Data Governance: Ein Schlüssel zur Sicherstellung von Datenqualität und -integrität

Unternehmen in den verschiedensten Branchen verlassen sich in hohem Maße auf Daten, um informierte Entscheidungen zu treffen, Innovationen voranzutreiben und Abläufe zu optimieren. Angesichts der riesigen Datenmengen, die generiert und genutzt werden, ist die Sicherstellung der Genauigkeit, Beständigkeit und Zuverlässigkeit der Daten jedoch eine entscheidende Herausforderung. Master Data Governance (MDG) spielt eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass die wichtigsten Daten eines Unternehmens, die so genannten Stammdaten, korrekt, vertrauenswürdig und konform mit den gesetzlichen Vorschriften bleiben.

Was sind Stammdaten?

Stammdaten sind die zentralen, grundlegenden Daten, die für die Geschäftsabläufe in einem Unternehmen entscheidend sind. Dazu gehören wichtige Entitäten wie z. B.:

• Kunden: Informationen wie Namen, Adressen, Kontaktangaben und andere damit verbundene Informationen.
• Produkte: Produktspezifikationen, Preise und Klassifizierungen.
• Lieferanten: Kontaktinformationen, Produktangebote und Leistungsnachweise.
• Mitarbeiter: Persönliche Daten, Beschäftigungsgeschichte und Informationen zur Gehaltsabrechnung.
• Standorte: Physische Standorte, Lagerhäuser und regionale Büros.

Diese wichtigen Datenelemente werden in verschiedenen Geschäftsprozessen, Anwendungen und Systemen gemeinsam genutzt. Die Sicherstellung, dass die Stammdaten genau, konsistent und aktuell sind, ist von entscheidender Bedeutung, da sie sich auf jede Abteilung auswirken, vom Vertrieb über das supply chain bis hin zu Finanzen und Marketing.

Was ist Master Data Governance?

Master Data Governance (MDG) bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, Prozessen, Richtlinien und Technologien, die zur verwalten der Stammdaten eines Unternehmens eingesetzt werden. Ziel der MDG ist es, sicherzustellen, dass die Stammdaten korrekt formatiert und genau sind und mit den Unternehmensstandards und gesetzlichen Anforderungen übereinstimmen. Es geht darum, ein Framework zu schaffen, das die Erstellung, Pflege und Verteilung von Stammdaten im gesamten Unternehmen überwacht.

MDG ermöglicht es einem Unternehmen, eine einzige, maßgebliche Quelle der Wahrheit für seine wichtigsten Daten zu haben, wodurch Duplikate reduziert, Fehler minimiert und die Entscheidungsfindung verbessert werden. Durch die Implementierung robuster Governance-Prozesse können Unternehmen eine klar definierte Struktur für die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus schaffen, von der Erstellung und Validierung bis zur Pflege und Archivierung.

Schlüsselkomponenten der Data Governance

Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Komponenten der Data Governance.

Daten-Stewardship und Eigentümerschaft

Daten-Stewardship bezieht sich auf die Zuweisung bestimmter Personen oder Teams, die für die Überwachung der Genauigkeit und Integrität von Stammdaten verantwortlich sind. Die Datenverantwortlichen stellen sicher, dass die Daten in Übereinstimmung mit den Unternehmensrichtlinien und -standards verwaltet werden, und lösen alle auftretenden Datenprobleme. Diese Rolle ist von entscheidender Bedeutung, da sie die Verantwortung für die Sicherstellung der Qualität und Beständigkeit der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zuweist.

Datenstandards und -richtlinien

Klare Datenstandards und Richtlinien definieren, wie Stammdaten erstellt, formatiert und gepflegt werden sollen. Sie stellen sicher, dass die Daten abteilungs- und systemübergreifend konsistent sind und den spezifischen Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Diese Richtlinien regeln die Konventionen für die Benennung von Daten, die Regeln für die Datenvalidierung, die Datenklassifizierung und andere damit verbundene Aspekte.

Management der Datenqualität

Das Datenqualitätsmanagement ist ein wichtiger Aspekt der MDG. Es umfasst die regelmäßige Überwachung, Profilerstellung, Bereinigung und Validierung von Stammdaten, um Genauigkeit und Beständigkeit zu gewährleisten. Zu den Prozessen gehören die Identifizierung doppelter Datensätze, die Korrektur fehlerhafter Daten und die Sicherstellung der Datenvollständigkeit. Die Konzentration auf die Datenqualität trägt dazu bei, die mit mangelhaften Daten verbundenen Risiken, wie z. B. falsche Entscheidungsfindung und betriebliche Ineffizienzen, zu mindern.

Datenintegration und Beständigkeit

Da Stammdaten oft über mehrere Systeme und Abteilungen verteilt sind, ist es wichtig, diese Datenquellen in ein zentrales Lager oder System der Aufzeichnung zu integrieren. Eine wirksame Datenintegration gewährleistet eine einzige, verbindliche Version der Wahrheit, die im gesamten Unternehmen zugänglich ist. Auf diese Weise werden Diskrepanzen beseitigt und sichergestellt, dass alle Geschäftsprozesse mit denselben, genauen Daten arbeiten.

Datensicherheit und Compliance

Da Unternehmen immer mehr sensible Daten verarbeiten, wird die Einhaltung gesetzlicher Standards (wie GDPR, CCPA und branchenspezifische Anforderungen) zu einem wichtigen Anliegen. Master Data Governance umfasst die Festlegung von Richtlinien und Verfahren zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff und zur Sicherstellung der Einhaltung geltender Gesetze und Vorschriften durch das Unternehmen. Dies kann die Einrichtung von Zugriffskontrollen, Datenverschlüsselung und Prüfprotokollen beinhalten, um die Datenintegrität zu wahren und sensible Informationen zu schützen.

Verwaltung des Lebenszyklus von Stammdaten

Stammdaten durchlaufen während ihres Lebenszyklus verschiedene Phasen, von der Erstellung und Speicherung bis zur Archivierung oder Löschung. Ein effektives Lebenszyklusmanagement stellt sicher, dass die Daten angemessen gepflegt werden und dass veraltete oder überholte Daten in Übereinstimmung mit den Unternehmensrichtlinien archiviert oder gelöscht werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten relevant bleiben und nicht mit veralteten oder irrelevanten Datensätzen überfrachtet werden.

Änderungsmanagement

Die Verwaltung von Änderungen an Stammdaten ist von entscheidender Bedeutung. Wenn Aktualisierungen, Änderungen oder Ergänzungen an Stammdaten vorgenommen werden, müssen diese sorgfältig gesteuert und überwacht werden. MDG beinhaltet einen strukturierten Ansatz für die Verwaltung von Änderungen, der sicherstellt, dass diese dokumentiert, genehmigt und reibungslos in die Systeme integriert werden, ohne den Geschäftsbetrieb zu stören.

Vorteile von Master Data Governance

Zu den Vorteilen der Master Data Governance gehören:

• Verbesserte Datenqualität: MDG stellt sicher, dass die Stammdaten korrekt, vollständig und konsistent bleiben. Dank der verbesserten Datenqualität können sich Unternehmen auf die Informationen verlassen, die sie bei der Entscheidungsfindung verwenden, und Fehler und Inkonsistenzen reduzieren, die erhebliche betriebliche Auswirkungen haben könnten.
• Operative Effizienz: Wenn Daten ordnungsgemäß verwaltet und systemübergreifend integriert werden, können die Mitarbeiter auf dieselbe maßgebliche Quelle der Wahrheit zugreifen. Dies führt zu weniger manuellen Eingriffen, schnellerer Entscheidungsfindung und weniger Doppelarbeit, was letztlich die betriebliche Effizienz verbessert.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Mit MDG können Unternehmen einen Framework schaffen, der die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und Branchenvorschriften gewährleistet. Dies verringert das Risiko von Strafen bei Nichteinhaltung und schützt den Ruf des Unternehmens.
• Bessere Entscheidungsfindung: Zuverlässige, qualitativ hochwertige Stammdaten sind die Grundlage für data-driven Entscheidungsfindung. Durch die Nutzung genauer und konsistenter Daten können Unternehmen bessere strategische, operative und finanzielle Entscheidungen treffen.
• Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit: Effektives MDG bricht Silos zwischen Abteilungen auf, indem es sicherstellt, dass jeder im Unternehmen mit denselben hochwertigen Daten arbeitet. Dies verbessert die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, die Koordination und die allgemeine Ausrichtung innerhalb der Organisation.

Herausforderungen der Data Governance

Auch die Data Governance birgt ihre Herausforderungen:

• Datensilos: In vielen Unternehmen sind die Stammdaten in verschiedenen Systemen gespeichert, was die Konsolidierung und die Gewährleistung der Beständigkeit erschwert. Die Überwindung von Datensilos erfordert eine effektive Integration und Abstimmung der verschiedenen Systeme und Anwendungen.
• Komplexität der Daten: Stammdaten erstrecken sich oft über mehrere Bereiche und Abteilungen. Die Verwaltung solch komplexer Daten über verschiedene Formate, Systeme und geografische Standorte hinweg kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn es sich um Altsysteme oder eine fehlende Standardisierung handelt.
• Änderungsmanagement: Mit dem Wachstum und der Entwicklung von Unternehmen ändern sich auch deren Anforderungen an Data Governance . Es kann schwierig sein, sicherzustellen, dass sich das Framework an diese Veränderungen anpasst, ohne den laufenden Betrieb zu stören.
• Zuweisung von Ressourcen: Die erfolgreiche Implementierung und die laufende Verwaltung von MDG erfordern spezielle Ressourcen, sowohl in Bezug auf Personal als auch auf Technologie. Unternehmen müssen in Training, Tools und Technologien investieren, um Master Data Governance effektiv verwalten .

Genaue und organisierte Stammdaten mit Actian sicherstellen

Master Data Governance ist für jedes Unternehmen unerlässlich, das seine Datenqualität verbessern, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen möchte. Durch die Festlegung klarer Richtlinien, die Sicherstellung der Datengenauigkeit und die Förderung der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit hilft MDG Unternehmen, ihre Abläufe zu optimieren und langfristigen Erfolg zu erzielen. Unternehmen, die ihre Stammdaten effektiv verwalten und steuern können, sind besser in der Lage, auf Herausforderungen zu reagieren und Chancen zu ergreifen.

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Über Actian Corporation

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu optimieren 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 intuitivenFunktionen 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%.