In der heutigen schnelllebigen, technologiegetriebenen Welt war die Bedeutung der Datenverwaltung noch nie so wichtig wie heute. Da die Datenmengen stark ansteigen und Datenökosysteme immer komplexer werden, müssen Unternehmen Rahmenbedingungen schaffen, um ihre Datenressourcen effizient zu verwalten und zu überwachen. In diesem Leitfaden gehen wir näher darauf ein, was ein Data-Governance-Framework mit sich bringt, welche Vorteile es mit sich bringt und welche Schlüsselkomponenten es bei seiner Einrichtung zu berücksichtigen gilt, und stellen Beispiele aus der Praxis für Data-Governance-Frameworks im Einsatz vor.
Was ist ein Data-Governance-Framework?
Im Wesentlichen umfasst ein Data-Governance-Framework eine Reihe von Regeln, Verfahren und Grundsätzen, die darlegen, wie Daten innerhalb einer Organisation gehandhabt, kontrolliert und geschützt werden. Es stellt einen Ansatz dar, um die Qualität, Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit von Daten von ihrer Entstehung über die Speicherung bis hin zur Analyse und Entscheidungsfindung zu gewährleisten. Durch die Definition von Rollen, Pflichten und Verfahren für den Umgang mit Daten ermöglicht ein strukturiertes Daten-Governance-Framework Unternehmen, den Wert ihrer Datenbestände zu optimieren und gleichzeitig Risiken zu reduzieren und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Die Einrichtung eines Data-Governance-Frameworks, das durch Data-Governance-Dienste unterstützt wird, ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre Datenressourcen effizient zu überwachen, zu schützen und zu nutzen.
Vorteile der Datenverwaltung
Die Einführung eines Data-Governance-Frameworks bietet zahlreiche Vorteile. In erster Linie erhöht es die Qualität und Vertrauenswürdigkeit von Daten durch die Einrichtung von Methoden zum Sammeln, Speichern und Verwalten von Informationen. Die Sicherstellung der Datengenauigkeit, -zuverlässigkeit und -konsistenz im gesamten Unternehmen ist von entscheidender Bedeutung, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Analysen durchzuführen. Darüber hinaus verbessert die Implementierung eines Data-Governance-Frameworks die Transparenz und Rechenschaftspflicht, fördert das Vertrauen zwischen den Beteiligten und stellt die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und CCPA sicher.
Darüber hinaus kann ein strukturiertes Data-Governance-Framework die Effizienz steigern, indem es Datenprozesse rationalisiert und den Aufwand minimiert. Durch die Definition von Rollen, Verantwortlichkeiten und Arbeitsabläufen für die Datenverwaltung in Unternehmen können Organisationen Silos aufbrechen. Fördern Sie die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, um schnellere und wirkungsvollere datengesteuerte Projekte zu ermöglichen. Darüber hinaus trägt ein solches Rahmenwerk zur Risikominderung im Zusammenhang mit Verstößen, Verstößen gegen die Privatsphäre und der Nichteinhaltung von Vorschriften bei, indem es den guten Ruf schützt und die rechtliche Haftung reduziert.
Wesentliche Komponenten des Data Governance Framework
Hier ist eine typische Liste von Elementen, die in einem Data-Governance-Framework zu finden sind. Es ist nicht erschöpfend. Deckt Komponenten ab. Das Framework sollte es ermöglichen, die Informationen zu verknüpfen und zu verstehen, um Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen.
1. Technische Metadaten für Datenspeicher, Prozesse zum Verschieben von Daten und Prozesse zum Konsumieren von Daten. Dazu gehören Schemata, Beziehungen, Datentypen, Definitionen, gültige Werte, Validierungsregeln, Einschränkungen und Ansichten.
2. Geschäftsmetadaten wie Eigentumsdetails, Informationen zur Verwaltung, Terminologiedefinitionen, Klassifizierungsdaten-Governance-Richtlinien zur Verwaltung von Daten (z. B. PII oder IP), Geschäftsregeln und andere relevante Artefakte wie Datenfreigabevereinbarungen oder Regulierungsverbände.
3. Datenqualitätsmessungen wie Scoring-Methodenregeln werden für Bewertungsprüfungen verwendet, die an den Datenqualitätsprozessen durchgeführt werden, um bei der Profilerstellung festgestellte Probleme zu beheben.
4. Referenzdaten, die Codesätze und Zuordnungen umfassen, die Referenzdaten mit Anwendungsfällen verknüpfen.
5. Prozesse und Arbeitsabläufe im Zusammenhang mit der Datenverwaltung helfen bei der Koordinierung der Aktivitäten zwischen den für die Verwaltung der Daten Verantwortlichen.
6. Nutzungsmetadaten, die angeben, wer auf die Daten zugegriffen hat, Häufigkeit des Zugriffs und Zweck des Zugriffs. Es enthält auch Leistungsindikatoren, die bei der Förderung und Steuerung der Nutzung helfen können.
Zu den durch die Untersuchung dieser Artefakte gewonnenen Erkenntnissen zählen Folgenabschätzungen, Data-Intelligence-Dashboards, grafische Darstellungen von Zusammenhängen sowie die Untersuchung der Datenherkunft. Darüber hinaus werden Communities, Tagging-Systeme und kollaborative Prozesse genutzt, um das Fachwissen und den Input der Stakeholder zu den Daten, mit denen sie interagieren oder die sie interessant finden, aufzuzeichnen und zu organisieren.
Etablierung Ihres Data Governance Frameworks
Bei der Einrichtung eines Frameworks für die Datenverwaltung ist es wichtig, den Reifegrad des Ansatzes Ihres Unternehmens zur Datenverwaltung zu bewerten. Dieser Prozess beinhaltet die Bewertung von Bereichen, die einer Verbesserung bedürfen, durch eine Bewertung bestehender Praktiken. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Ziele und Vorgaben des Ansatzes Ihrer Organisation zur Datenverwaltung zu definieren. Die Einrichtung einer Governance-Struktur zusammen mit einem Rat kann dabei helfen, die Umsetzung des Rahmenwerks zu überwachen.
Anschließend müssen Richtlinien und Verfahren im Zusammenhang mit der Datenverwaltung dargelegt werden. Dazu gehören Aufgaben wie die Kategorisierung von Daten, die entsprechende Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen für den Zugriff auf Informationen sowie die Gewährleistung hoher Standards bei der Verwaltung der Qualität der Datensätze Ihres Unternehmens. Bestandteile dieses Prozesses sind die Entwicklung von Dokumentationen wie Chartas, in denen Governance-Grundsätze dargelegt werden, oder die Erstellung von Arbeitsabläufen zur Behandlung von Governance-Fragen.
Sobald Sie Ihr Data-Governance-Framework eingerichtet haben, ist es wichtig, seine Wirksamkeit zu bewerten und etwaige Anpassungen vorzunehmen, um sicherzustellen, dass es mit den Zielen Ihres Unternehmens übereinstimmt. Dies könnte die Durchführung von Audits beinhalten, bei denen Input von Interessenvertretern eingeholt wird und man sich über Trends und Best Practices für die Datenverwaltung auf dem Laufenden hält.
Beispiele für Data-Governance-Frameworks
Organisationen haben wirksame Data-Governance-Frameworks implementiert, um ihre Daten zu überwachen. Netflix hat beispielsweise einen Rahmen geschaffen, um die Qualität, Integrität und Sicherheit seiner Sammlung von Streaming-Daten zu gewährleisten. Durch die Implementierung von Richtlinien zur Datenklassifizierung, Zugriffskontrolle und Datenqualitätsverwaltung bietet Netflix seinem Abonnentenstamm ein personalisiertes Streaming-Erlebnis.
Das Data-Governance-Framework der Eckerson Group besteht aus sechs Schichten und 39 Komponenten. Schauen wir uns einige dieser Ebenen genauer an:
– Ziele und Richtlinien konzentrieren sich auf die Gründe und Methoden für die Implementierung eines Data-Governance-Programms.
– Verfahren stellen sicher, dass die Data-Governance-Bemühungen ihre beabsichtigten Ziele erreichen, die von der Aufrechterhaltung von Qualität und Präzision bis hin zur Organisation von Metadaten reichen können.
– Der Kulturaspekt fördert eine Atmosphäre der Teamarbeit, indem Daten für alle zugänglich gemacht werden und gleichzeitig Transparenz und Harmonie gewahrt bleiben.
– Was dieses Rahmenwerk auszeichnet, ist seine Betonung darauf, dass Personen in der Datenverwaltung Rollen wie Dateneigentümer, Verwalter, Kuratoren und Interessenvertreter zuweisen, um ihre Verantwortlichkeiten für den Zugriff auf, die Nutzung und die Änderung von Daten zu definieren.
Walmart hat ein Data-Governance-Framework eingerichtet, um sein Datenökosystem zu überwachen. Durch die Definition von Rollen für Dateneigentum und Datenverwaltung stellt Walmart die Genauigkeit und Zuverlässigkeit seiner Verkaufs-, Bestands- und Kundeninformationen sicher. Dieser Ansatz ermöglicht Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz im gesamten Filialnetz.
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es für Unternehmen, die Daten nutzen möchten, für innovative Entscheidungen und strategische Ziele von entscheidender Bedeutung ist, ein Data-Governance-Framework zu etablieren. Durch die Festlegung von Regeln, Prozessen und Rollen für die Verwaltung und Überwachung von Daten können Unternehmen die Qualität, Zuverlässigkeit und den Schutz ihrer Datenressourcen aufrechterhalten und gleichzeitig deren Wert optimieren und Risiken reduzieren. Da Unternehmen Veränderungen annehmen und sich stärker auf Datenanalysen verlassen, wird die Bedeutung der Datenverwaltung nur noch zunehmen und ihre entscheidende Rolle für Organisationen in verschiedenen Sektoren und Größenordnungen unterstreichen.
