Wie Data Governance funktioniert

Daten sind zu einem der wertvollsten Vermögenswerte moderner Unternehmen geworden, aber ihr Wert hängt vollständig davon ab, wie effektiv sie verwaltet, geschützt, verstanden und genutzt werden. Da Unternehmen enorme Datenmengen in Cloud , On-Premises , SaaS-Anwendungen, Analyseplattformen und kundenorientierten Systemen sammeln, wird die Herausforderung, Datenqualität, Compliance und Zugänglichkeit aufrechtzuerhalten, exponentiell komplexer. Hier kommt Data Governance Software eine entscheidende Rolle.

Data Governance bietet das Framework, die Tools, die Automatisierung und die Kontrollen, die erforderlich sind, um sicherzustellen, dass Daten vertrauenswürdig, sicher, konsistent und mit den Unternehmensrichtlinien im Einklang stehen. Aber wie funktioniert das genau? Was geschieht hinter den Kulissen, um rohe Unternehmensdaten in ein gut verwaltetes strategisches Kapital zu verwandeln?

Was ist Data Governance ?

Data Governance ist eine spezialisierte Plattform, die dazu dient, verwalten Richtlinien, Prozesse und Regeln verwalten , die festlegen, wie Daten innerhalb eines Unternehmens erstellt, gespeichert, abgerufen, verwendet und gepflegt werden. Im Gegensatz zu Datenmanagement , deren Schwerpunkt auf der Speicherung oder Bewegung von Daten liegt, konzentriert sich Governance-Software auf Überwachung, Verantwortlichkeit, Qualität und Compliance.

Diese Plattformen helfen Unternehmen dabei:

• Datenrichtlinien definieren und durchsetzen.
• Verstehen Sie, wo Daten gespeichert sind und wie sie fließen.
• Verbessern Sie die Datenqualität.
• Schützen Sie sensible Informationen.
• Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wie DSGVO, CCPA, HIPAA und PCI DSS.
• Schaffen Sie ein gemeinsames Verständnis und Vertrauen in Bezug auf Daten.
• Sorgen Sie für klare Datenhoheit und -verwaltung.

Um dies zu erreichen, lässt sich Data Governance in die Datensysteme des gesamten Unternehmens integrieren und bietet eine zentrale „Kommandozentrale“ für Transparenz, Kontrolle und Zusammenarbeit.

7 gemeinsame Merkmale von Data Governance

Obwohl sich die Funktionen der verschiedenen Anbieter unterscheiden, basieren Data Governance meisten Data Governance auf einer Reihe gemeinsamer Komponenten. Zusammen bilden diese Komponenten ein ganzheitliches Governance-Ökosystem.

1. Datenkatalog

Das Herzstück fast jeder modernen Data Governance ist ein Datenkatalog. Dabei handelt es sich um ein durchsuchbares Verzeichnis der Datenbestände des Unternehmens, einschließlich Datenbanken, Tabellen, Dateien, BI-Dashboards und APIs.

Ein Datenkatalog umfasst Datenkatalog :

• Technische Metadaten Schema, Felder, Formate).
• Geschäftsmetadaten Metadaten Definitionen, Eigentümer, Klassifizierungen).
• Operative Metadaten Herkunft, Aktualisierungszeiten, Nutzungsmuster).
• Kontextbezogene Metadaten Qualitätsbewertungen, Tags, Dokumentation).

Durch die Indizierung und Kennzeichnung von Daten in großem Umfang ermöglicht der Katalog den Teams, die ihnen zur Verfügung stehenden Datenbestände schnell zu finden, zu verstehen und zu bewerten.

2. Metadaten

Metadaten Daten über Datensätze. Governance-Software organisiert und strukturiert diese mithilfe einer Metadaten . Diese Engine sammelt Metadaten verbundenen Systemen und standardisiert sie zu einer einheitlichen Ansicht.

Metadaten ermöglicht dem System Folgendes:

• Verfolgen Sie Änderungen und Versionen von Daten.
• Identifizieren Sie doppelte oder widersprüchliche Daten.
• Klassifizieren Sie sensible Informationen.
• Unterstützung bei der Suche und Entdeckung.
• Stammbaumkarten pflegen.

Ohne Metadaten starkes Metadaten wäre die Governance nicht skalierbar automatisiert.

3. Datenherkunfts-Mapping

Data Lineage Tools zeigen, woher Daten stammen, wie sie durch Systeme fließen, wer sie transformiert und wo sie verwendet werden. Diese Rückverfolgbarkeit ist für Compliance, Wirkungsanalysen und Vertrauen unerlässlich.

Stammbaumkarten enthalten oft:

• Quell-Ziel-Zuordnungen.
• Transformationslogik.
• ETL-/ELT-Pipelines.
• BI-Dashboards und Berichte.
• Datenverbraucher und ihre Abhängigkeiten.

Governance-Software erstellt automatisch eine Herkunftsnachweis, indem sie Systeme scannt, SQL-Aufträge analysiert und Datenflüsse überwacht.

4. Überwachung der Datenqualität

Data Governance überwachen und messen die Datenqualität in verschiedenen Dimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konformität und Beständigkeit.

Sie verwenden Regeln, Maschinelles Lernen und Anomalie , um:

• Identifizieren Sie Ausreißer.
• Fehlende oder falsche Werte markieren.
• Schema-Drift erkennen.
• Weisen Sie die Stewards auf Datenprobleme hin.
• Verfolgen Sie die Datenqualitätsbewertungen im Zeitverlauf.

Viele Plattformen bieten auch Datenbereinigung und lassen sich mit Datenqualitätstools integrieren.

5. Richtlinien- und Regel-Engines

Policy-Engines sind für die Durchsetzung der Regeln verantwortlich, die für die Daten der Organisation gelten. Dazu können gehören:

• Richtlinien zur Datenzugriffskontrolle.
• Richtlinien zur Datenaufbewahrung.
• Klassifizierungs- und Kennzeichnungsregeln.
• Anforderungen an die Einhaltung.
• Qualitätsschwellenwerte.
• Regeln zum Datenlebenszyklus.

Richtlinien können automatisch basierend auf Metadaten , Nutzer oder Umgebungsänderungen ausgelöst werden.

6. Zugriffskontrolle und Berechtigungen

Data Governance lässt sich mit Identitätsanbietern und Datenplattformen integrieren, um einen sicheren Zugriff auf der Grundlage von Rollen, Attributen und Klassifizierungen zu gewährleisten.

Fähigkeiten wichtigsten Fähigkeiten :

• Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC).
• Attributbasierte Zugriffskontrolle (ABAC).
• Datenmaskierung und Tokenisierung.
• Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene.

Dadurch wird sichergestellt, dass die richtigen Personen zum richtigen Zeitpunkt Zugriff auf die richtigen Daten haben.

7. Verwaltung und Automatisierung von Arbeitsabläufen

Governance-Software unterstützt kollaborative Arbeitsabläufe, an denen Datenverwalter, IT-Teams, Compliance-Beauftragte und Analysten beteiligt sind.

Beispiele hierfür sind:

• Genehmigung neuer Datensätze.
• Überprüfung von Datenqualitätswarnungen.
• Verwaltung von Metadaten .
• Bearbeitung von Zugriffsanfragen.
• Behebung von Datenvorfällen.

Die Automatisierung von Arbeitsabläufen reduziert den manuellen Aufwand und beschleunigt Prozesse.

So funktioniert Data Governance : Schritt für Schritt

Nachdem wir nun die Komponenten behandelt haben, wollen wir uns ansehen, wie diese Systeme in der Praxis funktionieren. Hier ist ein allgemeiner Überblick über den typischen Ablauf von Data Governance in einem Unternehmen:

Schritt 1: Verbindung zu Datenquellen herstellen

Der erste Schritt besteht darin, die Plattform mit dem Datenökosystem der Organisation zu verbinden, das Folgendes umfassen kann:

• Cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift).
• On-Premises (Oracle, SQL Server, Teradata).
• Datenseen (S3, Azure Daten-Lake, Hadoop).
• Integrationswerkzeuge (Informatica, dbt, Fivetran).
• BI-Plattformen (Power BI, Tableau, Looker).
• SaaS-Systeme (Salesforce, Workday, ServiceNow).

Sobald die Verbindung hergestellt ist, beginnt die Plattform mit dem Scannen und Sammeln von Metadaten.

Schritt 2: Erfassen und Katalogisieren von Metadaten

Als Nächstes scannt die Software Datenquellen, um Metadaten zu extrahieren. Dazu gehören:

• Objektnamen und Schemata.
• Tabellen- und Feldbeschreibungen.
• Datentypen und -formate.
• BenutzerzugNutzer sprotokolle.
• ETL-/ELT-Skripte.
• Datenverwendungsstatistik.

Diese Metadaten dann im zentralisierten Datenkatalog gespeichert, wo sie durchsuchbar und verknüpfbar sind.

Einige Plattformen nutzen KI/ML, um Metadaten automatisch anzureichern, Metadaten :

• Vorschläge für Geschäftsdefinitionen.
• Datenbeziehungen ableiten.
• Klassifizierung sensibler Bereiche.
• Ähnliche Assets systemübergreifend abbilden.

Diese automatisierte Anreicherung beschleunigt die Einführung von Governance erheblich.

Schritt 3: Daten klassifizieren und mit Tags versehen

Sobald Metadaten erfasst Metadaten , klassifiziert das System automatisch sensible Daten wie:

• Personenbezogene Daten (PII).
• Geschützte Gesundheitsdaten (PHI).
• Finanzdaten (PCI, SOX).
• Vertrauliche Geschäftsdaten.
• Geschütztes geistiges Eigentum.

Klassifizierungsregeln können basieren auf:

• Mustererkennung.
• Maschinelles Lernen .
• Schlüsselworterkennung.
• Datenflusskontext.
• Benutzerdefinierte Geschäftsregeln.

Automatisches Tagging ermöglicht die konsistente Durchsetzung von Richtlinien in großem Maßstab.

Schritt 4: Aufbau der Datenherkunft

Die Governance-Software bildet dann die Datenherkunft ab, indem sie Folgendes analysiert:

• SQL-Skripte.
• ETL-Jobs.
• BI-Semantikschichten.
• Datenpipelines.
• API-Aufrufe.

Dadurch entsteht eine interaktive visuelle Karte, die zeigt, wie Daten von System zu System übertragen werden und sich dabei verändern.

Lineage bietet entscheidende Transparenz für:

• Fehlerbehebung bei Datenproblemen.
• Abhängigkeiten verstehen.
• Bewertung der nachgelagerten Auswirkungen von Änderungen.
• Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Schritt 5: Anwenden von Richtlinien und Kontrollen

Sobald Metadaten Herkunft festgelegt sind, kann das System automatisch Governance-Richtlinien anwenden. Dazu gehören:

• Durchsetzung von Zugriffsbeschränkungen.
• Maskieren oder Tokenisieren sensibler Felder.
• Daten mit Aufbewahrungspflichten kennzeichnen.
• Validierung von Datenqualitätsschwellenwerten.
• Überwachung der Einhaltung von Vorschriften.

Policy Engines funktionieren wie ein regelbasiertes Automatisierungssystem, das Aktionen basierend auf Metadaten und Nutzer auslöst.

Schritt 6: Überwachung der Datenqualität in Echtzeit

Governance-Software überwacht kontinuierlich die Datenqualität mithilfe von:

• Von Datenverwaltern festgelegte Regeln.
• Maschinelles LernenAnomalie .
• Statistische Kontrollen.
• Schemavergleich und Drift-Erkennung.

Die Qualitätsbewertungen werden automatisch aktualisiert, und bei Erreichen der Schwellenwerte werden Warnmeldungen versendet.

Dashboards zeigen:

• Trendanalyse.
• Einblicke in die Grundursachen.
• Qualitätsmetriken nach System oder Domäne.
• Fortschritt bei der Behebung von Datenproblemen.

Dadurch wird das Datenqualitätsmanagement von reaktiv zu proaktiv.

Schritt 7: Daten-Stewardship Zusammenarbeit ermöglichen

Stewardship-Workflows ermöglichen Geschäftsanwendern und IT-Teams die Zusammenarbeit bei Governance-Aufgaben. Beispiele hierfür sind:

• Überprüfung von Metadaten .
• Genehmigung neuer Definitionen.
• Datensätze als vertrauenswürdig zertifizieren.
• Behebung von Qualitätsproblemen.
• Beantwortung von Zugangsanträgen.

Audit-Trails verfolgen jede Aktion und sorgen so für Transparenz und Verantwortlichkeit als Teil einer umfassenderen Initiative zur Beobachtbarkeit.

Schritt 8: Bereitstellung von Analysen und Erkenntnissen

Schließlich bieten Governance-Plattformen umfangreiche Analysen, die den Beteiligten helfen, die Datenreife und Risiken zu verstehen.

Zu den allgemeinen Erkenntnissen gehören:

• Compliance-Bewertungen.
• Trends bei der Datenqualität.
• Berichte über die Offenlegung sensibler Daten.
• Zugriffskontroll-Auditprotokolle.
• Datenverwendungsstatistik.
• Dashboards für Stewardship-Aktivitäten.

Diese Erkenntnisse helfen dabei, Investitionen und Verbesserungsmaßnahmen im gesamten Datenökosystem zu steuern.

Schlüsseltechnologien hinter Data Governance

Data Governance nutzen mehrere fortschrittliche Technologien, um Aufgaben zu automatisieren und die Genauigkeit zu verbessern. Dazu gehören:

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

KI/ML wird verwendet für:

• Automatisierte Datenklassifizierung.
• Metadaten .
• Mustererkennung.
• Anomalie in der Datenqualität.
• Ähnliche Vermögenswerte gruppieren.
• Vorausschauende Governance für proaktive Problemerkennung.

Maschinelles Lernen den manuellen Aufwand und skaliert die Governance über große Datenbestände hinweg.

Verarbeitung natürlicher Sprache NLP)

NLP :

• Semantische Suche im Datenkatalog.
• Vorschläge für Geschäftsbegriffe.
• Automatisierte Extraktion von Dokumentationen.
• Verständnis der menschlichen Sprache in Metadaten.

Dies ermöglicht eine intuitivereDaten-Discovery .

Graphdatenbanken

Viele Data Governance nutzen Graph-Engines, um Beziehungen zwischen folgenden Elementen darzustellen:

• Datenbestände.
• Metadaten .
• Richtlinien.
• Benutzer.
• Die Abstammungslinie fließt.

Graphmodelle ermöglichen flexible Abfragen und Visualisierungen. Die Actian Data Intelligence Platform basiert beispielsweise auf einer föderierten Wissensgraph-Technologie.

APIs und Integrationen

APIs bringen Governance-Kontrollen direkt in Datentools und Workflows.

Dies ermöglicht:

• Business Intelligence zum Anzeigen von Datenkatalog .
• Zugriffskontrollen zur Synchronisierung mit Identitätsanbietern.
• Datenqualitätsmetriken zur Integration in Überwachungstools.
• Governance-Workflows zur einbetten DevOps-Pipelines.

APIs stellen sicher, dass Governance kein im Silo ist, sondern Teil eines umfassenderen Datenökosystems.

Power Data Governance Actian

Data Governance spielt in modernen Unternehmen eine wesentliche Rolle, indem sie dafür sorgt, dass Daten korrekt, sicher, konform und gut verständlich sind. Dies wird durch eine Kombination aus Metadaten , automatisierter Klassifizierung, Herkunftsverfolgung, Datenqualitätsüberwachung, Durchsetzung von Richtlinien und kollaborativen Verwaltungsabläufen erreicht.

Die Actian Data Intelligence Platform steht an der Spitze moderner Data Governance für Beobachtbarkeit, Datenintelligenz und Data Governance . Vereinbaren Sie eine personalisierte Vorführung, um zu erfahren, wie ihre Fähigkeiten die Art und Weise verändern Fähigkeiten , wie Unternehmen verwalten verarbeiten, entdecken, nutzen und verwalten

Über den Autor

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%.