Data Governance: Auf dem Weg zu einem agilen Ansatz

In den letzten Monaten ist es immer schwieriger geworden, an einer Sitzung teilzunehmen, ohne den Begriff data governance zu hören. Dabei ist dieses Thema nicht neu! Wie dem auch sei, mit dem Aufkommen von Big Data Technologien sind Daten und ihre Nutzung zum Eckpfeiler von Innovationsansätzen geworden. Ein altes Thema, das sich in einem ganz neuen Kontext entwickelt.

Daten und Governance: Das eine kann nicht ohne das andere sein

Der Datenwahn der letzten Jahre hat dazu geführt, dass Unternehmen viel Zeit und Geld investieren, um Datensilos aufzubrechen und ihre Bestände mit Hilfe neuer, immer effizienterer und kostengünstigerer Speicherinfrastrukturen zu vereinheitlichen.

Dennoch haben die Unternehmen recht schnell begriffen, dass das Versprechen, durch Daten innovativ zu sein, viel komplizierter sein wird als ursprünglich erwartet. Trotz der jüngsten technologischen Fortschritte, sind die Daten immer noch auf beiden Seiten im Unternehmen verstreut und haben ein kämpferisches Erbe. Neue Speichersysteme, die implementiert werden, sind letztlich "nur" zusätzliche technische Stacks in der IS-Landschaft des Unternehmens und ermöglichen allein nicht das Management des Lebenszyklus der Daten, garantieren keine Regeln, die eine optimale Datennutzung ermöglichen, und maximieren somit die Wertschöpfung der Daten. Wir sprechen hier von data governance hier.

Die Ziele der Data Governance

In ihrem Streben nach Innovation überdenken die Unternehmen ihre Organisationen, um zu einer "data driven" Kultur überzugehen. Informationssysteme müssen zum starken Arm des Berufsstandes werden, indem sie verfeinerte, sichere und hochwertige Daten in den Mittelpunkt strategischer Entscheidungen stellen.

Um diese Umwandlung zu erreichen, bauen Unternehmen etwas auf, das wir als data governance. Mit diesem Projekt werden unter anderem ganz klare Ziele verfolgt:

• Sicherstellung des Metadaten (technisch, betrieblich oder auch geschäftlich) und der Datendokumentation.
• Vereinfachung des Datenzugriffs und Erleichterung ihrer Nutzung durch möglichst viele Mitarbeiter.
• Sicherstellung der Datenqualität und -integrität.
• Datensicherheit verwalten : Überwachen Sie die Datenerfassung und deren Verwendung, insbesondere wenn es sich um personenbezogene Daten handelt.

Eine agile Strategie für Data Governance

Die Art und Weise, wie man das Thema data governance angeht, entwickelt sich weiter. Unsere Erfahrungen haben uns dazu gebracht, data governance auf der Grundlage der folgenden vier Säulen zu fördern:

• Nicht-invasiv und post hoc: Data governance sollte kein Hindernis für Innovationen in Ihrem Unternehmen sein. Metadaten und -Aggregation der Datensätze eines Unternehmens nach ihrer Erstellung oder Aktualisierung durch verschiedene Pipelines ermöglicht es Ihnen, sich nicht in die Eigentümer der Datensätze oder deren Nutzer einzumischen.
• Automatisch und vernetzt: Die Automatisierung der Metadaten und der Governance-KPIs ermöglicht es Ihren Tools, die Realität genau widerzuspiegeln. Auf der anderen Seite garantiert diese Automatisierung, dass diese Governance aktuell ist und die Skalierung gewährleistet.
• Von unten nach oben und kollaborativ: Eine Strategie der data governance will den Menschen und seine Interaktionen vor Prozesse und Tools stellen. Ein data governance , der alle Mitarbeiter einer Organisation einbezieht und so von der kollektiven Intelligenz profitiert, kann nicht erfolgreich sein.
• Iterativ: Die data governance sollte schrittweise aufgebaut werden, um den Erwartungen des Unternehmens und seinen Abläufen so weit wie möglich zu entsprechen. Die Anpassung an den Wandel muss im Mittelpunkt der data governance eines Unternehmens stehen.

Ein solcher Ansatz kann dort erfolgreich sein, wo viele größere "data governance"-Initiativen gescheitert sind.

Agile Data Governance Schlussfolgerung

Genauso wie sich die Softwareentwicklung allmählich von traditionellen Methoden (V-Modell, Wasserfall usw.) zu agilen Methoden verlagert hat, data governance neu überdacht werden.

Ein solcher Ansatz ist nicht nur iterativ, sondern wird auch schrittweise auf Ihre data governance angewandt und ermöglicht so eine größere Flexibilität, die notwendig ist, um die ständig wachsende Komplexität Ihres IS zu berücksichtigen.

Whitepaper: "Das wirksame Data Governance Framework"

Die Frage ist nicht, ob man sich zu einer data driven Organisation entwickelt, sondern wie. Wir empfehlen die Einführung einer einer agilen, kooperativen und pragmatischen data governance.

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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.