Föderierte Data Governance erklärt

Datenbanken können die Prozesse in Ihrem Unternehmen optimieren und den Zugriff auf wichtige Informationen einfach, schnell und zuverlässig machen. Die Organisation der Informationen in diesen Datenbanken kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Sie versuchen, Informationen aus alten Systemen in neuere Modelle zu migrieren. Föderierte data governance kann Ihnen helfen, Daten einfach zu organisieren, ohne die Unabhängigkeit zu opfern, die für jede Abteilung notwendig ist, um Informationen in einer Weise einzugeben und zu strukturieren, die sie nutzen können.

Ein föderiertes System ist ein architektonischer Ansatz, der es mehreren unabhängigen Datenbanken oder Datenquellen ermöglicht, als ein einheitliches Ganzes zusammenzuarbeiten, ohne ihre Autonomie zu verlieren. Für die Endnutzer bedeutet dies, dass sie Daten aus anderen Systemen einsehen und nutzen können, ohne sie in ein zentrales Lager verschieben zu müssen. Schauen wir uns das einmal genauer an.

Was ist föderale Data Governance?

Genau genommen handelt es sich bei der föderalen data governance um eine Methode zur Organisation von Datenquellen mit gemeinsamen Standards für Bereiche wie Sicherheit, Compliance und Interoperabilität. Das bedeutet, dass alle Datenquellen innerhalb einer Organisation klare und zentralisierte Standards oder Richtlinien teilen, die regeln, wie die Informationen verwaltet werden. Die Governance-Standards werden in der Regel von einem Datenausschuss oder -rat beschlossen.

Durch die Einführung von Governance werden die Dateneigentümer in die Lage versetzt, auf Daten zuzugreifen und sie gemeinsam zu nutzen sowie den Datensätzen einen Kontext zu geben, der ihre usability verbessert. Einzelne Teams können die Daten so nutzen, wie es ihren Bedürfnissen entspricht, und oft selbständig auf die Daten zugreifen, ohne IT-Ressourcen in Anspruch nehmen zu müssen.

Das Ziel der föderierten Governance ist es, die Einhaltung von Vorschriften in allen Datenbereichen zu gewährleisten, ohne die Möglichkeiten des Einzelnen einzuschränken, Datenbanken so zu erstellen und zu verwalten , wie es für ihn am besten ist, und so den Unternehmen zu helfen, das Chaos des Datenmanagement zu bewältigen.

Wie der föderale Ansatz für Data Governance funktioniert

Federated Governance kann in vielen Situationen und Branchen angewandt werden, um Prozesse für große und kleine Teams zu rationalisieren. Im Folgenden finden Sie einige der üblichen Möglichkeiten, wie Unternehmen in verschiedenen Branchen diese Organisationsmethode nutzen können:

• Gesundheitswesen: Für Gesundheitsdienstleister mit mehreren Kliniken oder Standorten kann eine föderierte Verwaltung jeder Klinik den Zugriff auf wichtige Informationen ermöglichen, während gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten gewahrt bleibt und die HIPAA-Vorschriften eingehalten werden. Jede Klinik kann auf ihre individuellen Datenbanken zugreifen und diese aktualisieren, ohne sensible Daten preiszugeben.
• Gastgewerbe: Einzelne Hotels oder Pensionen können ihre eigenen Daten nach ihren Bedürfnissen verwalten und dabei die übergreifende Struktur und die Standards des Mutterunternehmens einhalten. Dies trägt dazu bei, die Beständigkeit zwischen den Tochtergesellschaften zu erhöhen, während es den einzelnen Hotels ermöglicht, Dinge wie die Kennzeichnung von hochkarätigen Kunden zu tun.
• Finanzen: Banken und Kreditgeber nutzen die föderierte Verwaltung, um die Sicherheit der Daten jeder Filiale und jeder Abteilung zu erhöhen und gleichzeitig sicherzustellen, dass Kundendaten problemlos gemeinsam genutzt werden können. Auf diese Weise kann die Bank potenzielle Möglichkeiten zur Kundenbetreuung aufdecken und gleichzeitig die Customer-Experience verbessern.

Diese Form der Governance lässt sich an die individuellen Bedürfnisse jeder Organisation anpassen, unabhängig von ihrer Größe.

Föderierte vs. zentralisierte Data Governance: Die wichtigsten Unterschiede

Obwohl sowohl föderierte als auch zentralisierte Datensysteme Unternehmen bei der verwalten und Organisation ihrer Informationen helfen, tun sie dies auf unterschiedliche Weise. Wie wir bereits erwähnt haben, sind föderierte Systeme flexibel und ermöglichen es jedem Team oder jeder Abteilung, ihre Daten so zu strukturieren, wie es für ihre Bedürfnisse am sinnvollsten ist, wobei sie sich dennoch an übergreifende Standards halten. Zentralisierte Systeme sind viel starrer. Nur eine Abteilung überwacht das Datenmanagement des Unternehmens und schränkt die Möglichkeiten der einzelnen Teams ein, ihre Systeme anzupassen.

In der nachstehenden Tabelle werden die wichtigsten Unterschiede zwischen föderierten und zentralisierten Systemen erläutert.

Die Vorteile der Verwendung von Federated Data Governance in Ihrem Unternehmen

Wenn Sie derzeit eine andere Form der data governance in Ihrem Unternehmen verwenden, kann sich der Übergang zu einem neuen Framework überwältigend anfühlen. Der Wechsel zu einem föderierten data governance kann jedoch einige einzigartige Vorteile bieten, die andere Methoden nicht bieten. Dazu gehören unter anderem die folgenden:

• Schnellere Entscheidungen: Wenn Einzelpersonen ihre Daten je nach Bedarf verwalten können, sind sie in der Lage, Entscheidungen und Änderungen schneller zu treffen. Dies verringert verpasste Gelegenheiten und kann Unternehmen helfen, Arbeit zu sparen.
• Verbesserte Compliance: Wenn jedes Team die Möglichkeit hat, seine eigenen Daten nach Bedarf im Rahmen der genehmigten Richtlinien und Prozesse verwalten , wird die Einhaltung der Unternehmensstandards verbessert. Die Wahrscheinlichkeit, dass Teams Daten an anderen Orten verwalten oder sensible Informationen an weniger sicheren Orten aufbewahren, sinkt.
• Klare Zuständigkeiten: Jede Abteilung ist für ihre eigenen Datensätze verantwortlich. Das macht es für Unternehmen und Teammitglieder einfacher zu wissen, wer für die Wartung und Pflege zuständig ist, und verringert den Stress, wenn es darum geht, die beste Person für die Lösung bestimmter Probleme zu finden.

Wie man ein föderiertes Datenmodell implementiert

Die Implementierung eines föderierten Datenmodells in Ihrem Unternehmen erfordert Zeit, aber das Endergebnis ist die Mühe wert. Hier sind die Schritte, die Sie befolgen müssen, um ein funktionierendes Modell zu erstellen.

1. Zuweisung von Rollen und Zuständigkeiten

Da Sie einzelnen Abteilungen oder Teammitgliedern die Möglichkeit geben, die Daten ihres Bereichs zu überwachen, ist es wichtig, dass sie wissen, was von ihnen erwartet wird. Nehmen Sie sich die Zeit, diesen Personen klare Rollen und Verantwortlichkeiten zuzuweisen. Legen Sie fest, wer für bestimmte Aufgaben zuständig ist und welche genauen Zuständigkeiten jeder Beteiligte in Bezug auf die Daten hat. Auf diese Weise wird jeder zur Verantwortung gezogen, und das Risiko, dass Aufgaben durch die Maschen fallen, wird verringert.

2. Definieren Sie den Umfang und die Ziele des Data Governance

Überlegen Sie, was das data governance leisten soll. Auf diese Weise können Sie Ihre Prioritäten festlegen und herausfinden, welche Struktur Ihr Programm haben muss. Denken Sie daran, dass Sie bei der Planung Ihres Modells sowohl Ihre kurzfristigen als auch Ihre langfristigen Ziele berücksichtigen sollten. Wenn Sie eine klarere Vorstellung davon haben, wohin Sie mit dem Wachstum Ihres Unternehmens gehen wollen, können Sie besser ein Framework einrichten, das diesem Wachstum Rechnung trägt.

3. Einen Framework schaffen

Sobald Sie sich über Ihre Ziele im Klaren sind, können Sie ein Framework für Ihr föderiertes Datenmodell innerhalb Ihres bestehenden Datennetzes erstellen, indem Sie ein neues und funktionelleres Framework entwickeln, als Sie derzeit verwenden. Dieses Framework sollte die wichtigsten Richtlinien erläutern, die Sie einhalten müssen, und wie diese Richtlinien auf jeder Ebene befolgt werden. Ein Teil dieses Framework muss möglicherweise Leistungsindikatoren enthalten, die Ihnen helfen, den Erfolg zu messen und Prozesse zur Überwachung und Berichterstattung Ihrer Datenmanagement einzurichten.

4. Qualitätsstandards entwickeln

Überlegen Sie, was Ihre Hauptanliegen sind und was Sie mit dem neuen Modell im Vergleich zu Ihrem alten Datenmanagement verbessern wollen. Dies kann Ihnen helfen, einen Maßstab für die Datenqualitätsstandards für Ihr neues Modell festzulegen. Für viele Unternehmen bedeutet dies die Festlegung von Mindestanforderungen an die Datensicherheit, den Datenschutz und die interne Zugänglichkeit.

5. Wählen Sie einen Datenkatalog

Ihr Datenkatalog hilft Ihrem Unternehmen,Metadaten an einem einzigen, leicht zugänglichen Ort aktiv verwalten . Denken Sie daran, dass Ihre Metadaten es Ihrem Team erleichtern, Ihre Datensätze zu durchsuchen und die benötigten Informationen zu finden. Wenn Sie neue Informationen zu Ihrem Modell hinzufügen, wachsen Ihre Metadaten . Ihr Katalog muss also mit Ihrem Unternehmen wachsen können, genau wie Ihr Framework.

kennenlernen Sie Ihre Optionen kennenlernen und entscheiden Sie sich für einen Datenkatalog , der sich gut in Ihre aktuellen Systeme integrieren lässt, ohne dabei Abstriche bei der Sicherheit und scalability zu machen. Die Actian Data Intelligence Platform kann Ihnen den Stress bei der Verwaltung Ihrer Metadaten abnehmen.

6. Klare Kommunikationswege einrichten

Alle am Datenmodell beteiligten Personen müssen in der Lage sein, miteinander zu kommunizieren, um sicherzustellen, dass alle auf der gleichen Seite stehen. Erstellen Sie bei der Entwicklung Ihres Framework einen Kommunikationsfahrplan für Ihr Team. Stellen Sie sicher, dass jeder weiß, wer die anderen Beteiligten sind, wie man sie erreicht und welche Aufgaben sie haben. Es kann von Vorteil sein, wiederkehrende Treffen zu planen, um alle auf dem Laufenden zu halten.

7. trainieren Sie Ihr Team

Sobald das neue Modell eingeführt ist, müssen Sie alle Beteiligten schnell auf den neuesten Stand bringen. Veranstalten Sie training und ermutigen Sie jeden Domaininhaber, sein Fachwissen regelmäßig mit anderen Inhabern zu teilen. Ziehen Sie in Erwägung, mindestens einmal im Quartal oder bei der Einführung neuer Funktionen Webinare, Masterclasses und andere training zu veranstalten.

Die Implementierung von Federated Data Governance kann Ihr Geschäft vereinfachen

Federated data governance zielt darauf ab, die Verwaltung komplexer Datensätze für Ihre Teams zu vereinfachen, unabhängig davon, ob es sich bei Ihrem Unternehmen um eine große Organisation mit mehreren Niederlassungen oder ein kleines, aber schnell wachsendes Startup handelt. Nach der Implementierung wird Ihr Team besser in der Lage sein, Daten zu aktualisieren, zu interpretieren und zu verwalten , die für seine Bedürfnisse auf dynamische und agile Weise relevant sind.

Unser Team bei Actian möchte Ihnen den Stress bei der Implementierung neuer Datenmanagement abnehmen. Nehmen Sie an einer kostenlosen demo unserer Tools teil und sehen Sie, wie einfach es sein kann, die Kontrolle über Ihre Datenmanagement zu übernehmen.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, verwalten und Analyse von Daten in Cloud, Hybrid- und On-Premises . Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und Analytik liefert Actian High-Performance Lösungen, die Unternehmen in die Lage versetzen, data driven Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und hat Branchenauszeichnungen für Leistung und Innovation erhalten. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im Actian-Blog behandeln wir Themen, die von Dateneingang bis hin zu KI-gesteuerter Analytik reichen. Lernen Sie das Führungsteam kennen https://www.actian.com/company/leadership-team/