Bewährte Praktiken und Implementierungsstrategien Data Governance

Egal, in welcher Branche Sie arbeiten, Sie wissen, wie wichtig es ist, Daten zu sammeln. Mitarbeiter im Einzelhandel stützen sich auf Kundendaten, um ihre Kaufentscheidungen zu treffen, Mitarbeiter im Gesundheitswesen benötigen umfassende und zugängliche Daten über ihre Patienten, um Behandlungen durchführen zu können, und Finanzfachleute analysieren große Mengen von Marktdaten, um Prognosen für ihre Kunden zu erstellen. Es reicht jedoch nicht aus, Daten für Ihr Unternehmen zu sammeln - sie müssen auch zuverlässig, sicher, zugänglich und für die Mitglieder Ihres Unternehmens einfach zu nutzen sein. An dieser Stelle kommt data governance ins Spiel.

Data governance ist ein Begriff für die Praktiken und Prozesse einer Organisation, die ihr helfen, ihre Datennutzung zu optimieren. Warum ist data governance wichtig? Sie umfasst Pläne zum Schutz von Datensystemen vor Cybersecurity-Bedrohungen, zur Rationalisierung von Datenspeicherlösungen, zur Aufstellung von Regeln für die Datendemokratisierung und zur Implementierung von Produkten und Datenplattformen, die eine größere Dateneffizienz im gesamten Unternehmen unterstützen. Die spezifischen data governance , die Fachleute anwenden, hängen stark von ihrer Branche, der Art der gesammelten Daten, der Menge der verwendeten Daten und anderen Faktoren ab. Einige bewährte data governance können Fachleuten jedoch dabei helfen, Richtlinien zu erstellen, die die Datennutzung optimieren und vereinfachen - unabhängig davon, ob sie eine Datenrolle haben oder nicht.

Data Governance vs. Daten-Compliance

Je nach Branche wird der Begriff Data Compliance häufig zusammen mit data governance verwendet.DieDaten-Compliancebezieht sich auf die Richtlinien und Verfahren, die Ihnen helfen, externe rechtliche Anforderungen in Bezug auf Ihre Daten kennenlernen , unddata governancehat mehr mit der Optimierung und Sicherung Ihrer Daten für den internen Gebrauch zu tun. Die Daten-Compliance bezieht sich nicht auf Branchenstandards oder die Anforderungen von Partnerunternehmen, sondern nur auf die gesetzlichen Anforderungen. Gesetze zur Dateneinhaltung können Einfluss darauf haben, welche data governance Sie einführen, aber Sie werden meist mit den Rechtsteams zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Sie diese Anforderungen kennenlernen .

Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise in Ländern tätig ist, die zum Europäischen Wirtschaftsraum gehören, müssen Sie sich an die Allgemeine Datenschutzverordnung halten. Dieses Gesetz schreibt vor, wie Unternehmen personenbezogene Daten sammeln, verarbeiten und entsorgen. Es hat große Auswirkungen auf die gemeinsame Nutzung von Daten außerhalb Ihres Unternehmens, auf die Fristen für die Datenaufbewahrung sowie auf die Richtlinien zur Demokratisierung und Vernichtung von Daten.

Über das Data Governance Framework hinausgehen

Ein solides data governance erfordert ein gut strukturiertesFramework, das sich mit Datenqualität, -erfassung, -verwaltung, -schutz und -sicherheit befasst. Unternehmen verwalten diese kritischen Komponenten, indem sie unternehmensweite Richtlinien erstellen und Abteilungen von Datenexperten bilden, die zusammenarbeiten, um das übergeordnete data governance Framework zu unterstützen. Einige der Abteilungen, die zur allgemeinen Daten-Stewardship beitragen, sind:

• Daten
• Analytik
• Technik
• IT
• Rechtliches
• Einhaltung der Vorschriften
• Geschäftsleitung

Data Stewards arbeiten kontinuierlich mit diesen Abteilungen zusammen, um ihre Richtlinien und Strategien zu entwickeln und zu verbessern. Ein Governance-Programm mit hohem Datenvertrauen stagniert nie. Daher lernen sie die sich ständig ändernden Bedürfnisse und Gewohnheiten dieser Teams kennen, um sicherzustellen, dass Daten der Treibstoff für ein gut funktionierendes Unternehmen bleiben.

Es mag zwar einige Richtlinien geben, die auf bestimmte Abteilungen zugeschnitten sind, die Daten verwenden, aber eine effektive data governance erfordert die Zusammenarbeit aller Teams im Unternehmen. Wenn ein Vertriebsteam außerhalb der data governance eine Lead-Datenbank erstellt, auf die der Rest des Unternehmens keinen Zugriff hat, werden diese Daten nicht effektiv genutzt. Wenn ein Team Metadaten in ungeschützten Tabellen speichert, anstatt einen bereits etablierten Datenkatalog zu verwenden, der vom Rest des Unternehmens genutzt wird, schwächt dies das Governance Framework.

Bewährte Praktiken Data Governance

Wirksame data governance ist obligatorisch. Sobald Sie die Bedürfnisse der Stakeholder Ihrer Abteilung ermittelt und ein entsprechendes Framework erstellt haben, ist es an der Zeit, Ihr data governance zu entwickeln. Im Folgenden finden Sie einige allgemein anerkannte Best Practices für data governance , die Ihnen helfen, ein neues Programm zu starten oder ein veraltetes zu verbessern.

Klare Rollenverteilung

Damit ein Daten-Compliance-Programm erfolgreich ist, müssen die Datenverantwortlichen sicherstellen, dass die wichtigsten Beteiligten ihre individuellen und kollektiven Verantwortlichkeiten kennen. Dazu gehört, wer letztendlich für die Daten zuständig ist, wer für die Aufrechterhaltung der Datenqualität verantwortlich ist, wer die Datenmanagement verfolgt und wer für den Schutz vor Cyber-Bedrohungen verantwortlich ist. Dieses Organigramm kann in größeren Unternehmen etwas komplex werden, aber die Sicherstellung, dass es keine Lücken in der Verantwortung gibt, ist eine der wichtigsten Best Practices bei der data governance.

Entwicklung und Durchsetzung von Richtlinien für die Datenqualität

So viele Daten wie möglich zu sammeln und sie anschließend zu sortieren, ist nicht immer eine gute Strategie für data governance. Die effektive Nutzung von Daten in Ihrer Branche funktioniert nur, wenn die Daten genau, zuverlässig und relevant sind. Wenn Daten nicht oft genug gesammelt werden oder nicht die Informationen enthalten, auf die Ihr Unternehmen angewiesen ist, wird ihr wahres Potenzial nicht ausgeschöpft.

Die Festlegung eines Standards für die Datenqualität beginnt damit, dass Sie sich über die Bedürfnisse der Beteiligten in Ihrem Unternehmen informieren; das Sammeln von Daten, die niemand braucht, ist eine Verschwendung wertvoller Ressourcen. Dann müssen Sie Ihre Datenqualitätsdimensionen festlegen, d. h. was die von Ihnen verwendeten Daten als hochwertig definiert. Die gängigsten Datenqualitätsdimensionen sind:

• Relevanz
• Vollständigkeit
• Genauigkeit
• Gültigkeit
• Beständigkeit
• Einzigartigkeit
• Rechtzeitigkeit

Gewährleistung von Datenkonformität und -sicherheit

Qualitativ hochwertige Daten sind ein wertvolles Gut, und es gibt immer wieder neue Möglichkeiten für böswillige Akteure und Black Hats, sie zu stehlen. IT- und Cybersicherheitsexperten sind von unschätzbarem Wert und sollten viele der bewährten Verfahren für die Datensicherheit in Ihrem data governance beeinflussen. Sie können zum Beispiel am besten entscheiden, welches Zugriffskontrollmodell für Ihre Datensysteme verwendet werden soll, was sich auf die Vergabe von Berechtigungen für Daten auswirkt. Wenn sie der Meinung sind, dass Datenmaskierung für Ihre Datensysteme angemessen ist, können sie Ihnen die Vorteile von Unschärfe gegenüber Tokenisierung erläutern.

Plandatenprüfungen & Richtlinienkontrollen

Wie bereits erwähnt, entwickelt sich ein qualitativ hochwertiges data governance ständig weiter und passt sich an die sich ändernden Anforderungen eines Unternehmens kennenlernen - auch wenn Sie dieses Feedback nicht direkt erhalten. Die Durchführung regelmäßiger Datenaudits kann Aufschluss darüber geben, wie gut Ihr data governance das Vertrauen in die Daten stärkt, ob es Lücken in Ihren Verfahren gibt, wer sich nicht an das Programm hält und vieles mehr. Wenn Sie feststellen, dass Ihre Strategie den Anforderungen IhresFramework nicht gerecht wird, machen Sie sich keine Sorgen - data governance sollten von Zeit zu Zeit gestrafft und aktualisiert werden, und das bedeutet lediglich, dass Sie solide Wege zur Verbesserung des Datenvertrauens gefunden haben.

Strategie zur Umsetzung von Data Governance

Sobald Sie Ihr Framework entwickelt haben, mit den Beteiligten gesprochen haben, um deren Bedürfnisse zu ermitteln, strategische Richtlinien und Prozesse auf der Grundlage bewährter data governance entwickelt haben und die Zustimmung Ihrer Vorgesetzten erhalten haben, ist es an der Zeit, Ihren Plan in die Tat umzusetzen. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Ihnen hilft, Ihr data governance auf den Weg zu bringen.

1. Dokumentieren Sie Ihre Richtlinien und Abläufe

Bevor Sie erwarten können, dass die Mitglieder Ihrer Organisation Ihren Plan befolgen, müssen sie darüber informiert werden. Die Erstellung detaillierter Dokumente, in denen Ihr Plan definiert ist, macht es einfacher, die Mitarbeiter über die bevorstehenden Änderungen ihrer regelmäßigen Routinen zu informieren, und schafft eine Quelle der Wahrheit, auf die sich jeder beziehen kann. Wenn Sie diese Verantwortlichkeiten in einem Dokument festhalten, ist sichergestellt, dass es keine Verwirrung gibt und Sie die Feinheiten Ihres Plans nicht immer wieder neu erklären müssen, wenn es um wichtige Interessengruppen geht.

2. Rollen und Verantwortlichkeiten besprechen

Wahrscheinlich haben Sie mit den wichtigsten Mitgliedern Ihres data governance über ihre Rolle und ihre Aufgaben gesprochen, um sicherzustellen, dass sie in der Lage sind, ihre Pflichten zu erfüllen. Eine ausführliche Erläuterung dieser Dinge stellt jedoch sicher, dass es keine Unklarheiten oder Lücken im Plan gibt. Ermuntern Sie diese Mitglieder, Fragen zu stellen, damit sie die Anforderungen an sie vollständig verstehen. Es ist möglich, dass sie den von Ihnen gestellten Anforderungen zugestimmt haben, ohne die Prozesse vollständig zu verstehen oder zu bedenken, wie ihre data governance mit anderen Verantwortlichkeiten in Konflikt geraten könnte.

3. Einrichten Ihrer Data Governance

Ihr kühner neuer data governance erfordert möglicherweise neue Tools - oder die Neukonfiguration bestehender Lösungen -, um erfolgreich zu sein. Nehmen wir an, dass das von Ihrem Unternehmen benötigte Maß an Datenanalyse nur mit einer NoSQL-Datenbank erreicht werden kann, oder dass Ihr Plan von der Integration multiple data abhängt. Sobald Sie die Zustimmung der Geschäftsleitung erhalten haben, sollten Sie diese Tools implementieren und für Ihre spezifischen Anforderungen konfigurieren, bevor Sie sie einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich machen.

Wenn Sie diesen Schritt frühzeitig durchführen, können Sie sicherstellen, dass diese Lösungen so funktionieren, wie Sie es sich vorgestellt haben, und dass Ihre Mitarbeiter keine Tools verwenden, die nur teilweise funktionieren. Die eigene Nutzung von Tools bietet auch die Möglichkeit, Prozesse zu rationalisieren und zu automatisieren, mit denen Sie vorher nicht so vertraut waren.

4. trainieren Sie Ihre Mitarbeiter

Die Aufrechterhaltung eines data governance erfordert nicht nur die Zustimmung von Managern und Führungskräften, sondern auch das Engagement jedes einzelnen Mitarbeiters im Unternehmen. Die Training Mitarbeiter über ihre Rolle in der data governance des Unternehmens geht über die Verwendung von Dingen wie einer neuen Datenarchivierungslösung, die Sie implementiert haben, hinaus. Jeder muss sich seiner Rolle bewusst sein und wissen, wie er sich in den größeren Framework der data governance einfügt, um sicherzustellen, dass es keine Lücken in Ihrer Strategie gibt.

5. Förderung einer data driven Kultur

Wenn Sie die Mitarbeiter Ihres Unternehmens regelmäßig daran erinnern, wie wichtig Daten sind, und wenn Sie den data governance befolgen, können Sie sicherstellen, dass sie ihrer Verantwortung gerecht werden und Ihr Programm reibungslos funktioniert. Man sagt zum Beispiel, dass die größte Bedrohung für die Cybersicherheit heutzutage der am wenigsten informierte Mitarbeiter eines Unternehmens ist. Wenn Sie jedes Mal, wenn eine neue Bedrohung oder ein neuer Betrug bekannt wird, unternehmensweite Aktualisierungen an die Cybersecurity-Community senden, bleibt die data governance im Gedächtnis und gewährleistet, dass die Komponenten Ihres Plans ordnungsgemäß funktionieren.

Während data governance Pläne für andere Mitglieder Ihrer Organisation ziemlich starr sein sollten, sollten Sie Ihren Plan als fließend und flexibel betrachten, um sich ändernde Bedürfnisse kennenlernen . Unternehmenswachstum und sich verändernde organisatorische Anforderungen sind eine gute Sache, und man kann die Verbindung zwischen nachhaltigem Wachstum und data governance, die mitwächst und sich anpasst, gar nicht hoch genug einschätzen. Sie können diese Best Practices für data governance nutzen, um neue Pläne zu erstellen oder anzupassen, die Ihr Unternehmen effizienter, produktiver und sicherer machen, ganz gleich, welche Veränderungen auf Sie zukommen.

Über Actian Corporation

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