Datenherkunftsdiagramme: Datenherkunft für Compliance und Governance

Moderne Unternehmen generieren täglich riesige Datenmengen. Diese Informationsflut bringt jedoch einen inhärenten Bedarf an Transparenz, Kontrolle und Verantwortlichkeit mit sich. Die Datenherkunft– also der Prozess der Verfolgung und Visualisierung der Migration Daten und ihrer Transformationen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg – spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Qualität, Sicherheit und Compliance von Daten. Eine der effektivsten Methoden zum Verständnis und zur Vermittlung der Datenherkunft sind Datenherkunftsdiagramme.

Diese Diagramme bieten eine visuelle Darstellung der Bewegungen, Änderungen und Verwendungen von Daten innerhalb von Systemen und erleichtern so die Überwachung, Steuerung und Prüfung von Datenflüssen. In diesem Artikel untersuchen wir die Bedeutung von Datenherkunftsdiagrammen, die Visualisierung der Datenherkunft für eine bessere Compliance und Governance sowie Best Practices für die Erstellung effektiver Herkunftsdiagramme.

Was ist Data Lineage?

Datenherkunft bezieht sich auf die Rückverfolgung und Visualisierung von Daten, während diese durch verschiedene Systeme, Anwendungen und Prozesse innerhalb eines Unternehmens fließen. Dabei wird der Weg der Daten von ihrer Quelle bis zu ihrem endgültigen Ziel verfolgt und jede Transformation und Interaktion, die sie dabei durchlaufen, dokumentiert. Diese umfassende Sichtweise ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig und rückverfolgbar sind und den gesetzlichen Standards entsprechen.

Datenherkunftsdiagramme bieten eine grafische Darstellung dieser Migration und verdeutlichen den Fluss und die Beziehungen von Daten über verschiedene Systeme, Interessengruppen und Prozesse hinweg. Diese Diagramme ermöglichen es, nachzuvollziehen, wie Daten erfasst, transformiert, gespeichert und abgerufen werden, sodass Unternehmen verwalten effektiv verwalten und sicherstellen können, dass sie den Datenschutzgesetzen und internen Governance-Richtlinien entsprechen.

Die Bedeutung von Datenherkunftsdiagrammen für Compliance und Governance

Sehen wir uns einige Gründe an, warum Datenherkunftsdiagramme für Compliance und Governance wichtig sind:

Einhaltung von Vorschriften

Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), der California Consumer Privacy Act (CCPA) und andere Datenschutzgesetze verlangen von Unternehmen Transparenz hinsichtlich ihrer Daten. Die DSGVO schreibt beispielsweise vor, dass Unternehmen in der Lage sein müssen, nachzuverfolgen, wo personenbezogene Daten gespeichert sind, wie sie verarbeitet werden und wer Zugriff darauf hat. Mithilfe von Datenherkunftsdiagrammen können Unternehmen diese Fragen schnell beantworten und die erforderlichen Unterlagen für behördliche Audits und Anfragen von betroffenen Personen bereitstellen, beispielsweise zum Recht auf Zugriff auf Daten und zum Recht auf Löschung.

Datenqualität und -integrität

Datenherkunftsdiagramme helfen Unternehmen dabei, die Transformation von Daten über verschiedene Systeme hinweg zu visualisieren, sodass sie genau feststellen können, wo Datenfehler oder Inkonsistenzen auftreten könnten. Durch die Verfolgung des Datenflusses können Unternehmen sicherstellen, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus korrekt, konsistent und von hoher Qualität bleiben. Dies ist besonders wichtig für die Verbesserung Entscheidungsfindung , die auf sauberen und zuverlässigen Daten basieren.

Verbesserte Sicherheit und Risikomanagement

Durch die Visualisierung der Datenherkunft können Unternehmen feststellen, wo sich sensible Daten befinden, wer darauf zugreift und wie sie verarbeitet werden. Dies trägt dazu bei, dass angemessene Datensicherheitsprotokolle vorhanden sind und das Risiko eines unbefugten Zugriffs oder von Datenverletzungen minimiert wird. Wenn ein Unternehmen mit einer Datenverletzung konfrontiert ist, kann das Datenherkunftsdiagramm auch verwendet werden, um die betroffenen Daten zurückzuverfolgen und die Auswirkungen schnell zu bewerten.

Prüfbarkeit und Rechenschaftspflicht

Datenherkunftsdiagramme bieten einen überprüfbaren Nachweis und helfen Unternehmen dabei, eine klare Aufzeichnung zu führen, wie Daten verarbeitet, abgerufen und geändert werden. Diese Dokumentation ist für interne Audits, externe Compliance-Prüfungen und Untersuchungen unerlässlich. Eine klare Übersicht über die Datenflüsse trägt zur Gewährleistung der Verantwortlichkeit bei, da es einfacher ist, die für Änderungen oder Fehler in den Daten verantwortlichen Personen zu identifizieren.

Verbesserte Unternehmensführung

Ein gut gepflegtes Datenherkunftsdiagramm ermöglicht es Unternehmen, Data Governance durchzusetzen. Durch das Verständnis, wie Daten im gesamten Unternehmen verwendet werden, können Unternehmen Daten-Stewardship bessere Daten-Stewardship etablieren, Zugriffskontrollrichtlinien festlegen und klare Eigentumsverhältnisse für Datenbestände definieren. Dies stärkt die Governance, indem sichergestellt wird, dass Daten in Übereinstimmung mit den Unternehmensstandards und Best Practices behandelt werden.

6 Schritte zur Visualisierung der Datenherkunft

Die Erstellung von Datenherkunftsdiagrammen ist ein wesentlicher Bestandteil der Data Governance der Sicherstellung der Compliance. Hier sind die wichtigsten Schritte zur effektiven Visualisierung der Datenherkunft:

1. Datenquellen und -ziele identifizieren

Der erste Schritt beim Erstellen eines Datenherkunftsdiagramms besteht darin, die Quellen und Ziele der Daten zu identifizieren. Dazu gehören Datenbanken, Anwendungen, externe Datenquellen und Datenverbraucher. Datenquellen können Transaktionssysteme, externe APIs oder sogar Nutzer Daten sein. Zu den Zielen können Data Warehouses, Data Lakes oder Business Intelligence gehören.

Aus Compliance-Gründen hilft dieser Schritt dabei, festzustellen, wo sensible oder regulierte Daten ihren Ursprung haben und wo sie landen. So kann sichergestellt werden, dass an jedem Punkt des Datenlebenszyklus angemessene Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen getroffen werden.

2. Dokumentieren Sie Datenumwandlungen und -prozesse

Daten bleiben nicht statisch. Stattdessen durchlaufen sie beim Übergang zwischen verschiedenen Systemen oft verschiedene Transformationen. Im Datenherkunftsdiagramm eines Unternehmens müssen Datenverwalter nachverfolgen, wie Daten in jeder Phase transformiert, bereinigt oder aggregiert werden. Dies kann die Verwendung von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load), Geschäftsregeln oder Maschinelles Lernen erfordern.

Die Visualisierung von Datenumwandlungen ist besonders wichtig, um die Integrität und Qualität der Daten zu gewährleisten. Wenn beispielsweise Daten aus Gründen der Datenschutzkonformität aggregiert oder anonymisiert werden, muss dieser Schritt klar dokumentiert werden.

3. Datenbewegungen und -zugriff abbilden

Da Daten durch verschiedene Systeme fließen, können sie von unterschiedlichen Teams oder Abteilungen abgerufen werden. Für Data Governance ist es von entscheidender Bedeutung, zu erfassen, wer auf die Daten zugreift und zu welchem Zweck, Data Governance dies zur Einhaltung der Zugriffskontrollrichtlinien beiträgt. Beispielsweise dürfen bestimmte Daten nur von autorisiertem Personal oder für bestimmte Geschäftsfunktionen zugänglich sein.

Datenherkunftsdiagramme können auch dabei helfen, unbefugten Datenzugriff zu identifizieren und sicherzustellen, dass sensible oder private Informationen nur für Personen zugänglich sind, die über die entsprechende Berechtigung verfügen.

4. Verwenden Sie ein Tool zur Datenherkunft

Die manuelle Visualisierung der Datenherkunft in großen und komplexen Datenumgebungen kann eine gewaltige Aufgabe sein. Glücklicherweise gibt es mehrere Tools zur Datenherkunft, die den Prozess der Verfolgung und Visualisierung von Datenflüssen automatisieren. Diese Tools verbinden sich mit Datensystemen und bilden die Beziehungen, Transformationen und Prozesse in Echtzeit ab.

Ein beliebtes Tool ist die Actian Data Intelligence Platform, mit der Benutzer Datenumwandlungen durch automatische Herkunftsverfolgung nachverfolgen können. Die Fähigkeiten der Plattform Fähigkeiten Datenteams, einen vollständigen Überblick über den Lebenszyklus ihrer Daten zu erhalten, von der Erfassung über die Verwendung und Speicherung bis hin zur langfristigen Aufbewahrung.

Diese Art von Tools lassen sich in bestehende Systeme integrieren und dokumentieren und visualisieren automatisch die Datenherkunft über verschiedene Datenquellen und Prozesse hinweg.

5. Erstellen Sie klare, umsetzbare Diagramme

Bei der Erstellung eines Datenherkunftsdiagramms ist es das Ziel, eine klare, leicht verständliche Visualisierung zu erstellen, die es Stakeholdern wie Compliance-Beauftragten, Dateningenieuren und Führungskräften ermöglicht, Datenflüsse und -transformationen leicht nachzuvollziehen. Durch die Verwendung von Farbcodes, Beschriftungen und einfachen Formen zur Darstellung verschiedener Datenquellen, Systeme und Transformationen lassen sich die Diagramme leicht verständlich gestalten. Je übersichtlicher das Diagramm ist, desto einfacher ist es für die Benutzer, die Migration zu verfolgen Migration potenzielle Risiken oder Probleme zu erkennen.

Ein gutes Datenherkunftsdiagramm sollte Folgendes bieten:

• Datenflussdarstellung: Pfeile oder Linien, die den Weg der Daten durch die Systeme verfolgen.
• Transformationsdetails: Informationen darüber, wie Daten verändert, bereinigt oder verarbeitet werden.
• Eigentumsrechte und Zugriff: Eindeutige Identifizierung von Datenverwaltern, Eigentümern und Benutzern, die Zugriff auf die Daten haben.

6. Datenherkunft in Governance- und Compliance-Rahmenwerke integrieren

Sobald die Datenherkunftsdiagramme erstellt sind, integrieren Sie sie in umfassendere Data Governance Compliance-Frameworks. Nutzen Sie sie, um Zugriffskontrollen, Datenqualitätsstandards und Sicherheitsprotokolle durchzusetzen. Aktualisieren Sie die Diagramme regelmäßig, um Änderungen in Datenflüssen oder Prozessen widerzuspiegeln, und stellen Sie sicher, dass alle Compliance-Dokumente aktuell und korrekt sind.

Darüber hinaus können Stammbaumdiagramme bei der Beantwortung von Audits, Datenzugriffsanfragen und anderen Compliance-bezogenen Aufgaben hilfreich sein. Die Diagramme erleichtern es, das Engagement einer Organisation für Data Governance zu demonstrieren.

Bewährte Verfahren für die Erstellung und Verwendung von Datenherkunftsdiagrammen

Im Folgenden finden Sie einige bewährte Vorgehensweisen für die Erstellung und Verwendung von Datenherkunftsdiagrammen:

• Regelmäßige Aktualisierungen vornehmen: Da sich Datenquellen, Systeme und Prozesse weiterentwickeln, sollten Sie Datenherkunftsdiagramme aktualisieren, um diese Änderungen widerzuspiegeln.
• Automatisierung integrieren: Verwenden Sie Automatisierungstools, um die Datenherkunft in Echtzeit zu verfolgen, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Genauigkeit verbessert wird.
• Zugänglichkeit sicherstellen: Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten im Unternehmen, einschließlich Compliance-Teams und Geschäftsanwender, problemlos auf die Datenherkunftsdiagramme zugreifen und diese verstehen können.
• Fokus auf kritische Daten: Priorisieren Sie die Visualisierung der Datenherkunft für sensible oder kritische Datenelemente wie personenbezogene Daten (PII), Finanzdaten und Kundendaten.

Die Actian Data Intelligence Platform kann bei der Datenherkunft helfen

Datenherkunftsdiagramme sind ein unschätzbares Hilfsmittel für Unternehmen, die ihre Data Governance Compliance-Praktiken verbessern möchten. Durch klare, visuelle Darstellungen der Datenbewegungen und -transformationen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten verantwortungsbewusst verwaltet werden und den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

Ob für Bereitschaft, das Risikomanagement oder die Gewährleistung der Datenintegrität – die Visualisierung der Datenherkunft ermöglicht es Unternehmen, informierte Entscheidungen zu treffen, die Transparenz zu erhöhen und Compliance-Risiken zu minimieren. Mit den richtigen Tools und Verfahren sind Datenherkunftsdiagramme ein Eckpfeiler einer effektiven Data Governance.

Unternehmen können die Actian Data Intelligence Platform nutzen, um die Beziehungen zwischen Systemen, Anwendungen und Berichten automatisch abzubilden und so ein kontextreiches Datenökosystem zu schaffen. Fordern Sie noch heute eine personalisierte Demonstration der Plattform an.

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.