Die Säulen der Data Governance verstehen

Informationen sind der Motor für Strategien, Innovationen und operative Exzellenz in Unternehmen weltweit. Daten beeinflussen alles, von der Produktentwicklung und Kundenerfahrung bis hin zur Finanzplanung, supply chain und zum Risikomanagement. Doch mit zunehmendem Datenvolumen steigender Komplexität wachsen auch die Herausforderungen: Inkonsistenzen, Sicherheitsrisiken, regulatorischer Druck und operative Ineffizienzen können selbst die fortschrittlichsten Dateninitiativen untergraben.

Data Governance bietet die erforderliche Struktur, um verwalten verantwortungsbewusst und intelligent verwalten . Sie legt die Regeln, Prozesse und Verantwortlichkeiten fest, die erforderlich sind, um den Wert der Daten zu maximieren und gleichzeitig Risiken zu minimieren. Obwohl Data Governance viele Komponenten umfassen können, bilden vier Säulen stets das Rückgrat eines starken Framework: Datenqualität, Daten-Stewardship, Compliance und Sicherheit sowie Datenmanagement.

Datenqualität: Vertrauen in Informationen aufbauen

Datenqualität ist die Grundlage für Data Governance effektive Data Governance. Ohne hochwertige Daten können Unternehmen den aus Analysen gewonnenen Erkenntnissen nicht vertrauen, Prozesse nicht zuverlässig automatisieren und gesetzliche Meldepflichten nicht erfüllen. Entscheidungen, die auf der Grundlage von Daten minderer Qualität getroffen werden, führen häufig zu Ineffizienzen, finanziellen Verlusten und Reputationsschäden.

Warum Datenqualität wichtig ist

Probleme mit der Datenqualität können jeden Bereich eines Unternehmens betreffen. Ungenaue Kundendaten können beispielsweise Marketingkampagnen zum Scheitern bringen, den Kundenservice beeinträchtigen und Finanzprognosen verfälschen. Im Gesundheitswesen können unvollständige oder inkonsistente Patientendaten die Versorgung und die Einhaltung von Vorschriften beeinträchtigen. Im Finanzdienstleistungsbereich können selbst kleine Ungenauigkeiten zu erheblichen Fehlern in der Berichterstattung oder zu falschen Risikoberechnungen führen.

Hochwertige Daten ermöglichen es Unternehmen:

• Treffen Sie zuverlässige und zeitnahe Entscheidungen.
• Verbessern Sie die Kundenbindung und Personalisierung.
• Reduzieren Sie betriebliche Verschwendung.
• Unterstützung von Automatisierung, KI und Advanced Analytics.
• Stärkung der regulatorischen Berichterstattung und Bereitschaft.

Elemente der Datenqualität

Datenqualität ist multidimensional. Ein umfassendes Programm berücksichtigt mehrere Faktoren, darunter die unten aufgeführten.

• Genauigkeit: Die Daten müssen die realen Bedingungen korrekt wiedergeben.
• Vollständigkeit: Alle Pflichtfelder sollten mit ausreichenden Details ausgefüllt werden.
• Beständigkeit: Die Daten sollten über alle Systeme und Prozesse hinweg einheitlich sein.
• Aktualität: Informationen müssen aktuell sein, insbesondere bei zeitkritischen Vorgängen.
• Gültigkeit: Daten sollten definierten Formaten, Regeln und Geschäftsstandards entsprechen.
• Einzigartigkeit: Doppelte Datensätze sollten minimiert oder eliminiert werden.

Strategien zur Verbesserung der Datenqualität

Um die Datenqualität zu verbessern, können Unternehmen einige wichtige Strategien umsetzen.

• Klare Standards für die Dateneingabe.
• Automatisierte Validierungstools und Datenbereinigung .
• Referenzdaten und Datenmanagement.
• Routinemäßige Qualitätsbewertungen und Scorecards.
• Echtzeitüberwachung von Genauigkeit und Integrität.

Letztendlich ist die Sicherstellung der Datenqualität kein einmaliges Projekt, sondern eine fortlaufende Aufgabe, die Verantwortlichkeit, Transparenz und kontinuierliche Überwachung erfordert. Die Praxis der Beobachtbarkeit hilft Datenteams dabei, Probleme mit der Datenqualität schnell zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden.

Daten-Stewardship: Zuweisung von Eigentumsrechten und Verantwortlichkeiten

Technologie unterstützt zwar Data Governance, aber es sind die Menschen, die sie durchsetzen. Daten-Stewardship stellt sicher, dass Daten mit klaren Rollen, Verantwortlichkeiten und Rechenschaftspflichten verwaltet werden. Sie schließt die Lücke zwischen Geschäftsanwendern und IT-Teams, um sicherzustellen, dass Daten verstanden, geschützt und angemessen genutzt werden.

Die Rolle der Datenverwalter

Datenverwalter fungieren als Verwalter der Unternehmensdaten. Sie überwachen Datendefinitionen, Qualitätsstandards und die Anwendung von Governance-Richtlinien. Obwohl die genauen Aufgaben je nach Branche und Organisationsstruktur variieren, konzentrieren sich Datenverwalter in der Regel auf folgende Bereiche:

• Definition und Pflege von Datenstandards.
• Sicherstellung der Einhaltung von Governance-Richtlinien.
• Verwaltung und Verbesserung der Datenqualität.
• Als Fachexperten für bestimmte Datenbereiche fungieren.
• Förderung der Datenkompetenz und Unterstützung der Nutzer bei der korrekten Interpretation von Daten.
• Erleichterung der Kommunikation zwischen technischen und geschäftlichen Interessengruppen.

Stewards arbeiten häufig in Bereichen wie Finanzen, Betrieb, Marketing, Personalwesen oder Kundenmanagement – überall dort, wo Daten eine entscheidende Rolle spielen.

Warum Daten-Stewardship wichtig Daten-Stewardship

Ohne verantwortungsbewusstes Handeln scheitern Governance-Initiativen häufig aufgrund folgender Faktoren:

• Mangelnde Rechenschaftspflicht.
• Getrennte oder im Silo Datensysteme.
• Verwirrung hinsichtlich Datendefinitionen und -quellen.
• Uneinheitliche Anwendung von Regeln und Standards.

Effektive Verwaltung bringt:

• Klarheit darüber, wer für bestimmte Datenbestände verantwortlich ist.
• Effizientere Daten-Workflows.
• Daten von höherer Qualität.
• Schnellere Problemlösung.
• Verbesserte funktionsübergreifende Zusammenarbeit.

Aufbau eines starken Stewardship-Programms

Ein erfolgreiches Daten-Stewardship umfasst in der Regel:

• Klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten.
• Schulungsprogramme zur Verbesserung der Datenkompetenz.
• Governance-Ausschüsse oder -Räte.
• Verfahren zur Eskalation von Problemen und Konfliktlösung.
• Regelmäßige Kommunikation über Richtlinien, Standards und Erwartungen.

Wenn sie von der Unternehmensleitung unterstützt wird, wird Stewardship zu einer kulturellen Initiative, die Unternehmen dabei hilft, ihre Governance-Praktiken zu skalieren und die langfristige Datenintegrität aufrechtzuerhalten.

Compliance und Sicherheit: Schutz von Daten und Risikomanagement

Da Daten zunehmend in digitale Abläufe integriert werden, steigen auch die Risiken für Datenschutz und Sicherheit. Bedrohungen wie Datenschutzverletzungen, Missbrauch personenbezogener Daten und unbefugter Zugriff können das Vertrauen beeinträchtigen und sowohl reputationsbezogene als auch finanzielle Folgen nach sich ziehen. Gleichzeitig sind die regulatorischen Rahmenbedingungen strenger geworden, sodass Unternehmen Gesetze zu Datenschutz, Datenaufbewahrung, Datennutzung und Transparenz einhalten müssen.

Compliance und Sicherheit bilden eine wichtige Säule der Data Governance und gewährleisten, dass Unternehmen sensible Informationen schützen und gesetzliche Verpflichtungen erfüllen.

Die Bedeutung von Compliance und Sicherheit

Unternehmen müssen je nach Branche und Standort eine Vielzahl von Gesetzen und Vorschriften einhalten. Beispiele hierfür sind Datenschutzbestimmungen für Verbraucher, Rechnungslegungsstandards, Vorschriften für Gesundheitsdaten und Gesetze zur Cybersicherheit. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann folgende Konsequenzen haben:

• Hohe Geldstrafen.
• Rechtliche Verpflichtungen.
• Verlust des Kundenvertrauens.
• Betriebsunterbrechung.
• Verstärkte Kontrolle durch die Aufsichtsbehörden.

Auch über die Einhaltung von Vorschriften hinaus sind strenge Sicherheitsmaßnahmen unerlässlich, um Datenbestände zu schützen und interne oder externe Bedrohungen zu verhindern.

Elemente der Datensicherheit und Compliance

Ein robustes Sicherheits- und Compliance Framework :

• Zugriffskontrollen: Sicherstellen, dass nur autorisiertes Personal sensible Daten einsehen, ändern oder löschen kann.
• Verschlüsselung: Schutz von Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung.
• Datenmaskierung und Anonymisierung: Reduzierung der Offenlegung personenbezogener Daten (PII).
• Protokollierung und Überwachung: Verfolgung der Systemaktivität zur Identifizierung von anomalem Verhalten.
• Datenklassifizierung: Kategorisierung von Daten nach Sensibilität und Risikostufen.
• Aufbewahrungs- und Entsorgungsrichtlinien: Sicherstellen, dass Daten gemäß den Vorschriften gespeichert und vernichtet werden.
• Compliance-Audits: Regelmäßige Bewertungen zur Sicherstellung der Einhaltung von Richtlinien und Standards.

Sicherheit und Zugänglichkeit in Einklang bringen

Der Schutz von Daten ist zwar unerlässlich, doch müssen Unternehmen auch sicherstellen, dass autorisierte Benutzer zeitnah auf die benötigten Informationen zugreifen können. Übermäßig strenge Kontrollen können Innovation, Produktivität und data-driven Entscheidungsfindung behindern. Eine effektive Governance schafft ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Zugänglichkeit.

Aufbau einer Kultur der Datensicherheit

Sicherheit kann nicht ausschließlich eine technische Funktion sein. Unternehmen müssen das Bewusstsein dafür fördern durch:

• Fortlaufende Training.
• Klare Kommunikation über Risiken und Richtlinien.
• Verpflichtung der Führungsebene zu Sicherheitsgrundsätzen.
• Planung und Übungen für die Reaktion auf Vorfälle.

In einer Zeit, in der Daten zunehmend über Cloud , Remote-Teams und miteinander verbundene Systeme verteilt sind, sind strenge Compliance- und Sicherheitsmaßnahmen wichtiger denn je.

Datenmanagement: Daten effektiv strukturieren, speichern und nutzen

Datenmanagement umfasst die Prozesse, Technologien und Praktiken, die eine effektive Handhabung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus unterstützen. Es stellt sicher, dass Daten gut organisiert, ordnungsgemäß gespeichert, leicht auffindbar und effizient systemübergreifend integriert sind. Datenmanagement starkes Datenmanagement unterstützt Datenmanagement die anderen Säulen, indem es Qualität, Verwaltung und sichere Compliance ermöglicht.

Warum Datenmanagement eine zentrale Säule Datenmanagement

Gut verwaltete Daten:

• Reduziert betriebliche Ineffizienzen.
• Unterstützt Advanced Analytics, KI und Automatisierung.
• Beseitigt unnötige Datenduplikate.
• Stellt sicher, dass Informationen kostengünstig gespeichert werden.
• Verbessert die Zugänglichkeit für autorisierte Benutzer.
• Verbessert die Datenqualität und Beständigkeit .

Ohne ordnungsgemäßes Datenmanagement sehen sich Unternehmen häufig mit fragmentierten Systemen, widersprüchlichen Datenquellen und eingeschränkter Transparenz ihrer Datenlandschaft konfrontiert.

Wichtige Komponenten des Datenmanagement

Datenmanagement mehrere wichtige Praktiken, darunter:

Datenarchitektur

Ein strukturierter Entwurf, der definiert, wie Daten durch Systeme fließen. Dazu gehören:

• Datenbanken.
• Datenlager.
• Datenseen.
• Cloud lösungen.
• Integrationspipelines.

Eine gut konzipierte Architektur verhindert Silos und schafft eine einheitliche Datenumgebung.

Metadaten-Management

Metadaten Kontextinformationen zu Daten, darunter Definitionen, Herkunft, Eigentumsverhältnisse, Formate und vieles mehr. Metadaten leistungsstarke Metadaten unterstützt:

• Daten-Discovery.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Verbesserte Datenqualität.
• Bessere Zusammenarbeit zwischen Teams.

Master Datenmanagement MDM)

MDM gewährleistet Beständigkeit alle Kerngeschäftseinheiten Beständigkeit , einschließlich Kunden, Produkten, Lieferanten und Mitarbeitern. Es schafft eine einzige Quelle der Wahrheit für kritische Datensätze.

Integration und Interoperabilität

Moderne Unternehmen stützen sich auf ein Netzwerk von Systemen wie CRM-Plattformen, ERP-Systemen, Marketing-Tools, HR-Anwendungen und maßgeschneiderten Lösungen. Eine effektive Integration gewährleistet einen nahtlosen Datenfluss über Plattformen hinweg, ohne Redundanzen oder Bedeutungsverluste.

Lebenszyklusmanagement

Daten müssen von ihrer Erstellung bis zu ihrer Löschung verantwortungsbewusst behandelt werden. Das Lebenszyklusmanagement gewährleistet eine effiziente Speicherung, kostengünstige Archivierung und vorschriftsmäßige Vernichtung.

Unterstützung strategischer Entscheidungsfindung

Datenmanagement hat Datenmanagement Einfluss auf die Innovations- und Skalierungsfähigkeit eines Unternehmens. Hochwertige, gut organisierte und leicht zugängliche Daten ermöglichen:

• prädiktive Analyse.
• Real-Time-Insights.
• Personalisierte Kundenerlebnisse.
• Betriebsautomatisierung.
• Optimierte Berichterstattung.

Auf diese Weise Datenmanagement nicht nur eine technische Funktion, sondern auch ein strategischer Wegbereiter.

Stärken Sie Data Governance Actian

Eine effektive Data Governance basiert auf vier wesentlichen Säulen: Datenqualität, Daten-Stewardship, Compliance und Sicherheit sowie Datenmanagement. Zusammen bilden diese Säulen ein kohärentes Framework sicherstellt, dass Daten vertrauenswürdig, geschützt, gut organisiert und verantwortungsbewusst genutzt werden.

• Die Datenqualität sorgt dafür, dass Informationen korrekt, konsistent und zuverlässig sind.
• Daten-Stewardship schafft Verantwortlichkeit und menschliche Kontrolle.
• Compliance und Sicherheit Schützen Sie Daten und halten Sie gesetzliche Verpflichtungen ein.
• Datenmanagement Strukturen und pflegt Daten während ihres gesamten Lebenszyklus.

Die Actian Data Intelligence Platform wurde entwickelt, um Daten leicht zugänglich, transparent, auffindbar und beobachtbar zu machen. Sie basiert auf einer föderierten Wissensgraph-Technologie und unterstützt die vollständige Demokratisierung von Daten in Unternehmen. Fordern Sie eine personalisierte Demo der Plattform an, um zu erfahren, wie sie Ihre Data Governance verändern kann.

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%.