Entflechtung von Data Governance und Compliance

Inhaltsübersicht 

Verstehen der Grundlagen

Was ist Data Governance?

Die Rolle der Data Governance und allgemeine Anwendungsfälle

Was ist Data Compliance?

Die Rolle der Dateneinhaltung und gängige Anwendungsfälle

7 Hauptunterschiede: Data Governance vs. Data Compliance

Wie hilft Data Governance bei der Einhaltung von Datenvorschriften?

Zusammenfassung des Ganzen

Die Begriffe Data governance und "Compliance" werden häufig synonym verwendet, dienen jedoch grundlegend unterschiedlichen Zwecken im Rahmen der Datenstrategie Ihres Unternehmens. Während sich Compliance auf die Einhaltung bestimmter gesetzlicher Vorschriften konzentriert, umfasst Governance ein breiteres strategisches Framework , das die Einhaltung von Vorschriften als eines der Hauptergebnisse beinhaltet.

Betrachten Sie data governance als das interne Regelwerk Ihres Unternehmens für die effektive Verwaltung von Daten, während es bei der Daten-Compliance um die Einhaltung externer, von Regulierungsbehörden und Branchenstandards festgelegter Regeln geht. Tatsächlich stellen die Compliance-Anforderungen oft nur eine Teilmenge der Kontrollen und Richtlinien dar, die ein robuster Framework einführt.

Der Hauptunterschied? Data governance ist immer proaktiv - Sie schaffen interne Rahmenbedingungen und Richtlinien, die vorschreiben, wie Ihr Unternehmen mit Daten umgeht. Die Einhaltung von Datenvorschriften erfordert ebenfalls eine proaktive Planung. Da sich die Vorschriften jedoch ständig weiterentwickeln und neue Vorschriften hinzukommen, müssen Unternehmen auf die sich ändernden externen Anforderungen reagieren. Selbst mit etablierten Vorschriften wie der General Data Protection Regulation (GDPR) und dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) als Grundlage müssen Compliance-Praktiken angepasst werden, wenn sich Auslegungen ändern und neue Standards entstehen.

Der Schlüssel dazu ist: Daten-Compliance ist eigentlich ein Ergebnis guter data governance und kein separater Prozess. Während sich einige Plattformen als End-to-End-Governance-Lösungen positionieren, sind Unternehmen oft erfolgreicher, wenn sie mit gezielten Compliance-Zielen beginnen und ihre Funktionen im Laufe der Zeit schrittweise erweitern. Auf diese Weise können Teams schnelle Erfolge bei der Einhaltung von Vorschriften vorweisen und gleichzeitig die Grundlage für umfassendere Governance-Initiativen in einem Tempo schaffen, das ihrer organisatorischen Bereitschaft entspricht.

"Data governance ohne Compliance ist ineffektiv; Compliance ohne Governance ist unmöglich. Es sind zwei Seiten derselben Medaille, aber die Governance ist die Seite, die den Wert der Medaille bestimmt."

Verstehen der Grundlagen

Bevor wir uns näher mit den einzelnen Konzepten befassen, sollten wir einige klare Definitionen festlegen, die unser Verständnis erleichtern.

Was ist Data Governance?

Data governance ist ein Framework , das festlegt, wie ein Unternehmen Datenbestände durch interne Richtlinien, Standards und Kontrollen verwaltet, nutzt und schützt, um die Einhaltung von Vorschriften, Datenqualität und Sicherheit zu gewährleisten.

Gartner definiert data governance als eine Möglichkeit, "Entscheidungsrechte und Verantwortlichkeiten festzulegen, um ein angemessenes Verhalten zu gewährleisten, wenn Unternehmen versuchen, ihre Daten, Analysen und Informationsbestände zu bewerten, zu erstellen, zu nutzen und zu kontrollieren".

Die Rolle der Data Governance und ihre Anwendungsfälle

Data governance ist notwendig, um sicherzustellen, dass die Daten sicher, geschützt, privat und nutzbar sind und den externen Datenrichtlinien entsprechen. Sie legt Kontrollen fest, die einen breiteren Datenzugriff ermöglichen und gleichzeitig Sicherheits- und Datenschutzstandards einhalten.

Die wichtigsten Anwendungsfälle für data governance sind folgende:

Aufsicht über die Datendemokratisierung: Moderne data governance legt den Framework für die kontrollierte data sharing im gesamten Unternehmen fest. Dazu gehört die Definition von Richtlinien für Datenkataloge, Alphabetisierungsprogramme undFunktionen , die es den Teams ermöglichen, sicher auf Daten zuzugreifen und sie zu nutzen, ohne dabei die Kontrolle zu verlieren.

Daten-Stewardship: Data governance bedeutet häufig, dass die Verantwortung für die Daten selbst und die Prozesse, die ihre ordnungsgemäße Nutzung gewährleisten, an "Datenverantwortliche" übertragen wird. Diese Stewards definieren Standards, erstellen Richtlinien und überwachen Datenqualitätsmetriken, während sie die funktionsübergreifende Zusammenarbeit erleichtern.

Kontrolle der Datenqualität: Data governance legt den Framework und die Richtlinien zur Gewährleistung der Datenqualität fest. Dazu gehört die Festlegung von Standards und Metriken für sechs Dimensionen:

• Genauigkeit (korrekte Darstellung realer Objekte).
• Vollständigkeit (alle erforderlichen Informationen sind vorhanden).
• Beständigkeit (gleiche Werte in allen Systemen).
• Pünktlichkeit (bei Bedarf verfügbar).
• Gültigkeit (Übereinstimmung mit den Geschäftsregeln).
• Einzigartigkeit (frei von unbeabsichtigten Überschneidungen).

Es ist wichtig zu begreifen, dass es bei der Datenqualitätskontrolle nicht nur um die Definition von Standards geht, sondern auch darum, sie in die Praxis umzusetzen. Produktteams haben oft damit zu kämpfen, automatisierte Qualitätsprüfungen gegen die Auswirkungen auf die Leistung abzuwägen, während Berater mit der Herausforderung konfrontiert sind, Qualitätsrahmen zu implementieren, die für verschiedene Datendomänen geeignet sind. Was zum Beispiel für die Qualität von Kundendaten funktioniert, ist für Produktnutzungsdaten möglicherweise nicht geeignet. Der Schlüssel liegt in der Implementierung flexibler Qualitätsrahmen, die sich an verschiedene Datentypen anpassen lassen und gleichzeitig konsistente Governance-Prinzipien beibehalten.

Zugangskontrolle und Sicherheit: Data governance legt fest, wer unter welchen Umständen auf welche Daten zugreifen darf und wie sie geschützt werden sollen. Dies beinhaltet die Erstellung von Richtlinien für die Datenklassifizierung, Zugriffsrechte, Sicherheitsprotokolle und Datenschutzanforderungen.

Festlegung von Richtlinien und Standards: Data governance legt die Regeln und Richtlinien für den Umgang mit Daten während ihres gesamten Lebenszyklus fest. Dazu gehören Richtlinien für die Datenerfassung, -speicherung, -nutzung, -weitergabe, -aufbewahrung und -entsorgung, die das Datenmanagement dann umsetzt.

Moderne Richtlinien müssen mit agilen Entwicklungspraktiken und der DevOps-Kultur in Einklang gebracht werden. Anstatt starre Richtlinien zu erstellen, die die Innovation bremsen, bieten erfolgreiche Governance-Frameworks Leitplanken, die Self-Service ermöglichen und gleichzeitig die Kontrolle behalten. Dies könnte bedeuten, dass Sie Richtlinien als Code implementieren, automatische Compliance-Prüfungen in CI/CD-Pipelines erstellen und Datenverträge entwerfen, die sich mit Ihren Produkten weiterentwickeln.

Was ist Data Compliance?

Daten-Compliance ist die Einhaltung externer Vorschriften und Standards für den Datenschutz und die Datensicherheit (wie GDPR, HIPAA).

Die Rolle der Dateneinhaltung und ihre Anwendungsfälle

Daten-Compliance kann als Ergebnis eines soliden data governance betrachtet werden. Moderne Datenplattformen wie die Actian Data Intelligence Platform helfen Ihnen, Compliance-basierte Zugriffsrichtlinien für Ihre Daten und Metadaten zu konfigurieren.

Die wichtigsten Anwendungsfälle der Dateneinhaltung sind folgende:

Branchenspezifische Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Der Finanzdienstleistungs-, Gesundheits- und Bildungssektor steht vor besonderen rechtlichen Herausforderungen, die strenge Praktiken im Umgang mit Daten erfordern. Diese Vorschriften verlangen oft, dass Unternehmen nicht nur die Einhaltung der Vorschriften nachweisen, sondern auch die Mechanismen und Kontrollen, mit denen diese eingehalten werden.

• Beispiel: Ein in Seattle ansässiger Gesundheitsdienstleister stand bei der Umstellung auf Telemedizin im Jahr 2020 vor der Herausforderung, den HIPAA einzuhalten. Er musste nicht nur sichere Videokonsultationen nachweisen, sondern auch die ordnungsgemäße Speicherung von Patientenakten, Prüfpfade für den Datenzugriff und die ordnungsgemäße Verschlüsselung von Data-at-Rest und bei der Übertragung.

Einhaltung von Datenschutzbestimmungen: Die globale Landschaft der Datenschutzvorschriften entwickelt sich ständig weiter, und es entstehen regelmäßig neue Rahmenwerke. Unternehmen müssen sich in einem immer komplexeren Geflecht von Anforderungen zurechtfinden und häufig mehrere Rechtsordnungen gleichzeitig einhalten.

• Beispiel: Im Januar 2024 verhängte die französische Datenschutzbehörde CNIL gegen Amazon France Logistique eine Geldstrafe in Höhe von 32 Millionen Euro für ein ihrer Meinung nach "übermäßig aufdringliches" Überwachungssystem für Mitarbeiter. Die Aufsichtsbehörde stellte Probleme damit fest, wie das Unternehmen die Inaktivitätszeit der Mitarbeiterscanner und die Scangeschwindigkeit der Artikel verfolgte und diese Daten über längere Zeiträume aufbewahrte. Dieser Fall zeigt, dass die Einhaltung der Vorschriften nicht nur den Schutz der Kundendaten, sondern auch die Datenschutzrechte der Mitarbeiter umfasst.

Datensicherheitskontrollen und -schutz: Moderne Rahmenwerke für die Einhaltung von Vorschriften konzentrieren sich zunehmend auf nachweisbare Sicherheitskontrollen und weniger auf bloße Grundsatzdokumente. Unternehmen müssen technische Kontrollen implementieren und überprüfen, die sensible Daten während ihres gesamten Lebenszyklus schützen.

• Beispiel: Ein multinationales Versicherungsunternehmen entdeckte den unbefugten Zugriff auf 30.000 Kundendatensätze durch die kompromittierten Anmeldeinformationen eines Drittanbieters. Obwohl das Unternehmen über ein beträchtliches Sicherheitsbudget verfügte, sah es sich mit Strafen konfrontiert, weil seine Daten nicht ordnungsgemäß segmentiert und verschlüsselt waren. Der Vorfall machte deutlich, dass die Einhaltung von Vorschriften mehrschichtige Sicherheitskontrollen erfordert und nicht nur Investitionen in die Perimetersicherheit.

Mit dem Aufkommen von Microservices, Cloud Anwendungen und verteilten Systemen müssen sich die Sicherheitskontrollen über die traditionellen, auf dem Perimeter basierenden Ansätze hinaus entwickeln. Dies bedeutet, dass Sicherheitskontrollen auf der Datenebene implementiert werden müssen, um sicherzustellen, dass der Schutz mit den Daten einhergeht, unabhängig davon, wo sie sich befinden oder wie auf sie zugegriffen wird. Für Softwareunternehmen bedeutet dies oft ein Überdenken des Datenflusses zwischen Diensten, die Verwaltung von Geheimnissen in der Konfiguration und die Implementierung fein abgestufter Zugriffskontrollen auf API-Ebene.

Audit- und Berichtsanforderungen: Die Einhaltung von Vorschriften erfordert häufig, dass Unternehmen detaillierte Prüfprotokolle führen und Berichte erstellen, die die Einhaltung der Vorschriften belegen. Dazu gehört die Dokumentation von Datenzugriffsmustern, Änderungen an sensiblen Informationen und der Nachweis der erforderlichen Sicherheitskontrollen.

Einhaltung grenzüberschreitender Datenübertragungen: Da globale Operationen zur Norm werden, müssen Unternehmen komplexe Anforderungen für internationale Datenübertragungen bewältigen. Dazu gehören das Verständnis und die Implementierung geeigneter Datenübertragungsmechanismen, die Pflege der erforderlichen Dokumentation und die Sicherstellung einer kontinuierlichen Einhaltung der sich weiterentwickelnden Vorschriften.

Für Softwareunternehmen stellt die Einhaltung der Vorschriften für den grenzüberschreitenden Datentransfer eine besondere Herausforderung dar, insbesondere bei der Produktentwicklung und beim Kundensupport. Betrachten Sie eine typische SaaS-Anwendung: Entwicklungsteams in mehreren Ländern benötigen Zugriff auf Produktionsdaten für die Fehlersuche, während Support-Teams über Zeitzonen hinweg Zugriff auf Kundendaten benötigen. Dies erfordert die Implementierung ausgeklügelter Datenzugriffsmuster, die sich dynamisch an den Standort und die Rolle Nutzer anpassen lassen und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften wie den GDPR-Anforderungen für die Datenübertragung gewährleisten.

"Stellen Sie sich die data governance wie den Bau eines Hauses vor: Sie brauchen ein solides Fundament, klare Pläne und eine ordnungsgemäße Konstruktion. Die Compliance-Abteilung ist wie ein Bauaufsichtsbeamter - sie sagt Ihnen nicht, wie Sie bauen sollen, sondern stellt nur sicher, dass Sie die Mindeststandards einhalten."

7 Hauptunterschiede: Data Governance vs. Data Compliance

1. Strategischer Schwerpunkt

• Data Governance: Interner Framework und Strategie mit Schwerpunkt auf der Verwaltung von Daten als Unternehmenswert
• Dateneinhaltung: Externe Anforderungen und Vorschriften, die befolgt werden müssen

2. Kerndefinition und Zweck

• Data Governance: Framework , das festlegt, wie ein Unternehmen Datenbestände durch interne Richtlinien, Standards und Kontrollen verwaltet, nutzt und schützt, um die Einhaltung von Vorschriften, Datenqualität und Sicherheit zu gewährleisten
• Einhaltung von Daten: Einhaltung externer Vorschriften und Standards für Datenschutz, Sicherheit und Handhabung von Daten (wie GDPR, HIPAA, CCPA)

3. Primäres Ziel

• Data Governance: verwalten, pflegen und nutzen Sie Daten, um geschäftlichen Mehrwert zu schaffen, indem Sie sicherstellen, dass Ihre Daten korrekt, konsistent, verfügbar und sicher sind.
• Daten-Compliance: Minderung rechtlicher und regulatorischer Risiken im Zusammenhang mit Daten durch Regelung der Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Weitergabe von Daten

4. Umfang der Anwendung

• Data Governance: Gilt für alle Unternehmen, die ihre Datenbestände effektiv verwalten wollen, unabhängig von Größe und Branche
• Dateneinhaltung: Spezifisch für Organisationen auf der Grundlage der Rechtsprechung, des Industriesektors oder der Art der verarbeiteten Daten

5. Kernaktivitäten

• Data Governance:
  • Implementierung von Datenklassifizierungs- und Tagging-Rahmenwerken.
  • Aufbau von Mechanismen zur Kontrolle der Datenqualität und von Metriken zur Datenqualität.
  • Erstellung und Pflege von Datenkatalogen und Metadaten.
  • Einrichtung von Zugriffskontrollhierarchien.
  • Entwicklung von Datenintegrations- und Interoperabilitätsstandards.
  • Verwaltung des Lebenszyklus der Daten von der Erstellung bis zur Archivierung.
  • Umsetzung von Programmen zur Förderung der Datenkompetenz.
  • Aufbau von Daten-Stewardship .
  • Orchestrierung von Initiativen zur kontrollierten Demokratisierung von Daten.
• Einhaltung der Daten:
  • Durchführung regelmäßiger/periodischer Audits und Bewertungen der Einhaltung der Vorschriften.
  • Implementierung der erforderlichen Sicherheitskontrollen und Überwachung.
  • Führen von Unterlagen und Nachweisen zur Einhaltung der Vorschriften.
  • Durchführung von training und Sensibilisierungsprogrammen.
  • Überwachung von Änderungen der Rechtsvorschriften und Aktualisierung der Verfahren.
  • Verwaltung von Datenschutz-Folgenabschätzungen.
  • Berichterstattung an die Aufsichtsbehörden nach Bedarf.
  • Reaktion auf Compliance-Vorfälle und -Verletzungen.
  • Sicherstellung der Einhaltung der Vorschriften durch Anbieter und Dritte.

6. Interdependenz

• Data Governance: Bietet den Framework und die Kontrollen, die die Einhaltung der Vorschriften ermöglichen.
• Dateneinhaltung: Beeinflusst die Governance-Richtlinien und -Verfahren, um sicherzustellen, dass die gesetzlichen Anforderungen erfüllt werden.

7. Wichtige Interessengruppen

• Data Governance:
  • Leiter der Datenabteilung (CDO): Eine Führungskraft, die die unternehmensweite Datenstrategie vorantreibt und den Datenbetrieb überwacht.
  • Leiter der Informationsabteilung (CIO): Überwacht die gesamte IT-Strategie und sorgt für die Abstimmung zwischen Technologie und Geschäftszielen.
  • Datenverantwortliche: Fachexperten, die die Datenqualität und Metadaten pflegen.
  • Data Governance Manager: Organisiert die Umsetzung der Governance und sorgt für die Abstimmung Stakeholder .
  • Manager für Datenqualität: Sie leiten Initiativen zur Erhaltung und Verbesserung der Datenqualität im gesamten Unternehmen.
  • Dateneigentümer: Unternehmensleiter, die für bestimmte Datenbestände verantwortlich sind.
  • Datenverwahrer: Technische Spezialisten, die Governance-Systeme implementieren.
  • Datenprodukt-Manager: Überwachen die Entwicklung und Verwaltung von Datenprodukten und -diensten.
  • Bereichsverantwortliche (Data Mesh Champions): Sie verwalten die Datenprodukte und sorgen für lokale Autonomie und die Einhaltung bereichsübergreifender Standards.
  • Datenbankadministratoren: verwalten und optimieren Datenbanksysteme und stellen die Verfügbarkeit und Leistung der Daten sicher.
  • Dateninfrastruktur-Manager: Überwachen die technische Infrastruktur (einschließlich SRE, IT Ops, DevOps-Teams).
  • Unternehmensarchitekten: Entwerfen und beaufsichtigen die gesamte technische und Datenarchitektur des Unternehmens.
  • Daten-Lenkungsausschuss: Ein funktionsübergreifendes Team, das die strategische Richtung vorgibt.
• Einhaltung der Daten:
  • Verantwortlicher für Informationssicherheit (CISO): Leitet die gesamte Informationssicherheitsstrategie und das Risikomanagement.
  • Datenschutzbeauftragter (DSB): Überwacht die Datenschutzstrategie und die Einhaltung der GDPR.
  • Daten-Compliance-Manager: Sie sorgen für die Einhaltung datenbezogener Vorschriften und Standards.
  • Leiter der Abteilung Compliance: Sorgt für die Einhaltung von Vorschriften im gesamten Unternehmen.
  • Juristische Teams: Auslegung von Verordnungen und Bereitstellung von Rechtsberatung.
  • Beauftragte für Informationssicherheit: Implementierung von Sicherheitskontrollen und Überwachung von Bedrohungen.
  • Spezialisten für den Datenschutz: Schwerpunkt auf Datenschutzanforderungen und deren Umsetzung.
  • Compliance-Analysten: Überwachung der Compliance-Metriken und Erstellung von Berichten.
  • Audit-Teams: Durchführung interner Compliance-Audits.
  • Risikomanagement-Teams: Bewertung und Abschwächung datenbezogener Risiken.
  • Training : Entwicklung von training Einhaltung von Vorschriften.
  • Externe Prüfer: Bieten eine unabhängige Überprüfung der Einhaltung der Vorschriften.

"Die erfolgreichsten Unternehmen betrachten die Einhaltung der Vorschriften nicht als eine Art Ankreuzübung. Sie bauen sie durch strenge Governance-Praktiken in ihre Daten-DNA ein und machen die Einhaltung der Vorschriften zu einem natürlichen Ergebnis und nicht zu einer erzwungenen Anstrengung."

Wie hilft Data Governance bei der Einhaltung von Datenvorschriften?

Data governance bildet das Rückgrat für eine effektive Daten-Compliance, indem sie die Struktur, die Prozesse und die Kontrollen bereitstellt, die zum kennenlernen gesetzlichen Anforderungen erforderlich sind. Hier erfahren Sie, wie data governance speziell die Compliance-Ziele unterstützt:

1. Grundlegende Infrastruktur

• Bietet den technischen und organisatorischen Framework , der für die Durchführung von Kontrollen zur Einhaltung der Vorschriften erforderlich ist.
• Schafft klare Datenklassifizierungsschemata, die helfen, regulierte Daten zu identifizieren.
• Ermöglicht die Nachverfolgung der Datenreihenfolge, um die Konformität mit den Vorschriften nachzuweisen.
• Führt umfassende Datenbestände, die für die Compliance-Berichterstattung benötigt werden.

2. Umsetzung der Politik

• Übersetzt gesetzliche Anforderungen in umsetzbare interne Richtlinien.
• Schafft standardisierte Verfahren für den Umgang mit sensiblen Daten.
• Sorgt für eine einheitliche Anwendung der Compliance-Kontrollen in der gesamten Organisation.
• Ermöglicht systematische Aktualisierungen der Richtlinien bei sich entwickelnden Vorschriften.

3. Zugangskontrolle und Sicherheit

• Implementiert eine rollenbasierte Zugriffskontrolle, die mit den Compliance-Anforderungen übereinstimmt.
• Führt Prüfprotokolle über Datenzugriff und -nutzung.
• Durchsetzung der gesetzlich vorgeschriebenen Datenschutzmaßnahmen.
• Bietet Mechanismen zur Maskierung und Verschlüsselung von Daten.

4. Dokumentation und Beweise

• Führt detaillierte Aufzeichnungen über den Umgang mit Daten.
• Erstellt Prüfpfade zur Überprüfung der Einhaltung der Vorschriften.
• Erbringt den Nachweis für die Durchsetzung der Politik.
• Unterstützt regulatorische Berichtsanforderungen.

5. Risikomanagement

• Identifiziert potenzielle Compliance-Risiken durch Datenüberwachung.
• Ermöglicht eine proaktive Entschärfung von Compliance-Problemen.
• Ermöglicht eine frühzeitige Warnung vor potenziellen Verstößen.
• Unterstützt die Reaktion auf Vorfälle und deren Behebung.

Die Synergie zwischen Governance und Compliance schafft einen positiven Kreislauf: Eine starke Governance erleichtert die Einhaltung von Vorschriften, während Compliance-Anforderungen zur Stärkung der Governance-Praktiken beitragen. Diese Beziehung ist für Unternehmen, die sowohl ihre Datenbestände schützen als auch ihre gesetzlichen Verpflichtungen kennenlernen wollen, unerlässlich.

Zusammenfassung des Ganzen

Das Verständnis der Beziehung zwischen data governance, Datenmanagement und Daten-Compliance ist entscheidend für den Aufbau einer effektiven Datenstrategie. Obwohl diese Konzepte miteinander verbunden sind, dienen sie unterschiedlichen Zwecken:

• Data governance liefert den internen Framework und die Regeln - das Regelwerk Ihres Unternehmens für den Umgang mit Datenbeständen. Sie ist proaktiv und legt die Standards und Kontrollen fest, die bestimmen, wie Daten verwaltet, verwendet und geschützt werden sollen.
• Das Datenmanagement setzt diese Regeln durch alltägliche Abläufe, Tools und Prozesse in die Tat um. Es ist der ausführende Arm, der die Anforderungen des Governance Frameworkumsetzt.
• Die Daten-Compliance validiert Ihre Praktiken anhand externer Vorschriften. Während die Governance die internen Regeln festlegt und das Management sie umsetzt, sorgt die Compliance dafür, dass diese mit externen Anforderungen wie GDPR oder HIPAA übereinstimmen.

Stellen Sie es sich als dreiteiliges System vor: Die Unternehmensführung erstellt das Spielbuch, das Management führt die Spielzüge aus und die Compliance überwacht die Einhaltung externer Standards. Wenn diese drei Komponenten harmonisch zusammenarbeiten, können Unternehmen den Wert ihrer Datenbestände sowohl schützen als auch maximieren.

Da die Datenlandschaften immer komplexer und die Vorschriften immer strenger werden, stehen Unternehmen vor immer größeren Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung einer effektiven Governance und der Einhaltung von Vorschriften. Viele kämpfen mit unzusammenhängenden Tools, manuellen Prozessen und einer unklaren Datenzuordnung, die strategische Werte in operative Belastungen verwandeln.

Im heutigen regulatorischen Umfeld benötigen Unternehmen eine einheitliche Lösung, die die data governance vereinfacht und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften gewährleistet. Die Actian Data Intelligence Platform schließt die Lücke zwischen Governance und Compliance und bietet die nötige Transparenz und Kontrolle, um Datenbestände sicher zu verwalten .

Dies ist der Punkt, an dem die Plattform einen Unterschied macht.

Actian Data Intelligence-Plattform für Data Governance und Compliance

Als moderne Metadaten und Data-Intelligence-Plattform vereinfacht die Actian-Plattform sowohl die data governance als auch die Compliance durch Automatisierung und Föderation:

Die Actian Data Intelligence Platform liefert für die Governance:

• Föderierte data governance, die dezentralisierte Modelle wie Data Mesh unterstützt und lokale Autonomie bei gleichzeitiger Beibehaltung der unternehmensweiten Aufsicht ermöglicht.
• Automatisierte Datenherkunft und -dokumentation, aus der hervorgeht, woher die Daten stammen, wie sie sich ändern und wem sie gehören - so wird das Vertrauen in die Daten gestärkt und das Risiko verringert.
• Optimierte Governance durch automatisierte Metadaten , Klassifizierung und KI-gestützte Daten-Stewardship .

Im Gegensatz zu traditionellen Plattformen, die auf starren, zentralisierten Ansätzen und manueller Verwaltung beruhen, ermöglicht Actians moderne Architektur eine automatisierte, föderierte Governance, die nahtlos über Cloud und hybride Umgebungen hinweg ohne Lieferanten-Lock-in funktioniert.

Für die Einhaltung der Vorschriften bietet die Actian Data Intelligence Platform:

• Automatisierte Bereitschaft mit dynamischer Klassifizierung und Verfolgung von sensiblen Daten und PII.
• Richtlinienbasierte Zugriffskontrollen, die Self-Service und Governance in Einklang bringen.
• Umfassende Funktionen Audits und die Erstellung von Berichten, mit denen sich die Datennutzung, die Herkunft der Daten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verfolgen lassen.

Während herkömmliche Compliance-Tools statisch und regelbasiert bleiben, ermöglicht der schlanke, agile Ansatz der Actian Data Intelligence Platform eine bereichsspezifische Compliance-Durchsetzung, die sich an modernen Datenprinzipien orientiert und sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren lässt, ohne diese zu beeinträchtigen.

Die Auswahl der idealen Datenlösung erfordert eine sorgfältige Bewertung. Der ISG-Einkaufsführer für Datenprodukte ist ebenso wie der ISG-Einkaufsführer für Datenplattformen eine vertrauenswürdige Quelle für Unternehmen, die sich in dieser komplexen Produktlandschaft zurechtfinden möchten. Laden Sie Ihr kostenloses Exemplar des ISG Buyers Guide for DataProducts herunter, um einen Einblick in die Auswahl der richtigen Produkte für Ihr Unternehmen zu erhalten. Darin werden 19 Anbieter auf der Grundlage einer umfassenden Reihe von Kriterien in verschiedenen Kategorien wie Produkterfahrung, Funktionen, Zuverlässigkeit, Customer-Experience, Kapitalrendite und mehr bewertet.

In Zukunft werden diejenigen Unternehmen erfolgreich sein, die eine starke Governance aufrechterhalten und sich gleichzeitig an die sich entwickelnde Datenterminologie und die Compliance-Anforderungen anpassen können. Mit Plattformen wie der Actian Data Intelligence Platform können Unternehmen ihre data governance von einer Compliance-Belastung in einen strategischen Vorteil verwandeln und sich auf die Wertschöpfung konzentrieren, anstatt nur Risiken zu verwalten.

Über Fenil Dedhia

Fenil Dedhia ist leitender Produktmanager bei Actian. Nachdem er zwei Startups zum Erfolg geführt hat, zeichnet sich Fenil durch die Umsetzung von Ideen in Vorzeigeprodukte und die Lösung komplexer geschäftlicher Herausforderungen aus. Sein Nutzer, prinzipienbasierter Ansatz treibt die Innovation bei KI- und Datenplattformprodukten voran. Mit einem Master-Abschluss in Informationsmanagement von der Syracuse University erweitert Fenil kontinuierlich seine Fähigkeiten durch Zertifizierungen von Reforge und Maven sowie durch Coaching von Branchenführern. Seine Mission: die Grenzen des Möglichen in den Bereichen Daten und KI zu erweitern, ein Produkt nach dem anderen.