Management und Verwaltung: Eine erfolgreiche Datenstrategie

Es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen ihren Datenreichtum nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die ihre Position auf dem Markt verbessern, oder um strategische Entscheidungen zu treffen, die den Wert für ihre Kunden erhöhen. Die Unternehmen, die den größten Nutzen aus ihren Daten ziehen, sind nicht diejenigen, die zufällig die meisten Daten sammeln, sondern diejenigen, die die gesammelten Daten am besten kontrollieren.

Viele Mechanismen definieren den Akt der Datenkontrolle. Die beiden am häufigsten erwähnten - und am leichtesten zu verwechselnden - sind Datenmanagement und data governance.

Einige Organisationen betrachten data governance als eine Komponente des Datenmanagement. Andere räumen der Governance einen höheren Stellenwert ein und meinen, dass das Datenmanagement die Richtlinien der Governance umsetzt. Was ist also die Wahrheit? Die Wahrheit ist, dass das Modell in beide Richtungen funktioniert. Data governance und Datenmanagement sind zwei verschiedene Begriffe, die unterschiedliche Funktionen abdecken. Sie arbeiten auch zusammen, um sicherzustellen, dass Unternehmen ihre Daten bestmöglich nutzen.

Was ist Datenmanagement? Der Begriff lässt sich am besten als das Management aller Architekturen, Richtlinien und Verfahren beschreiben, die den gesamten Lebenszyklus der Daten eines Unternehmens abdecken. Es handelt sich um eine IT-Praxis, die sicherstellen soll, dass Daten für Einzelpersonen und das Unternehmen zugänglich, zuverlässig und nützlich sind. Der Begriff kann sich auch auf umfassendere IT- und Geschäftspraktiken beziehen, die eine möglichst strategische Nutzung von Daten ermöglichen.

Zu den Schlüsselaspekten des Datenmanagement gehören Prozesse im Zusammenhang mit der Datenaufbereitung, der Datenpipeline und der Datenarchitektur. Die Aufbereitung der Daten ist entscheidend, um sie für die Analyse nutzbar zu machen. Die Pipeline zieht die Daten aus verschiedenen Quellen und lädt sie in Speicheroptionen, wie z. B. ein Data Warehouse, einen Daten-Lake oder eine Cloud . Die Datenarchitektur definiert den formalen Datenfluss über den gesamten Lebenszyklus.

Wo passt Data Governance hinein? Während sich Datenmanagement auf Praktiken konzentriert, geht es bei data governance um Regeln. Die Regeln bestimmen die angemessene Verwendung, Handhabung und Speicherung von Daten. Datenverwalter legen Richtlinien dafür fest, wer intern über welche Datensätze verfügt und wer berechtigt ist, auf sie zuzugreifen, sie zu bearbeiten und weiterzugeben. Die Governance-Regeln legen auch fest, wie Unternehmen ihre Daten sichern und die immer strenger werdenden gesetzlichen Vorschriften einhalten.

Ein gut konzipiertes data governance umfasst mehrere Teams - in der Regel ein Team, das die Governance beaufsichtigt, einen Verwaltungsausschuss und Datenverantwortliche. Sie legen Standards und Verfahren für wichtige Angelegenheiten fest, die von Datenqualität über Daten-Stewardship bis hin zu Datentransparenz reichen.

Die Unterschiede liegen auf der Hand: data governance umfasst eine Reihe von Richtlinien, die im gesamten Unternehmen umgesetzt werden, und Datenmanagement setzt diese Richtlinien - zusammen mit anderen bewährten Verfahren - in die Tat um. Datenmanagement ist die Ausführung, und data governance ist der Fahrplan, der die Ausführung leitet.

Wie Datenmanagement und Data Governance zusammenarbeiten

Wenn man diese Begriffe anders betrachtet, ergänzen sie sich wie die Komponenten eines Landschaftsbauprojekts. Data governance legt den Rahmen für das Projekt fest - wie es aussehen soll, welche Materialien verwendet werden sollen und wer zum Projektteam gehört. Datenmanagement führt die Arbeit aus. Sie könnten ein Haus ohne einen Bauplan bauen, aber die Gefahr, Fehler zu machen und kritische Aspekte beim Bau eines Hauses zu übersehen, ist groß. Infolgedessen wird der Bau viel länger dauern und sehr teuer sein. Datenmanagement und data governance arbeiten zusammen, um Daten durch eine Mischung aus Prozessen und Richtlinien zu pflegen und zu schützen. Im Folgenden finden Sie Beispiele für die beiden Konzepte in der Praxis:

Ihre Data-Governance-Richtlinie könnte vorschreiben, dass Unternehmen Kundendaten 10 Jahre lang On-Premises aufbewahren müssen, um gesetzliche Vorschriften zu erfüllen. Die Implementierung von Datenverwaltungsprozessen kann sicherstellen, dass Daten systematisch archiviert und gelöscht werden.

Datenmanagement und data governance können auch den ordnungsgemäßen Datenzugriff sicherstellen. Wenn eine data governance vorschreibt, dass nur Mitarbeiter, die persönlich identifizierbare Informationen (PII) für ihre Arbeit benötigen, darauf zugreifen dürfen, kann ein Datenmanagement rollenbasierten Zugriff für Mitarbeiter mit entsprechender Berechtigung gewähren.

Unternehmen müssen ihre Datennutzung optimieren, um von Initiativen zur digitalen Transformation, Maschinelles Lernen, künstlicher Intelligenz und anderen aufkommenden Technologien und Verfahren zu profitieren. Die Schaffung solider Datenmanagement und data governance ermöglicht die Kontrolle über Datenbestände, die einen großen Beitrag zum künftigen Erfolg leisten.

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.