Verstehen von Data Governance

Unternehmen sind zunehmend auf ihre Daten angewiesen, um informierte Entscheidungen treffen, Abläufe zu optimieren und Branchenvorschriften einzuhalten. Die Verwaltung großer Datenmengen über verschiedene Systeme und Abteilungen hinweg erfordert jedoch mehr als nur eine ordnungsgemäße Speicherung oder Sicherheit. Es bedarf eines robusten Framework für Data Governance , um sicherzustellen, dass die Daten vertrauenswürdig, sicher und nutzbar sind.

Eine Schlüsselkomponente einer effektiven Data Governance ist die Verwendung von Data Governance . Diese Metriken dienen als wichtige Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs), mit denen Unternehmen die Qualität, Sicherheit, Konformität und allgemeine Effektivität ihrer Data Governance bewerten können. In diesem Artikel befassen wir uns mit den wichtigsten Metriken für Data Governance und damit, wie sie Unternehmen helfen, die Kontrolle über ihre Datenbestände zu behalten.

Was sind Data Governance ?

Data Governance sind quantifizierbare Messgrößen, mit denen Unternehmen die Effizienz ihrer Data Governance und -Praktiken überwachen und bewerten können. Diese Metriken geben Aufschluss darüber, wie gut Daten in verschiedenen Bereichen wie Datenqualität, Sicherheit, Compliance, Zugänglichkeit und Nutzung verwaltet werden. Durch die Verfolgung dieser Metriken können Unternehmen verbesserungsbedürftige Bereiche identifizieren, data-driven Entscheidungen treffen und sicherstellen, dass die Data Governance mit den Geschäftszielen übereinstimmen.

Schlüsselkategorien von Data Governance Metriken und KPIs

Bei der Definition von Data Governance sollten mehrere Indikatoren berücksichtigt werden. Im Folgenden haben wir einige allgemeine Elemente aufgeführt, die berücksichtigt werden sollten.

Metriken zur Datenqualität

Die Grundlage einer effektiven Data Governance ist es, sicherzustellen, dass die Daten von hoher Qualität sind. Daten von schlechter Qualität können zu ungenauen Erkenntnissen, fehlerhafter Entscheidungsfindung und betrieblicher Ineffizienz führen. Mit Hilfe von Datenqualitätsmetriken können Unternehmen die Genauigkeit, Vollständigkeit, Beständigkeit und Gültigkeit ihrer Daten verfolgen. Schauen wir uns jede dieser Metriken und einige Beispiele für KPIs für Data Governance an:

• Exaktheit: Misst den Grad, in dem Daten korrekt und fehlerfrei sind und den erwarteten Werten entsprechen. Ein Beispiel für einen KPI, der sich auf die Genauigkeit bezieht, wäre der Prozentsatz der Datensätze ohne Datenfehler.
• Vollständigkeit: Gibt an, wie viele der erforderlichen Daten vorhanden sind. Ein Beispiel für einen KPI für Vollständigkeit wäre der Prozentsatz der fehlenden Daten in den Datensätzen.
• Beständigkeit: Misst, ob die Daten über verschiedene Quellen und Systeme hinweg konsistent sind. Ein Beispiel für einen Beständigkeit KPI wäre die Anzahl der Inkonsistenzen oder Diskrepanzen in den Daten zwischen den Systemen.
• Gültigkeit: Stellt sicher, dass die Daten den festgelegten Regeln und Formaten entsprechen. Ein Beispiel für einen solchen KPI wäre der Prozentsatz der Dateneinträge, die den Geschäftsregeln und Validierungsprüfungen entsprechen.

Metriken zur Datensicherheit

Datensicherheit hat für die meisten Unternehmen oberste Priorität, insbesondere angesichts zunehmender Cyber-Bedrohungen und strengerer gesetzlicher Vorschriften. Sicherheitskennzahlen geben Aufschluss darüber, wie gut die Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und Schwachstellen geschützt sind.

• Zugriffskontrolle: Misst, ob angemessene Zugriffsrechte zum Schutz sensibler Daten durchgesetzt werden. Ein Beispiel für einen KPI wäre der Prozentsatz der Benutzer mit eingeschränktem Zugriff auf sensible Daten auf der Grundlage ihrer Rolle.
• Datenverstöße: Verfolgt die Anzahl der Fälle, in denen ein unbefugter Zugriff auf Daten stattgefunden hat. Ein Beispiel für einen KPI wäre die Anzahl der Datenverletzungen oder Sicherheitsvorfälle in einem bestimmten Zeitraum.
• Datenverschlüsselung: Misst das Ausmaß, in dem Daten verschlüsselt werden, sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand. Ein Beispiel für einen KPI wäre der Prozentsatz der verschlüsselten sensiblen Daten.

Metriken zur Einhaltung der Vorschriften

Die Einhaltung von Branchenvorschriften wie GDPR, HIPAA oder CCPA ist entscheidend für den Schutz der Verbraucherdaten und die Vermeidung von Strafen. Compliance-Metriken helfen sicherzustellen, dass die Datenmanagement mit den rechtlichen und regulatorischen Anforderungen übereinstimmen.

• Rate der Einhaltung von Vorschriften: Misst, wie gut sich das Unternehmen an die einschlägigen Datenschutzvorschriften hält. Ein Beispiel für einen KPI wäre der Prozentsatz der erforderlichen konformen Datenbestände mit GDPR, CCPA oder anderen gesetzlichen Anforderungen.
• Überprüfbarkeit: Verfolgt, wie leicht Daten zu Compliance-Zwecken geprüft werden können, einschließlich der Möglichkeit, die Datenherkunft zu verfolgen. Ein Beispiel für einen KPI wäre die Anzahl der prüfbaren Datensätze, die zeigen, wie leicht Daten durch Systeme verfolgt werden können.

Daten-Stewardship und Metriken zur Eigentümerschaft

Eine wirksame Data Governance erfordert klar definierte Verantwortlichkeiten Daten-Stewardship und -Eigentum. Diese Metriken stellen sicher, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus verantwortungsvoll und konsistent verwaltet werden.

• Zuweisung der Eigentümerschaft: Misst die Anzahl der Datendomänen mit klar definierten Eigentümern oder Verwaltern. Ein Beispiel für einen KPI wäre der Prozentsatz der Datendomänen mit zugewiesenen Eigentümern.
• Engagement der Verwalter: Verfolgt den Grad der Beteiligung der Datenverantwortlichen an den Governance-Prozessen. Ein KPI-Beispiel wäre der Prozentsatz der fristgerecht erledigten Daten-Stewardship .
• Schulung von Datenverwaltern: Misst, wie viele Datenverwalter ordnungsgemäß in den Governance-Richtlinien und -Tools geschult sind. Ein Beispiel für einen KPI wäre der Prozentsatz der Datenverwalter, die die vorgeschriebenen Training absolviert haben.

Metriken für die betriebliche Effizienz

Data Governance soll die Datenqualität verbessern und die Datennutzung und -verwaltung im gesamten Unternehmen optimieren. Anhand von Kennzahlen für die betriebliche Effizienz lässt sich nachvollziehen, wie gut Governance-Prozesse funktionieren, um sicherzustellen, dass Daten kosteneffizient und ohne unnötige Verzögerungen verwaltet werden.

• Zeit bis zur Lösung von Datenproblemen: Dieser KPI misst, wie schnell Datenqualitäts- oder Konformitätsprobleme erkannt und behoben werden. Ein Beispiel wäre die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung von Datenqualitätsproblemen oder -vorfällen.
• Prozess-Effizienz: Verfolgt die Effizienz von Data Governance und -Prozessen. Ein KPI-Beispiel wäre der Prozentsatz der Data Governance , die innerhalb des erwarteten Zeitrahmens abgeschlossen werden.
• Kosten der Data Governance: Misst die finanzielle Investition in Data Governance im Verhältnis zum erzielten Nutzen. Ein Beispiel für einen KPI wären die Gesamtkosten der Governance-Aktivitäten pro Einheit des Geschäftswerts oder Umsatzes.

Metriken zur Datennutzung und -übernahme

Data Governance sollte die effektive Nutzung von Daten innerhalb des Unternehmens fördern. Kennzahlen zur Datennutzung und -übernahme helfen zu messen, wie umfassend und effektiv Daten von Mitarbeitern und Abteilungen genutzt werden.

• Nutzer Adoptionsrate: Dieser KPI zeigt an, wie gut die Data Governance und -Richtlinien im gesamten Unternehmen angenommen werden. Ein Beispiel wäre der Prozentsatz der Mitarbeiter oder Abteilungen, die genehmigte Data Governance verwenden.
• Datenverwendung: Misst das Ausmaß, in dem auf Daten zugegriffen wird und diese zur Entscheidungsfindung genutzt werden. Ein Beispiel für einen KPI wäre die Anzahl der Datenzugriffe oder -abfragen innerhalb eines bestimmten Zeitraums.

Metriken zur Reife der Data Governance

Wenn Unternehmen ihreMigration ausbauen, ist es wichtig, die allgemeine Entwicklung und Effektivität ihrer Governance-Praktiken zu verfolgen. Data Governance bewerten den Fortschritt des Unternehmens bei der Implementierung von Best Practices und der Optimierung von Governance-Prozessen.

• Governance-Reifegrad-Score: Misst den Reifegrad des Data Governance Framework auf der Grundlage von Industriestandards oder Selbstbewertungsmodellen. Ein Beispiel für einen KPI wäre der Data Governance , z. B. initial, entwickelt, definiert, verwaltet oder optimiert.
• Rate der Übernahme von Richtlinien und Standards: Verfolgt, wie gut Data Governance und -Standards durchgesetzt und befolgt werden. Ein Beispiel für einen KPI wäre der Prozentsatz der Abteilungen, die sich an die Data Governance halten.

Warum sollte ein Unternehmen Data Governance verfolgen?

Durch die Implementierung und Überwachung von Data Governance können Unternehmen mehrere Vorteile erzielen.

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Metriken tragen dazu bei, dass die für die Entscheidungsfindung verwendeten Daten genau, zuverlässig und hochwertig sind, was zu besseren strategischen Entscheidungen führt.
• Operative Effizienz: Durch die Überwachung und Verbesserung von Prozessen können Unternehmen Daten-Workflows rationalisieren, Engpässe reduzieren und die mit einem schlechten Datenmanagement verbundenen Kosten senken.
• Einhaltung von Vorschriften und Risikomanagement: Metriken helfen Unternehmen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und das Risiko von Datenschutzverletzungen, Strafen und Rufschädigung zu verringern.
• Erhöhtes Vertrauen Stakeholder : Eine transparente und effektive Data Governance schafft Vertrauen bei Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden und verbessert die Beziehungen und die Glaubwürdigkeit des Unternehmens.

Partnerschaft mit Actian für Ihre Data Governance

Data Governance sind für die Verwaltung und Optimierung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus unerlässlich. Sie helfen dabei, hohe Standards für die Datenintegrität aufrechtzuerhalten und ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten für bessere Geschäftsergebnisse zu nutzen. Da die Bedeutung von Daten weiter zunimmt, ist ein strukturierter Ansatz zur Verfolgung und Verbesserung von Data Governance entscheidend für den Erfolg in der modernen Unternehmenslandschaft.

Actian bietet fortschrittliche Lösungen für Daten-Discovery, Lineage Tracking und Governance. Mit leistungsstarken Automatisierungs- und Fähigkeiten unterstützt die Actian Data Intelligence Platform Unternehmen bei der Optimierung des Metadaten , der Aufrechterhaltung einer genauen Datenabfolge und der Sicherstellung der Compliance. Nutzen Sie die Expertise von Actian, um Ihre Data Governance zu verbessern und eine Demokratisierung, Compliance und Effizienz der Daten zu erreichen.

Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.