Data Governance ein Begriff, der die Richtlinien, Prozesse und Rollen beschreibt, die ein Unternehmen einsetzt, um eine hohe Datensicherheit, Integrität, Qualität und Verfügbarkeit auf kontrollierte und verantwortungsvolle Weise zu gewährleisten.
Data Governance am effektivsten, wenn sie als Teil einer Data-Intelligence-Plattform implementiert wird, die Richtlinien mit Metadaten, Herkunft und Beobachtbarkeit Unternehmen verknüpft. Data Governance operativ, wenn eingebettet eine Data-Intelligence-Plattform eingebettet , die Richtlinien über Metadaten, Herkunft und Beobachtbarkeit mit der tatsächlichen Datennutzung verknüpft.
Warum ist Data Governance wichtig?
Die Hauptaufgabe von Data Governance besteht darin, ein Unternehmen vor Datenlecks zu schützen, die es für Ransomware-Bedrohungen, Geldstrafen und potenzielle Rechtsstreitigkeiten anfällig machen können. Zweitens kann sie die Datenqualität verbessern, da sie katalogisiert, wo sich Daten befinden, welche Qualität sie haben und wie wichtig sie sind, und die Beständigkeit fördert. Bei einem data governance werden unweigerlich Silos mit doppelten, nicht synchronen Daten gefunden. Die Beseitigung dieser doppelten Daten spart auf lange Sicht Geld.
Kurz gesagt, Data Governance ein Unternehmen auf folgende Weise.
Schnellere, bessere Entscheidungsfindung
Data Governance Unternehmen, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen, indem es optimierte Analysen ermöglicht und eine einzige Quelle für Datenbestände bereitstellt.
Risikomanagement
In der heutigen Zeit stellen Datenschutz- und Sicherheitsverletzungen erhebliche Gefahren dar, auf die sich Unternehmen vorbereiten müssen. Data Governance eine bewusstere Herangehensweise beim Zugriff, der Verwaltung und der Kontrolle von Daten. Dies führt zu einem geringeren Risikoprofil.
Governance und Compliance
Es gab eine Zeit, in der Datenkonformität auf regulierte Branchen wie Finanzinstitute durch PCI DSS-Vorschriften und das Gesundheitswesen im Rahmen von HIPAA konzentriert. Heute muss fast jedes Unternehmen seinen Beitrag zur Verhinderung von Identitätsdiebstahl und zum Schutz der personenbezogenen Daten von Personen, einschließlich seiner Mitarbeiter, leisten. Aktuelle Vorschriften wie die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) können die Rentabilität eines Unternehmens erheblich beeinträchtigen, wenn dessen Data Governance unzureichend Data Governance .
Komponenten der Data Governance
Die Einführung einer Data Governance erfordert die Definition organisatorischer Rollen, um Governance-Richtlinien und -Kontrollen zur Umsetzung von Best Practices zu schaffen. Diese zentrale Stelle für Data Governance häufig das Datenmanagement (DMO). Das DMO vernetzt die Bemühungen im gesamten Unternehmen und sorgt Beständigkeit Praktiken. Der Leiter des DMO ist häufig Vorsitzender eines Datenrats, der Strategien und Ziele festlegt und die Finanzierung der Funktion genehmigt. In vielen Unternehmensbereichen gibt es einen Data Governance , der für domänenspezifische Kontrollen verantwortlich ist. Diese Rolle kann in Vollzeit oder als zusätzliche Aufgabe eines Managers innerhalb einer Geschäftseinheit oder einer zentralen Funktion ausgeübt werden. Bei einer Teilzeitbeschäftigung kann die Zuweisung einer lokalen Datenverwalterrolle effektiv sein.
Business Intelligence Dashboards sind unerlässlich, um das gesamte Programm unternehmensweit auf einen Nenner zu bringen. Spezielle Governance-Dashboards können einige der Herausforderungen bei der Definition eigener Kennzahlen für das Programm beseitigen.
Schlüsselaspekte einer erfolgreichen Data Governance
Jedes Unternehmen setzt Data Governance anders um. Im Folgenden finden Sie jedoch einige hilfreiche Leitprinzipien:
- Beziehen Sie die Geschäftsleitung mit ein: Sichern Sie sich die Zustimmung der Geschäftsleitung, indem Sie die Funktion Data Governance zu einer Aufgabe der Geschäftsleitung machen. Die Geschäftsleitung muss verstehen, wie wichtig es ist, das Unternehmen vor den Folgen von Datenverlusten zu schützen.
- Digitale Transformation: Ein hervorragendes Mittel zur Umsetzung und Verfeinerung von Praktiken.
- Priorisieren Sie Ihre Bemühungen durch die Prüfung von Datenbeständen: Konzentrieren Sie sich bei der Festlegung von Prioritäten auf die wertvollsten Daten, wie beispielsweise den geschäftlichen Nutzen und die Ergebnisse für das Unternehmen.
- Governance-Priorität und Datenkennzeichnung sind wesentliche Metadaten einem Datenkatalog. Dieselben Datenkataloge können zur Nachverfolgung der Datenherkunft verwendet werden, wodurch das Wissen über die Vertrauenswürdigkeit eines bestimmten Datensatzes erhöht wird.
- Verwenden Sie einen iterativen Ansatz: Überprüfen, verfeinern und automatisieren Sie regelmäßig Kontrollen, die für verschiedene Datensätze wiederverwendet werden können. Neben der Förderung der Wiederverwendung Data Governance auch die Nutzung vorhandener Daten maximieren.
- Verfolgen Sie einen kooperativen Ansatz: Delegieren Sie Verantwortung und bauen Sie Vertrauen auf. Bieten Sie Training Updates zum Programm an, um dessen Wirksamkeit zu gewährleisten. Eine verstärkte Kommunikation über Abteilungsgrenzen hinweg kann von Vorteil sein.
Herausforderungen bei Data Governance
Jedes Governance-Programm hat mit Gegenwind zu kämpfen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für gängige Governance-Herausforderungen:
- Die Finanzierung hängt oft vom Nachweis des geschäftlichen Nutzens ab. Die potenziellen Kosten einer fehlgeschlagenen Unternehmensführung können ein starkes Argument für eine Finanzierung sein. Es kann viele Jahre dauern, sich von einem Reputationsschaden zu erholen.
- Big Data und Data Lakes, die unstrukturierte Daten enthalten, können schwer zu prüfen sein. Oft sind Metadaten alles, was man über einen Satz von Dateien weiß. Software, die Audiodaten transkribiert, Textanalysen durchführt und Schlüsselwörter wie Firmennamen erkennt, kann bei dieser Herausforderung helfen.
- Um die Finanzierung und das Interesse an solchen Programmen aufrechtzuerhalten, müssen Metriken zur Messung von Datenverlusten, Qualitäts- und Fehlerratenverbesserungen erhoben werden.
Wie Data Intelligence Data Governance operationalisiert
Data Governance operativ, wenn sie eingebettet eine Data-Intelligence-Plattform eingebettet , die Richtlinien direkt mit Metadaten, Herkunft, Qualitätssignalen und der tatsächlichen Datennutzung verknüpft.
Anstatt sich auf manuelle Überprüfungen oder statische Dokumentationen zu verlassen, sorgt Data Intelligence für eine kontinuierliche Governance, indem sie Vertrauensindikatoren validiert, Abweichungen überwacht, Zugriffskontrollen anwendet und die Herkunft der Daten am Ort ihrer Verwendung offenlegt. Auf diese Weise lassen sich Governance-Regeln auf Analysen, KI-Modelle und automatisierte Workflows übertragen, ohne die Innovation zu verlangsamen.
Der Wert gut verwalteter Daten
Daten sind das Lebenselixier eines Unternehmens. Neben der Einhaltung von Vorschriften müssen Daten auch deshalb geschützt werden, weil sie oft das größte Unterscheidungsmerkmal eines Unternehmens sind. Nehmen wir an, Sie konkurrieren darum, ein erfolgreicher autonomer Taxidienst zu werden. Die Telemetriedatenbank, die Sie erstellen, um Ihr KI/ML-gestütztes Navigationssystem trainieren , ist eine wertvolle Ressource.
Kundendaten müssen vor Wettbewerbern geschützt werden und unterliegen oft Geheimhaltungsklauseln im Kaufvertrag. Wenn das Unternehmen in einen Rechtsstreit verwickelt ist, müssen alle digitalen Daten, einschließlich E-Mails und Textnachrichten, offengelegt werden. Daher sind Richtlinien zur Datenspeicherung ein wichtiger Aspekt des Themas.
Actian kann Unternehmen bei der Umsetzung von Data Governance unterstützen
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Über seine zentralisierte Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, wodurch die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vereinfacht werden. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem Geschäftskontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich weiterentwickelnden Datenökosystemen skalierbar ist und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihre persönliche Demo an.
FAQ
Data Governance ist ein Framework von Richtlinien, Prozessen, Rollen und Kontrollen, die sicherstellen, dass die Daten eines Unternehmens in allen Systemen und Teams korrekt, konsistent und sicher sind und ordnungsgemäß verwendet werden.
Effektive Data Governance verbessert die Datenqualität, erhöht die Compliance, verringert das Betriebsrisiko, unterstützt Analysen und KI und stellt sicher, dass Daten für die Entscheidungsfindung vertrauenswürdig sind. Außerdem verhindert sie Datensilos und eine unkontrollierte Datenflut.
Zu den Kernkomponenten gehören Dateneigentum und -verantwortung, Datenqualitätsregeln, Metadaten , Kontrollen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Sicherheitsrichtlinien, Verfolgung der Datenabfolge und Workflows für das Änderungsmanagement.
Data Governance stellt sicher, dass Analysemodelle und KI-Systeme hochwertige, gut dokumentierte und konforme Daten erhalten. Dies erhöht die Modellgenauigkeit, reduziert Verzerrungen, verbessert die Erklärbarkeit und verhindert Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger oder inkonsistenter Daten.
Datenintelligenz verbessert die Governance, indem sie Richtlinien am Ort der Datennutzung durchsetzbar macht, anstatt sich auf manuelle Prozesse oder Dokumentationen zu verlassen.
Es verbindet Governance-Regeln mit realen Datenbeständen durch Metadaten, Herkunftsnachweis und Beobachtbarkeit, sodass Unternehmen sehen können, woher die Daten stammen, wie sie verwendet werden, wem sie gehören und ob sie Qualitäts- und Compliance-Standards erfüllen.
Durch die Einbettung von Governance in eine Datenintelligenzplattform werden Zugriffskontrollen, Klassifizierungen, Qualitätserwartungen und Audit-Anforderungen konsistent auf Analyse-, KI- und Betriebssysteme angewendet. Dadurch wird Governance von einer reaktiven, rein auf Compliance ausgerichteten Funktion zu einer aktiven, skalierbar für vertrauenswürdige Analysen und KI.
Zu den häufigen Herausforderungen gehören unklare Dateneigentümerschaft, inkonsistente Definitionen, Altsysteme, doppelte oder widersprüchliche Daten, Widerstand von Teams, fehlende Metadaten und Schwierigkeiten bei der Durchsetzung von Standards in verteilten Umgebungen.
