Data Governance implementieren: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Zusammenfassung

Dieser Blog bietet einen klaren, praktischen Fahrplan für den Aufbau eines erfolgreichen data governance - von der Festlegung von Zielen und Rollen bis zur Integration von Richtlinien, Tools, Überwachung und Kultur für eine skalierbar Ausführung.

• Abgleich der Strategie mit den Unternehmenszielen und Definition klarer Ziele (z. B. Datenqualität, Sicherheit, Compliance, Auffindbarkeit), um sicherzustellen, dass das Governance-Programm messbare Ergebnisse liefert.
• Zuweisung von Rollen Stakeholder und Strukturierung der Verantwortung Identifizierung von Dateneigentümern, Datenverwaltern, Führungskräften und Bildung eines Governance Councils zur Förderung der Rechenschaftspflicht und konsequenten Durchsetzung von Richtlinien.
• Einsatz von Richtlinien, Tools, training und Überwachung durch Schritte wie Inventarisierung/Klassifizierung, Richtliniendefinition, Zugriffskontrollen, Audits, Integration der Beobachtbarkeit und Mitarbeiterschulung, um Governance in den täglichen Betrieb einbetten .

Data Governance bedeutet nicht nur die Einhaltung von Vorschriften, sondern auch, Kontrolle über Ihre Daten zu übernehmen. In Unternehmen mit einem schnell wachsenden Datenökosystem bestimmt die Governance, ob die Daten im gesamten Unternehmen vertrauenswürdig, nutzbar und sicher sind.

Doch allzu oft geraten die Governance-Bemühungen ins Stocken. Dateneigentum in Silos, uneinheitliche Richtlinien und mangelnde Transparenz erschweren die Durchsetzung unternehmensweiter Standards oder eine Skalierung. Aus diesem Grund kombinieren erfolgreiche Programme eine klare Strategie mit Tools, die Probleme frühzeitig aufdecken, Zuständigkeiten klären und Governance zu einem Teil des täglichen Datenbetriebs machen – und nicht zu einer nachgeordneten Sache.

Bild mit freundlicher Genehmigung von Gartner.

Damit data governance nachhaltig und wirkungsvoll ist, muss sie auf die geschäftlichen Prioritäten abgestimmt und flexibel genug sein, um sich mit den Anforderungen des Unternehmens zu entwickeln. Allzu oft werden Governance-Programme isolationimplementiert isolationim Design und losgelöst davon, wie Daten tatsächlich genutzt werden. Diese Diskrepanz hat reale Konsequenzen: Laut Gartner werden bis 2027 60 % der KI-Initiativen die erwarteten Ergebnisse nicht erreichen aufgrund von fragmentierten Governance-Rahmenwerken.

Ein moderner Governance-Fahrplan sollte den Schwerpunkt auf greifbare Ergebnisse, kontinuierliche Verbesserung und Anpassungsfähigkeit legen. Das bedeutet:

• Schaffung einer klaren und skalierbar Governance-Struktur.
• Festlegung praktischer Richtlinien und Standards, die die tatsächliche Datennutzung widerspiegeln.
• Kontinuierliche Messung der Leistung und Anpassung bei Bedarf.
• Förderung einer Kultur des ständigen Lernens und der Iteration.

Dieser Leitfaden führt Sie Schritt für Schritt durch einen praktischen Ansatz für data governanceDefinition von Eigentumsrechten und Richtlinien bis hin zur Ermöglichung eines sicheren Zugriffs und der Überwachung der Durchsetzung im großen Maßstab.

Schritt 1: Definieren Sie die Ziele der Data Governance

Vor der Einführung von Tools oder Technologien ist es wichtig, zunächst die Hauptziele des Unternehmens zu definieren data governance Initiative zu definieren. Dies dient als Grundlage für die Gesamtstrategie und stellt sicher, dass alle Bemühungen mit den übergeordneten Zielen des Unternehmens übereinstimmen.

Wichtige Überlegungen

• Verbinden Sie sich mit allen Ihren Daten und überwinden Sie die Herausforderung der Datensilos.
• Arbeiten Sie mit vertrauenswürdigen Daten die von hoher Qualität sind und den Vorschriften entsprechen.
• Gewährleistung der Datensicherheit, Datenschutz und Konformität.
• Ermöglicht geregelten Daten gemeinsame Nutzung von Daten in verschiedenen Teams.
• Datenkonsumenten befähigen die richtigen Daten leicht zu finden und zu nutzen.

Schritt 2: Identifizierung von Dateninteressenten und Dateneigentümern

Als Nächstes sind die wichtigsten Interessengruppen zu ermitteln, die an der Verwaltung und Nutzung von Daten innerhalb des Unternehmens beteiligt sind. Dazu gehören in der Regel Datenverwalter, Geschäftsanwender, IT-Teams, Rechts- und Compliance-Beauftragte sowie Führungskräfte. Durch die Festlegung klarer Rollen und Zuständigkeiten für das Dateneigentum wird sichergestellt, dass die Verantwortung verteilt ist und die data governance konsequent durchgesetzt werden.

Schritt 3: Durchführen einer Dateninventur und -klassifizierung

Dateninventarisierung und -klassifizierung sind entscheidende Schritte zur Identifizierung und Verwaltung der Datenbestände eines Unternehmens. Dazu gehört die Katalogisierung aller verfügbaren Datenbestände und -quellen, das Verständnis, wo sich die Daten befinden, und die Klassifizierung der Daten nach ihrer Empfindlichkeit, ihrem Wert und ihrer Verwendung.

Schritt 4: Definieren von Datenrichtlinien und Standards

Nachdem die Entscheidungsträger die Datenlandschaft eines Unternehmens verstanden haben, müssen sie Richtlinien und Standards für die Datennutzung, -sicherheit und -qualität festlegen und umsetzen. Dazu können Richtlinien für den Datenzugriff, die Datenaufbewahrung und die Datensicherheit gehören. Klare Richtlinien stellen sicher, dass die Daten im gesamten Unternehmen verantwortungsvoll und in Übereinstimmung mit den geltenden Vorschriften verwendet werden.

Schritt 5: Implementierung von Datensicherheits- und Datenschutzkontrollen

Datensicherheit und Datenschutz stehen im Mittelpunkt jeder data governance . Je nach Art der zu verarbeitenden Daten müssen Unternehmen möglicherweise Verschlüsselungs-, Zugriffskontroll- und Überwachungsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten implementieren. Dazu gehört auch die Einhaltung einschlägiger Vorschriften wie GDPR oder HIPAA, die personenbezogene und medizinische Daten regeln.

Schritt 6: Datenzugriff und -zusammenarbeit ermöglichen

Data governance sollte den freien Fluss von Informationen innerhalb eines Unternehmens nicht behindern. Stattdessen sollte sie einen verantwortungsvollen Zugang zu den Daten ermöglichen und gleichzeitig die Sicherheit gewährleisten. Es muss sichergestellt werden, dass autorisierte Benutzer problemlos auf die Daten zugreifen können und dass die Zusammenarbeit zwischen Teams erleichtert wird.

Schritt 7: Überwachung und Durchsetzung von Data Governance

Data governance ist ein fortlaufender Prozess, der eine kontinuierliche Überwachung und Durchsetzung erfordert. Regelmäßige Audits, Überprüfungen und Aktualisierungen der Governance-Richtlinien sind notwendig, um sich an neue geschäftliche Anforderungen, technologische Veränderungen und sich entwickelnde Compliance-Anforderungen anzupassen.

Schritt 8: Mitarbeiter schulen und trainieren

Eine erfolgreiche data governance erfordert die Akzeptanz und Beteiligung aller Ebenen des Unternehmens. Die Mitarbeiter müssen die Bedeutung von data governance, ihre Rolle bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität und die Folgen einer Nichteinhaltung verstehen.

Data Governance und Beobachtbarkeit: Eckpfeiler für eine robustere Datengrundlage

Data governance scheitert oft dort, wo es am wichtigsten ist - bei der Umsetzung. Richtlinien werden definiert, aber nicht durchgesetzt. Die Zuständigkeit wird zugewiesen, aber nicht umgesetzt. Und ohne Einblick in den Datenfluss und die Datenänderungen bleiben Probleme unbemerkt, bis sie echten Schaden anrichten.

Und genau das ist der Punkt, an dem eine unternehmensweite Beobachtbarkeit Ihre Governance-Strategie stärkt. Sie verschafft Teams Echtzeiteinblicke in die Datenqualität, hilft beim Abgleich von Inkonsistenzen zwischen Systemen und erleichtert die Überwachung der Durchsetzung von Richtlinien im großen Maßstab. Das Ergebnis: eine automatisierte, vertrauenswürdige und skalierbar Grundlage für die Bereitstellung von KI-fähigen Daten im gesamten Unternehmen.

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.