der Implementierung zu gewährleisten.
- Kommunizieren Sie früh und oft: Konsistente und effektive Kommunikation ist entscheidend, um den Fortschritt des Prozesses zu zeigen, Erfolge zu feiern und Rückschläge ehrlich anzuerkennen. Eine transparente Kommunikation fördert das Verständnis und die Unterstützung im gesamten Unternehmen.
- Betrachten Sie Data Governance als langfristigen Prozess: Verstehen Sie Data Governance als kontinuierlichen, iterativen Prozess und nicht als einmaliges Projekt. Eine langfristige Perspektive hilft, nachhaltige Verbesserungen zu erzielen und Anpassungen vorzunehmen, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern.
Für eine effektive Data Governance sind spezialisierte Tools und Technologien erforderlich, die verschiedene Aspekte der Datenverwaltung unterstützen. Die folgenden sieben Tool-Kategorien und Technologien sollten Sie im Blick haben:
- Datenkatalogisierungs-Tools: Diese Tools helfen Unternehmen dabei, eine zentrale Übersicht über alle vorhandenen Datenbestände zu erstellen. Sie erfassen und organisieren Metadaten, wodurch die Auffindbarkeit und Nutzbarkeit von Daten verbessert wird. Anwender können schnell und einfach auf benötigte Daten zugreifen und deren Herkunft und Nutzung nachvollziehen.
- Datenqualitäts-Tools: Diese Tools überwachen und verbessern die Qualität der Daten. Sie identifizieren und bereinigen Fehler, Redundanzen und Inkonsistenzen in den Datenbeständen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten zuverlässig und für Entscheidungsprozesse geeignet sind.
- Metadaten-Management-Tools: Metadaten-Management-Tools bieten umfassende Funktionen zur Verwaltung der Metadaten, die wichtige Informationen über die Daten, deren Struktur und Nutzung enthalten. Sie erleichtern das Verständnis und die Verwendung der Daten im gesamten Unternehmen.
- Data-Lineage-Tools: Diese Tools verfolgen die Herkunft und den Fluss der Daten durch verschiedene Systeme und Prozesse. Sie ermöglichen es Anwendern, die Datenherkunft zu überprüfen und die Auswirkungen von Änderungen an den Daten zu analysieren. Dies kann besonders für Compliance-Anforderungen und Audits eine wichtige Rolle spielen.
- Datenschutz- und Compliance-Tools: Diese Tools unterstützen die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen, wie z. B. der DSGVO oder branchenspezifischer Auflagen. Sie bieten Funktionen zur Verwaltung von Zugriffsrechten, zur Überwachung der Datenverwendung und zur Gewährleistung der Datenvertraulichkeit und -sicherheit.
- Automatisierungs- und Workflow-Tools: Diese Tools automatisieren verschiedene Data-Governance-Prozesse und -Workflows. Sie helfen dabei, wiederkehrende Aufgaben effizienter zu gestalten und stellen sicher, dass Governance-Richtlinien konsistent angewendet werden. Dies trägt zur Reduzierung menschlicher Fehler und zur Verbesserung der Prozesseffizienz bei.
- Virtuelle Datenräume: Spezifische Tools wie virtuelle Datenräume ermöglichen das sichere Austauschen und Speichern sensibler Daten. Sie bieten eine kontrollierte Umgebung, in der nur autorisierte Benutzer auf die Daten zugreifen können, und vereinfachen den Data-Governance-Prozess durch eine zentrale und sichere Datenverwaltung.
Zusätzlich zu diesen Tools spielen Technologien wie Cloud Computing, Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) eine immer größere Rolle in der Data Governance. Cloud-basierte Lösungen ermöglichen eine skalierbare und flexible Datenverwaltung, während KI und ML dabei helfen können, Datenmuster zu erkennen, Anomalien zu identifizieren und Datenprozesse zu automatisieren.
Ein hochsicherer virtueller Datenraum ist ein zentraler Bestandteil einer effektiven Data-Governance-Strategie. Ein virtueller Datenraum stellt im Prinzip eine digitale Nachbildung eines physischen Datenraums dar und ermöglicht einen sicheren Austausch von Dokumenten und Unterlagen. Dank der patentierten Sealed-Cloud-Technologie bieten die Datenräume von idgard ein einzigartig hohes Sicherheitsniveau, das gewährleistet, dass sensible Daten jederzeit vor unbefugtem Zugriff geschützt sind und die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen sichergestellt ist.
☝ Schon gewusst?
Die Sealed-Cloud-Technologie ist ein Konzept der Datensicherheit, das weit über herkömmliche Verschlüsselungsverfahren hinausgeht. Der ihr zugrundeliegende Confidential-Computing-Ansatz, bei dem die Datenverarbeitung auf speziellen, vom Rest des Systems abgeschirmten Server-Segmenten erfolgt, gewährleistet, dass Informationen während ihrer Übertragung, Speicherung und sogar während der Bearbeitung zuverlässig vor Zugriffen geschützt sind.
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Der Einsatz virtueller Datenräume vereinfacht die Data Governance in vielerlei Hinsicht. Beispielsweise ermöglicht die zentrale und sichere Verwaltung von Daten eine verbesserte Datenqualität und -integrität. Anwender können einsehen, wer wann auf welche Daten zugegriffen hat, was die Transparenz und Nachvollziehbarkeit erhöht. Zudem unterstützt die lückenlose Dokumentation aller Aktivitäten innerhalb des Datenraums Compliance-Audits und hilft bei der Einhaltung von Richtlinien wie der DSGVO. Darüber hinaus erleichtern virtuelle Datenräume die Zusammenarbeit über Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg, indem sie einen sicheren und kontrollierten Zugang zu sensiblen Informationen bieten.
Sie möchten wissen, wie der idgard Datenraum funktioniert?
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Ja, den gibt es. Data Governance bezieht sich auf die Gesamtheit der Prozesse, Richtlinien, Standards und Verantwortlichkeiten, die dafür sorgen, dass Daten korrekt und sicher verwaltet werden. Ein wesentlicher Bestandteil davon ist die Datenklassifizierung, die Daten in verschiedene Kategorien einteilt, basierend auf ihrer Sensibilität und dem erforderlichen Schutzniveau.
Zusammenhang und Bedeutung:
- Sicherheitsrichtlinien: Datenklassifizierung ermöglicht es, spezifische Sicherheitsrichtlinien für unterschiedliche Datentypen zu definieren. Dies wiederum erlaubt es, die Informationen in verschiedene Schutzgrade einzuteilen und den Verwaltungs- und Schutzaufwand zu optimieren, da nicht alle Daten denselben hohen Sicherheitsstandard benötigen. Stattdessen ist es möglich, sensible Daten besser zu schützen als weniger kritische Daten, was zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen führt und die Gesamtkosten für die Datensicherheit reduziert.
- Compliance und Datenschutz: Data Governance sorgt für die Einhaltung gesetzlicher und regulatorische Anforderungen. Datenklassifizierung unterstützt dies, indem sie die Einhaltung solcher Anforderungen erleichtert, z. B. durch die Markierung personenbezogener Daten, die besonderen Schutz nach der DSGVO benötigen.
- Datenqualität und -zugriff: Durch die Klassifizierung von Daten lässt sich besser bestimmten, wer Zugriff auf welche Daten haben sollte. Dies verbessert die Datenqualität und verhindert, dass unautorisierte Personen auf sensible Informationen zugreifen.
- Effiziente Datenverwaltung: Die Klassifizierung von Daten ermöglicht eine effizientere Verwaltung und Nutzung der Datenbestände. Es wird klar, welche Daten wie lange aufzubewahren, zu sichern oder wann sie zu löschen sind, was wiederum eine zentrale Aufgabe der Data Governance ist.
Bei der Auswahl eines Tools für die Data Governance sollten Unternehmen folgende Aspekte berücksichtigen:
- Funktionalität und Features:
Unterstützung für Datenkatalogisierung, Metadaten-Management, Datenqualität, Datenschutz, Compliance und Data Lineage.
Automatisierung von Governance-Prozessen und Workflows.
- Integration und Kompatibilität:
Nahtlose Integration mit bestehenden IT-Systemen und Datenquellen.
Unterstützung für Cloud-, On-Premises- und hybride Umgebungen.
- Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsfähigkeit:
Intuitive Benutzeroberfläche und einfache Bedienung.
Anpassungsfähigkeit an spezifische Geschäftsanforderungen und -prozesse.
- Sicherheit und Compliance:
Erfüllen gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen (z. B. DSGVO).
Robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten (z. B. Sealed-Cloud-Technologie).
- Skalierbarkeit und Performance:
Skalierbarkeit, um wachsende Datenmengen und -anforderungen zu bewältigen.
Hohe Performance und Zuverlässigkeit.
- Kosten und Support:
Transparente Kostenstruktur und angemessenes Preis-Leistungs-Verhältnis.
Verfügbarkeit von technischem Support und regelmäßigen Updates.
In der Data Governance gibt es mehrere Schlüsselrollen, die eine korrekte Verwaltung und Nutzung der Daten sicherstellen:
- Data Owner: Diese Person ist verantwortlich für die Qualität, Sicherheit und den gesamten Lebenszyklus der Daten. Der Data Owner legt Richtlinien fest und sorgt für deren Einhaltung. Er entscheidet über den Zugang zu den Daten und überwacht deren Nutzung.
- Data Steward: Der Data Steward kümmert sich um die tägliche Verwaltung und Pflege der Daten. Dies umfasst Aufgaben wie die Datenvalidierung, -bereinigung und -dokumentation. Der Data Steward arbeitet eng mit dem Data Owner zusammen, um die Integrität und Konsistenz der Daten sicherzustellen.
- Data Custodian: Diese Rolle ist meist in der IT-Abteilung angesiedelt und umfasst die technische Verwaltung der Dateninfrastruktur. Der Data Custodian sorgt für eine sichere Speicherung und Übertragung der Daten, und implementiert technische Sicherheitsmaßnahmen.
- Data Governance Committee: Dieses Gremium besteht aus Vertretern verschiedener Abteilungen und legt die übergreifende Data-Governance-Strategie fest. Das Komitee koordiniert die Data-Governance-Aktivitäten und überwacht die Umsetzung der Richtlinien im gesamten Unternehmen.
Der Erfolg einer Data-Governance-Strategie lässt sich durch verschiedene Methoden und Metriken messen:
- Key Performance Indicators (KPIs): KPIs sind spezifische Messgrößen, mit denen sich Aspekte wie Datenqualität, Datenintegrität und die Effizienz von Datenprozessen bewerten lassen. Beispiele für KPIs sind die Fehlerquote in Datensätzen, die Anzahl der Zugriffsverletzungen oder die Zeit, die für die Datenbereinigung benötigt wird.
- Regelmäßige Berichte und Audits: Regelmäßige interne und externe Audits helfen, die Einhaltung der Data-Governance-Richtlinien zu überprüfen und Schwachstellen zu identifizieren. Berichte über den Fortschritt und die Ergebnisse der Data-Governance-Initiativen sollten regelmäßig erstellt und analysiert werden.
- Mitarbeiter-Engagement: Die Beteiligung und das Engagement der Mitarbeiter in Data-Governance-Prozessen können ebenfalls ein Indikator für den Erfolg sein. Schulungen und Feedback-Runden lassen sich dafür nutzen, die Akzeptanz und das Verständnis der Data-Governance-Richtlinien zu fördern.
Unternehmen sollten zunächst die spezifischen Ziele und Anforderungen ihrer Data-Governance-Strategie definieren. Dies umfasst die Identifikation relevanter Stakeholder und deren Einbindung in den Prozess. Anschließend gilt es, klare Rollen und Verantwortlichkeiten festzulegen, wie Data Owner und Data Stewards. Es ist essenziell, Richtlinien und Standards zu entwickeln, die den gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen entsprechen. Die Bewertung und Auswahl geeigneter technologischer Tools und die Durchführung eines Pilotprojekts helfen, erste Erfahrungen zu sammeln und Prozesse zu optimieren, bevor die Strategie auf das gesamte Unternehmen ausgeweitet wird.
Ein solch strukturierter Ansatz stellt die Data-Governance-Initiative von Anfang an auf ein solides Fundament und erlaubt eine effektive Umsetzung
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