Das Verständnis der verschiedenen Datenkulturen

Wir glauben an die Einführung einer Datendemokratie. Sie bezieht sich auf eine Unternehmenskultur, ein offenes Modell, in dem sich Freiheit mit Verantwortung reimt.

Um die Datendemokratie besser zu verstehen, ist es notwendig, sie mit anderen Datenkulturen zu vergleichen. Hier sind die wichtigsten Datenkulturen:

Datenanarchie

In diesem System fühlen sich die operativen Fachkräfte von ihren IT-Abteilungen schlecht bedient, und jede entwickelt ihre heimliche Basis (Schatten-IT), die ihren unmittelbaren Interessen dient und sie von allen Kontrollvorschriften und der Einhaltung von Standards befreit. Im Jahr 2019 birgt diese Kultur beträchtliche Risiken: Datenlecks, Verstöße gegen ethische Vorschriften, Verschlechterung der Servicequalität, Verstärkung von Silos, usw.

Datenmonarchie

Dieses System führt zu einer starken Asymmetrie des Datenzugriffs in Abhängigkeit von der hierarchischen Position. Die Daten werden hier sehr streng kontrolliert, ihre Konsolidierungsebene ist sorgfältig auf die Organisationsstruktur abgestimmt, und ihre Verteilung ist sehr selektiv.

Diese monarchische Kultur herrschte lange Zeit in Business Intelligence (BI)-Projekten vor: Die in Data Warehouses gesammelten Daten wurden sorgfältig kontrolliert und dann in Berichten konsolidiert, zu denen nur einige wenige Personen Zugang hatten, die den Entscheidungsfindung nahe standen. Diese Methode fördert einen "Top-down"-Ansatz und begünstigt eine defensive Strategie, bei der Regeln, Einschränkungen und Vorschriften die Daten isolieren. Ihr wichtigster theoretischer Nutzen besteht in der nahezu unfehlbaren Kontrolle über die Unternehmensdaten, was sich jedoch in einem sehr begrenzten Zugang zu den Daten niederschlägt, der nur bestimmten privilegierten Gruppen vorbehalten ist.

Daten-Aristokratie

Eine Datenaristokratie zeichnet sich durch ein größeres Maß an Freiheit aus als eine Datenmonarchie, die jedoch nur einer sehr ausgewählten Untergruppe der Bevölkerung vorbehalten ist, hauptsächlich Expertenprofilen wie Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists usw. Dieser aristokratische Ansatz ist oft derjenige, der die erfolgreichsten data governance an die Oberfläche bringt.

Eine solche Kultur kann sowohl für offensivere Strategien als auch für heterogene Strategien, die Top-down und Bottom-up kombinieren, günstig sein. Allerdings entzieht sie der Mehrheit der Mitarbeiter den Zugang zu Daten und damit zu einer gewissen Anzahl möglicher Innovationen und Verwertungen.

Daten-Demokratie

Das Hauptziel von Data Democracy besteht darin, die Daten eines Unternehmens für möglichst viele, wenn nicht sogar für alle, zugänglich zu machen. In der Praxis ist jeder Mitarbeiter in der Lage, Datenwerte auf jeder Ebene abzurufen. Diese Zugangsfreiheit bietet maximale Möglichkeiten zur Wertschöpfung für das Unternehmen; sie gibt jedem Mitarbeiter die Möglichkeit, auf seiner Ebene alle zugänglichen und kompatiblen Ressourcen im Rahmen seiner Bedürfnisse zu nutzen, um vor Ort zu produzieren, und durch einen Tröpfcheneffekt wird das gesamte Unternehmen davon Nutzen .

Diese Freiheit funktioniert nur, wenn die Vorschriften und die grundlegenden Instrumente umgesetzt werden und jeder Mitarbeiter dafür verantwortlich ist, wie er seine Daten nutzt. Daher ist die Weitergabe von notwendigen und ausreichenden Informationen erforderlich, damit die Mitarbeiter diese unter Einhaltung der Vorschriften richtig nutzen können.