Wenn Unternehmen Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen in immer größerem Maße sammeln, müssen sie für sich auch festlegen, wie sie damit umgehen möchten und wer die Autorität und Kontrolle darüber hat. Mit genau diesen Fragen beschäftigt sich die Data Governance. Wer sie in seinem Unternehmen einführt, schafft ein System von Verantwortlichkeiten und Entscheidungsrechten für seine Daten.
Data Governance-Erklärung: Was bedeutet Data Governance?
Unter Data Governance verstehen wir die Kontrolle, Planung und Überwachung der Nutzung und Verwaltung von Daten in Organisationen. Diese Definition folgt der Data Management Association (DAMA), die sich der Entwicklung von Konzepten und Praktiken im Informations- und Datenmanagement verschrieben hat.
Zur Data Governance Definition gehört auch, dass eine Organisation festlegen muss, wer Autorität über die Daten hat und Kontrolle darüber ausübt. Wer darf die Daten verwenden und welche Personen und Prozesse sind daran beteiligt? Am Ende erhalten Sie ein System von Entscheidungsrechten und Verantwortlichkeiten, das Relevanz besitzt für alle Ihre informationsbezogenen Prozesse.
Grundsätzlich möchte ein Unternehmen mit der Governance klären, wer welche Daten in welcher Situation nutzen darf und welche Methoden er dafür verwenden kann. Daher finden auch Festlegungen in Hinblick auf die Technologien statt, die zum Beispiel für die Datenverarbeitungen erforderlich sind. Letztlich soll das einer Organisation dabei helfen, mit ihren Daten bewusst umzugehen und ihre Ziele zu erreichen.
Warum ist Data Governance sinnvoll?
Die Entwicklung und Umsetzung einer Data Governance Strategie ist für Unternehmen aus verschiedenen Gründen vorteilhaft. Dazu gehört es, klare Verantwortlichkeiten in Hinblick auf die Verwaltung von Daten in der Organisation zu schaffen. Viele Probleme im Umgang mit Daten und Datenquellen resultieren daraus, dass bisher niemand diese Verantwortlichkeiten festgelegt hat.
Die Bedeutung der Governance nimmt mit der Menge und Komplexität der Daten und Datenquellen zu. Daher haben gerade solche Organisationen ein Interesse daran, die mit Big Data arbeiten. Sie sind stärker angewiesen auf vereinheitlichte und standardisierte Prozesse für den Umgang mit ihren Daten. Das ist wichtig, um den größten Nutzen daraus ziehen zu können und damit letztlich im Wettbewerb zu bestehen.
Eine große Bedeutung kommt der Data Governance in Bezug auf den Umgang mit personenbezogenen Daten zu. Diese genießen durch den Gesetzgeber einen besonderen Schutz, die Einhaltung der Anforderungen der DSGVO sind daher sehr anspruchsvoll. Eine Governance kann dabei helfen, mit den Daten auf verantwortungsvollere und systematischere Weise umzugehen. Das kann Ihr Unternehmen vor Bußgeldzahlungen und anderen rechtlichen Konsequenzen bewahren.
Wie funktioniert die Data Governance-Implementierung?
Die Implementierung der datenbezogenen Governance erfolgt häufig anhand verschiedener Best Practices. Das sind alle geeigneten Maßnahmen, die sich für die Umsetzung in der Praxis der Organisationen bewährt haben.
Es folgt eine kleine Auswahl solcher Data Governance Maßnahmen:
- Festlegung von Geschäftszielen: Für das Erreichen der gewünschten Data Governance-Ziele ernennen Sie im Idealfall möglichst frühzeitig einen Chief Data Officer (CDO).
- Klassifizierung der Daten: Sie legen zum Beispiel Standards für Ihre Metadaten fest in Übereinstimmung mit den Unternehmenszielen und nutzen dafür Tags und die Datenklassifizierung.
- Betreuung der Datenbesitzer: Sie können Ihren verschiedenen Datenbesitzern in der Organisation Datenmanager zuweisen, die unterstützen und beraten und bei der Umsetzung der Governance helfen.
- Formatstandards festlegen: Sie nehmen zum Beispiel eine Normalisierung Ihrer Daten vor, was gerade bei der Arbeit mit unterschiedlichen Datenquellen wichtig ist.
- Automatisierungen: Daten- und Berechtigungsanforderungen sowie Genehmigungsprozesse lassen sich in vielen Fällen automatisieren und damit erheblich vereinfachen und beschleunigen.
- Vereinheitlichung von Namensgebungskonventionen: Das ist entscheidend für alle Unternehmen, die ihre Transformation hin zu einer datengetriebenen Organisation befördern möchten und ihre Use Cases bisher nicht zufriedenstellend umsetzen konnten.
Was ist eine cloudbasierte Data Governance?
Die Data Governance Bedeutung ergibt sich daraus, Richtlinien für den Umgang mit Daten festlegen und damit Fragen bezüglich der Zugriffsrechte oder des Datenmanagements klären zu können. Mittlerweile stehen für die davon betroffenen Organisationen Werkzeuge zur Verfügung, mit denen das auch in der Cloud funktioniert.
So können Cloud-Lösungen viele Vorteile in Hinblick auf die datenbezogene Governance bieten. Dazu gehört zum Beispiel eine revisionssichere und lückenlose Dokumentation der Datenzugriffe, die im Rahmen der Governance eine wichtige Rolle spielt. Schaffen Sie in der Cloud eine digitale Nachbildung des physischen Datenraums, fällt es Ihnen leichter, die Anwesenheit und Aktivitäten Ihrer Mitarbeiter in diesem zu kontrollieren.
Grundsätzlich handelt es sich bei solchen virtuellen Datenräumen und nützliche Werkzeuge im Sinne der Governance. Die Cloud bietet Ihnen die Möglichkeit, solche Räume einzurichten. Sie können den Zugang dazu für Unbefugte sperren und unautorisierte Verwendungen der Daten unterbinden.
Data Governance Beispiele
In der Praxis der Unternehmen und anderer Organisationen bestehen verschiedene Treiber für die Etablierung einer Governance-Struktur für Daten. Im Bereich des Gesundheitswesens sind Sie zum Beispiel darauf angewiesen, die Verwaltung von Patientendaten auf sichere Weise zu gestalten. Die Umsetzung einer Governance kann Ihnen dabei helfen, gesundheitsbezogene Daten besser zu schützen.
Die Anforderungen an ein geeignetes Modell für die Governance beziehen sich häufig auf Fragen der Datenqualität oder der Zugriffsprozesse. Fehlen Letztere oder ist die Datenqualität nicht ausreichend, kann Ihr Unternehmen Herausforderungen zum Beispiel im Bereich Data Science nicht zufriedenstellend bewältigen. Eine geeignete Governance könnte hier den Datenzugriff ebenso wie das Problemmanagement regeln.
Ein weiteres Beispiel bezieht sich auf die Datenpflege. Häufig sind Unternehmen mit Problemen und wirtschaftlichen Schäden konfrontiert, weil die Stammdaten zu ihren Produkten nicht präzise genug sind. So könnte ein Transporteur von Medikamenten die falsche Kühlung wählen, weil für einen Impfstoff in der Datenbank nur ein Standardwert für die Lagertemperatur hinterlegt ist, der sich als unzureichend erweist. Abhilfe könnte die Governance hier durch die Ernennung eines Verantwortlichen für den Datenpflegeprozess schaffen, der sich auch um das Feld „Lagertemperatur“ kümmert.
Data Governance vs. Business Intelligence – was sind die Unterschiede?
Die auf Daten bezogene Governance erhält einen wichtigen Stellenwert in ihrem Verhältnis zur Business Intelligence. Es handelt sich hierbei nicht um konkurrierende Konzepte, sondern um Verfahren, die Organisationen gemeinsam sinnvoll für sich nutzen können.
Für die Business Intelligence oder Geschäftsanalytik sind die Betroffenen auf eine entsprechende Umgebung für ihre Datenanalysen angewiesen, um aus der Sammlung, Auswertung und Darstellung der Daten einen Erkenntnisgewinn und Mehrwert für das Unternehmen zu erhalten. Die Governance soll genau dabei helfen, eine solche Umgebung sicherzustellen.
Grundsätzlich hängt der Erfolg in der Business Intelligence also von einer funktionierenden Governance ab. Es ist in diesem Sinne zum Beispiel vorteilhaft, Zugriff auf saubere und konsistente Datenquellen zu erhalten. Die Governance lässt sich damit als ein der Business Intelligence vorgeschalteter Prozess auffassen.
Fazit
Eine Data Governance kann Ihnen und Ihrem Unternehmen dabei helfen, klare Regeln und Prozesse zu definieren, wie Sie Entscheidungen in Bezug auf Ihre Daten treffen. Mit dem Aufkommen datengetriebener Geschäftsmodelle, einer zunehmenden Bedeutung von Big Data und einer größeren Vielfalt an Datenquellen erlangt ein solches Governance-System an Bedeutung für den Erfolg der Unternehmung.Die Governance ist dabei an vielen Stellen hilfreich. Sie dient zum Beispiel der Sicherstellung des Datenschutzes, verbessert die Dokumentation der verschiedenen Datenverarbeitungen im Betrieb und stellt ein höheres Maß an Transparenz her. Sie erzieht die Beteiligten dazu, bewusster mit Daten umzugehen und die Möglichkeiten, die sich aus diesen für eine höhere Kosteneffizienz und Wertschöpfung ergeben, konsequent zu nutzen.Dabei beschreiten Unternehmen einen individuellen Weg hin zu ihrer datenbezogenen Governance. Hier existieren keine standardisierten Lösungen, weil jede Organisation gänzlich andere Anforderungen mitbringt. Periodische Prüfungen und der Einsatz von Erfolgsmetriken sind daher nützlich, um die Umsetzung des Governance-Plans zu kontrollieren.
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