Die Governance-Lücke: Warum 60 % der KI-Initiativen scheitern

Die Zahl der KI-Initiativen steigt, und mit ihr die Erwartungen. Laut Gartner sehen fast 8 von 10 Unternehmensstrategen KI und Analytik als entscheidend für ihren Erfolg an. Dennoch gibt es eine deutliche Diskrepanz: Gartner sagt auch voraus, dass bis 2027 die meisten Unternehmen, nämlich 60 %, den erwarteten Wert ihrer KI-Anwendungsfälle aufgrund uneinheitlicher data governance nicht realisieren werden.

Was Unternehmen zurückhält, ist nicht die Absicht oder gar die IT-Investitionen. Es sind ineffektive Datenprozesse, die die Qualität beeinträchtigen und das Vertrauen untergraben. Für zu viele Unternehmen, data governance reaktiv, fragmentiert und von den geschäftlichen Prioritäten abgekoppelt.

Die Lösung liegt nicht in mehr Richtlinien oder manuellen Kontrollen. Es ist moderne Technologie, mit einem modernen Datenkatalog und einer Data-Intelligence-Plattform als Eckpfeiler. Moderne Kataloge können eine Schlüsselrolle in Datenmanagement und Governance-Strategien spielen.

Warum Governance-Bemühungen scheitern

Obwohl sich viele Unternehmen um eine bessere data governance bemühen und sich dazu verpflichten, erreichen sie ihre Ziele oft nicht. Das liegt daran, dass Governance-Programme in der Regel an einer der drei häufigsten Fallstricke leiden:

• Sie werden als Reaktion auf Versäumnisse bei der Einhaltung von Vorschriften eingeführt, nicht als strategische Ziele.
• Sie haben Probleme mit der Skalierung aufgrund veralteter Tools und im Silo .
• Es fehlt an brauchbaren Rahmenwerken, die Datenverwalter und Datennutzer befähigen.

Laut Gartner gehören zu den größten Herausforderungen bei der Einführung einer data governance das Talentmanagement (62 %), die Einführung von Best Practices für Datenmanagement (58 %) und das Verständnis für die Einhaltung von Vorschriften Dritter (43 %). Angesichts dieser Probleme ist es nicht verwunderlich, dass data governance nach wie vor eher ein Wunschtraum ist, als dass sie umgesetzt wird.

Um diese Sichtweise zu ändern, müssen Unternehmen einen modernen Ansatz für die data governance verfolgen. Dieser Ansatz beinhaltet die Dezentralisierung der Kontrolle auf die Geschäftsbereiche, die Ausrichtung der Governance an den geschäftlichen Anwendungsfällen und den Aufbau von Vertrauen und Verständnis für Daten bei allen Benutzern im gesamten Unternehmen. An dieser Stelle kommt ein moderner Datenkatalog ins Spiel.

Über traditionelle Datenkataloge hinausgehen

Herkömmliche Datenkataloge können ein Inventar von Datenbeständen liefern, aber das erfüllt nur eine Geschäftsanforderung. Ein moderner Datenkatalog geht viel weiter, indem er Datenintelligenz und -anpassungsfähigkeit in die data governance einbettet und sie für die Benutzer nützlicher und intuitiver macht.

So geht's:

Funktionen für Data Stewards

Die Verlagerung der Verantwortung für data governance in vorgelagerte Bereiche kann neue Vorteile bringen. Dieser "Shift Left"-Ansatz befähigt Datenverantwortliche an der Quelle - dort, wo Daten am besten erstellt und verstanden werden, und unterstützt kontextbezogene Governance und dezentrales Dateneigentum.

Mit granularen Zugriffskontrollen, flexibler Metamodellierung und Geschäftsglossaren können Datenverantwortliche Governance-Richtlinien anwenden, wann und wo sie am sinnvollsten sind. Das Ergebnis? Richtlinien, die relevanter sind, Daten, die zuverlässiger sind, und Teams, die Dateneigentum und -vertrauen gewinnen, statt Reibungsverluste oder Engpässe.

Föderierte Data Governance mit aktiven Metadaten

Ein moderner Datenkatalog unterstützt eine föderierte Governance, indem er es Teams ermöglicht, innerhalb ihrer eigenen Domänen zu arbeiten und gleichzeitig gemeinsame Standards einzuhalten. Durch aktive Metadaten, Datenverträge und die Visualisierung der Datenabfolge erhalten Unternehmen Transparenz und Kontrolle über ihre Daten in verteilten Umgebungen.

Anstatt einen starren, von oben nach unten gerichteten Governance-Ansatz durchzusetzen, nutzt ein moderner Katalog Real-Time-Insights, gemeinsame Definitionen und ein kontextbezogenes Verständnis der Datenbestände zur Unterstützung der Governance. Dies trägt dazu bei, das Compliance-Risiko zu mindern und eine verantwortungsvollere Datennutzung zu fördern.

Adaptive Metamodellierung für sich entwickelnde Geschäftsanforderungen

Governance-Frameworks müssen sich weiterentwickeln, wenn sich Datenökosysteme ausweiten und Vorschriften ändern. Intelligente Datenkataloge zwingen die Teams nicht in ein Einheitsmodell, das für alle passt. Stattdessen ermöglichen sie individuelle Ansätze und Metamodelle, die mit der Zeit wachsen und sich anpassen.

Von der Unterstützung neuer Datenquellen bis hin zur Anpassung an neue Vorschriften - die Anpassungsfähigkeit trägt dazu bei, dass die Governance mit dem Unternehmen Schritt hält, und nicht andersherum. Dies fördert auch die Governance im gesamten Unternehmen und ermutigt die Datennutzer, sie als Nutzen und nicht als Hindernis zu betrachten.

Effektive Governance mit den richtigen Tools unterstützen

Bei der Einführung eines modernen Datenkatalog geht es nicht nur um die Nutzung moderner Funktionen. Es geht auch darum, gute Nutzer zu bieten. Damit data governance erfolgreich ist, müssen die Tools nahtlos integriert werden und intuitiv für Nutzer aller Qualifikationsstufen funktionieren.

Diese Erfahrung umfasst die Vereinfachung der Metadaten und der Durchsetzung von Richtlinien für die IT und die Datenverwalter sowie die Bereitstellung intuitiver Such- und Funktionen , die es den Geschäftsanwendern erleichtern, Daten zu finden, zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Für alle Benutzergruppen sollte die Lernkurve kurz sein, um data governance zu fördern, ohne durch komplexe Prozesse eingeschränkt zu werden.

Durch die Unterstützung aller Arten von Datenproduzenten und -konsumenten beseitigt ein moderner Datenkatalog die Silos, die Governance-Programme oft zum Stillstand bringen. Er wird zum Bindegewebe, das Menschen, Prozesse und Richtlinien auf ein gemeinsames Verständnis von Daten ausrichtet.

Von Data Governance zu Ergebnissen

Die meisten Unternehmen wissen, dass data governance unverzichtbar ist, doch nur wenige verfügen über die richtigen Tools und Prozesse, um sie vollständig umzusetzen. Durch die Implementierung eines modernen Datenkatalog , wie dem von Actian, können Unternehmen ihre Governance-Bemühungen modernisieren, ihre Teams befähigen und einen nachhaltigen Geschäftswert aus ihren Datenbeständen ziehen.

Die Unternehmen müssen sich eine grundlegende Frage stellen: "Können wir unseren Daten vertrauen?" Mit einem modernen Datenkatalog und starken Governance-Praktiken wird die Antwort zu einem sicheren Ja.

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Über Dee Radh

Als Senior Director of Product Marketing leitet Dee Radh das Produktmarketing bei Actian. Zuvor hatte sie leitende PMM-Positionen bei Talend und Formstack inne. Dee hat 100% ihrer Karriere damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Erzählungen und einer differenzierten Positionierung für eine effektive GTM. Neben einem Postgraduierten-Diplom der Universität von Toronto hat Dee Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge erworben. Dee arbeitet von Toronto, Kanada aus.