Aufbau eines inklusivenFramework

Framework: Was es ist und wie man es aufbaut

Die Verwaltung und der Schutz von Daten sind in der heutigen Welt wichtiger denn je geworden. EinFramework bietet die notwendige Struktur zur Definition und Durchsetzung von Richtlinien, Regeln und Standards, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten. Es hilft Unternehmen, die Kontrolle über ihre Datenbestände zu behalten und Beständigkeit, Verantwortlichkeit und effektive Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Sehen wir uns genauer an, was einFramework ist, was seine Hauptkomponenten sind und wie Sie ein Rahmenwerk erstellen können, das auf die Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens abgestimmt ist.

Was ist ein Data Governance Framework?

EinFramework ist ein strukturierter Satz von Richtlinien, Verfahren und Standards, der die effektive Verwaltung, Qualität, Sicherheit und Konformität von Daten in einem Unternehmen gewährleisten soll. Es definiert die Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse, die für die Überwachung und Kontrolle von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, von der Erfassung bis zur Analyse und Speicherung, erforderlich sind. Im Kern stellt einFramework sicher, dass Daten korrekt, konsistent, zugänglich und vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch geschützt sind.

Data Governance vs. Datenmanagement

data governance und Datenmanagement sind zwar eng miteinander verbunden, dienen aber unterschiedlichen Zwecken innerhalb eines Unternehmens. Data governance konzentriert sich auf die Definition von Richtlinien, Standards und Rollen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, sicher und vorschriftsmäßig sind. Sie bildet den strategischen Framework für die Datenaufsicht, einschließlich des Eigentums, der Verwaltung und der Durchsetzung von Vorschriften. Im Gegensatz dazu befasst sich das Datenmanagement mit der praktischen Umsetzung dieser Richtlinien durch Speicherung, Integration, Verarbeitung und Pflege der Daten. Im Wesentlichen legt die data governance die Regeln fest, während das Datenmanagement sie umsetzt und dafür sorgt, dass die Daten zuverlässig, zugänglich und für die Geschäftsabläufe wertvoll bleiben.

Die Vorteile der Verwendung eines Data Governance Framework

Die Verwendung einesFramework ist vorteilhaft, weil er:

• Verbessert die Datenqualität: EinFramework stellt sicher, dass die Daten genau, konsistent und zuverlässig sind, was zu besseren Geschäftseinblicken und Entscheidungsfindung führt.
• Erhöht die Datensicherheit und den Datenschutz: Durch die Implementierung strenger Zugriffskontrollen und Sicherheitsrichtlinien können Unternehmen sensible Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und Cyber-Bedrohungen schützen.
• Gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Ein strukturiertes Framework hilft Unternehmen bei der Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie GDPR und CCPA und verringert so rechtliche und finanzielle Risiken.
• Beseitigung von Datensilos und Verbesserung der Zugänglichkeit: Durch die Standardisierung von Datenpraktiken können Unternehmen Datensilos abbauen und sicherstellen, dass die Daten für autorisierte Benutzer leicht zugänglich sind.
• Legt Rollen und Verantwortlichkeiten fest: Durch die Festlegung klarer Eigentumsverhältnisse und Verantwortlichkeiten für Daten wird sichergestellt, dass die Zuständigkeiten klar definiert sind, was das Datenmanagement und die Verwaltung insgesamt verbessert.

DerFramework Data Governance

Ein beliebtesFramework ist das Framework, das Dateneigentum, Daten-Stewardship und -Management, Datenqualität, Datenschutz und Compliance sowie Datenschutz umfasst. Dieser Framework kann hilfreich sein, weil er nicht nur einfach ist, sondern auch eine Säule enthält, die ausschließlich dem Datenschutz und der Einhaltung von Vorschriften gewidmet ist - ein Bereich, der zunehmend an Bedeutung gewinnt, um Unternehmen dabei zu helfen, teure Strafen für die Nichteinhaltung von Vorschriften zu vermeiden, ihr Markenimage zu verbessern und das Vertrauen ihrer Kunden zu gewinnen.

Schauen wir uns jede dieser fünf Säulen genauer an.

Eigentum an den Daten

Dateneigentum ist ein entscheidender Aspekt der data governance, der sicherstellt, dass bestimmte Personen oder Rollen für die Verwaltung und den Schutz von Datenbeständen verantwortlich sind. Dazu gehört die Zuweisung der Verantwortung für Datenqualität, Sicherheit, Compliance, Zugriff und Nutzung, wobei sichergestellt wird, dass Richtlinien und Prozesse klar definiert und befolgt werden. Dateneigentümer beaufsichtigen außerdem den gesamten Lebenszyklus der Daten, von der Erstellung und Speicherung bis hin zur Verwendung, Archivierung und Entsorgung, um sicherzustellen, dass die Daten effektiv verwaltet werden und den organisatorischen und gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Durch die Festlegung klarer Eigentumsverhältnisse können Unternehmen die Datenintegrität, die Sicherheit und die allgemeine Governance verbessern.

Daten-Stewardship und -Management

Daten-Stewardship und -Management spielen eine wichtige Rolle bei der data governance. Diese Säule umfasst die Aufrechterhaltung der Datenqualität, die Verwaltung von Metadaten und die Gewährleistung der Einhaltung festgelegter Richtlinien und Vorschriften. Data Stewards überwachen Datendefinitionen, Wörterbücher, Kataloge und die Datenabfolge und sorgen für Beständigkeit und usability im gesamten Unternehmen. Außerdem arbeiten sie eng mit Dateneigentümern und -nutzern zusammen, um eine verantwortungsvolle und effektive Datennutzung zu fördern und so die Lücke zwischen Governance-Richtlinien und der Anwendung von Reale Daten zu schließen. Durch die Implementierung einer starken Daten-Stewardship können Unternehmen die Zuverlässigkeit, Zugänglichkeit und Compliance von Daten verbessern.

Datenqualität

Die Datenqualität ist eine der wichtigsten Säulen einesFramework, der sicherstellt, dass die Daten für die geschäftliche Nutzung korrekt, vollständig, konsistent und zuverlässig sind. Dazu gehört die Einführung von Datenmanagement , die die Qualität der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus gewährleisten. Unternehmen definieren Datenqualitätsstandards und implementieren Prozesse wie Datenprofilierung, Überwachung, Bereinigung und Validierung, um Fehler zu erkennen und zu korrigieren. Durch die Aufrechterhaltung solider Datenqualitätsverfahren können Unternehmen die Entscheidungsfindung verbessern, die betriebliche Effizienz steigern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellen.

Datenschutz und Compliance

Datenschutz und Compliance sind wesentliche Bestandteile einesFramework, der sicherstellt, dass Daten in Übereinstimmung mit gesetzlichen und behördlichen Anforderungen klassifiziert, abgerufen und aufbewahrt werden. Unternehmen müssen Standards und Richtlinien definieren und durchsetzen, um sensible Daten zu schützen und gleichzeitig Transparenz und Verantwortlichkeit zu gewährleisten. Dazu gehört auch die Implementierung von Maßnahmen zur Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der General Data Protection Regulation (GDPR) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA). Indem sie dem Datenschutz und der Einhaltung von Vorschriften Priorität einräumen, können Unternehmen Risiken mindern, Vertrauen aufbauen und sensible Daten schützen.

Datenschutz

Datenschutz trägt dazu bei, dass Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und Cyber-Bedrohungen geschützt werden. Dazu gehört die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen zur Wahrung der Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten, um Datenverlust oder -missbrauch zu verhindern. Durch die Durchsetzung strenger Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Überwachung können Unternehmen sensible Daten schützen und Sicherheitsrisiken verringern. Wirksame Datenschutzstrategien verbessern nicht nur die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, sondern tragen auch zum Aufbau von Vertrauen und Widerstandsfähigkeit in einer zunehmend data driven Welt bei.

FAQs Data Governance Framework

Lesen Sie weiter, um einige häufig gestellte Fragen zu data governance Frameworks kennenlernen .

Welches sind die gängigsten data governance ?
Zu den gängigsten data governance gehören das DAMA-DMBOKDatenmanagement Body of Knowledge) und das COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies) Framework. Das DCAMDatenmanagement Capability Assessment Model) und ISO 38500 sind ebenfalls beliebte data governance . Jedes Framework bietet strukturierte Richtlinien zur Gewährleistung von Datenqualität, -sicherheit und -konformität und hilft Unternehmen bei der Einführung effektiver Governance-Strategien.

Was sind die drei Schlüsselelemente einer guten data governance?
Die drei Schlüsselelemente einer guten data governance sind Datenqualität, Datensicherheit und Daten-Stewardship. Die Datenqualität gewährleistet, dass die Daten für die Entscheidungsfindung genau, konsistent und zuverlässig sind. Die Datensicherheit schützt sensible Informationen durch Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und die Einhaltung von Vorschriften. Daten-Stewardship weist Einzelpersonen oder Teams die Verantwortung für die Durchsetzung von Governance-Richtlinien zu und stellt sicher, dass Daten im gesamten Unternehmen ordnungsgemäß verwaltet und verwendet werden.

Was ist data governance in einer Nussschale?
Data governance ist ein Framework von Richtlinien, Prozessen und Rollen, die sicherstellen, dass Daten in einem Unternehmen korrekt, sicher und gut verwaltet sind. Sie legt Regeln für die Datenqualität, die Zugriffskontrolle und die Einhaltung von Vorschriften fest und hilft Unternehmen, Daten effektiv zu nutzen und gleichzeitig Risiken zu minimieren. Indem festgelegt wird, wer Daten besitzt, verwaltet und schützt, verbessert data governance die Entscheidungsfindung, die Einhaltung von Vorschriften und die allgemeine Datenintegrität.

Ihre nächsten Schritte mit Data Governance

Der Aufbau eines solidenFramework ist unerlässlich, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten und gleichzeitig den Wert der Daten Ihres Unternehmens zu maximieren. Durch die Festlegung klarer Richtlinien, Rollen und Prozesse können Unternehmen Datensilos aufbrechen, die Entscheidungsfindung verbessern und gesetzliche Anforderungen kennenlernen . Ein gut durchdachtes Framework schützt nicht nur Daten, sondern erhöht auch die Effizienz und das Vertrauen in data driven Strategien. Da Unternehmen immer größere Datenmengen erzeugen und sich auf diese verlassen, wird ein robustes Framework zu einer entscheidenden Grundlage für langfristigen Erfolg.

Eine Datenplattform, die die richtige Grundlage für Ihr data governance Framework bietet, ist ebenfalls entscheidend. Die moderne Architektur der Actian Data Platformunterstützt Richtlinien, Verfahren und Best Practices für Dateneigentum, Daten-Stewardship, Datenqualität, Datenschutz, Compliance und Sicherheit und erleichtert so die Implementierung und Skalierung von data governance. Die Zeenea Data Intelligence Platform lässt sich nahtlos integrieren, arbeitet zuverlässig und liefert mit branchenführender Geschwindigkeit.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.