Was ist der Unterschied zwischen Data Governance und Datenmanagement?
Zusammenfassung
- Data Governance Datenmanagement eng miteinander verbunden, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken.
- Data Governance strategisch: Sie legt Rollen, Regeln, Richtlinien und Kontrollmechanismen fest, die regeln, wie Daten genutzt und verwaltet werden sollen.
- Datenmanagement einsatzbereit: Es setzt diese Regeln durch die technische Handhabung, Speicherung, den Zugriff und die Verarbeitung von Daten um.
- Sie sind voneinander abhängig – die Unternehmensführung gibt die Richtung vor, während das Management diese in die Praxis umsetzt.
- Unternehmen werden erst data-driven wirklich data-driven beide Aspekte durch Führung, Zusammenarbeit und eine starke Datenkultur aufeinander abgestimmt sind.
In einer Welt, in der Unternehmen danach streben, data-driven zu werden, sind Datenmanagement und Data Governance Konzepte, die um jeden Preis beherrscht werden müssen. Allzu oft werden sie als verwandte oder sogar austauschbare Disziplinen wahrgenommen, doch die Unterschiede sind wichtig.
Ein Unternehmen, das data-driven werden will, muss die Disziplinen, Konzepte und Methoden beherrschen, die die Erfassung und Nutzung von Daten regeln. Zu den am häufigsten missverstandenen gehören Data Governance und Datenmanagement.
Einerseits besteht Data Governance darin, die organisatorischen Strukturen von Daten zu definieren - wer sie besitzt, wer sie verwaltet, wer sie nutzt usw. Andererseits geht es bei Data Governance um Richtlinien, Regeln, Prozesse und die Überwachung von Indikatoren, die eine solide Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus (von der Erfassung bis zur Löschung) ermöglichen.
Datenmanagement kann daher als die technische Anwendung der durch Data Governance definierten Empfehlungen und Maßnahmen definiert werden.
Data Governance vs. Datenmanagement: Ihre unterschiedlichen Aufgaben
Der Hauptunterschied zwischen Data Governance und Datenmanagement besteht darin, dass ersteres eine strategische Dimension hat, während letzteres eher operativ ist.
Ohne Data Governance kann Datenmanagement nicht effizient, rational oder nachhaltig sein. Data Governance , die nicht in ein angemessenes Datenmanagement umgesetzt wird, bleibt ein theoretisches Dokument oder eine Absichtserklärung, die es Ihnen nicht ermöglicht, aktiv und effektiv data-driven Entscheidungsfindung zu betreiben.
Um zu verstehen, worum es geht, muss man sich bewusst machen, dass sich alle datenbezogenen Disziplinen ständig überschneiden und voneinander abhängig sind. Data Governance Dirigent, der das gesamte System koordiniert. Sie stützt sich auf eine Reihe von Fragen, wie zum Beispiel:
- Was können wir mit unseren Daten tun?
- Wie stellen wir die Datenqualität sicher?
- Wer ist für die Prozesse, Standards und Richtlinien verantwortlich, die zur Nutzung der Daten definiert wurden?
Datenmanagement ist der pragmatische Weg, diese Fragen zu beantworten und die Datenstrategie in die Tat umzusetzen. Datenmanagement und Data Governance können und sollten Hand in Hand arbeiten. Data Governance befasst sich jedoch hauptsächlich mit der Überwachung und Verarbeitung aller Daten des Unternehmens, während sich Datenmanagement hauptsächlich mit der Speicherung und dem Abruf bestimmter Arten von Informationen befasst.
Wer sind die Akteure von Data Governance und Management?
Auf der obersten Managementebene ist der CEO natürlich der Hauptakteur in Sachen Data Governance, da er der rechtliche Garant dafür ist. Aber er ist nicht der einzige, der sich engagieren muss.
Der CIO (Chief Information Officer) spielt eine Schlüsselrolle bei der Sicherung und Gewährleistung der Verfügbarkeit der Infrastruktur. Dennoch, ist der ständige Zugang zu den Daten für das Unternehmen (Marketingteams, Außendienstmitarbeiter), aber auch für alle Datenteams, die für die tägliche Realität des Datenmanagement.
Es ist dann die Aufgabe des Chief Data Officer (CDO), die Brücke zwischen diesen beiden Einheiten zu schlagen und die Datensilos aufzubrechen, um eine agile Data Governance aufzubauen. Er oder sie erleichtert den Zugang zu den Daten und stellt deren Qualität sicher, um einen Mehrwert daraus zu ziehen.
Und während der Datenarchitekt mehr mit Data Governance zu tun hat, ist der Dateningenieur mehr mit Datenmanagement beschäftigt. Der Data Steward befindet sich an der Schnittstelle zwischen den beiden Disziplinen.
Wie die Kombination der beiden Rollen Unternehmen dabei hilft, data driven zu werden
Trotz ihrer Unterschiede in Bezug auf Umfang und Mittel sollten die Konzepte der Data Governance und des Datenmanagement nicht gegeneinander ausgespielt werden. Damit ein Unternehmen eine data-driven Strategie einführen kann, ist es unerlässlich, diese beiden Achsen im Rahmen einer gemeinsamen Aktion miteinander in Einklang zu bringen. Um dies zu erreichen, muss der Direktor/CEO einer Organisation der erste Sponsor von Data Governance und der erste Akteur im Datenmanagement sein.
Durch die interne Kommunikation mit allen Teams und die kontinuierliche Entwicklung der Datenkultur unter allen Mitarbeitern dient Data Governance den geschäftlichen Herausforderungen und bewahrt gleichzeitig ein Vertrauensverhältnis, das das Unternehmen mit seinen Kunden verbindet.
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